Data Analyst vs. Data Scientist: Panduan Perbandingan untuk 2026

Munculnya internet dan meningkatnya penggunaan teknologi telah menghasilkan lonjakan eksponensial pada volume data. Ketergantungan bisnis pada pengambilan keputusan berbasis data yang kian meningkat membuat mereka bersaing untuk mendapatkan talenta terbaik guna secara efisien memperoleh data dari sumber yang relevan dan tepercaya, menyimpannya, dan menggunakannya untuk bisnis mereka.

Seiring bisnis terus berinvestasi besar, bukan hanya dalam membangun infrastruktur data, tetapi juga dalam mendapatkan talenta yang tepat, peran data analyst dan data scientist muncul sebagai dua peran paling populer. Popularitas mereka berasal dari tingginya permintaan terhadap spesialis data ini di hampir setiap industri.

Memahami Perbedaan antara Data Analyst dan Data Scientist

Perbedaan antara data analyst dan data scientist berasal dari sifat pekerjaan yang mereka lakukan. Bagi data analyst, profilnya terutama bersifat eksploratif, berbeda dengan profil kerja eksperimental seorang data scientist.

Perbedaan antara data analyst dan data scientist juga berasal dari tingkat keahlian dalam penggunaan data. Di antara keduanya, data scientist harus lebih mahir dengan teknik pemrograman tingkat lanjut dan alat komputasi. Selain itu, data scientist harus lebih piawai dalam mengembangkan model data dan algoritma. Memahami berbagai cara bisnis menggunakan data dapat semakin membantu memperjelas peran masing-masing.

• Analitik Deskriptif: Solusi analitik dalam kategori ini menjawab bagian Apa dan Mengapa dari masalah bisnis. Solusi ini memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dengan memahami pola, tren, dan anomali data historis. Misalnya, mengidentifikasi perubahan keterlibatan pelanggan dari tahun ke tahun dan alasan di baliknya dapat diselesaikan menggunakan analitik deskriptif.
• Analitik Prediktif: Sesuai namanya, kategori solusi ini menggunakan model machine learning untuk memperkirakan masa depan dengan memanfaatkan tren data masa lalu. Misalnya, menghitung probabilitas melakukan cross-selling produk kepada pelanggan berdasarkan keterlibatan historis dilakukan menggunakan analitik prediktif.
• Analitik Preskriptif: Analitik preskriptif menggunakan keluaran dari analitik deskriptif dan prediktif untuk merumuskan strategi bisnis yang lebih baik. Sekali lagi, dengan menggunakan keterlibatan historis dan probabilitas cross-selling, bisnis dapat mengidentifikasi bauran produk terbaik untuk pelanggan.

Seorang data analyst menerapkan analitik deskriptif untuk melaporkan fakta dan terkadang memberikan analitik preskriptif berupa rekomendasi berdasarkan wawasan tersebut. Seorang data scientist mencakup seluruh rentang perjalanan analitik, dengan fokus utama pada analitik prediktif dan menghasilkan nilai bagi organisasi melalui data.

Data Analyst vs. Data Scientist: Perbandingan Peran dan Tanggung Jawab

Seorang data analyst mungkin memiliki banyak jabatan lain, seperti strategist, business intelligence analyst, market intelligence analyst atau consultant, atau competitive intelligence analyst. Apa pun jabatan pastinya, data analyst biasanya diharapkan memberikan wawasan dengan men-query volume data (kebanyakan terstruktur) dan kemudian mengubahnya menjadi laporan yang bermakna bagi berbagai pemangku kepentingan. Oleh karena itu, peran ini lebih berfokus pada menemukan pola dalam data, menghasilkan visualisasi data, dan mengomunikasikan wawasan kepada pemangku kepentingan bisnis. Pelajari selengkapnya tentang cara menjadi data analyst atau cara menjadi data scientist di artikel khusus kami.

Sebaliknya, data scientist melakukan tugas-tugas dalam ranah analitik prediktif dan preskriptif. Misalnya, pada layanan perangkat lunak ride-hailing, data analyst akan menganalisis dampak historis suatu promosi terhadap aktivitas ride-hailing. Di sisi lain, data scientist mungkin mengerjakan algoritma pencocokan yang paling efisien memasangkan pengemudi dengan penumpang.

Siklus Hidup Proyek Data Analyst dan Data Scientist

Data Analyst

Uraian di bawah ini menunjukkan seperti apa siklus hidup proyek yang biasanya ditangani oleh data analyst.

1. Ekstraksi data: Ekstraksi data terbatas pada dataset yang lebih kecil karena data analyst terutama melihat skenario bisnis tertentu.
2. Pembersihan dan persiapan data: Setelah diekstrak, data diproses dan diringkas dalam bentuk visualisasi yang secara intuitif menyoroti fakta yang mendasari, tren yang muncul, dan anomali.
3. Eksplorasi data: Selama aktivitas ini, analis mulai menelusuri alasan di balik berbagai tren dan anomali yang diamati pada tahap persiapan data.
4. Visualisasi dan pelaporan data: Berikutnya, analis menyiapkan dasbor intuitif dan laporan manajemen yang berisi komentar bisnis dan membagikannya kepada pemangku kepentingan akhir. Umumnya, sejumlah alat business intelligence swalayan seperti Tableau dan Power BI digunakan untuk tujuan ini.

Data Scientist

Bagan alur proses di bawah ini merinci berbagai tahap dalam proyek yang ditangani oleh data scientist.

1. Ekstraksi data: Ini adalah langkah umum bagi data analyst maupun data scientist. Namun, sumber data bagi data scientist tidak hanya terbatas pada serangkaian tabel kecil, melainkan umumnya sangat luas. Dalam kasus seperti ini, data scientist dan data engineer bekerja bersama.
2. Pembersihan data: Pada tahap ini, data scientist menghabiskan waktu yang cukup banyak untuk membangun pemahaman mendalam tentang data, memahami masalah yang mendasari, mengidentifikasi anomali, dan akhirnya membersihkannya untuk tahap selanjutnya.
3. Rekayasa fitur (feature engineering): Sebelum data scientist mulai mengerjakan model prediktif, mereka melakukan rekayasa fitur. Rekayasa fitur adalah proses menggunakan data yang telah dibersihkan untuk membuat variabel yang diharapkan memiliki daya prediksi lebih baik terhadap hasil target. Misalnya, untuk membangun model prediktif guna memprediksi kemungkinan seseorang terkena diabetes, BMI juga dapat digunakan sebagai masukan tambahan selain tinggi dan berat badan. Di sini, BMI adalah fitur hasil rekayasa yang dihitung menggunakan tinggi dan berat badan.
4. Pengembangan model menggunakan teknik AI/ML: Data kemudian dimasukkan ke algoritma machine learning untuk menghasilkan prediksi. Ada beragam algoritma machine learning dengan tingkat kompleksitas dan kasus penggunaan yang bervariasi. Baca panduan ini untuk perbedaan antara berbagai jenis algoritma machine learning.
5. Pengujian model: Pada tahap ini, data scientist memvalidasi keluaran model. Jika hasilnya tidak memuaskan, ilmuwan meninjau kembali parameter model dan menyetelnya untuk mencapai hasil yang diinginkan. Namun, jika penyetelan model gagal, data scientist kembali ke tahap awal dan meninjau ulang perancangan fitur untuk mendukung pembangunan model berikutnya.
6. Produksionalisasi model: Setelah pengembangan dan penyetelan model, tim rekayasa perangkat lunak dan rekayasa data berkolaborasi untuk membuat pipeline model siap produksi. Ini memungkinkan integrasi tanpa hambatan dengan pipeline data. Sebagai langkah akhir, mereka memformalkan dan menerapkan kode ke lingkungan produksi.

Sekarang setelah kita memahami peran dan tanggung jawab data analyst serta data scientist, pertanyaan berikutnya adalah keterampilan mana yang paling mempersiapkan Anda untuk menjalankan salah satu peran ini? Berikut panduan perbandingan persyaratan keterampilan untuk peran-peran tersebut.

Data Analyst vs. Data Scientist: Perbandingan Keterampilan

Persyaratan keterampilan untuk kedua peran sangat mirip. Namun, tingkat kemahiran pada setiap keterampilan sangat bervariasi. Tabel di bawah ini mencantumkan delapan keterampilan kunci dan tingkat kemahiran yang diharapkan dari data analyst dan data scientist:

Data Analyst

Siklus hidup proyek bagi data analyst umumnya memiliki dua tahap: menghasilkan wawasan dan mengomunikasikan wawasan. Mari pahami persyaratan keterampilan untuk masing-masing tahap ini:

• Penghasilan wawasan: Untuk menghasilkan wawasan yang berdampak dan dapat ditindaklanjuti, data analyst harus memiliki pengetahuan domain yang memadai untuk mengeksplorasi data secara efektif. Keahlian yang tidak memadai pada salah satunya dapat menyebabkan pemahaman masalah bisnis yang keliru dan berpotensi menghasilkan temuan yang menyesatkan. Mengingat lanskap teknologi modern di organisasi, analisis eksploratif menuntut analis mahir dalam bahasa pemrograman seperti SQL, Python, dan R. Mereka harus mampu menulis kode secara efisien dalam paradigma pemrograman fungsional. Maka, pengetahuan kerja atas bahasa-bahasa ini setidaknya untuk melakukan operasi data-wrangling dengan lebih baik sudah memadai. Kemahiran dalam data engineering dapat sangat membantu data analyst mengurangi ketergantungan pada tim data. Ini bisa menjadi nilai tambah besar bagi mereka.
• Komunikasi wawasan: Mampu mengomunikasikan dan menyajikan wawasan secara efektif kepada pemangku kepentingan senior adalah keterampilan penting. Untuk efektif, penguasaan alat visualisasi data seperti Tableau dan Power BI akan sangat berguna bagi data analyst. Karena komunikasi wawasan biasanya dilakukan melalui presentasi dan dasbor, data analyst jarang dituntut untuk memproduksionalisasi kode. Oleh karena itu, pengetahuan aspek rekayasa perangkat lunak umumnya bukan prioritas utama.

Data Scientist

Walau masalah bisnis yang ditangani data scientist tampak beragam, proyek yang mereka kelola umumnya melibatkan pembangunan model prediktif dan memproduksionalisasinya. Keterampilan yang dibutuhkan untuk melakukan aktivitas ini adalah sebagai berikut:

• Pemodelan prediktif: Selain mahir dalam eksplorasi data dan pengetahuan domain bisnis, data scientist juga harus memiliki penguasaan yang baik terhadap berbagai teknik pemodelan data dan algoritma terkait. Kemahiran tinggi dalam bahasa open source seperti Python dan R karenanya diperlukan. Penggunaan alat visualisasi merupakan prasyarat bagi mereka untuk membagikan hasil pemodelan dengan berbagai pemangku kepentingan. Selain itu, data scientist perlu mengekstraksi data sesuai kebutuhan dan secara efektif mengomunikasikan kebutuhan pipeline data kepada tim engineering. Maka, keterampilan di domain data engineering adalah keharusan bagi data scientist.
• Produksionalisasi model: Umumnya, keluaran dari model data dimasukkan ke sistem front-end yang dapat diakses pengguna lini depan. Untuk memastikan integrasi tanpa hambatan, data scientist diharapkan mengembangkan Restful API, umpan JSON, dan layanan web lainnya. Semua kode yang ditulis oleh data scientist selama pengembangan model dan API harus siap produksi. Pengetahuan kerja rekayasa perangkat lunak diperlukan untuk mendukung pemahaman pemrograman berorientasi objek.

Data Analyst vs. Data Scientist: Latar Belakang Pendidikan

Bagian ini memberikan gambaran tingkat tinggi tentang kualifikasi pendidikan yang biasanya dimiliki data analyst dan data scientist, bidang studinya, dan beberapa tren utama yang muncul.

Perbandingan kualifikasi pendidikan

Menurut Burtch Works Study 2023, tingkat pendidikan data analyst dan data scientist berdampak signifikan pada gaji mereka, sebuah temuan yang akan dikonfirmasi di bagian berikutnya tentang prospek industri untuk kedua peran tersebut.

Sumber: Burtch Works Study 2023

Pada 2021, dari total data scientist yang disurvei, 49% memegang gelar Ph.D. Namun, hanya 19% data analyst yang disurvei memegang gelar Ph.D.

Sumber: Burtch Works Study 2021

Sementara ilmu komputer muncul sebagai bidang studi paling populer bagi data scientist, bidang teknik perlahan makin populer di antara kedua peran tersebut.

Tren Utama

Menurut riset Burtch Works Study 2021, tren demografis utama yang muncul untuk ilmu data dan analitik adalah:

• Jumlah profesional dengan gelar Ph.D. menunjukkan peningkatan signifikan dibanding tahun-tahun sebelumnya yang cenderung pada program sarjana atau magister. Misalnya, dalam sampel studi data scientist, mereka yang bergelar Ph.D. meningkat dari 43% pada 2020 menjadi 48% pada 2021.
• Banyak profesional analitik berpengalaman bergelar Ph.D. dan akademisi yang bersedia mengambil peran korporat muncul sebagai kandidat favorit baru untuk posisi ilmu data yang mampu mengonversi riset ekstensif mereka menjadi aplikasi bisnis.
• Program MBA tradisional dalam ilmu data dan analitik telah bergeser ke program seperti MS in Business Analytics atau MS in Data Science karena fokus kuantitatifnya jauh lebih tinggi. Di kalangan data scientist, gelar bisnis turun dari 12% pada 2019 menjadi 8% pada 2021

Seiring siswa dan profesional beralih mengambil berbagai kursus lanjutan untuk meningkatkan dan melatih ulang diri, kursus online menjadi tawaran yang bagus karena dapat menggabungkan sertifikasi profesional di luar setting tradisional universitas.

Kursus Data Analytics dan Data Science

Mengingat perbedaan jelas dalam peran dan tanggung jawab data analyst dan data scientist, DataCamp menawarkan career track untuk kedua peran tersebut yang memenuhi kebutuhan keterampilan spesifiknya.

Career Track Data Analyst

Data Analyst dengan Python (Konten kursus: 62 jam)

Track ini dimulai dengan dasar-dasar bahasa pemrograman Python untuk analisis data. Setelah membahas dasar-dasar, track ini masuk lebih dalam ke teknik data wrangling dan visualisasi data. Pelajari juga cara memperoleh data dari berbagai sumber seperti web, basis data, dan file JSON. Selain itu, track ini memberikan gambaran tentang teknik exploratory data analysis dan meningkatkan pemahaman pelajar tentang konsep basis data relasional dan SQL.

Data Analyst dengan R (Konten kursus: 77 jam)

Track ini berfokus pada keterampilan utama yang dibutuhkan data analyst yang bekerja dengan bahasa pemrograman R. Track ini menawarkan konten komprehensif yang mencakup paket R yang paling umum digunakan seperti tidyverse, ggplot, dan dplyr. Mirip dengan track Python, kursus ini membantu membangun pemahaman menengah tentang keterampilan data analyst seperti perolehan, manipulasi, dan visualisasi data.

Data Analyst dengan SQL (Konten kursus: 41 jam)

Career track ini membantu pelajar mengembangkan pemahaman mendalam tentang SQL Server, konsep basis data relasional, desainnya, dan optimasi kinerja.

Career Track Data Scientist

Career track untuk data scientist tersedia dalam Python dan R. Track ini membantu pelajar menyelami aspek rekayasa perangkat lunak Python seperti pemrograman berorientasi objek. Track ini juga memberikan gambaran tentang statistik serta teknik machine learning terawasi dan tak terawasi. Track ini juga menawarkan studi kasus di setiap tonggak untuk memberi pelajar paparan praktis terhadap masalah dunia nyata.

Data Scientist dengan Python (Konten kursus: 88 jam)

Kursus ini membawa pelajar dalam perjalanan dari pemula hingga ahli data scientist. Selain memperkenalkan Python untuk perolehan data, manipulasi data, dan visualisasi data, kursus ini juga memberikan gambaran tentang paradigma pemrograman fungsional dan berorientasi objek. Kursus ini memberikan pemahaman mendalam tentang algoritma machine learning di kategori terawasi, tak terawasi, dan pengelompokan. Selain mempelajari konsep ilmu data, pelajar juga mendapat paparan tantangan proyek dunia nyata melalui studi kasus yang relevan.

Data Scientist dengan R (Konten kursus: 88 jam)

Bagi data scientist yang bekerja dengan bahasa pemrograman R, career track ini membahas R secara mendalam dan memperkenalkan pendekatan pemrograman fungsional kepada pelajar. Kursus ini juga mencakup pengantar mendalam tentang algoritma machine learning seperti regresi, klasifikasi, dan pengelompokan, dan lainnya.

Program Sertifikasi Profesional

Sertifikasi berikut membantu menjembatani kesenjangan keterampilan data yang ada di pasar kerja. Sertifikasi ini memastikan keterampilan yang tepat bertemu dengan peluang yang tepat karena pelajar dapat menunjukkan keterampilannya sementara pemberi kerja mendapatkan kepercayaan dalam merekrut talenta yang tepat. Program ini memvalidasi kemampuan pelajar di beberapa area kunci, termasuk manajemen data, analisis eksploratif, eksperimen statistik, pengembangan model, pengodean untuk lingkungan produksi, serta komunikasi dan pelaporan. Umpan balik pakar dan sesi mentoring juga membantu pelajar membangun kepercayaan diri untuk siap kerja. DataCamp menawarkan dua sertifikasi, satu untuk data scientist dan satu untuk data analyst.

Sertifikasi profesional data scientist DataCamp memiliki empat tahap:

1. Penilaian Terbatas Waktu: Kemahiran pelajar dalam topik seperti pemrograman dan machine learning dinilai.
2. Tantangan Pengodean: Keterampilan pengodean R atau Python pelajar diuji menggunakan dataset dunia nyata.
3. Studi Kasus: Pelajar akan mempresentasikan temuan mereka sebagaimana yang dilakukan dalam pekerjaan sehari-hari sebagai data scientist.
4. Sertifikasi: Setelah menyelesaikan tiga tahap di atas, pelajar akan menerima sertifikat dan akses ke tim Career Services.

Sertifikasi profesional data analyst DataCamp memiliki lima tahap:

1. Dasar-dasar dalam Data Analytics: Pada bagian ini, Anda akan diuji pemahaman Anda tentang pendekatan analitik inti yang diharapkan dari Seorang Data Analyst Profesional.
2. Analisis Eksploratif: Mendekati masalah, menemukan data yang tepat, dan memformatnya secara efektif melalui tantangan pengodean di SQL dan Python atau R.
3. Tantangan Pengodean: Buktikan kemampuan Anda untuk membersihkan dan memproses data melalui tantangan SQL langsung.
4. Studi Kasus: Uji kemampuan Anda menganalisis dan mengomunikasikan wawasan data dengan melakukan studi kasus rekaman bersama tim sertifikasi kami. Di sini Anda perlu menganalisis masalah bisnis lalu mempresentasikan solusi Anda kepada audiens yang ditentukan.
5. Sertifikasi: Setelah menyelesaikan empat tahap di atas, pelajar akan menerima sertifikat dan akses ke tim Career Services.

Pelajari lebih lanjut tentang program sertifikasi DataCamp di sini:

Program Sertifikasi Data Scientist DataCamp

Program Sertifikasi Data Analyst DataCamp

FAQ Sertifikasi DataCamp

Data Analyst vs. Data Scientist: Prospek Industri

Burtch Works Study tahun 2021 meninjau gaji para profesional ilmu data dan analitik data. Studi ini menunjukkan bahwa lanskap perekrutan untuk tim ilmu data dan analitik tampak menjanjikan. Studi tersebut melaporkan bahwa 73% tim ilmu data dan analitik berencana merekrut pada Q1/Q2 2021 dibandingkan 67% pada Januari 2020. Selain itu, sekitar 81% tim ilmu data dan analitik berencana merekrut pada Q3/Q4 2021. Ini merupakan peningkatan signifikan dibanding angka pada paruh pertama 2021.

Tabel di bawah merangkum tren gaji untuk data analyst dan data scientist menurut level. Tren ini mencakup peran kontributor individual dan manajer. Level-level ini juga memberikan gambaran tingkat tinggi tentang bagaimana jalur karier data analyst dan data scientist dapat berkembang.

Sumber: Burtch Works Study 2021

Sumber: Burtch Works Study 2021

Kontributor individual bertanggung jawab hanya atas kinerjanya sendiri. Pekerjaannya tidak mengharuskannya mengelola tim. Manajer, bagaimanapun, mengawasi pekerjaan karyawan lain juga.

Inti Pembahasan

Baik data analyst maupun data scientist sama-sama bekerja luas dengan data; yang membedakan adalah cara mereka menangani data. Beberapa parameter pembeda utama termasuk latar belakang pendidikan, ukuran data yang mereka tangani, dan tingkat pemrograman yang mereka gunakan. Walau data scientist lebih mungkin memperoleh gaji lebih tinggi, peran ini juga memikul tanggung jawab dan ekspektasi yang lebih besar. Jika Anda masih ragu jalur mana yang akan ditempuh, Anda mungkin ingin terlebih dulu mencoba satu atau dua kursus dari masing-masing jalur untuk mendapatkan gambaran lebih jelas tentang jenis pekerjaan dengan data yang Anda sukai.