Di era digital, data menjadi aset paling berharga bagi organisasi. Namun, data mentah tidak serta-merta memberikan nilai. Diperlukan peran-peran khusus yang mampu mengelola, menganalisis, hingga memprediksi berdasarkan data tersebut. Tiga peran yang paling sering muncul adalah Data Analyst, Data Engineer, dan Data Scientist.
Meskipun ketiganya sama-sama bekerja dengan data, fokus, keterampilan, dan output yang dihasilkan sangat berbeda. Mengetahui perbedaan ini penting, baik untuk perusahaan yang ingin membangun tim data, maupun individu yang ingin berkarier di bidang data.
1. Data Analyst
Data Analyst berperan sebagai penerjemah data untuk kebutuhan bisnis. Tugas utama mereka adalah menjawab pertanyaan “apa yang terjadi” dan “kenapa itu terjadi” melalui analisis deskriptif dan diagnostik.
Seorang Data Analyst biasanya mengolah data dari database atau data warehouse, lalu menyajikannya dalam bentuk laporan, visualisasi, atau dashboard interaktif. Peran ini sangat dekat dengan tim bisnis, marketing, produk, hingga manajemen, karena output-nya langsung dipakai untuk pengambilan keputusan harian.
- Contoh pekerjaan: membuat laporan penjualan bulanan, analisis tren pelanggan, dashboard KPI.
- Skill utama: SQL, Excel, Business Intelligence (Tableau, Power BI, Looker), dasar statistik.
- Output: Insight bisnis yang mudah dipahami, laporan rutin, serta visualisasi data.
2. Data Engineer
Data Engineer adalah “arsitek” yang membangun infrastruktur data. Mereka memastikan bahwa data yang masuk ke perusahaan dapat dikumpulkan, disimpan, diolah, dan diakses dengan baik. Tanpa Data Engineer, Data Analyst dan Data Scientist akan kesulitan karena datanya berantakan atau tidak tersedia.
Tugas utama Data Engineer mencakup membangun pipeline ETL/ELT, mengatur database atau data warehouse, hingga menjaga kualitas dan keamanan data. Mereka lebih banyak bekerja di belakang layar dengan teknologi big data, cloud, dan otomasi sistem.
- Contoh pekerjaan: membangun data warehouse, pipeline real-time dengan Kafka, integrasi API untuk data eksternal.
- Skill utama: Python/Scala/Java, SQL tingkat lanjut, database (PostgreSQL, BigQuery, Snowflake), tools orkestrasi (Airflow, Dagster), cloud computing (AWS, GCP, Azure).
- Output: Data yang bersih, terstruktur, konsisten, dan dapat diakses oleh tim lain.
3. Data Scientist
Data Scientist melangkah lebih jauh dengan fokus pada prediksi dan optimasi. Mereka menjawab pertanyaan “apa yang akan terjadi” dan “apa yang sebaiknya dilakukan” menggunakan metode statistik lanjutan dan machine learning.
Selain mengolah data, Data Scientist juga melakukan eksperimen, membangun model prediktif, hingga mengintegrasikan model tersebut ke dalam sistem atau produk. Peran ini membutuhkan pemahaman mendalam tentang matematika, statistik, serta kemampuan pemrograman.
- Contoh pekerjaan: model prediksi churn pelanggan, sistem rekomendasi e-commerce, forecast permintaan produk.
- Skill utama: Python (pandas, scikit-learn), machine learning, statistik inferensial, A/B testing, deep learning (jika dibutuhkan).
- Output: Model prediktif, hasil eksperimen, API untuk rekomendasi atau prediksi otomatis.
Perbandingan Utama
| Aspek | Data Analyst | Data Engineer | Data Scientist |
|---|---|---|---|
| Fokus | Analisis & visualisasi data | Infrastruktur & pipeline data | Pemodelan & prediksi |
| Pertanyaan | “Apa yang terjadi? Kenapa?” | “Bagaimana data bisa tersedia dengan benar?” | “Apa yang akan terjadi? Apa yang harus dilakukan?” |
| Output | Dashboard, laporan, insight | Data warehouse, pipeline, data mart | Model prediktif, eksperimen |
| Skill | SQL, BI, statistik dasar | Database, ETL, cloud, big data | Statistik, ML, Python |
| Kolaborasi | Tim bisnis & manajemen | Tim infrastruktur & data | Tim produk, DA, DE |
Cara Mereka Bekerja Bersama
Agar sebuah organisasi dapat benar-benar data-driven, ketiga peran ini harus saling melengkapi:
- Data Engineer menyiapkan infrastruktur dan pipeline agar data tersedia bersih dan konsisten.
- Data Analyst menggunakan data tersebut untuk memberikan insight kepada bisnis.
- Data Scientist memanfaatkan data bersih untuk membangun model prediktif yang dapat meningkatkan efisiensi dan mendukung keputusan strategis.
Contoh nyata:
- DE membuat pipeline data pelanggan.
- DA menganalisis segmen pelanggan paling sering churn.
- DS membangun model prediksi churn dan rekomendasi retention.
Kesimpulan
Meskipun sama-sama berurusan dengan data, Data Analyst, Data Engineer, dan Data Scientist memiliki fokus yang sangat berbeda.
- Data Analyst → membantu memahami apa yang terjadi.
- Data Engineer → memastikan data tersedia dengan bersih dan aman.
- Data Scientist → memprediksi dan memberikan rekomendasi berbasis model.
Ketiganya tidak bisa saling menggantikan, melainkan saling melengkapi. Perusahaan yang ingin memaksimalkan nilai data perlu memahami perbedaan ini agar bisa membangun tim yang tepat sesuai kebutuhan.