Hi semua.. Kita bahas profesi data lagi yuk.. jadi kalau ngomongi ketiga profesi yang berkaitan tentang data apakah itu data engineer, data analyst atau data scientist, sebenarnya ketiga peran tersebut tidak bisa dipisahkan satu sama lain. Tapi pertanyaannya apakah Indonesia sudah siap terlebih untuk infrastruktur dalam bidang ini?
Well, berdasaran pengalaman dan sepengetahuan saya masih banyak perusahaan yang belum memahami esensi dari ketiga profesi tersebut, Misalnya saat saya mencari pekerjaan sebagai data analyst, saya banyak menemukan job title data analyst dengan job description yang diluar tugas seorang data analyst sesungguhnya, bahkan banyak job title data analyst tapi deskripsi pekerjaannya lebih menju ke administrator atau data entry. Pernah juga saya interview di salah satu perusahaan sebagai data analyst yang kemudian saya tanyakan posisi data analyst di perusahan ibu itu dibawahi oleh departemen apa ya? beliau menjawab bahwa posisi ini nantinya bertugas sebagai admin yang membantu HR.
Selanjutnya ketika saya bekerja di salah satu startup di Jakarta sebagai marketplace analyst tugas saya lebih banyak dihabiskan untuk cleaning ataupun tarik data dari database, jadi belum banyak analisa yang saya hasilkan saat bekerja. Lalu apa sih sebenarnya perbedaan ketiga profesi yang sedang high demand itu?
Yuk simak rangkuman saya berikut ya..
Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer
Data Engineer
Oke pertama kita bahas data engineer, role ini sebenarnya lebih fokus pada pembangunan infrastruktur data. Mereka seperti arsitek yang membangun fondasi untuk data. Tugas utama mereka adalah mengumpulkan, membersihkan, dan menyimpan data dalam sistem yang efisien.
- Tugas:
- Mengumpulkan data dari berbagai sumber.
- Menyimpan data dalam database yang efisien.
- mendesain database
- Membangun pipeline data untuk mengolah data secara otomatis.
- Memastikan kualitas dan keamanan data.
- Keahlian:
- Bahasa pemrograman: Python, SQL, Scala.
- Big data tools: Hadoop, Spark, Kafka.
- Cloud platform: AWS, GCP, Azure.
- Database: SQL, NoSQL.
Data Analyst
Posisi ini lebih fokus pada analisis data untuk mendapatkan insight. Mereka seperti detektif yang mencari pola dan tren dalam data. Tugas utama mereka adalah mengolah data, membuat visualisasi, dan menyajikan temuan. Singkatnya Data analyst adalah seorang detektif yang mencari petunjuk dan bukti dari data untuk memecahkan masalah bisnis.
- Tugas:
- Membersihkan dan mengolah data.
- Menganalisis data menggunakan statistik dan visualisasi, Data analyst seringkali menggunakan berbagai jenis visualisasi data untuk menyajikan temuan mereka. Visualisasi yang efektif dapat membantu orang memahami data dengan lebih mudah.
- Menemukan pola dan tren dalam data.
- Menyampaikan temuan kepada stakeholder.
- Keahlian:
- Statistik: deskriptif, inferensial.
- Visualisasi data: Tableau, Power BI, Looker google data studio etc
- Bahasa pemrograman: SQL, Python.
- Pemahaman bisnis.
Data Scientist
Ini merupakan roles tingkat advance nya profesi data, tugasnya lebih fokus pada membangun model prediktif. Mereka seperti ilmuwan data yang melakukan eksperimen dengan data. Tugas utama mereka adalah membangun model machine learning, menguji, dan menerapkan model.
- Tugas:
- Membangun model machine learning. Data scientist membangun model machine learning seperti neural network untuk membuat prediksi. Model ini dilatih dengan menggunakan sejumlah besar data
- Menguji dan mengevaluasi model.
- Menerapkan model ke dalam produk atau layanan.
- Keahlian:
- Machine learning: supervised, unsupervised, reinforcement learning.
- Algoritma: regresi, klasifikasi, clustering.
- Bahasa pemrograman: Python, R, etc.
- Statistik
Selanjutnya bagaimana ketiganya berkolaborasi?
- Data engineer dan data analyst seringkali bekerja sama. Data engineer menyediakan data yang bersih dan terstruktur, sedangkan data analyst menganalisis data tersebut.
- Data analyst menyediakan insight awal, sedangkan data scientist membangun model yang lebih kompleks.
- Nah Ketiga peran ini membutuhkan pemahaman yang kuat tentang bahasa pemrograman (Python, SQL) dan statistik, bukan hanya sekedar skill menggunakan ms excel yaa.. karena tiga bidang ini berhadapan dengan bigdata yang bersumber dari databased.
Nah ketiga peran ini saling melengkapi dan penting dalam era data saat ini. Data engineer membangun fondasi, data analyst memberikan insight, dan data scientist membangun model untuk membuat prediksi.
Next karir mana yang cocok untukmu?
hal ini tergantung dengan minat dan keahlianmu ya... Jika kamu suka mendesain sistem, infrastruktur dan kuat di teknikal skill, menjadi data engineer mungkin cocok untukmu. Jika kamu suka menganalisis data dan menemukan pola, menjadi data analyst bisa menjadi pilihan yang baik. Dan jika kamu tertarik pada machine learning dan ingin membangun model prediktif, menjadi data scientist adalah jalan yang tepat. perlu dicatat bahwa Ketiga peran ini memiliki beberapa keterampilan yang tumpang tindih, terutama dalam penggunaan bahasa pemrograman dan alat analisis data.
Jadi mana profesi yang paling dibutuhkan untuk Indonesia? saya akan bilang ketiga profesi ini. Namun, perusahaan yang baru memulai sistem penyimpanan datanya dari manual work ke digitalisasi mungkin perlu bantuan seorang data entry baru seorang data engineer, lalu jika infrastruktunya data nya sudah siap seorang data analyst dibutuhkan untuk optimalisasi bisnis dan pengembangan bisnis. terakhir saat perusahaan sudah benar-benar siap yang membutuhkan sistem yang harus terotomatisasi semuanya, menghire data scientist adalah keputusan ya tepat.
Lanjut lagi kapan-kapan ya..
Comments
Post a Comment