Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer, Apa Bedanya?

Tingginya pertumbuhan digital di segala sektor meningkatkan permintaan terhadap profesi yang berhubungan dengan data, muncul nya istilah “Big Data” menjadikan profesi sebagai ahli data sangat dibutuhkan oleh perusahaan maupun instansi untuk dapat mengolah nya dengan baik dan tepat.

Namun pernahkah kamu menemukan beberapa istilah profesi seperti data analyst, data engineer, dan data scientist ? sekilas ketiga nya memang mirip. Namun ada beberapa perbedaan yang perlu diperhatikan agar kamu bisa menentukan karir yang cocok dan kamu sukai.

1. Definisi

Tak kenal maka tak sayang, istilah yang umum untuk kamu yang belum mengenal definisi dari ketiga nya. Berikut adalah pengertian dan jobdesc singkatnya

Data Scientist

Data Scientist adalah orang yang mengambil atau mengumpulkan data yang besar, kemudian mengolah data tersebut serta menggali sebuah insight baru yang akan berguna di masa depan terutama dalam membantu perusahaan untuk proses pengambilan keputusan.

Data Analyst

Secara umum, seorang Data Analyst akan mengambil atau mengumpulkan data, mengaturnya dan menggunakannya untuk mendapatkan suatu kesimpulan sesuai dengan proyek yang sedang diamati, seperti penjualan, inventaris, atau media sosial.

Data Engineer

Data Engineer adalah orang akan mengembangkan platform untuk data-data yang telah diolah dan ditafsirkan oleh seorang Data Analyst dan juga Data Scientist. Mulai dari merancang arsitektur database serta memelihara infrastruktur data di suatu perusahaan.

2. Skill Yang Dibutuhkan

Setelah mengetahui definisinya, berikutnya kamu perlu tahu skill apa saja yang secara umum diperlukan untuk menjadi seorang ahli data

3. Tugas dan tanggung jawab

Data Scientist

– Membersihkan, memproses, dan mengolah data besar.

– Terlibat dalam perencanaan strategik untuk analisis data.

– Menganalisis dan mengoptimalkan penggunaan Machine Learning

Data Analyst

– Tugasnya membersihkan, menganalisis, dan membuat visualisasi data.

– Lebih ke representasi data melalui laporan dan visualisasi data.

– Bekerja dengan tim manajemen untuk dapat memahami kebutuhan bisnis.

Data Engineer

– Tugasnya mengembangkan dan membuat desain arsitektur manajemen data, serta  memelihara/memonitor infrastruktur data di perusahaan.

– Memastikan keakuratan data dan fleksibilitas data.

– Menyortir, mengurai, mengevaluasi, dan membersihkan data mentah menjadi clean data.

4. Kisaran Pendapatan/Gaji

Untuk gaji sendiri sebenarnya tergantung dari perusahaan kamu bekerja. Namun, insight dari glassdoor bisa menjadi sedikit patokan untuk kamu yang ingin mencoba.

Data Scientist

• Entry level : Rp 7-10 Jt/Bulan
• Mid level : Rp 10-12 Jt/Bulan
• Senior level : Rp 15-18 Jt/Bulan
• Manager : Rp 25-50 Jt/Bulan
• Konsultan : Rp 50 Jt/Bulan

Data Analyst

• Entry level : Rp 5-6 Jt/Bulan
• Mid level : Rp 8-10 Jt/Bulan
• Senior level : Rp 10-15 Jt/Bulan
• Manager : Rp 15-30 Jt/Bulan
• Konsultan : Rp 30 Jt/Bulan

Data Engineer

• Entry level : Rp 7-10 Jt/Bulan
• Mid level : Rp 10-12 Jt/Bulan
• Senior level : Rp 15-18 Jt/Bulan
• Manager : Rp 25-50 Jt/Bulan
• Konsultan : Rp 50 Jt/Bulan

Bagaimana ? apakah kamu sudah bisa menentukan pilihan ? Berkarir di bidang data memang sangat menarik terutama jika kita melihat perkembangan kebutuhan digitalisasi yang pesat. Jika kamu tertarik berkarir di bidang data, Kalademi telah menyiapkan kelas yang cocok untuk kamu dengan tema Business Intelligence: Melakukan Analisis Database yang akan dibawakan oleh instruktur yang berpengalaman

Referensi:

dqlab.id/ini-dia-perbedaan-data-scientist-data-analyst-data-engineer

dqlab.id/3-perbedaan-data-analyst-data-scientist-dan-data-engineer

pacmann.io/blog/perbedaan-data-engineer-dan-data-analyst

kelas.work/blogs/perbedaan-karir-data-analyst,-data-engineer-dan-data-scientist