BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 0 Jam 32 Menit 9 Detik

Data Scientist vs Data Analyst dalam Dunia Finance

Belajar Data Science di Rumah 10-Februari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/cb0f415c0e915b8e843bd338eaaaf079_x_Thumbnail800.jpg

Data Scientist vs Data Analyst dalam dunia finance? Jika sahabat data seorang pelajar atau profesional muda yang hebat dengan angka, analitis, dan ahli pemecah masalah, pertimbangkan karier sebagai analis keuangan atau analis data. Analis keuangan menggunakan data keuangan untuk melihat tren dan memperkirakan masa depan, membantu pemberi kerja dan klien mereka membuat keputusan investasi terbaik.


Bisnis mengandalkan analis keuangan untuk menentukan kapan waktu yang tepat untuk membeli atau menjual sekuritas tertentu dan, dalam beberapa kasus, perusahaan menggunakan laporan yang dikumpulkan oleh analis keuangan untuk menentukan apakah seluruh bisnis harus dijual. Analis data melakukan peran yang sama, perbedaan utama adalah bahwa para profesional ini menganalisis data yang mungkin atau mungkin tidak berhubungan dengan keputusan investasi. Misalnya, seorang analis data mungkin mempelajari angka-angka yang terkait dengan angka penjualan, kemanjuran iklan, biaya transportasi, atau upah versus produktivitas.


Pada akhirnya, setiap bagian dari data numerik yang dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis berpotensi berada dalam lingkup pekerjaan analis data. Meskipun mereka tidak terlalu fokus pada pasar keuangan seperti rekan-rekan mereka di dunia analis keuangan, analis data masih diharapkan untuk mempertahankan pengetahuan terkini tentang praktik investasi. Seringkali, mengakses dan mengatur data yang diperlukan dalam peran ini membutuhkan keterampilan komputer tingkat tinggi, membuat latar belakang teknologi informasi, atau setidaknya pengetahuan lapangan, nilai tambah yang pasti bagi calon analis data.


Karena pendidikan dan keterampilan yang dibutuhkan, potensi pendapatan, keseimbangan kerja/kehidupan, dan daya saing pasar kerja serupa di antara kedua bidang tersebut, perbedaan kecil dalam tipe kepribadian dan keahlian menentukan apakah seseorang lebih cocok untuk berkarir sebagai analis keuangan atau analis data.


Lalu bagaimana peran data scientist dan data analyst dalam industri bank?


1. Data Scientist dalam Perbankan

Sebagai salah satu industri paling menguntungkan di dunia, sektor keuangan global adalah salah satu yang pertama mengidentifikasi potensi keuntungan dari data besar. Ini tidak terlalu mengejutkan: perbankan selalu melibatkan upaya untuk memprediksi perubahan pasar untuk melakukan investasi terbaik dan mendapatkan keunggulan kompetitif. Sementara itu, analitik data juga tentang mencoba membuat prediksi. 


Namun, banyaknya data besar yang dikumpulkan oleh industri keuangan menimbulkan tantangan. Salah satu masalah terbesar adalah cara terbaik untuk memanfaatkan semua data tidak terstruktur ini (yaitu data yang benar-benar tidak terorganisir dan tidak memiliki model yang koheren). Menambah kebingungan adalah bahwa perbankan adalah bidang yang sangat kompleks. Ini adalah industri yang penuh dengan merger, akuisisi, penawaran produk yang kompleks, dan peraturan yang berubah. Mengikat lanskap yang terus berubah ini bersama dengan data besar membutuhkan keterampilan yang jauh lebih besar daripada yang dapat diharapkan dari analis data standar sahabat data.


Masukkan ilmu data keuangan. Dengan para ahli berbakat di pucuk pimpinan, penyedia layanan keuangan dapat merampingkan proses yang kompleks dan menghancurkan budaya silo yang lazim di seluruh industri. Daripada hanya mengumpulkan, menambang, dan memahami data (seperti analis data), ilmuwan data keuangan adalah pakar industri dengan pengetahuan domain spesialis dan mendalam.


Baca juga: 4 Hal yang dilakukan e-Commerce Data Scientist


2. Data Analyst dalam Finance

Analis data memiliki fokus yang lebih sempit. Mereka mengumpulkan data dan memeriksanya untuk melihat tren dan mengumpulkan informasi yang dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis. Di era informasi, perusahaan lebih mengandalkan data besar untuk membuat keputusan seperti pelanggan mana yang menjadi target, produk dan layanan mana yang menjadi fokus, metode periklanan apa yang digunakan, berapa banyak orang yang akan dipekerjakan dan untuk posisi apa, dan pasar baru. untuk ekspansi. Untuk hampir semua keputusan bisnis, data tersedia untuk mengarahkan perusahaan ke arah yang benar. Peran analis data adalah untuk mendapatkan data ini dan menarik kesimpulan yang dapat digunakan perusahaan untuk membuat keputusan.


Analis data diminati di mana-mana. Ini bukan peran khusus industri. Perusahaan mana pun yang cukup paham untuk memahami pentingnya penguraian data membutuhkan analis data yang terampil. Sementara analis data memerintahkan gaji di atas rata-rata, pengembalian investasi (ROI) untuk perusahaan yang mempekerjakan mereka bahkan lebih mengesankan. Tren yang terlihat dan informasi yang dikumpulkan oleh analis data sering kali menghasilkan jutaan dolar bagi majikan mereka per tahun.


Siswa dan profesional muda yang cenderung kuantitatif, didorong oleh logika, paham komputer, komunikator yang baik, dan yang ingin menghasilkan pendapatan di atas rata-rata sambil bekerja dengan jam kerja yang wajar, harus melihat analisis data sebagai pilihan karier. Analis industri telah menamakannya sebagai salah satu pilihan karir terpanas untuk tahun 2010, dengan proyeksi menunjukkan permintaan analis data akan meningkat pesat karena lebih banyak bisnis bergabung dengan pentingnya memanfaatkan data besar.


3. Persyaratan Pendidikan

Tidak ada karir yang memaksakan persyaratan pendidikan yang menyeluruh, keras dan cepat. Ini berarti tidak ada ujian yang harus sahabat data lewati, seperti ujian pengacara atau dewan kesehatan sebelum sahabat data dapat mempraktikkan profesi secara legal. Pengusaha individu menetapkan persyaratan mereka sendiri untuk karyawan baru. Umumnya, semakin kompetitif pasar kerja untuk analis keuangan dan analis data di area lokal sahabat data, semakin kaku standarnya.


Dalam kedua profesi tersebut, sebagian besar karyawan baru telah memperoleh setidaknya gelar sarjana, dengan gelar master menjadi standar setiap tahun. Jurusan perguruan tinggi terbaik untuk analis keuangan adalah ekonomi, keuangan, dan statistik. Sebagian besar perusahaan besar yang mempekerjakan analis keuangan mencari salah satu dari ketiganya, dan sebagai bonus tambahan, jurusan ini tampak hebat saat melamar program MBA, terutama bila dikombinasikan dengan IPK yang kompetitif dan pengalaman kerja.


Untuk calon analis data, gelar dalam statistik adalah tempat yang bagus untuk memulai; bahkan lebih baik, gandakan jurusan sahabat data dan tambahkan teknologi informasi, sistem informasi komputer, atau jurusan teknologi terkini lainnya yang ditawarkan oleh sekolah sahabat data. Saat mempekerjakan seorang analis data, pemberi kerja ingin melihat perpaduan yang sehat antara kecerdasan kuantitatif dan literasi komputer yang lebih dari sekadar mengetahui cara memasukkan angka ke dalam Excel. Gelar sarjana bukanlah persyaratan resmi, tetapi persyaratan de facto, untuk analis data, dan gelar master membuat sahabat data jauh lebih kompetitif di pasar kerja.


4. Keterampilan yang Dibutuhkan

Analis keuangan dan analis data harus menjadi pemecah masalah yang hebat, unggul dalam penggunaan logika, dan memiliki keterampilan yang kuat dalam analisis kuantitatif. Selain itu, analis keuangan yang sukses memiliki pemahaman mendalam tentang berbagai pasar keuangan dan produk investasi. Untuk analis data, akan sangat membantu untuk mempertahankan keterampilan komputer terkini dan setidaknya memiliki pemahaman sepintas tentang beberapa bahasa pemrograman yang lebih umum.


Keterampilan orang yang kuat, kemampuan kepemimpinan, dan kerja tim yang bermanfaat untuk karir baik. Banyak analisis keuangan dan data dilakukan dalam tim, dan analis diharapkan untuk melaporkan temuan mereka ke berbagai departemen dalam perusahaan dengan cara yang jelas, ringkas, dan persuasif.


Baca juga: Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer


5. Belajar Data Otodidak dan Mandiri Bersama DQLab

Halo sahabat data, Yuk Belajar dirumah aja bersama DQLab. Nikmati modul interaktif dan pembelajaran aplikatif bersama DQLab dan tentunya kamu tidak perlu melakukan instalasi environment anti ribet. DQLab sudah menyediakan semua yang kamu butuhkan untuk belajar. Mulai dari Modul sampai ke sertifikat Completion. Yuk Mulai Karir Datamu bersama DQLab.

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login