Memahami Peran Data Scientist dalam Bisnis dan Perbedaannya dengan Data Analyst

data scientist

Tak dapat kita pungkiri bahwa saat ini data scientist menjadi salah satu profesi yang sangat populer. Bahkan, melansir dari California University of Pennsylvania, profesi ini mengalami pertumbuhan fluktuatif hingga 650% sejak tahun 2012. Jadi, peluang karier data scientist sangatlah besar. Di Indonesia sendiri, profesi di bidang ini diprediksi akan menyentuh angka 11,5 juta pada tahun 2026.

Hal ini tentunya terjadi bukan tanpa alasan. Sebab seiring dengan perkembangan teknologi, semua perusahaan pastinya membutuhkan ahli di bidang pengolahan data (data management) dan data science agar dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat bagi pertumbuhan bisnis kedepannya. Inilah sebabnya, data scientist menjadi salah satu profesi yang sangat menjanjikan.

Namun, terkadang masih banyak orang yang menyamakan profesi ini dengan data analyst. Padahal, keduanya memiliki tugas dan tanggung jawab yang berbeda. Untuk lebih jelasnya, simak ulasan selengkapnya melalui artikel berikut ini.

Apa Itu Data Scientist?

Melansir dari Techtarget, data scientist adalah ahli data science yang bertugas mengumpulkan dan menganalisis data (yang terstruktur maupun tidak) guna menemukan pola dan memvisualisasikannya.

Seorang data scientist akan mengaplikasikan algoritma tertentu dengan dukungan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dan machine learning untuk menciptakan sebuah sistem. Sistem inilah yang nantinya akan berfungsi untuk proses analisis data, di mana hasil analisis tersebut berguna untuk proses pengambilan keputusan (decision making).

Agar dapat memperoleh knowledge atau insight yang bermanfaat dari data, maka data scientist perlu melakukan berbagai macam tahapan. Mulai dari identifikasi, mengumpulkan dan menyimpan data dari berbagai sumber (ingestion), memproses data, menganalisis, menemukan pola, hingga membuat data visualization.

Dalam proses ini, seorang data scientist akan sangat memerlukan gabungan dari ilmu komputer, statistik, dan matematika.

Baca Juga :

digital marketing agency

Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst

Tak dapat kita pungkiri bahwa kedua profesi ini kerap disamakan. Pada dasarnya, baik analyst maupun scientist memang sama-sama memiliki peran penting dalam proses pengolahan dan analisis big data (data dalam jumlah besar). Namun, dalam praktiknya, keduanya memiliki ranah yang berbeda.

Scientist bertanggung jawab dalam proses data science, yang diperlukan sebelum proses data analytics. Sebab hasil dari data science akan menentukan keakuratan analisis data itu sendiri. Scientist akan menganalisis, memperbaiki (enrichment), menerjemahkan, kemudian menganalisis pola untuk mencari peluang baru dari data tersebut.

Sedangkan analyst akan bertugas untuk mengolah dan melakukan pengujian pada data, kemudian mengambil kesimpulan untuk menghasilkan insight baru yang berkaitan dengan pertumbuhan dan kelangsungan proses bisnis (business continuity).

Untuk lebih memahami perbedaan keduanya, simak penjelasannya berikut ini:

Data Scientist

Bertanggung jawab menggabungkan machine learning dan artificial intelligence dalam sebuah sistem untuk menemukan suatu pola tertentu. Misalnya, perilaku dan kebiasaan konsumen (consumer behavior) akan sangat berguna dalam proses sales forecasting, menentukan strategi marketing campaign, merumuskan advertising strategy, hingga melakukan targeting dan rekomendasi.

Contohnya adalah model bisnis e-commerce yang menggunakan data pengguna untuk menentukan klasifikasi produk yang direkomendasikan. Atau mungkin bisnis freemium yang biasanya menampilkan keunggulan layanan (value) sesuai preferensi user agar mereka tertarik untuk berlangganan dan membayar lebih.

Untuk melakukannya, maka scientist membutuhkan kemampuan statistik untuk mengetahui sebuah tren, kemampuan pemrograman untuk memproses data, serta pengetahuan tentang bisnis agar dapat membantu mencapai tujuan dan target perusahaan.

Data Analyst

Seorang data analyst bertanggung jawab dalam proses data analytics. Mulai dari mengumpulkan data dari berbagai sumber, memahaminya, kemudian menganalisisnya untuk membantu keputusan bisnis.

Sehingga, seorang analyst memegang peran krusial dalam membuat permodelan (business process modelling) untuk mendukung perkembangan bisnis maupun growth rate perusahaan. Analyst akan bekerja sama dengan tim manajemen untuk dapat memahami kebutuhan bisnis.

Untuk menganalisis data, seorang analis akan menerapkan berbagai macam metode. Contohnya analisis deskriptif untuk menerjemahkan data. Analisis prediktif untuk membantu prediksi atau forecast bisnis (misalnya marketing forecasting dan financial forecasting). Serta analisis prekriptif.

Di sisi lain, karena cakupan tugasnya yang tidak lebih banyak dari scientist, terkadang analyst kerap disebut juga sebagai junior data scientist.

Baca Juga :

Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist

perbedaan data scientist dan data analyst

Sebagaimana pemaparan di atas, seorang scientist bertanggung jawab untuk menganalisis dan menerjemahkan kumpulan data dalam jumlah besar (big data). Mulai dari mengumpulkan, menganalisis, hingga memvisualisasikannya (data visualization). Sehingga, secara umum tugas scientist terbagi menjadi tiga, yaitu :

1. Mengumpulkan Data

  • Membersihkan data (data cleansing)
  • Mengidentifikasi efektivitas dan akurasi sumber data baru
  • Menyiapkan infrastruktur data.
  • Meningkatkan efisiensi dari proses pengumpulan data
  • Memproses data (data processing)

2. Menganalisis Data

  • Mengolah data (data management)
  • Menemukan tren
  • Menghasilkan informasi untuk proses perencanaan strategi analisa data
  • Mengatur data ke dalam format yang bisa digunakan
  • Mengidentifikasi sumber daya yang relevan
  • Mengembangkan dan memelihara database
  • Mengoptimalkan penggunaan machine learning

3. Visualisasi Data

Baca Juga :

Skill Data Scientist

Meskipun menjadi salah satu profesi yang menjanjikan, tentu tidak semua orang bisa menjadi data scientist. Sebab, perlu adanya skill alias kemampuan yang harus dimiliki. Antara lain:

1. Statistik

Sedangkan statistik adalah algoritma yang berguna untuk menerjemahkan pola suatu data. Adapun kegunaan statistik bagi data scientist adalah untuk mengumpulkan, meninjau, dan menganalisis data.

2. Pemrograman

Peran pemrograman dalam data science adalah untuk proses ekstraksi data, membersihkan data, dan visualisasi data. Maka dari itu,  keterampilan ini sangat penting untuk merapikan data mentah (data wrangling) menjadi insights yang berguna.

Ada banyak bahasa pemrograman yang bisa Anda pelajari. Namun untuk bidang science, bahasa yang paling sering digunakan antara lain python, javascript, R, hingga SQL.

3. Database Management

Tugas seorang scientist tentunya akan selalu berhubungan dengan data dalam database perusahaan. Sehingga, perlu adanya kemampuan untuk mengolah dan memanajemen basis data tersebut. Tujuannya adalah agar dapat menerjemahkan, memanipulasi (data manipulation), memvalidasi,  dan mengelola data dalam database.

4. Data Visualization

Visualisasi menjadi bagian yang penting untuk memahami dan mengomunikasikan hasil pengolahan data. Dengan data visualization, maka perusahaan akan lebih mudah mengambil keputusan untuk menentukan perencanaan bisnis (business plan) dan growth strategy kedepannya.

5. Machine Learning

Data science pada dasarnya adalah kombinasi dari machine learning dan artificial intelligence. Sehingga, seorang scientist jelas harus menguasai machine learning untuk mengotomatisasi pembuatan model analytics. Dengan kemampuan ini, Anda bisa membuat klasifikasi dan membuat prediksi dan memanajemen risiko (risk management), serta mengotomatisasi proses bisnis.

Demikian adalah ulasan mengenai apa itu profesi data scientist, tugas dan tanggung jawabnya, serta skill apa saja yang diperlukan. Pada dasarnya, profesi ini memegang peran penting dalam perkembangan perusahaan. Apalagi di tengah maraknya digitalisasi bisnis atau transformasi digital seperti saat ini.

Sementara itu, Anda juga bisa menggunakan layanan digital marketing agency untuk membantu mengembangkan bisnis. Beberapa strategi marketing yang bisa diimplementasikan adalah growth hack marketing, inbound marketing, 360 Digital Marketing, serta Data-driven marketing agar perusahaan semakin berkembang pesat.

Baca Juga :

inMarketing adalah Digital Transformation Consultant dan Digital Marketing Strategy yang fokus pada Leads Conversion, Data-Driven dan Digital Analytics. Kami membantu korporasi untuk tumbuh lebih cepat dengan Marketing Technology Strategy. Konsultasi dengan kami? Contact.