Saat ini, kita telah memasuki era data-driven dimana data menjadi fokus utama dalam pengambilan keputusan dan strategi. Dalam era ini, organisasi dan individu mengandalkan data untuk menginformasikan langkah-langkah mereka dalam berbagai aspek kehidupan.

Data adalah aset berharga dalam dunia digital. Seorang Data Scientist sangat diperlukan untuk mengungkap wawasan berharga dari data. Profesi Data Scientist adalah salah satu yang paling dicari di berbagai industri, mulai dari teknologi hingga keuangan dan kesehatan. Artikel ini akan menjelaskan apa itu Data Scientist, perbedaan Data Scientist dan Data Analyst, hingga tugas Data Scientist.

Apa Itu Data Scientist?

Data Scientist adalah seorang profesional yang memiliki keahlian dalam mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasi data untuk menghasilkan wawasan yang dapat mendukung penambilan keputusan. Pengumpulan pengetahuan dalam statistik, pemrograman, dan pemahaman domain bisnis untuk mengurai kompleksitas data.

Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst

Dalam dunia yang semakin terdampak oleh data, Data Scientist dan Data Analyst memiliki kesamaan dalam bekerja dengan data, namun mereka memiliki peran yang berbeda dalam proses analisis data. Berikut adalah perbedaan Data Scientist dan Data Analyst:

1. Tujuan utama

  • Data Scientist adalah seorang yang bertugas untuk menggali wawasan mendalam dari data untuk membuat prediksi yang lebih kompleks, memahami tren yang rumit, dan membangun model yang kompleks. Mereka sering berfokus pada mengembangkan solusi yang dapat memecahkan masalah yang kompleks dan tidak terstruktur.
  • Data Analyst adalah seorang yang bertugas untuk menganalisis data untuk menjawab pertanyaan bisnis tertentu. Mereka berfokus pada merangkum data, mengidentifikasi tren dasar, dan menyajikan informasi yang dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.

2. Lingkup tugas

  • Data Scientist memiliki lingkup yang lebih luas seperti terlibat dalam pengumpulan data, pembersihan data, eksplorasi data, pengembangan model machine learning, dan komunikasi hasil kepada pemangku kepentingan.
  • Data Analyst memiliki lingkup yang lebih konvensional. Mereka bekerja dengan data yang telah dikumpulkan dan membersihkan data untuk menghasilkan laporan atau visualisasi yang dapat dimengerti.

3. Keterampilan teknis

  • Data Scientist memiliki keterampilan teknis yang lebih mendalam termasuk pemahaman yang kuat tentang statisktik, pemrograman, model machine learning, dan pengalaman dalam pemrosesan big data.
  • Data Analyst memiliki keterampilan teknik yang mencakup analisis statisktik, penggunaan alat analisis seperti Excel atau SQL, dan kemampuan untuk membuat visualisasi data yang efektif.

4. Penggunaan alat

  • Data Scientist sering menggunakan alat analisis data yang lebih kuat seperti Jupyter Notebook, TensorFlow, dan Apache Spark.
  • Data Analyst cenderung menggunakan alat analisis data yang lebih umum seperti Microsoft Excel, SQL, Tableau, atau Power BI.

5. Fokus masalah

  • Data Scientist sering berfokus pada masalah yang lebih kompleks dan tidak terstruktur yang memerlukan pemahaman yang mendalam tentang data dan pengembangan model prediktif.
  • Data Analyst cenderung berfokus pada masalah yang lebih terstruktur dan memiliki tujuan yang lebih spesifik dalam menjawab pertanyaan bisnis tertentu.

Tugas Data Scientist

Seorang Data Scientist memiliki peran dan tanggung jawab, diantaranya:

1. Pengumpulan data

Data Scientist adalah seorang yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik data terstruktur maupun tidak terstruktur.

2. Pembersihan dan preprocessing data

Preprocessing data adalah langkah penting untuk memastikan data yang digunakan berkualitas dengan melakukan pembersihan data, menghilangkan duplikat, mengisi nilai yang hilang, dan mengatasi anomali.

3. Analisis data

Proses analisis data dilakukan seorang Data Scientist dengan menggunakan berbagai teknik analisis statistik dan machine learning untuk mengidentifikasi pola, tren, atau wawasan dari data. Hal ini termasuk pembuatan model prediktif untuk memprediksi hasil di masa depan.

4. Visualisasi data

Mereka menggunakan visualisasi data seperti grafik untuk menyajikan hasil analisis secara jelas dan mudah dimengerti bagi pemangku kepentingan non teknis.

5. Pengambilan keputusan

Data Scientist adalah seorang yang berperan dalam memberikan rekomendasi berdasarkan temukan mereka kepada pemangku kepentingan. Keputusan ini dapat berkaitan dengan strategi bisnis, pengembangan produk, atau peningkatan efisiensi operasional.

6. Pengembangan algoritma

Data Scientist bertugas merancang dan mengembangkan algoritma yang digunakan untuk analisis data berkelanjutan atau otomatisasi tugas tertentu.

7. Keselamatan data

Data Scientist juga bertanggung jawab untuk menjaga keamanan dan privasi data, memastikan bahwa data sensitif tidak disalahgunakan.

Data Scientist memiliki peran yang sangat penting untuk membantu organisasi, diantaranya:

  • Membuat keputusan yang lebih cerdas berdasarkan bukti
  • Mengoptimalkan operasi dan meningkatkan efisiensi
  • Mengidentifikasi peluang dan risiko bisnis
  • Membangun model predisktif untuk mendukung pertumbuhan dan inovasi
  • Mengungkap wawasan yang tidak terlihat secara langsung

Kesimpulan

Data Scientist adalah seorang yang memiliki peran penting dalam dunia bisnis dan teknologi saat ini. Mereka tidak hanya menggali wawasan dari data, tetapi juga membantu organisasi membuat keputusan yang lebih cerdas dan mendukung pertumbuhan bisnis. Meskipun ada perbedaan antara peran Data Scientist dan Data Analyst, keduanya sangat penting dalam membantu organisasi memahami dan memanfaatkan data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Dengan kemampuan analisis yang mendalam dan pemahaman domain yang kuat, Data Scientist adalah aset berharga dalam menjalankan operasi yang sukses dan berkelanjutan di era data-driven.

Baca Juga: Data Mining Adalah: Fungsi, Metode, dan 5 Contoh Data Mining