Panduan Ringkas Memahami Perbedaan Data Analyst dan Data Analytics

Contents

Data menjadi aset yang sangat berharga bagi perusahaan. Data tersebut dapat memberikan wawasan dan pengetahuan yang mendalam mengenai pelanggan, tren pasar, dan pengambilan keputusan yang lebih cerdas. 

Dalam rangka mengelola dan menganalisis data ini, perusahaan membutuhkan profesional yang terampil dalam bidang data, seperti Data Analyst dan Data Analytics. 

Meskipun kedua peran tersebut berhubungan erat dengan pengolahan data, ada perbedaan mendasar antara keduanya. Ingin tahu perbedaannya apa? Yuk, simak selengkapnya!

Baca juga : Jenis Analisis Data dan Manfaatnya Sehari-hari

Data Analyst

Data Analyst

Pengertian Data Analyst

Data Analyst adalah seorang profesional yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk membantu perusahaan membuat keputusan yang berdasarkan bukti.

Data Analyst berperan dalam mengidentifikasi tren, pola, dan peluang berdasarkan data yang ada. Mereka menggunakan berbagai teknik analisis untuk memahami data dan menghasilkan wawasan yang bermanfaat bagi perusahaan.

Tugas dan Tanggung Jawab Data Analyst

  1. Pengumpulan data: Data Analyst bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal perusahaan. Mereka menggunakan alat dan teknik yang sesuai untuk mengumpulkan data dengan cara yang terstruktur.
  1. Pembersihan data: Data yang dikumpulkan seringkali memiliki kesalahan, kecacatan, atau kekurangan. Data Analyst bertugas membersihkan data ini agar dapat digunakan secara efektif. Mereka melakukan validasi, menghilangkan duplikasi, dan memperbaiki kesalahan pada data.
  1. Analisis data: Setelah data bersih, Data Analyst menggunakan berbagai teknik analisis untuk menganalisis data tersebut. Mereka menggunakan metode statistik, visualisasi data, dan algoritma khusus untuk mengungkapkan wawasan dan tren yang tersembunyi di dalam data.
  1. Membuat laporan dan presentasi: Data Analyst menyusun laporan yang menjelaskan hasil analisis mereka dan membuat presentasi yang lebih ringkas untuk dilaporkan ke pihak yang berkepentingan.
  1. Memberikan rekomendasi: Berdasarkan analisis yang mereka lakukan, Data Analyst memberikan rekomendasi kepada perusahaan mengenai tindakan yang dapat diambil untuk meningkatkan kinerja, mengurangi biaya, atau memperoleh keuntungan dari peluang yang teridentifikasi.

Data Analytics 

Data Analytics 

Pengertian Data Analytics

“Data Analytics adalah proses penggalian wawasan dan pengetahuan yang berharga dari data yang ada. Ini melibatkan penggunaan berbagai teknik statistik, matematika, dan pemodelan untuk memahami pola dan tren yang terkait dengan data.”

Data Analytics melibatkan pemrosesan data yang luas dan kompleks dengan menggunakan perangkat lunak dan algoritma khusus.

Tugas dan Tanggung Jawab Data Analytics

  1. Mengumpulkan dan merapikan data: Seperti Data Analyst, Data Analytics juga bertanggung jawab untuk mengumpulkan dan merapikan data. Proses pengumpulan data ini melibatkan berbagai sumber dan jenis data yang berbeda.
  1. Menggunakan teknik analisis lanjutan: Data Analytics melibatkan penggunaan teknik analisis yang lebih lanjut dibandingkan dengan Data Analyst. Ini mencakup pemodelan statistik, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, dan algoritma yang kompleks untuk mengekstraksi wawasan yang mendalam dari data.
  1. Membuat model prediksi: Salah satu tugas penting Data Analytics adalah membuat model prediksi berdasarkan data historis. Model ini dapat membantu perusahaan dalam meramalkan tren, mengidentifikasi peluang baru, dan mengoptimalkan strategi bisnis.
  1. Visualisasi data dan laporan: Data Analytics juga melibatkan kemampuan untuk menghasilkan visualisasi data yang menarik dan informatif. Hal ini membantu dalam memahami dan mengkomunikasikan wawasan yang ditemukan melalui data kepada pihak yang berkepentingan.
  1. Kolaborasi dengan tim lintas departemen: Data Analytics bekerja sama dengan tim lintas departemen seperti pemasaran, keuangan, dan operasional untuk memahami kebutuhan bisnis mereka dan memberikan wawasan yang relevan untuk mengoptimalkan kinerja mereka.

Perbedaan Utama antara Data Analyst dan Data Analytics

Meskipun kedua peran ini berfokus pada analisis data, ada perbedaan utama antara Data Analyst dan Data Analytics, yaitu:

  1. Ruang lingkup analisis: Data Analyst cenderung berfokus pada analisis data yang lebih terbatas, seperti pemrosesan data rutin, identifikasi tren, dan pelaporan. Sementara itu, Data Analytics melibatkan analisis data yang lebih kompleks, termasuk pemodelan statistik, pembelajaran mesin, dan penemuan wawasan baru yang lebih mendalam.
  1. Keterampilan teknis: Data Analyst membutuhkan pemahaman yang baik tentang analisis statistik dasar, pemrosesan data, dan pemahaman alat analisis seperti Excel, SQL, atau Python. Di sisi lain, Data Analytics membutuhkan pemahaman yang lebih mendalam tentang pemodelan statistik, pembelajaran mesin, dan algoritma yang kompleks.
  1. Fokus pada pelaporan vs. pemodelan: Data Analyst cenderung lebih fokus pada pelaporan dan presentasi hasil analisis kepada pihak yang berkepentingan. Sebaliknya, Data Analytics lebih fokus pada pengembangan model prediktif dan penggalian wawasan baru dari data.
  1. Tingkat strategis: Data Analyst cenderung bekerja pada tingkat operasional untuk membantu pemecahan masalah sehari-hari dan pengambilan keputusan taktis. Data Analytics lebih terlibat dalam pengambilan keputusan strategis, seperti perencanaan bisnis jangka panjang dan identifikasi peluang baru.

Kesimpulan

Data Analyst dan Data Analytics adalah dua peran yang penting dalam mengelola dan menganalisis data perusahaan. Meskipun ada beberapa overlap dalam tugas dan tanggung jawab mereka, ada perbedaan mendasar yang membedakan keduanya. 

“Data Analyst lebih fokus pada analisis data rutin, identifikasi tren, dan pelaporan, sementara Data Analytics melibatkan analisis data yang lebih kompleks, pemodelan statistik, dan penemuan wawasan baru.”

Dalam era digital yang semakin berkembang, permintaan untuk profesional dalam bidang data semakin meningkat. 

Baca Juga : Bootcamp adalah Solusi Tepat untuk Belajar IT yang Menyenangkan!

Jika kamu tertarik untuk mengembangkan keterampilan dalam analisis data dan ingin berkarir di bidang ini, kamu dapat mengikuti bootcamp di Trek Data Science Startup Campus. 

Di Startup Campus, kamu akan mendapatkan pengetahuan mendalam tentang data science, belajar teknik analisis data, dan menguasai tools dan teknologi terkini yang digunakan dalam industri. Tidak hanya itu, kamu juga akan mendapatkan benefit lainnya seperti :

  • 20x live session (900 jam belajar)
  • Akses seluruh materi belajar & komunitas alumni
  • Sesi networking tatap muka
  • Sertifikat kompetensi nasional & internasional
  • Pengajar terbaik dibidangnya
  • One-on-one konseling karier dan pengembangan diri
  • Mentoring intensif dan dibimbing langsung oleh expert berpengalaman
  • Kesempatan bekerja dengan perusahaan mitra

Yuk, Daftar Sekarang dan jadilah talenta siap kerja bersama Startup Campus!

 

Picture of halima tussadiah

Bagikan Artikel

Subscribe
Notify of
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x