Jangan Tertukar! Ini Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer
Isi Artikel
Meski namanya mirip, ada perbedaan antara data engineer, data scientist, dan data analyst.
Tiga pekerjaan ini sering kali dibandingkan karena sama-sama berurusan dengan data. Walau begitu, pekerjaan ketiganya sebenarnya sangat berbeda.
Hal yang juga kadang membingungkan adalah penyebutan istilah lain yang berbeda untuk salah satu dari ketiga pekerjaan tersebut.
Lantas, apa saja perbedaan antara data engineer, data scientist, dan data analyst?
Dirangkum dari Edureka dan Udacity, Glints akan menjelaskannya padamu dengan sederhana.
Agar lebih mudah dalam memahami peran data engineer, data scientist, dan data analyst, kita ibaratkan suatu perusahaan sebagai sebuah toko baju.
Data engineer, data scientist, dan data analyst memiliki peran masing-masing di toko ini.
Data Engineer
© Freepik.com
Data engineer memiliki tugas untuk mencari bahan kain. Untuk mendapatkan kain yang berkualitas, tentu data engineer harus mencari sumber yang baik pula.
Apabila ternyata kain yang datang ke toko masih kusut, data engineer juga bertugas merapikannya dan memasukkannya dalam gudang.
Dari analogi ini, terlihat bahwa data engineer merupakan orang yang bertugas untuk mencari bahan baku data.
Dalam hal ini, yang dimaksud dengan data adalah big data yang volumenya sangat besar.
Data yang sudah terkumpul harus dirapikan dan dijaga agar selalu bisa menjadi sumber data yang baik.
Data Scientist
© Freepik.com
Sementara itu, data scientist bertugas untuk mendesain dan menjahit baju dari kain.
Ia andal dalam menggunting, menjahit, dan memilih kain dari data engineer sebagai bahan baku baju tertentu.
Nah, lewat analogi ini, kamu tentu bisa memahami bahwa data scientist adalah orang yang bertugas mengolah data dari data engineer.
Tak hanya mengolah data, data scientist juga bertugas untuk melihat apakah ada peluang bisnis baru dari data yang telah terkumpul.
Misalnya, dari data perilaku konsumen, ia bisa melihat proyeksi kecenderungan pasar dan melihat peluang yang baru.
Data Analyst
© Freepik.com
Di sisi lain, data analyst merupakan orang yang bertugas untuk menjelaskan bagaimana hasil kurasi kain dari data engineer.
Apakah kualitas kain sedang bagus? Apakah kualitas kain ternyata tak sesuai yang diharapkan?
Ia tidak mengevaluasi kerja dari data engineer, tetapi memberi penjelasan pada perusahaan soal bagaimana keadaan bahan baku kain saat ini.
Data analyst dibutuhkan karena tak semua orang mampu melihat bagus tidaknya kualitas kain, sehingga ia bertanggung jawab untuk menjelaskan pada pemilik toko baju.
Nah, dari sini, kamu memahami bahwa data analyst merupakan orang yang bertanggung jawab mengolah data, mengambil kesimpulan, dan melakukan visualisasinya.
Dengan visualisasi ini, tentu pihak yang tak terlalu paham dengan pengolahan data akan mudah memahaminya.
Pihak yang menjadi penunggu hasil dari data analyst adalah sisi bisnis atau orang lain yang membutuhkan data perusahaan, namun tak terlalu paham dengan cara mengolahnya.
Itulah berbagai perbedaan antara data scientist, data analyst, dan data engineer. Jangan bingung, dan pilih salah satu sesuai dengan preferensimu, ya!
Pada praktiknya, sering kali, mereka bekerja sama dan beririsan perannya. Jadi, tak ada salahnya mempelajari sedikit skill di luar pekerjaan pilihanmu.
Selain informasi soal karier dan pekerjaan, Glints juga punya banyak lowongan pekerjaan untuk ketiga posisi ini.
Jangan ditunda lagi, segera kirim lamaran kerjamu!
