Dalam dunia data, ada tiga peran utama yang sering terdengar: Data Engineer, Data Scientist, dan Data Analyst. Ketiganya memiliki tugas dan tanggung jawab yang berbeda, namun sering kali saling terkait. Jika Anda baru memulai karier di bidang data, memahami perbedaan ini sangat penting agar Anda dapat menentukan jalur karier yang paling sesuai.
1. Data Engineer
Tugas Utama:
- Membangun dan mengelola infrastruktur data (database, gudang data, pipeline).
- Memastikan data dapat diakses dengan mudah dan dalam format yang sesuai untuk kebutuhan analisis.
- Membuat sistem ETL (Extract, Transform, Load) untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menyiapkannya untuk analisis.
Alat yang Digunakan:
- SQL, NoSQL, Hadoop, Spark, Kafka, Python, dan alat manajemen data lainnya.
Contoh Kasus:
Seorang Data Engineer di sebuah perusahaan e-commerce mungkin bertugas mengelola aliran data transaksi pelanggan dari situs web ke gudang data sehingga dapat digunakan oleh Data Scientist dan Data Analyst untuk analisis lebih lanjut.
2. Data Scientist
Tugas Utama:
- Menganalisis data untuk menemukan wawasan (insights) yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.
- Mengembangkan model prediktif menggunakan machine learning untuk memecahkan masalah bisnis.
- Menggunakan data untuk melakukan eksperimen yang menghasilkan hipotesis dan rekomendasi bisnis.
Alat yang Digunakan:
- Python, R, TensorFlow, scikit-learn, dan alat analitik lainnya.
Contoh Kasus:
Seorang Data Scientist di perusahaan media sosial mungkin menggunakan data pengguna untuk membangun model prediksi yang menentukan jenis konten apa yang akan disarankan kepada pengguna berdasarkan preferensi mereka.
3. Data Analyst
Tugas Utama:
- Mengambil data dari sistem yang sudah ada (biasanya diolah oleh Data Engineer) dan melakukan analisis untuk laporan.
- Membuat visualisasi data dan dashboard untuk membantu tim manajemen mengambil keputusan.
- Berfokus pada deskriptif dan diagnosa data, yaitu memahami apa yang terjadi dan mengapa.
Alat yang Digunakan:
- SQL, Excel, Tableau, Power BI, Google Data Studio.
Contoh Kasus:
Seorang Data Analyst di perusahaan retail mungkin membuat laporan penjualan mingguan yang menunjukkan produk mana yang paling banyak dibeli, dan menyajikan data tersebut dalam dashboard untuk manajemen.
Perbedaan Utama
| Peran | Fokus Tugas | Alat Utama | Hasil Utama |
|---|---|---|---|
| Data Engineer | Infrastruktur dan pengelolaan data | SQL, Hadoop, Spark | Sistem penyimpanan data |
| Data Scientist | Analisis dan model prediktif | Python, R, Machine Learning | Wawasan berbasis data |
| Data Analyst | Pelaporan dan visualisasi | SQL, Tableau, Excel | Laporan dan dashboard |
Kesimpulan
Ketiga peran ini saling melengkapi satu sama lain. Data Engineer menyiapkan data, Data Scientist menganalisis dan membangun model, sementara Data Analyst menyajikan data dan hasil analisis dalam bentuk yang mudah dimengerti. Jika Anda tertarik dengan aspek teknis dan membangun infrastruktur, Data Engineer bisa menjadi pilihan karier yang tepat.
