Selama ini, data engineer dan data analyst sering dianggap dua sebutan untuk pekerjaan yang kurang lebih sama. Sayangnya, fakta di lapangan tidak sesederhana itu. Keduanya bekerja pada tahap yang berbeda dalam rangkaian pengolahan data, dengan keterampilan dan tanggung jawab yang berlainan.
Kesalahpahaman ini menyulitkan banyak orang yang ingin masuk ke bidang data, sebab arah belajar keduanya tidak sama. Contohnya, seseorang yang bercita-cita menyajikan analisis untuk pengambilan keputusan justru mempelajari materi yang lebih cocok untuk membangun sistem data. Kekeliruan arah seperti ini menghabiskan waktu yang sebenarnya bisa dihemat. Memahami perbedaan kedua peran karena itu penting sebelum menentukan jalur.
Mengapa Keduanya Bekerja di Tahap yang Berbeda?
Untuk memahami hal ini, pengolahan data perlu dilihat sebagai rangkaian yang bergerak dari data mentah sampai menjadi keputusan. Setiap tahap dalam rangkaian itu menuntut peran dengan keterampilan berbeda.
Data engineer bekerja di tahap awal, membangun dan menjaga sistem yang mengumpulkan serta menyiapkan data. Data analyst bekerja di tahap berikutnya, mengolah data yang sudah tersedia menjadi insight. Contohnya, data engineer menyiapkan aliran data penjualan dari berbagai sistem, sedangkan data analyst membaca data itu untuk menemukan pola.
Karena itu keduanya bukan pilihan yang saling menggantikan, melainkan peran yang saling melengkapi di tahap berbeda. Sudut pandang inilah yang menjelaskan mengapa keterampilannya pun berbeda.
Perbedaan Utama Data Engineer dan Data Analyst
Setidaknya terdapat lima perbedaan mendasar antara keduanya.
1. Fokus Pekerjaan yang Berbeda
Data engineer berfokus membangun sistem yang mengalirkan dan menyimpan data, sedangkan data analyst berfokus mengolah data menjadi jawaban. Perbedaan fokus ini menentukan keterampilan yang dibutuhkan. Contohnya, data engineer menyiapkan tempat data disimpan, sedangkan data analyst membaca isinya. Semakin besar volume data, semakin jelas pembagian peran ini terasa. Contohnya, perusahaan dengan data lintas sistem membutuhkan keduanya sekaligus.
2. Keterampilan Teknis yang Berlainan
Data engineer menuntut kemampuan membangun sistem data dan menguasai pemrograman yang lebih dalam, sedangkan data analyst lebih menekankan pengolahan dan pembacaan data. Perbedaan ini menentukan arah belajar keduanya. Contohnya, data engineer mendalami perancangan sistem data, sedangkan data analyst mendalami SQL dan statistik. Karena itu jalur belajarnya tidak bisa disamakan. Data engineer mendalami sisi teknis penyediaan, sedangkan data analyst mendalami sisi analisis.
3. Hasil Kerja yang Berbeda
Data engineer menghasilkan sistem dan aliran data yang siap dipakai, sedangkan data analyst menghasilkan laporan dan insight. Perbedaan hasil ini mencerminkan tahap kerjanya. Contohnya, data engineer menyerahkan sumber data terpusat, sedangkan data analyst menyerahkan laporan berisi temuan. Inilah pembeda yang paling terlihat dari keduanya. Contohnya, satu menyiapkan pipa data, satu lagi membaca hasilnya.
4. Pihak yang Berinteraksi Berbeda
Data engineer lebih banyak bekerja dengan sistem dan tim teknis, sedangkan data analyst lebih banyak berinteraksi dengan divisi bisnis. Perbedaan ini memengaruhi keterampilan komunikasi yang dibutuhkan. Contohnya, data analyst perlu menjelaskan temuan kepada pihak non-teknis. Akibatnya, kemampuan menyampaikan hasil lebih menonjol pada data analyst. Kemampuan menghubungkan angka dengan keputusan menjadi nilai tambahnya.
5. Titik Masuk Karier yang Berbeda
Data analyst umumnya menjadi titik masuk yang lebih ramah bagi pendatang dari luar bidang teknologi, sedangkan data engineer menuntut dasar teknis yang lebih dalam. Perbedaan ini menentukan jalur yang lebih sesuai. Contohnya, seseorang dari latar keuangan lebih cepat masuk sebagai data analyst. Pada akhirnya, pemilihan jalur menyesuaikan latar belakang dan minat masing-masing. Yang menyukai sisi teknis condong ke engineering, yang menyukai analisis condong ke sebaliknya.
Pergeseran Cara Perusahaan Membangun Tim Data
Dahulu, banyak perusahaan menggabungkan seluruh pekerjaan data ke dalam satu peran. Kini pendekatan tersebut mulai ditinggalkan karena kompleksitas data menuntut pembagian peran yang lebih jelas.
Perhatian bergeser ke pemisahan antara yang menyiapkan data dan yang menganalisisnya. Pemahaman pemisahan ini membantu menentukan arah belajar sejak awal. Pembagian ini membuat masing-masing bisa mendalami tahapnya secara maksimal. Manfaatnya terasa pada kualitas data yang lebih terjaga sekaligus analisis yang lebih tajam, sebab tiap peran fokus pada tahapnya. Kejelasan pembagian ini juga memudahkan kolaborasi antarkeduanya.
Peluang Karier di Kedua Jalur
Situasi ini membuka peluang di kedua arah, sebab keduanya sama-sama dibutuhkan. Kebutuhannya tersebar di sektor perbankan, telekomunikasi, ritel, sampai instansi pemerintah yang mengelola data dalam jumlah besar.
Pemilihan jalurnya menyesuaikan minat. Yang tertarik pada pembangunan sistem cocok ke arah data engineer, sedangkan yang tertarik pada analisis dan pengambilan keputusan cocok ke arah data analyst.
Menentukan Jalur Data yang Sesuai
Memilih jalur menuntut pemahaman terhadap perbedaan keduanya, dan pemahaman itu paling jelas terbentuk lewat pengenalan langsung. Salah satu cara memulainya adalah melalui kursus Big Data dari Course-Net yang menyediakan dua jalur sesuai arah minat.
Jalur data analyst berdurasi 116 jam dan berfokus pada pengolahan, pembacaan, serta penyajian data untuk pengambilan keputusan. Jalur data science berdurasi 128 jam dan melangkah lebih jauh ke pengenalan big data, analisis memakai R dan Python, sampai pengubahan data menjadi dasar keputusan. Pemilihan jalurnya dapat dikonsultasikan lebih dulu agar sesuai kebutuhan.
Seluruh kelas dibimbing praktisi aktif yang sehari-hari bekerja di industri, dengan jumlah peserta dibatasi agar diskusi tetap berjalan. Course-Net juga menyediakan sertifikat yang diakui perusahaan, peninjauan proyek portofolio, serta pendampingan karier setelah materi selesai. Bagi yang masih ragu menentukan arah, konsultasi awal membantu memilih jalur yang paling sesuai dengan minat dan latar belakang.
