Perbedaan Antara Data Science dan Data analysis

Nov 22, 2018 | ekrut.com

Perbedaan Antara Data Science dan Data analysis
Seiring populernya big data, ada dua jenis pekerjaan yang mulai populer, yaitu data scientist dan data analyst. Apa perbedaan kedua jenis pekerjaan tersebut?

Data scientist

Data science merupakan proses analisis data menggunakan berbagai cara dan algoritme untuk menemukan solusi dari suatu masalah yang rumit. Data science mengombinasikan 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, di antaranya pemahaman statistika, pemrograman, dan pengetahuan bisnis.

Statistik merupakan inti dari data science. Bidang ini membutuhkan orang-orang yang memiliki kapasitas untuk mengungkap sebuah tren menggunakan data yang jumlahnya bisa lebih dari satu juta baris.

Selain itu, kemampuan pemrograman juga dibutuhkan untuk mengubah kumpulan data yang masih berbentuk bahasa pemrograman tadi menjadi sesuatu yang lebih mudah untuk dibaca dan dipahami orang awam.

Seorang data scientist juga membutuhkan pengetahuan bisnis agar dapat memenuhi tujuan perusahaan. Pada akhirnya, seorang data scientist akan menghasilkan data product seperti sistem rekomendasi yang dimiliki Amazon untuk para calon konsumennya.

Data analyst

Meski memiliki nama yang berbeda, pekerjaan data analyst ternyata memiliki persamaan dengan data scientist. Seorang data analyst juga bertugas untuk menganalisis data dan mendapatkan pengetahuan baru dari sana.

Perbedaannya, seorang data scientist diperlukan bila perusahaan sudah memiliki data pada volume besar tertentu dan membutuhkan bantuan untuk menganalisisnya sebelum menghasilkan data product.

Seorang data analyst memang tidak dituntut untuk mengerti seluk beluk dunia pemrograman. Namun, data analyst tetap harus memahami statistik dan operasi bisnis karena seorang data analyst biasanya diminta untuk menghasilkan laporan atau presentasi yang merupakan intisari dari kinerja perusahaan.

Di samping perbedaan-perbedaan yang ada, ada pula beberapa kesamaan yang harus dimiliki seorang data scientist maupun data analyst, antara lain: memiliki kemampuan statistik yang kuat; terbiasa dengan perangkat lunak pengolah data seperti My SQL, Cassandra, atau Hadoop; mampu memahami bahasa pemrograman, terutama bagi data scientist; dan dapat menggunakan data-data tadi untuk menggali informasi lebih dalam demi perkembangan bisnis perusahaan.


(Kredit foto: Freepik)