Dalam dunia yang semakin terhubung dan tergantung pada teknologi, pemahaman tentang peran profesional dalam analisis data menjadi semakin penting. Di antara posisi-posisi yang seringkali dapat membingungkan adalah Data Analyst, Business Analyst, dan Data Scientist. Meski ketiganya berkaitan dengan analisis data, masing-masing memiliki tanggung jawab dan fokus yang berbeda. Mari kita jelajahi perbedaan utama antara ketiga peran ini.
1. Data Analyst
Data Analyst adalah seorang profesional yang berfokus pada menganalisis data untuk mendapatkan wawasan yang dapat membantu pengambilan keputusan. Tugas utama Data Analyst melibatkan pembersihan, pengolahan, dan interpretasi data untuk membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik. Mereka menggunakan keterampilan analisis statistik dan pengalaman dalam menggunakan alat analisis data untuk menghasilkan laporan dan visualisasi yang mudah dimengerti.
Keterampilan yang harus dikuasai oleh Data Analyst adalah:
- Analisis Data, Kemampuan untuk membersihkan, memproses, dan menganalisis data dengan menggunakan alat seperti Excel, SQL, dan Python/R.
- Visualisasi Data, Keahlian dalam membuat visualisasi data yang mudah dimengerti dan dapat disajikan kepada pemangku kepentingan menggunakan alat seperti Tableau atau Power BI.
- Keterampilan Statistik, Pemahaman dasar tentang konsep statistik untuk mengambil keputusan berdasarkan data.
- Komunikasi, Kemampuan untuk menjelaskan hasil analisis secara jelas kepada non-teknis dan berkolaborasi dengan berbagai tim.
Selain keterampilan, seorang Data Analyst juga harus menguasai alat-alat untuk menunjang pekerjaannya, antara lain:
- Microsoft Excel/Google Sheets: Penting untuk analisis data dasar, perhitungan, dan visualisasi.
- SQL (Structured Query Language): Untuk mengambil dan memanipulasi data dari basis data.
- Python/R: Bahasa pemrograman untuk analisis statistik dan visualisasi data.
- Tableau/Power BI: Alat visualisasi data yang memungkinkan pembuatan dashboard interaktif.
2. Business Analyst
Business Analyst berperan sebagai perantara antara tim bisnis dan tim teknologi. Mereka fokus pada pemahaman proses bisnis, identifikasi kebutuhan pengguna, dan merancang solusi teknologi yang sesuai. Meskipun analisis data adalah bagian dari pekerjaan mereka, Business Analyst lebih menekankan pemahaman mendalam tentang kebutuhan bisnis. Mereka berusaha untuk meningkatkan efisiensi operasional dan memberikan rekomendasi untuk meningkatkan kinerja bisnis.
Keterampilan yang harus dikuasai oleh Business Analyst adalah:
- Pemahaman Bisnis, Keterampilan dalam memahami proses bisnis, kebutuhan pengguna, dan tujuan organisasi.
- Analisis Proses, Kemampuan untuk menganalisis dan merancang proses bisnis yang lebih efisien.
- Komunikasi, Keterampilan verbal dan tertulis yang baik untuk berkomunikasi dengan berbagai pemangku kepentingan.
- Manajemen Proyek, Pemahaman dasar tentang manajemen proyek dan kemampuan untuk mengelola proyek-proyek kecil hingga menengah.
Selain keterampilan, seorang Business Analyst juga harus menguasai alat-alat untuk menunjang pekerjaannya, antara lain:
- Microsoft Visio/Lucidchart, Untuk membuat diagram alur kerja dan proses bisnis.
- Microsoft PowerPoint/Google Slides, Penting untuk penyajian hasil analisis kepada pemangku kepentingan.
- JIRA/Trello, Untuk manajemen proyek dan pelacakan tugas.
- Microsoft Power BI, Untuk membuat laporan dan dasbor bisnis.
3. Data Scientist
Data Scientist adalah ahli multidisiplin yang memiliki keterampilan dalam statistik, matematika, dan pemrograman. Mereka berfokus pada pengembangan model prediktif dan solusi untuk masalah kompleks menggunakan data. Data Scientist juga melakukan eksplorasi data yang mendalam dan menerapkan teknik pembelajaran mesin untuk membuat ramalan dan mendeteksi pola yang mungkin tidak terlihat oleh mata manusia. Tugas mereka mencakup eksperimen dengan berbagai algoritma untuk mencapai hasil yang optimal.
Keterampilan yang harus dikuasai oleh Data Scientist adalah:
- Pemahaman Matematika dan Statistik, Pengetahuan yang mendalam tentang konsep matematika dan statistik yang mendasari teknik pembelajaran mesin.
- Pemrograman, Kemampuan menggunakan bahasa pemrograman seperti Python atau R untuk mengembangkan model dan analisis data.
- Machine Learning dan Deep Learning, Pemahaman dan pengalaman dalam menerapkan algoritma pembelajaran mesin dan deep learning untuk memecahkan masalah.
- Eksplorasi Data dan Pengolahan Big Data, Kemampuan untuk menjelajahi data dengan menggunakan alat seperti Apache Spark dan Hadoop.
- Komunikasi, Keterampilan untuk menjelaskan temuan dan hasil model secara efektif kepada berbagai pemangku kepentingan.
Selain keterampilan, seorang Data Scientist juga harus menguasai alat-alat untuk menunjang pekerjaannya, antara lain:
- Python/R, Bahasa pemrograman utama untuk pengembangan model dan analisis data.
- Jupyter Notebooks, Lingkungan pengembangan interaktif yang digunakan untuk membuat dan berbagi kode data science.
- TensorFlow/PyTorch, Framework untuk pembelajaran mesin dan pengembangan model deep learning.
- Apache Spark, Untuk pemrosesan data besar dan analisis di lingkungan distribusi.
- Scikit-learn, Library Python untuk pembelajaran mesin dan analisis data statistik.
Kesimpulan
Meskipun Data Analyst, Business Analyst, dan Data Scientist semuanya terlibat dalam analisis data, perbedaan utama terletak pada fokus dan tanggung jawab masing-masing. Dengan kemajuan teknologi dan pertumbuhan ketergantungan pada data, ketiga peran ini memiliki peran krusial dalam membentuk strategi dan keputusan bisnis. Mempersiapkan diri untuk memahami perbedaan ini dapat membantu Anda untuk memilih jalur karir yang sesuai dengan minat dan potensi mereka. Jangan ragu untuk memulainya sekarang di Program Studi Sistem Informasi ITATS !