Bingung Bedain Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer? Jangan Sampai Salah Jalan Karier!

Daftar Isi
- Kenapa Banyak yang Bingung Bedain Profesi di Dunia Data?
- Apa Itu Data Analyst? Tugas dan Perannya
- Apa Itu Data Scientist? Beneran Sepintar Itu?
- Apa Itu Data Engineer? Tukang Bangunannya Dunia Data?
- Perbandingan Lengkap: Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer
- Tools dan Skill Wajib dari Masing-Masing Profesi
- Karier Mana yang Cocok Buat Kamu?
- Gaji & Prospek Karier: Siapa yang Paling Menggiurkan?
- Kesalahan Umum Saat Baru Masuk Dunia Data
- Penutup
Kenapa Banyak yang Bingung Bedain Profesi di Dunia Data?
Kamu gak sendiri kok kalau masih suka bingung:
“Data Analyst itu ngapain?”
“Bedanya sama Data Scientist apa?”
“Lah Data Engineer itu bagian IT ya?”
Masuk ke dunia data emang ibarat masuk ke mall gede banget. Banyak toko yang mirip, tapi jualan beda. Nah, profesi kayak Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer ini sering dianggap “sama” padahal beda banget dari segi kerjaan, tools, sampai mindset.
Apa Itu Data Analyst? Tugas dan Perannya
Kalau dunia data itu perusahaan makanan, Data Analyst itu tukang rasa. Dia ngecek bahan, rasa, dan kasih saran gimana bikin makanan makin laku.
Tugas Data Analyst:
- Mengolah data historis dan operasional
- Bikin laporan dan visualisasi
- Nyarin insight dari angka-angka
- Support tim lain: marketing, sales, finance
Mindset:
“Dari data yang ada, apa yang bisa kita simpulkan?”
Contoh Proyek:
- Analisis penjualan tiap bulan
- Segmentasi pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja
- Evaluasi performa kampanye iklan
Apa Itu Data Scientist? Beneran Sepintar Itu?
Data Scientist tuh ibarat “ilmuwan” di dapur. Dia gak cuma cobain rasa, tapi juga eksperimen pakai bahan baru, bahkan bisa prediksi menu apa yang bakal tren.
Tugas Data Scientist:
- Bangun model machine learning
- Prediksi kejadian masa depan (forecasting)
- Eksperimen algoritma & uji A/B
- Bikin produk berbasis AI
Mindset:
“Bagaimana caranya kita bikin prediksi atau automasi dari data ini?”
Contoh Proyek:
- Prediksi churn pelanggan
- Rekomendasi produk otomatis
- Deteksi fraud di transaksi digital
Apa Itu Data Engineer? Tukang Bangunannya Dunia Data?
Yes! Kalau gak ada Data Engineer, semua proses data bakal kacau. Mereka ini arsitek & tukang bangunannya data.
Tugas Data Engineer:
- Bangun infrastruktur data pipeline
- Integrasi berbagai sumber data
- Maintain data warehouse dan data lake
- Pastikan data bersih, aman, dan siap dipakai
Mindset:
“Gimana caranya bikin sistem yang scalable, cepat, dan andal buat semua tim data?”
Contoh Proyek:
- Integrasi data dari app, website, dan database
- Setup Apache Spark atau Hadoop
- Deploy data pipeline ke cloud (AWS, GCP, Azure)
Perbandingan Lengkap: Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer
Aspek | Data Analyst | Data Scientist | Data Engineer |
---|---|---|---|
Fokus | Insight dari data historis | Prediksi & model machine learning | Infrastruktur data & ETL |
Tools utama | Excel, SQL, Tableau | Python, R, TensorFlow | Spark, Airflow, DBT |
Skill | Visualisasi, statistik | ML, statistik lanjutan | DevOps, cloud, scripting |
Output | Dashboard, laporan | Model AI, prediksi otomatis | Data pipeline, warehouse |
Stakeholder | Tim bisnis | Produk, AI, manajemen | Data team, developer |
Tools dan Skill Wajib dari Masing-Masing Profesi
Data Analyst:
- SQL
- Excel
- Tableau / Power BI
- Google Data Studio
Data Scientist:
- Python (Pandas, Scikit-learn)
- R
- TensorFlow / PyTorch
- Statistik inferensial
Data Engineer:
- Apache Spark / Hadoop
- Airflow
- AWS / GCP / Azure
- Docker, Git, Linux command
Karier Mana yang Cocok Buat Kamu?
Gak semua orang cocok di semua jalur. Pilih berdasarkan minat, gaya kerja, dan skill.
Cocok Jadi Data Analyst Kalau:
- Suka ngolah & lihat angka
- Punya logika yang kuat
- Mau bantu ambil keputusan bisnis
Cocok Jadi Data Scientist Kalau:
- Suka statistik & machine learning
- Tertarik eksperimen & modeling
- Mau bikin solusi otomatis
Cocok Jadi Data Engineer Kalau:
- Suka coding & sistem backend
- Punya ketelitian tinggi
- Mau bangun sistem besar yang stabil
Gaji & Prospek Karier: Siapa yang Paling Menggiurkan?
Gaji rata-rata di Indonesia (2024):
Jabatan | Entry Level | Mid-Level | Senior |
---|---|---|---|
Data Analyst | 7–12 juta | 13–20 juta | 20–30 juta |
Data Scientist | 10–15 juta | 18–30 juta | 30–50 juta+ |
Data Engineer | 10–16 juta | 20–35 juta | 35–55 juta+ |
Data dari: Jobstreet, Glints, LinkedIn Job Insight, dan survei RevoU
Prospek:
- Ketiganya sangat dibutuhkan
- Perusahaan dari e-commerce sampai perbankan butuh semua role ini
- Semakin kompleks datanya, makin dibutuhkan peran teknikal (Data Scientist & Engineer)
Kesalahan Umum Saat Baru Masuk Dunia Data
Biar gak nyasar, hindari ini:
Kesalahan:
- Cuma ikut tren tanpa paham minat pribadi
- Belajar semua tools sekaligus, akhirnya bingung
- Gak punya portofolio
- Asal pilih kursus tanpa tahu tujuannya
Solusi:
- Mulai dari eksplorasi role
- Ikut mini-project & komunitas data
- Fokus satu role dulu
- Tulis pengalaman belajar di LinkedIn atau Medium
Penutup + Call to Action
Jadi, Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer itu bukan saingan — tapi tim yang saling melengkapi. Bayangin aja kayak Avengers, mereka punya fungsi masing-masing buat “selamatin” bisnis pakai kekuatan data.
Kalau kamu lagi mikir:
“Gue cocoknya yang mana ya?”
Tenang. Gak harus langsung tahu. Tapi kamu harus mulai eksplor dan belajar pelan-pelan.
Yuk Mulai Langkah Awal di Dunia Data Sekarang!
- Pilih satu role yang paling bikin kamu penasaran
- Cari mini project dari dataset publik
- Asah skill kamu lewat platform gratis atau kursus
- Gabung komunitas dan bangun portofolio