Perbedaan Tugas Data Scientist Dengan Profesi Ranah Data Lainnya!

Profesi data scientist didaulat menjadi profesi paling bersinar melalui sebuah laporan dari World Economic Forum baru-baru ini. Bersanding dengan posisi pekerjaan selain data scientist lainnya di ranah data membuktikan bahwa eksistensi profesi data scientist semakin diincar oleh perusahaan-perusahaan ternama. Apalagi dengan berkembangnya era big data dan artificial intelligence banyak bermunculan profesi-profesi baru yang siap bersinergi dan berkolaborasi. Di era sekarang ini, banyak perusahaan dari berbagai bidang sedang mencari talenta-talenta data yang handal dan berkompeten. Hal ini dilakukan agar case-case yang ditemukan dari perusahaan bisa diselesaikan based on data. Jika dulunya belum banyak orang yang tahu tentang data science maka sekarang ini banyak perusahaan yang sudah menerapkan data-driven mindset demi kredibilitas perusahaan. Hal ini dikarenakan adanya data merupakan kebutuhan primer perusahaan untuk membuat sebuah decision-making bagi kemajuan perusahaan. Terlebih bagi seorang data scientist tentunya ini bisa menjadi jembatan bagi para stakeholder untuk dapat menjelaskan hasil temuannya sebagai perbaikan kedepannya bagi perusahaan. 

Profesi data scientist bukan hanya satu dari sekian contoh profesi yang menjanjikan. Masih ada sederetan profesi lainnya di ranah data yang pastinya tidak kalah kerennya. Seperti misalnya profesi data analyst, data engineer maupun ranah posisi lainnya seperti market analyst, business intelligence, machine learning engineer dan lain-lain. Tetapi profesi-profesi ini bukan hanya keren dari namanya saja, tapi tidak kalah keren dengan tugas serta tanggung jawabnya. Meskipun profesi-profesi yang telah kita sebutkan diatas hubungannya terkait dengan data, tetapi mereka memiliki perbedaan dari segi tugas dan tanggung jawabnya loh. Apalagi tiap role-rolenya bahkan memiliki keterkaitan antara satu posisi dengan posisi yang lainnya. Tidak heran jika mereka dapat berkolaborasi dalam satu meja, namun dengan kepala yang berbeda-beda. Pastinya seru banget kalau kita coba untuk kulik-kulik nih perbedaan tugas antara data scientist dengan profesi-profesi lainnya yang keren-keren. Lalu, kira-kira apa saja ya perbedaan tugas dan tanggung jawabnya. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang perbedaan tugas data scientist dengan profesi lainnya di ranah data. Pastinya sahabat data DQLab penasaran apa saja perbedaannya. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!

1. Data Scientist

Data scientist melakukan proses analisis data menggunakan berbagai cara dan algoritma untuk menemukan solusi dari suatu masalah yang rumit. Data Scientist mengkombinasikan beberapa pasang data untuk mengungkap suatu pola. Contohnya, kebiasaan dan preferensi konsumen. Pola yang dicari ini nantinya dapat digunakan sebagai acuan untuk memprediksi pergerakan bisnis suatu produk Amazon, misalnya, menggunakan data penggunanya untuk menentukan produk yang akan disarankan pada setiap pengguna. Untuk merekomendasikan produk ini, dibutuhkan beberapa kemampuan khusus, diantaranya pemahaman statistika, pemrograman, dan pengetahuan bisnis

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Data Analyst

Kalian pastinya tidak asing bukan dengan profesi data analyst. Yap, dia adalah seseorang yang meneliti informasi menggunakan alat analisis data. Hasil bermakna yang mereka ambil dari data mentah membantu pemberi kerja atau klien mereka membuat keputusan penting dengan mengidentifikasi berbagai fakta dan tren. Data analyst biasanya menggunakan berbagai program dan aplikasi pengolahan data dalam pekerjaan sehari-harinya, seperti Microsoft Excel, Tableau, dan SQL. Biasanya, seorang data analyst banyak ditemukan di sektor-sektor (serta banyak dibutuhkan di sektor) seperti: perbankan, Perusahaan pengembangan perangkat lunak, Perusahaan telekomunikasi, Organisasi sektor publik, Perguruan tinggi dan universitas, Perusahaan farmasi dan Perusahaan di bidang manufaktur. Namun, tak menutup kemungkinan data analyst dibutuhkan juga di banyak sektor lainnya

3. Data Engineer

Secara umum, definisi dari data engineer sendiri adalah orang yang mengatur dan mengelola proses arsitektur data pada sebuah perusahaan. Yang mana, infrastruktur tersebut dapat berupa basis data (database), pipeline, atau warehouse. Singkatnya, mereka bertugas untuk membangun sistem agar dapat terintegrasi dengan sistem lainya sehingga dapat memproses data yang berskala lebih besar dengan mudah. Membangun sistem dan infrastruktur tersebut berkaitan dengan volume data yang berjumlah dan berukuran cukup besar. Jumlah kebutuhan data yang semakin besar tidak mungkin dapat ditampung dengan hanya bermodalkan infrastruktur konvensional saja. Oleh karena itu, mereka ditugaskan untuk membangun sekaligus merancang informasi untuk kepentingan bisnis dan pengembangan produk perusahaan

4. Business Intelligence

Business intelligence adalah sebuah peranan di perusahaan yang bertanggung jawab dalam menemukan metode analisis informasi yang berhubungan dengan bisnis perusahaan. Seorang business intelligence sangat bergantung kepada data untuk dapat melakukan analisis dan kemudian dikonversi menjadi sebuah peluang atau terobosan baru untuk mengembangkan bisnis perusahaan. Tanggung jawabnya yang begitu besar ini membuat business intelligence memiliki posisi yang penting di sebuah perusahaan. Kehadiran profesi Business Intelligence sangatlah penting bagi perusahaan. Perusahaan punya data tapi mereka bingung untuk memanfaatkannya. Mereka tidak tanggap akan data yang dimilikinya sehingga ketika ada masalah yang datang justru tidak ditangani dengan cepat. Oleh karena itu keberadaan BI sangat potensial untuk menyelesaikan permasalahan kinerja perusahaan.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

5. Ingin Jadi Data Scientist Idaman Perusahaan? Siapkan Langkahmu Bersama DQLab!

Kini Sahabat Data DQLab sudah tidak perlu khawatir lagi. Karena sekarang telah tersedia roadmap pembelajaran  yang telah dirancang khusus oleh data mentor yang pastinya berpengalaman di ranah industri data. Mulai dari Tech Company Industries maupun perusahaan-perusahaan lain. Apalagi kalian juga bisa akses modul-modul lengkap kalau kamu sudah subscribe jadinya kamu bisa menjadi lebih siap dengan perbekalannya menjadi seorang Data Scientist. Dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu install software lagi. Kamu bisa langsung belajar dari sekarang karena dataset yang telah disediakan sudah sudah terintegrasi dengan live code editor. 

Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. Banyak benefit yang tentunya bisa kalian dapetin kalau join belajar di DQLab. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Uniknya kamu bisa langsung apply dari akun kamu loh. So, tunggu apalagi, buruan sign up sekarang ya!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags