Data Science
Sekilas dua pekerjaan ini nampak mirip dengan data analyst karena sama-sama bersinggungan dengan data dan menganalisisnya. Namun dari segi ilmu Data Science ini penggabungan dari 3 ilmu, yaitu: Ilmu Komputer, Matematika & Statistika dan Business Knowledge.
Namun Data Science memiliki lebih banyak tanggung jawab yang lebih besar dibanding Data Analyst. Contoh sederhananya, Data Analyst bekerja dengan data yang sudah terstruktur dengan tujuan yang lebih tangible, sedangkan Data Science memecahkan hal yang bersifat intangible dengan data mentah yang belum tentu terstruktur.
Data Science adalah seorang yang professional dalam menganalisis, memproses, mendesain model dan algoritma data untuk diinterpretasikan menjadi rencana atau tindakan perusahaan.
Data Science seringkali berurusan dengan data mentah yang belum tentu terstruktur atau bahkan permasalahan bisnis yang bersifat intangible, sehingga pekerjaannya membutuhkan tools dan metode dari Statistika serta machine learning untuk merampingkan data.
Data Science harus mampu mengotomatiskan model dan algoritma machine learning mereka sendiri yang dapat menangani data yang tidak terstruktur.
Data Analyst adalah seorang profesional yang mengumpulkan dan menafsirkan data, untuk memecahkan masalah tertentu melalui proses data cleaning, transformasi, dan pemodelan data.
Data Analyst biasanya bekerja dengan data terstruktur untuk memecahkan masalah bisnis yang tangible menggunakan alat seperti bahasa pemrograman SQL, R atau Python, software visualisasi data, dan analisis statistik.
Data Analyst, Sering kali seorang data analyst berkolaborasi dengan manager / leader untuk mengidentifikasi informasi yang dibutuhkan, mengambil data dari sumber primer dan sekunder, data cleaning dan pengaturan ulang untuk proses analisis.
Menganalisis kumpulan data untuk melihat tren dan pola yang dapat diterjemahkan ke insight atau rencana perusahaan mendatang.
Menyajikan hasil temuan dengan cara yang mudah dipahami untuk menginformasikan keputusan berbasiskan data.
Data Science, biasanya adalah mengumpulkan, membersihkan, dan memproses data mentah serta merrancang model dan algoritma machine learning untuk mengekstrak kumpulan big data.
Mengembangkan tools dan proses untuk memantau dan menganalisis akurasi data serta membuat tools visualisasi data, dashbord, dan laporan.
Membuat program untuk mengotomatiskan pengumpulan dan pemrosesan data dan menyajikan hasil temuan data ke dalam actionable insight untuk membantu perusahaan mengambil keputusan.
Data Science memiliki cakupan kerja yang lebih spesifik, ini sebagai contohnya:
Mengidentifikasi masalah data-analytics yang menawarkan peluang terbesar untuk perusahaan dalam mengambil keputusan.
Menentukan data sets dan variabel yang benar, mengumpulkan bongkahan data sets yang terstruktur dan tidak terstruktur dari berbagai sumber.
Data cleaning dan data validation untuk memastikan akurasi, kelengkapan, dan keseragaman data dan mendesain serta menerapkan model dan algoritme untuk mengekstrak penyimpanan big data.
Menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren dan menginterpretasikan data untuk menemukan solusi dan peluang, juga mengkomunikasikan temuan kepada stakeholder dengan visualisasi data.
Dari paparan diatas kita menjadi tau tentang apa Data Science, selain itu juga kita bisa mengetahui perbedaan antara Data Science dan Data Analyst dan kita dapat menyimpulkan bahwa Data Science merupakan pekerjaan yang bersifat lebih advance dan membutuhkan skillset yang lebih banyak dibanding Data Analyst.
Karena keahliannya yang kompleks ini banyak perusahaan membutuhkan Data Science untuk memberikan actionable insight bagi keberlangsungan bisnisnya.
