Penyimpanan data pada aset digital perlu dijaga dengan baik dan maksimal. Data yang didapatkan harus menjadi kebijakan perusahaan dalam mengambil sebuah keputusan. Tapi apakah anda tau bagaimana cara mengelola data dengan jumlah yang mencapai hingga jutaan data dan bagaimana mengelola aset data tersebut sehingga menjadi sebuah kesimpulan dalam meningkatkan bisnis perusahaan? Maka anda harus tahu dengan profesi sebagai seorang Data Science dan Data Analyst yang memiliki prospek karir yang sangat baik dengan perkembangan digital terutama dibidang data.
Perbedaan Data Science dan Data Analyst: Penjelasan, Skill, dan Prospek Karir
Pengertian Data Science dan Data Analyst
Data Science
Arti Data science adalah ilmu data yang mencakup berbagai teknik, algoritma, dan proses untuk mengekstraksi wawasan dan ide dari data dalam berbagai bentuk. Ilmu data dapat digunakan untuk menganalisis dan memecahkan masalah. Selain itu, ilmu data juga dapat membantu dalam mengidentifikasi pola yang terjadi di masyarakat. Dilihat dari penggunaan umumnya, ilmu data tidak diragukan lagi akan sangat bermanfaat bagi bisnis, manufaktur, dan bidang lainnya. Ilmu data dapat berguna untuk pemasaran, sumber daya manusia, dan departemen lainnya. Ilmu data dapat digunakan untuk mengidentifikasi perilaku dan preferensi konsumen sehingga perusahaan dapat menyajikan produk dengan harga yang tepat dan fokus untuk menarik konsumen. Oleh karena itu, ilmu data juga dapat membantu meningkatkan keuntungan dan menghindari masalah di masa depan yang dapat berdampak buruk bagi perusahaan.
Data Analyst
Arti Data analyst adalah seorang profesional yang mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menyajikan data untuk membuat keputusan bisnis. Analis data juga bertanggung jawab untuk memfilter, membersihkan, dan mengubah data tahap awal. Mereka kemudian juga bertugas menganalisis data menggunakan statistik deskriptif. Untuk mengambil dan memanipulasi informasi, mereka umumnya menggunakan bahasa query database. Analis data juga harus melakukan analisis data eksplorasi. Terakhir, seperti halnya data scientist, analis data juga mengkomunikasikan temuannya kepada tim melalui visualisasi data.
Perbedaan Data Science dan Data Analyst
Data science mencakup seluruh siklus hidup data, mulai dari pengumpulan data, pembersihan data, eksplorasi data, pemrosesan dan analisis data hingga pembuatan model prediktif dan penerapan solusi berbasis data. Serta pada data science ini memiliki sasaran dalam mengembangkan pemahaman mendalam tentang data untuk membuat keputusan yang informatif, membuat prediksi, dan mengidentifikasi pola atau tren yang berguna.
Fokus utama seorang analis data adalah menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang dapat mendukung keputusan bisnis. Anda dapat berpartisipasi dalam pembuatan laporan, dashboard dan visualisasi data. Tujuan seorang analis data adalah memberikan pemahaman yang jelas tentang kinerja bisnis, mengidentifikasi trend atau pola, dan memberikan rekomendasi untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.
Skill Utama
Data Science
Kemampuan untuk memahami konteks bisnis dan merumuskan pertanyaan bisnis yang dapat dipecahkan melalui analisis data. Keterampilan dalam membersihkan dan merapikan data, termasuk mengatasi data yang hilang atau tidak valid. Kemampuan untuk melakukan analisis eksploratif untuk mengidentifikasi pola, tren, atau anomali dalam data. Pemahaman yang kuat tentang konsep statistika dan matematika yang digunakan dalam pengembangan model prediktif. Kemampuan untuk mengembangkan model statistik atau machine learning untuk memprediksi atau mengklasifikasikan data. Penguasaan dalam salah satu bahasa pemrograman seperti Python atau R untuk melakukan analisis dan mengimplementasikan model. Keterampilan dalam manipulasi data menggunakan library atau framework seperti pandas (Python) dan kemampuan untuk mengakses basis data menggunakan SQL. Kemampuan untuk menyajikan temuan secara visual melalui grafik atau visualisasi data untuk menjelaskan hasil analisis. Dan Pemahaman tentang teknologi big data seperti Apache Spark atau Hadoop untuk menangani volume data yang besar.
Data Analyst
Sama seperti dalam Data Science, pemahaman konteks bisnis untuk merumuskan pertanyaan dan menyajikan hasil yang relevan. Kemampuan untuk membersihkan dan merapikan data agar sesuai dengan kebutuhan analisis. Keterampilan analisis data yang kuat untuk mengidentifikasi tren, pola, atau perbedaan yang dapat memberikan wawasan bisnis. Kemampuan menggunakan SQL untuk mengakses dan mengambil data dari basis data. Penguasaan dalam menggunakan spreadsheet tools seperti Microsoft Excel untuk analisis data dan pembuatan laporan. Keterampilan dalam menciptakan visualisasi data yang jelas dan mudah dimengerti. Memahami atau memiliki keterampilan dasar dalam bahasa pemrograman ringan seperti Python atau R. Kemampuan untuk mengkomunikasikan temuan dengan jelas dan efektif kepada orang yang tidak memiliki latar belakang teknis. Dan Pemahaman dasar tentang konsep statistika yang mendukung analisis data.
Baca Juga: Teknik Analisis Data Adalah: Jenis, dan Langkah Analisisnya
Prospek Karir
Data Science
Permintaan akan profesional Data Science terus meningkat seiring dengan pertumbuhan volume data dan kebutuhan organisasi untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam dari data mereka. Professional Data Science sering kali mendapatkan gaji yang tinggi, sejalan dengan tingkat keahlian mereka dan dampak positif yang bisa mereka berikan pada perusahaan. Data Science diterapkan di berbagai industri seperti keuangan, kesehatan, e-commerce, teknologi, dan banyak lagi, memberikan kesempatan untuk bekerja di berbagai sektor. Bidang Data Science terus berkembang, dengan adopsi teknologi baru seperti kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), dan analisis data yang terus meningkat, memberikan peluang untuk terus belajar dan berkembang. Dan Professional Data Science memiliki peluang untuk mengambil peran kepemimpinan dalam organisasi, terutama karena kontribusi mereka yang signifikan dalam mengoptimalkan keputusan dan strategi bisnis.
Data Analyst
Organisasi membutuhkan Data Analyst untuk membantu mereka memahami kinerja bisnis, menganalisis tren, dan menyediakan wawasan yang dapat mendukung pengambilan keputusan. Data Analyst diperlukan di sejumlah besar industri, termasuk keuangan, pemasaran, sumber daya manusia, dan lainnya. Data Analyst dapat memilih untuk berspesialisasi dalam area tertentu seperti analisis pemasaran, analisis keuangan, atau analisis operasional, meningkatkan kesempatan spesialisasi. Keterampilan komunikasi yang baik sangat penting bagi seorang Data Analyst, dan ini dapat membuka peluang untuk berkolaborasi dengan berbagai tim dan tingkatan manajemen. Seiring berjalannya waktu dan pengalaman, seorang Data Analyst dapat beralih ke peran manajerial, seperti menjadi kepala analisis data atau manajer bisnis data. Dan Keterampilan analisis data yang solid membuat Data Analyst relatif dapat beradaptasi dengan berbagai kebutuhan industri dan perusahaan.
Kesimpulan
Meskipun terdapat perbedaan dalam kedalaman keterampilan, ada banyak profesional yang memiliki keterampilan yang mencakup kedua bidang tersebut. Seiring dengan berkembangnya teknologi dan kebutuhan pasar, memperoleh keterampilan tambahan dan pemahaman yang lebih mendalam di beberapa bidang dapat memberikan keunggulan kompetitif. Ilmu data dan analis data menawarkan peluang karir yang menjanjikan. Agar tetap relevan dalam pasar kerja yang dinamis, penting untuk terus mengembangkan keterampilan, selalu memperbarui pengetahuan teknis, dan mengikuti perkembangan tren industri. Anda dapat mempelajari ilmu data analyst dan science dengan mengikuti Kursus Big Data dalam meningkatkan performa kerja anda.
