Perbedaan Data Engineer, Data Analyst, dan Data Scientist di Dunia Karir – Review1st.com. Di dunia data yang semakin besar, peran seperti data engineering, data analysis, dan data science sering terdengar. Tapi, apa sebenarnya perbedaan antara ketiganya? Jika kamu tertarik memasuki dunia data tapi bingung mau mulai dari mana, yuk, kita bahas perbedaan, skill yang dibutuhkan, contoh pekerjaan, dan beberapa perusahaan yang membutuhkan setiap peran ini!
1. Data Engineering: Fondasi Data yang Kuat
Data Engineering adalah seperti “tukang bangunannya” dunia data. Mereka yang memastikan data bisa diakses, bersih, dan siap untuk diolah oleh tim lain, seperti data analyst dan data scientist. Data engineer bertugas membangun infrastruktur data, seperti database dan pipeline data. Tanpa mereka, proses analisis dan penelitian data akan kacau dan sulit dilakukan.
Skill yang Dibutuhkan untuk Data Engineering:
- SQL & Database Management: Mampu bekerja dengan berbagai database seperti MySQL, PostgreSQL, atau MongoDB.
- Pemrograman: Python, Java, atau Scala.
- Big Data Tools: Apache Hadoop, Apache Spark, dan Kafka.
- Pengolahan Data: Menangani data mentah yang berjumlah besar dari berbagai sumber.
- Cloud Computing: Pemahaman tentang AWS, Google Cloud, atau Azure untuk menyimpan data di cloud.
Contoh Pekerjaan Data Engineer:
- Membangun dan Mengelola Database: Membuat dan memelihara database yang efisien dan aman.Pembuatan Data Pipeline: Membuat aliran data otomatis dari sumber ke penyimpanan data agar dapat diakses kapan saja.
- Data Cleaning: Memastikan data yang masuk bersih dan sesuai format.
Perusahaan yang Mencari Data Engineer:
- Perusahaan e-commerce besar seperti Tokopedia, Shopee, dan Bukalapak.
- Penyedia layanan cloud seperti Amazon Web Services (AWS) dan Google Cloud.
- Startups di bidang health-tech, fintech, hingga logistik.
2. Data Analyst: Membaca dan Menginterpretasi Data
Data Analyst adalah mereka yang menginterpretasi data yang disediakan oleh data engineer. Tugas mereka adalah menganalisis data untuk mengidentifikasi tren, menginterpretasi angka, dan memberikan laporan yang bisa dijadikan dasar pengambilan keputusan. Misalnya, di e-commerce, mereka bisa melihat produk apa yang paling banyak dibeli dan menentukan strategi selanjutnya berdasarkan data itu.
Skill yang Dibutuhkan untuk Data Analyst:
- Excel & Data Visualization: Excel tetap menjadi alat utama untuk analisis data dasar. Sementara, visualisasi data dengan Tableau atau Power BI juga dibutuhkan.
- SQL: Skill SQL penting untuk menarik data dari database.
- Statistik & Matematika: Pemahaman dasar statistik untuk melakukan perhitungan dan interpretasi data.
- Bahasa Pemrograman: R atau Python untuk analisis lebih dalam.
- Analytical Thinking: Memiliki kemampuan berpikir analitis agar dapat memahami data dengan baik.
Contoh Pekerjaan Data Analyst:
- Analisis Tren: Menganalisis tren penjualan atau tren konsumen untuk memberikan rekomendasi.
- Pengukuran Performa: Mengevaluasi performa kampanye marketing atau produk yang baru diluncurkan.
- Pelaporan Data: Membuat laporan yang mudah dipahami untuk membantu tim mengambil keputusan.
Perusahaan yang Membutuhkan Data Analyst:
- Sektor e-commerce seperti Bukalapak atau Lazada.
- Perusahaan keuangan seperti Bank Mandiri, BNI, dan CIMB Niaga.
- Startups seperti Gojek dan Traveloka yang butuh analisis data pelanggan.
3. Data Scientist: Menggali dan Memanfaatkan Data Secara Mendalam
Data Scientist adalah mereka yang mencari pola dan insights yang lebih mendalam dari data, seringkali menggunakan machine learning dan algoritma yang kompleks. Mereka mencoba memprediksi apa yang akan terjadi ke depannya dengan data yang sudah ada. Dalam dunia e-commerce, misalnya, seorang data scientist bisa membuat model prediksi tentang produk yang akan laris di masa mendatang.
Skill yang Dibutuhkan untuk Data Scientist:
- Matematika & Statistik: Pemahaman yang kuat dalam statistika untuk membangun model prediksi.
- Machine Learning: Kemampuan untuk membuat model machine learning menggunakan Python atau R.
- Pemrograman Tingkat Lanjut: Terutama dengan Python dan R.
- Data Wrangling: Membersihkan data mentah menjadi format yang siap dipakai.
- Data Visualization: Kemampuan visualisasi agar hasil analisis dapat dengan mudah dipahami oleh pihak non-teknis.
Contoh Pekerjaan Data Scientist:
- Prediksi Tren Pasar: Membuat prediksi terhadap tren penjualan di masa mendatang.
- Pembuatan Model Machine Learning: Misalnya, rekomendasi produk di e-commerce.
- Analisis Big Data: Mengelola dan menganalisis data berukuran besar untuk mencari pola yang sulit ditemukan.
Perusahaan yang Membutuhkan Data Scientist:
- Perusahaan Teknologi seperti Google, Facebook, LinkedIn.
- Perusahaan fintech seperti OVO, Dana, dan LinkAja.
- Industri kesehatan seperti Halodoc yang butuh prediksi tren penyakit atau gejala.
Data Engineering vs Data Analyst vs Data Scientist: Apa yang Membuatnya Berbeda?
Ketiga peran ini memiliki tujuan yang berbeda, meski sama-sama berkutat di dunia data. Data engineer menciptakan infrastruktur dan pipeline untuk data, data analyst menganalisis dan membaca data, sedangkan data scientist menggali lebih dalam dengan memprediksi dan membangun model berdasarkan data yang ada.
- Data Engineer adalah arsitek data yang membangun fondasi data.
- Data Analyst adalah penerjemah data yang menginterpretasi data untuk keputusan bisnis.
- Data Scientist adalah peneliti data yang memprediksi dan menciptakan model dari data.
Contoh Karier di Dunia Data: Peran Berdasarkan Jenjang Karier
- Entry-Level: Biasanya mulai dari posisi data analyst yang menganalisis dan membuat laporan sederhana dari data.
- Mid-Level: Beralih ke peran yang lebih teknis seperti data engineer, yang menciptakan dan mengelola infrastruktur data.
- Senior-Level: Data scientist yang membutuhkan kemampuan tingkat lanjut, termasuk machine learning dan pemrograman tingkat tinggi.
Tips untuk Memulai Karier di Dunia Data
- Kuasai Dasar-Dasar Data: SQL, dasar pemrograman (Python atau R), dan pemahaman statistik adalah modal penting.
- Ambil Sertifikasi atau Kursus Online: Misalnya, Google Data Analytics atau Data Science Specialization di Coursera.
- Bangun Portofolio Proyek: Mengerjakan proyek yang bisa dipamerkan di GitHub atau portofolio pribadi sangat membantu.
- Jangan Lupakan Soft Skills: Komunikasi dan teamwork penting untuk menyampaikan analisis ke pihak yang tidak familiar dengan data.
Dengan memahami perbedaan antara data engineering, data analysis, dan data science, kamu bisa memilih jalur karier yang paling sesuai. Dunia data sangat luas dan penuh kesempatan untuk mengembangkan skill serta berkontribusi pada inovasi yang lebih besar di berbagai industri.
Yuk, mulai kariermu di dunia data dan siap-siap jadi bagian dari masa depan berbasis teknologi!
