Perbedaan Data Science dan Data Analyst

Di era digital yang semakin berkembang pesat seperti sekarang ini, data menjadi salah satu aset yang paling berharga bagi perusahaan, instansi, atau organisasi. Dengan data yang tepat dan dikelola dengan baik, suatu organisasi dapat mengambil keputusan yang lebih baik dan efektif untuk mencapai tujuan bisnisnya. Dalam dunia teknologi dan bisnis, dua peran yang seringkali menjadi sorotan adalah Data Scientist dan Data Analyst. Meskipun keduanya berhubungan dengan data, namun perbedaan antara keduanya cukup signifikan.

Data Science

Data Science adalah bidang yang berkaitan dengan pengembangan model prediktif dan algoritma untuk mengidentifikasi tren, pola, dan wawasan dari data. Seorang Data Scientist memiliki kemampuan analisis statistik yang mendalam serta pemahaman bisnis yang kuat. Tugas utama seorang Data Scientist adalah mengumpulkan data, membersihkan data, mengembangkan model prediktif menggunakan teknik machine learning dan artificial intelligence, serta menghasilkan wawasan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis.

Salah satu contoh penerapan Data Science adalah dalam bidang perbankan. Seorang Data Scientist dapat mengembangkan model prediktif untuk menganalisis risiko kredit, sehingga bank dapat membuat keputusan yang lebih baik dalam memberikan pinjaman kepada nasabahnya. Dengan menggunakan data historis dan algoritma machine learning, seorang Data Scientist dapat memprediksi kemungkinan seorang nasabah akan gagal membayar pinjamannya, sehingga bank dapat mengambil tindakan pencegahan yang tepat.

Data Analyst

Berbeda dengan Data Scientist, seorang Data Analyst fokus pada interpretasi data untuk memberikan wawasan yang dapat digunakan oleh perusahaan dalam pengambilan keputusan. Data Analyst menggunakan alat analisis data dan statistik untuk menjelaskan pola, tren, dan informasi yang terkandung dalam data. Mereka seringkali berurusan dengan data historis untuk membantu perusahaan memahami kinerja masa lalu dan membuat proyeksi untuk masa depan.

Sebagai contoh, dalam industri e-commerce, seorang Data Analyst dapat menggunakan data penjualan historis untuk mengidentifikasi tren penjualan, menentukan strategi harga yang efektif, dan membuat rekomendasi produk yang sesuai dengan preferensi pelanggan. Dengan memahami pola dan tren dalam data penjualan, perusahaan dapat mengoptimalkan strategi pemasaran dan penjualan mereka.

Perbedaan Data Science dan Data Analyst

Berikut ini beberapa perbedaan utama dari data science dan data analyst

1. Tugas dan Tanggung Jawab

• Data Science
  • Tugas utama Data Scientist adalah mengembangkan model prediktif dan algoritma untuk mengidentifikasi tren, pola, dan wawasan dari data.
  • Data Scientist juga merancang eksperimen dan mengelola data secara holistik, memastikan data yang digunakan dalam analisis berkualitas dan relevan.
  • Data Scientist menggunakan teknik seperti machine learning dan artificial intelligence untuk mengolah data besar dan kompleks.
• Data Analyst
  • Data Analyst fokus pada interpretasi data untuk memberikan wawasan yang dapat digunakan oleh perusahaan dalam pengambilan keputusan.
  • Mereka menggunakan alat analisis data dan statistik untuk menjelaskan pola, tren, dan informasi yang terkandung dalam data.
  • Data Analyst juga seringkali berurusan dengan data historis untuk membantu perusahaan memahami kinerja masa lalu dan membuat proyeksi untuk masa depan.

2. Keterampilan yang Dibutuhkan

• Data Science
  • Data Scientist memerlukan pemahaman yang mendalam tentang statistik, matematika, dan pemrograman.
  • Mereka juga harus memiliki keterampilan dalam mengelola dan menganalisis data menggunakan alat dan teknik seperti Python, R, SQL, dan TensorFlow.
• Data Analyst
  • Data Analyst memerlukan keterampilan analisis data, statistik, dan pemahaman bisnis yang kuat.
  • Mereka juga harus mahir menggunakan alat analisis data seperti Excel, SQL, dan beberapa alat visualisasi data.

3. Tujuan Akhir

• Data Science
  • Tujuan utama dari Data Science adalah menghasilkan pemahaman yang mendalam dari data untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dan prediksi yang lebih akurat.
• Data Analyst
  • Tujuan Data Analyst adalah memberikan wawasan yang dapat digunakan oleh perusahaan untuk mengoptimalkan kinerja mereka, baik itu dalam hal efisiensi operasional maupun strategi bisnis.

Itulah Perbedaan Data Science dan Data Analyst, semoga informasi ini berguna untuk kamu ya.

Baca juga:

• Perbedaan AI dan Machine Learning
• Perbedaan Open Source dan Closed Source
• Tantangan dan Dampak Disrupsi Teknologi di Kehidupan Manusia
• Society 5.0: Pengertian dan Penerapan
• Cyberstalking: Pengertian,Dampak, dan Cara Menghindari

Referensi

1. Haber, P., Lampoltshammer, T. J., & Mayr, M. (Eds.). (2024). Data Science—Analytics and Applications: Proceedings of the 5th International Data Science Conference—iDSC2023. Springer Nature.
2. Özsu, M. T. (2023). Data Science—A Systematic Treatment. Communications of the ACM, 66(7), 106-116.
3. Chen, Y., Chi, Y., Fan, J., & Ma, C. (2021). Spectral methods for data science: A statistical perspective. Foundations and Trends® in Machine Learning, 14(5), 566-806.
4. Liberty, D. (2019). Data science vs. data analytics–What’s the difference. Retrieved February, 12, 2019.
5. Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. ” O’Reilly Media, Inc.”.
6. Megahed, F. M., & Jones-Farmer, L. A. (2015). Statistical perspectives on “big data”. Frontiers in statistical quality control 11, 29-47.