Anda akan menemukan bahwa istilah “ilmu data (Data Science)” dan “analitik data (Data Analytics)” cenderung digunakan secara bergantian. Namun, mereka adalah dua bidang yang berbeda dan menunjukkan dua jalur karir yang berbeda. Terlebih lagi, mereka masing-masing memiliki dampak yang sangat berbeda pada bisnis atau organisasi.
Satu perbedaan utama antara ilmuwan data dan analis data terletak pada apa yang mereka lakukan dengan data dan hasil yang mereka capai. Seorang analis data akan berusaha menjawab pertanyaan spesifik atau mengatasi tantangan tertentu yang telah diidentifikasi dan diketahui oleh bisnis. Untuk melakukan ini, mereka memeriksa kumpulan data besar dengan tujuan mengidentifikasi tren dan pola. Mereka kemudian “memvisualisasikan” temuan mereka dalam bentuk bagan, grafik, dan dasbor. Visualisasi ini dibagikan dengan pemangku kepentingan utama dan digunakan untuk membuat keputusan strategis berbasis data yang terinformasi.
Seorang ilmuwan data, di sisi lain, mempertimbangkan pertanyaan apa yang harus atau dapat ditanyakan oleh bisnis. Mereka merancang proses baru untuk pemodelan data, menulis algoritme, menyusun model prediktif, dan menjalankan analisis khusus.
Misalnya: Mereka mungkin membuat mesin untuk memanfaatkan kumpulan data dan mengotomatiskan tindakan tertentu berdasarkan data tersebut—dan, dengan pemantauan dan pengujian berkelanjutan, serta saat pola dan tren baru muncul, tingkatkan dan optimalkan mesin tersebut sedapat mungkin.
Singkatnya: analis data menangani dan memecahkan pertanyaan diskrit tentang data, seringkali berdasarkan permintaan, mengungkapkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti oleh pemangku kepentingan lainnya, sementara ilmuwan data membangun sistem untuk mengotomatisasi dan mengoptimalkan keseluruhan fungsi bisnis.
Perbedaan utama lainnya terletak pada alat dan keterampilan yang dibutuhkan untuk setiap peran. Analis data biasanya diharapkan mahir dalam perangkat lunak seperti Excel dan, dalam beberapa kasus, kueri dan bahasa pemrograman seperti SQL, R, SAS, dan Python. Analis perlu merasa nyaman menggunakan alat dan bahasa tersebut untuk melakukan penambangan data, analisis statistik, manajemen basis data, dan pelaporan.
Ilmuwan data, di sisi lain, mungkin diharapkan mahir dalam Hadoop, Java, Python, pembelajaran mesin, dan pemrograman berorientasi objek, bersama dengan pengembangan perangkat lunak, penambangan data, dan analisis data.
Terlepas dari perbedaan mereka, penting untuk menyadari bahwa ilmu data dan analitik data bekerja sama, dan keduanya memberikan kontribusi yang sangat berharga bagi bisnis. Kami akan mengeksplorasi peran analis data secara lebih mendetail di bagian tiga, dan Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang perbedaan antara ilmuwan data dan analis data dalam panduan ini.