Di era digital, data menjadi salah satu aset penting bagi perusahaan maupun instansi. Hampir setiap aktivitas organisasi menghasilkan data, mulai dari transaksi, pelanggan, pemasaran, keuangan, operasional, sumber daya manusia, hingga penggunaan aplikasi dan layanan digital.

Namun, memiliki data dalam jumlah besar tidak otomatis membuat organisasi mampu mengambil keputusan yang lebih baik. Data perlu diolah, dianalisis, diinterpretasikan, bahkan dalam kondisi tertentu digunakan untuk membuat prediksi.

Karena kebutuhan tersebut, muncul berbagai profesi di bidang Data & Analytics, termasuk Data Analyst, Associate Data Scientist, dan Data Scientist.

Ketiganya sama-sama bekerja dengan data, tetapi memiliki fokus, tingkat tanggung jawab, kompetensi, dan pendekatan kerja yang berbeda.

Pertanyaan seperti “Data Analyst vs Data Scientist, mana yang lebih cocok?” juga semakin sering muncul, terutama dari mahasiswa, fresh graduate, profesional yang ingin melakukan career switching, maupun perusahaan yang sedang membangun tim berbasis data.

Jawabannya tidak sesederhana menentukan profesi mana yang lebih tinggi atau lebih baik. Ketiga peran tersebut memiliki fungsi masing-masing dalam ekosistem data.

Artikel ini merupakan bagian dari cluster Data & Analytics: Pengembangan Kompetensi dan Sertifikasi untuk Profesional di Era Berbasis Data, sekaligus menjadi artikel lanjutan setelah pembahasan mengenai Sertifikasi Kompetensi BNSP & Uji Kompetensi Profesional dan Associate Data Scientist.

---

Data Analyst vs Data Scientist: Apa Perbedaan Dasarnya?

Secara sederhana, perbedaan dapat dilihat dari pertanyaan yang sering mereka jawab.

Data Analyst:

“Apa yang terjadi?”

Associate Data Scientist:

“Bagaimana kita dapat menggunakan data dan metode Data Science untuk memahami atau menyelesaikan masalah tersebut?”

Data Scientist:

“Apa yang mungkin terjadi dan bagaimana kita dapat membangun model atau solusi berbasis data untuk membantu memprediksinya?”

Gambaran tersebut tentu bukan definisi mutlak karena tanggung jawab pekerjaan dapat berbeda antarorganisasi.

Namun, secara umum:

Data Analyst lebih banyak berfokus pada analisis, interpretasi, reporting, dan visualisasi data.

Baca Juga : Kompetensi yang Dibutuhkan Data Analyst dan Cara Mempersiapkan Sertifikasinya

Associate Data Scientist dapat berperan dalam membantu aktivitas Data Science, mulai dari data preparation, eksplorasi, eksperimen, hingga pemodelan sesuai tingkat kompetensinya.

Baca Juga : Associate Data Scientist: Pengertian, Kompetensi, dan Peluang Karier

Data Scientist memiliki cakupan yang lebih luas dalam membangun solusi berbasis data, termasuk statistical modeling, machine learning, eksperimen, dan predictive analytics.

Baca Juga : Sertifikasi Data Scientist: Panduan Uji Kompetensi dan Pengembangan Karier

---

Tabel Perbedaan Data Analyst, Associate Data Scientist, dan Data Scientist

Berikut gambaran umum perbedaannya:

Perlu diingat bahwa tabel tersebut merupakan gambaran umum. Job description sebenarnya tetap harus dilihat dari kebutuhan perusahaan atau organisasi.

---

Apa Itu Data Analyst?

Data Analyst adalah profesional yang berfokus pada pengolahan, analisis, interpretasi, dan penyajian data untuk membantu organisasi memahami kondisi dan mengambil keputusan.

Data Analyst banyak bekerja dengan data historis dan data operasional.

Misalnya, perusahaan ingin mengetahui:

• bagaimana perkembangan penjualan;
• produk mana yang paling laku;
• wilayah mana yang memiliki performa terbaik;
• bagaimana perkembangan pelanggan;
• apakah target tercapai;
• bagaimana performa campaign marketing.

Data Analyst kemudian mengambil data, membersihkannya, melakukan analisis, dan menyampaikan hasilnya.

---

Contoh Pekerjaan Data Analyst

Misalnya perusahaan memiliki data penjualan selama tiga tahun.

Data Analyst dapat diminta menjawab:

“Mengapa revenue pada kuartal kedua mengalami penurunan?”

Untuk menjawabnya, Data Analyst dapat:

1. Mengambil data transaksi.
2. Membersihkan data.
3. Mengelompokkan data berdasarkan periode.
4. Membandingkan performa antarwilayah.
5. Membandingkan produk.
6. Menganalisis jumlah transaksi.
7. Membuat dashboard.
8. Menemukan pola.
9. Menyusun insight.
10. Memberikan rekomendasi.

Output akhirnya dapat berupa dashboard dan laporan analisis.

---

Kompetensi Utama Data Analyst

Beberapa kompetensi yang penting antara lain:

Data Literacy

Memahami struktur dan kualitas data.

SQL

Mengambil dan mengolah data dari database.

Excel

Mengolah data dan membuat laporan.

Data Visualization

Membuat grafik dan dashboard.

Statistical Analysis

Melakukan analisis statistik dasar.

Data Storytelling

Menyampaikan insight dengan jelas.

Business Understanding

Memahami masalah organisasi.

Karena itu, Data Analyst bukan sekadar “orang yang bisa membuat dashboard”.

Ia harus mampu menjelaskan apa arti data tersebut bagi organisasi.

---

Apa Itu Associate Data Scientist?

Associate Data Scientist dapat dipahami sebagai peran profesional dalam jalur Data Science yang membantu menjalankan aktivitas Data Science sesuai tingkat kompetensi dan tanggung jawabnya.

Peran ini dapat menjadi tahap pengembangan sebelum seseorang memiliki tanggung jawab Data Scientist yang lebih luas.

Associate Data Scientist dapat terlibat dalam:

• data preparation;
• data cleaning;
• exploratory data analysis;
• statistical analysis;
• feature engineering;
• eksperimen model;
• machine learning;
• model evaluation;
• dokumentasi;
• interpretasi hasil.

Namun, tanggung jawabnya dapat berbeda tergantung organisasi.

Dalam sebuah perusahaan, Associate Data Scientist mungkin bekerja bersama Senior Data Scientist.

Dalam perusahaan lain, Associate Data Scientist dapat memperoleh tanggung jawab yang lebih mandiri.

---

Contoh Pekerjaan Associate Data Scientist

Misalnya perusahaan ingin memahami pelanggan yang berpotensi berhenti menggunakan layanan.

Associate Data Scientist dapat membantu:

1. Mengambil dataset pelanggan.
2. Membersihkan data.
3. Melakukan exploratory data analysis.
4. Mengidentifikasi feature yang relevan.
5. Membantu membangun model classification.
6. Melakukan evaluasi model.
7. Membandingkan hasil beberapa pendekatan.
8. Mendokumentasikan proses.
9. Menyampaikan hasil kepada Data Scientist atau stakeholder.

Jadi, pekerjaannya mulai bergerak dari sekadar descriptive analysis menuju predictive analytics dan machine learning.

---

Apa Itu Data Scientist?

Data Scientist adalah profesional yang menggunakan kombinasi statistik, pemrograman, machine learning, dan pemahaman bisnis untuk menyelesaikan permasalahan menggunakan data.

Data Scientist dapat mengerjakan project yang lebih kompleks, seperti:

• predictive modeling;
• classification;
• regression;
• clustering;
• recommendation system;
• forecasting;
• anomaly detection;
• natural language processing;
• machine learning experimentation.

Namun, Data Scientist tidak selalu harus melakukan seluruh pekerjaan tersebut.

Tanggung jawabnya tetap bergantung pada organisasi dan spesialisasi.

---

Contoh Pekerjaan Data Scientist

Perusahaan ingin memprediksi kemungkinan pelanggan berhenti berlangganan.

Data Scientist dapat merancang proses:

Business Problem

↓

Data Collection

↓

Data Cleaning

↓

Exploratory Data Analysis

↓

Feature Engineering

↓

Model Development

↓

Model Evaluation

↓

Interpretation

↓

Deployment/Implementation

↓

Monitoring

Jadi, cakupan pekerjaannya dapat mencakup proses yang lebih panjang daripada sekadar membuat laporan.

---

Perbedaan Fokus Ketiga Profesi

Cara lain memahami Data Analyst vs Data Scientist adalah melalui jenis pertanyaan yang mereka jawab.

Data Analyst

Fokus pada:

What happened?

Contoh:

“Penjualan bulan ini turun 12%.”

Kemudian mencari tahu pola dan penyebab yang mungkin.

Associate Data Scientist

Mulai masuk ke:

What patterns can we identify and model?

Misalnya membantu membangun model untuk mengidentifikasi pelanggan dengan karakteristik tertentu.

Data Scientist

Lebih banyak mengeksplorasi:

What is likely to happen?

Misalnya:

“Pelanggan A memiliki probabilitas churn yang tinggi berdasarkan model.”

Tetapi sekali lagi, pembagian ini bersifat konseptual, bukan batasan jabatan yang kaku.

---

Perbedaan Tools

Tools yang digunakan ketiganya juga dapat beririsan.

Bintang tersebut hanya memberikan gambaran umum mengenai tingkat relevansi, bukan persyaratan universal.

Contohnya, Data Analyst di perusahaan tertentu dapat menggunakan Python setiap hari.

Sebaliknya, Data Scientist di organisasi tertentu dapat lebih banyak menggunakan SQL dan platform cloud.

---

Perbedaan Statistik

Statistik digunakan oleh ketiganya, tetapi kedalaman penggunaannya dapat berbeda.

Data Analyst

Biasanya menggunakan:

• mean;
• median;
• percentage;
• distribution;
• correlation;
• basic statistical analysis.

Associate Data Scientist

Mulai memperdalam:

• probability;
• statistical testing;
• regression;
• model evaluation;
• sampling.

Data Scientist

Dapat membutuhkan:

• advanced statistics;
• probability;
• statistical modeling;
• experimental design;
• optimization;
• advanced regression;
• Bayesian methods sesuai kebutuhan.

Sekali lagi, kebutuhan aktual bergantung pada jenis pekerjaan.

---

Perbedaan Machine Learning

Inilah salah satu pembeda yang cukup jelas.

Data Analyst tidak selalu membutuhkan machine learning untuk menyelesaikan pekerjaannya.

Associate Data Scientist mulai membutuhkan pemahaman dan penerapan machine learning dasar.

Data Scientist umumnya bekerja lebih intensif dengan machine learning, terutama ketika pekerjaannya berkaitan dengan predictive modeling.

Contohnya:

Data Analyst

Menganalisis pelanggan yang berhenti bulan lalu.

Associate Data Scientist

Membantu mengembangkan model sederhana untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan karakteristiknya.

Data Scientist

Mengembangkan dan mengevaluasi model prediksi churn yang dapat digunakan untuk membantu strategi retensi.

---

Perbedaan Output Pekerjaan

Output juga dapat membantu memahami perbedaan ketiganya.

Data Analyst

Output dapat berupa:

• report;
• dashboard;
• KPI;
• data visualization;
• business insight.

Associate Data Scientist

Output dapat berupa:

• exploratory analysis;
• prototype model;
• eksperimen;
• dokumentasi;
• model sederhana;
• analytical findings.

Data Scientist

Output dapat berupa:

• predictive model;
• machine learning solution;
• forecasting model;
• recommendation system;
• experiment result;
• production-ready analytical solution.

---

Mana yang Lebih Sulit: Data Analyst atau Data Scientist?

Tidak tepat jika mengatakan satu profesi selalu lebih sulit.

Keduanya membutuhkan kompetensi berbeda.

Data Analyst dapat menghadapi permasalahan bisnis yang sangat kompleks dan membutuhkan kemampuan analisis serta komunikasi tinggi.

Data Scientist juga dapat menghadapi tantangan teknis seperti:

• dataset besar;
• model kompleks;
• feature engineering;
• model deployment;
• model monitoring.

Yang membedakan lebih banyak pada jenis dan kedalaman kompetensi, bukan sekadar tingkat kesulitan.

---

Apakah Data Analyst Bisa Menjadi Data Scientist?

Bisa.

Bahkan, Data Analyst memiliki beberapa fondasi yang sangat berguna untuk berpindah ke Data Science.

Misalnya:

• pemahaman data;
• SQL;
• business understanding;
• data visualization;
• analytical thinking.

Namun, perlu menambahkan kompetensi:

• Python;
• statistik yang lebih mendalam;
• machine learning;
• feature engineering;
• model evaluation;
• predictive analytics.

Roadmap sederhananya:

Data Analyst

↓

Advanced Analytics

↓

Python & Statistics

↓

Machine Learning

↓

Associate Data Scientist

↓

Data Scientist

Tentu saja, jalur karier setiap orang dapat berbeda.

---

Apakah Fresh Graduate Bisa Langsung Menjadi Data Scientist?

Bisa saja, tetapi sangat bergantung pada kebutuhan perusahaan dan kemampuan kandidat.

Fresh graduate yang ingin masuk Data Science sebaiknya memiliki:

• dasar statistik;
• Python;
• SQL;
• machine learning;
• project;
• portofolio;
• kemampuan problem solving;
• kemampuan komunikasi.

Jika belum siap untuk posisi Data Scientist, posisi seperti Junior Data Scientist, Associate Data Scientist, atau Data Analyst dapat menjadi jalur masuk yang relevan, tergantung lowongan dan kompetensi.

---

Bagaimana Memilih Karier: Data Analyst atau Data Scientist?

Gunakan pertanyaan berikut.

Pilih Data Analyst jika Anda lebih tertarik pada:

• business reporting;
• dashboard;
• KPI;
• data visualization;
• business insight;
• SQL;
• memahami performa organisasi.

Pertimbangkan Associate Data Scientist jika Anda ingin:

• mulai masuk ke machine learning;
• memperkuat Python;
• mengembangkan kemampuan statistik;
• mengerjakan eksperimen;
• membangun model sederhana;
• berkembang menuju Data Scientist.

Pertimbangkan Data Scientist jika Anda tertarik pada:

• machine learning;
• predictive modeling;
• statistical modeling;
• programming;
• eksperimen;
• problem solving kompleks;
• pengembangan solusi berbasis data.

---

Bagaimana Sertifikasi Berhubungan dengan Ketiga Peran Ini?

Sertifikasi kompetensi dapat digunakan sebagai bagian dari pengembangan profesional.

Pada profil BNSP, LSP Teknologi Rekayasa dan Informatika saat ini mencantumkan beberapa skema yang berkaitan dengan ekosistem Data & Analytics, termasuk:

• Data Analyst;
• Associate Data Scientist;
• Data Scientist;
• Business Intelligence Analyst;
• Data Engineer.

Profil tersebut juga mencatat skema Data Analyst dengan 8 unit kompetensi, Associate Data Scientist dengan 4 unit kompetensi, dan Data Scientist dengan 11 unit kompetensi.

Hal ini menunjukkan bahwa pengembangan kompetensi dapat dilakukan melalui jalur yang berbeda sesuai target profesional.

Calon peserta tetap perlu mengecek persyaratan dan ketentuan terbaru dari LSP sebelum mengikuti sertifikasi.

Untuk memeriksa status LSP dan skema yang tersedia, gunakan direktori LSP resmi BNSP dan profil LSP Teknologi Rekayasa dan Informatika di BNSP.

---

Sertifikasi Mana yang Cocok untuk Anda?

Jangan memilih sertifikasi hanya berdasarkan tren.

Gunakan pendekatan berikut:

Pemilihan tetap harus disesuaikan dengan skema, persyaratan, pengalaman, dan tujuan karier.

---

Kompetensi yang Sama-sama Dibutuhkan

Meskipun berbeda, ketiganya memiliki beberapa kompetensi yang sama.

Data Literacy

Ketiganya harus memahami data.

Analytical Thinking

Ketiganya perlu mampu melihat pola dan menemukan informasi.

Problem Solving

Ketiganya bekerja untuk menyelesaikan masalah.

Business Understanding

Hasil analisis harus relevan dengan kebutuhan organisasi.

Communication

Insight perlu disampaikan kepada stakeholder.

Dengan demikian, perpindahan dari satu profesi ke profesi lain bukan berarti memulai dari nol.

Ada kompetensi yang dapat ditransfer.

---

Contoh Career Roadmap di Bidang Data

Berikut salah satu contoh roadmap:

Jalur 1

Data Analyst

→ Senior Data Analyst

→ Analytics Lead

Jalur 2

Data Analyst

→ Associate Data Scientist

→ Data Scientist

→ Senior Data Scientist

Jalur 3

Associate Data Scientist

→ Data Scientist

→ Senior Data Scientist

→ Lead Data Scientist

Jalur 4

Data Scientist

→ Machine Learning Specialist

→ ML Engineer

Jalur tersebut bukan struktur karier yang wajib diikuti semua orang.

Organisasi memiliki struktur jabatan yang berbeda.

---

Cara Membangun Kompetensi Secara Bertahap

Daripada mencoba mempelajari semuanya sekaligus, gunakan pendekatan bertahap.

Tahap 1 — Fundamental

Pelajari:

• data literacy;
• Excel;
• SQL;
• statistik dasar.

Tahap 2 — Analytics

Pelajari:

• data cleaning;
• EDA;
• visualization;
• dashboard;
• storytelling.

Tahap 3 — Programming

Mulai memperkuat:

• Python;
• Pandas;
• NumPy.

Tahap 4 — Data Science

Pelajari:

• machine learning;
• feature engineering;
• model evaluation.

Tahap 5 — Project

Kerjakan project nyata.

Tahap 6 — Professional Development

Bangun:

• portfolio;
• pengalaman;
• sertifikasi;
• spesialisasi.

---

Jangan Memilih Karier Hanya Berdasarkan Gaji

Ketika mencari informasi Data Analyst vs Data Scientist, banyak orang langsung membandingkan gaji.

Padahal, kompensasi dipengaruhi oleh banyak faktor:

• pengalaman;
• industri;
• lokasi;
• ukuran perusahaan;
• skill;
• senioritas;
• tanggung jawab;
• jenis teknologi;
• performa.

Karena itu, pilih jalur berdasarkan minat, kemampuan, dan tujuan karier, bukan hanya berdasarkan angka kompensasi.

---

Data Analyst, Associate Data Scientist, dan Data Scientist di Era AI

Artificial Intelligence membuat batas antara beberapa pekerjaan data menjadi semakin dinamis.

Data Analyst dapat menggunakan AI untuk:

• membantu membuat formula;
• membuat query;
• mengeksplorasi data;
• menyusun insight awal.

Associate Data Scientist dapat menggunakan AI untuk:

• membantu coding;
• eksplorasi model;
• dokumentasi;
• eksperimen.

Data Scientist dapat menggunakan AI untuk:

• mempercepat prototyping;
• eksperimen;
• coding;
• feature exploration;
• dokumentasi.

Namun, ketiganya tetap membutuhkan kemampuan manusia untuk:

memvalidasi → memahami konteks → berpikir kritis → mengambil keputusan.

Semakin mudah teknologi digunakan, semakin penting kemampuan untuk mengetahui apakah hasil yang diberikan teknologi benar dan relevan.

---

Checklist Memilih Jalur Karier

Sebelum memilih, tanyakan kepada diri sendiri:

• Apakah saya senang bekerja dengan angka?
• Apakah saya tertarik memahami pola data?
• Apakah saya menikmati membuat dashboard?
• Apakah saya tertarik dengan programming?
• Apakah saya tertarik mempelajari statistik?
• Apakah saya tertarik dengan machine learning?
• Apakah saya suka menyelesaikan masalah?
• Apakah saya nyaman menjelaskan hasil analisis?
• Apakah saya ingin bekerja dekat dengan tim bisnis?
• Apakah saya ingin membangun model prediksi?

Semakin banyak jawaban “ya” pada visualization, reporting, dan business insight, Data Analyst mungkin lebih cocok sebagai titik awal.

Jika mulai tertarik pada Python, statistik, machine learning, dan predictive modeling, Associate Data Scientist dapat menjadi jalur pengembangan yang menarik.

---

FAQ Data Analyst vs Data Scientist

1. Apa perbedaan utama Data Analyst dan Data Scientist?

Data Analyst umumnya berfokus pada analisis, reporting, visualisasi, dan insight dari data. Data Scientist memiliki cakupan yang lebih luas dan lebih banyak menggunakan statistik, programming, machine learning, serta predictive modeling.

2. Apa itu Associate Data Scientist?

Associate Data Scientist merupakan peran dalam jalur Data Science yang dapat membantu menjalankan proses data preparation, analysis, experimentation, dan machine learning sesuai tingkat kompetensi dan tanggung jawabnya.

3. Apakah Data Analyst bisa menjadi Data Scientist?

Bisa. Data Analyst sudah memiliki fondasi seperti SQL, analytical thinking, data visualization, dan business understanding. Untuk berpindah ke Data Science, kompetensi Python, statistik, machine learning, dan model evaluation perlu diperkuat.

4. Apakah sertifikasi Data Analyst lebih rendah daripada Data Scientist?

Tidak tepat membandingkannya hanya sebagai “lebih tinggi” atau “lebih rendah”. Setiap sertifikasi memiliki skema dan kompetensi yang berbeda. Yang terpenting adalah memilih skema sesuai pekerjaan dan tujuan pengembangan profesional.

---

Kesimpulan

Memahami Data Analyst vs Data Scientist tidak cukup hanya dengan melihat nama jabatan. Ketiganya—Data Analyst, Associate Data Scientist, dan Data Scientist—berada dalam ekosistem Data & Analytics, tetapi memiliki fokus dan kedalaman kompetensi yang berbeda.

Data Analyst lebih banyak berfokus pada pengolahan, analisis, visualisasi, reporting, dan business insight.

Associate Data Scientist dapat menjadi tahap pengembangan menuju Data Science dengan mulai memperkuat statistik, Python, machine learning, dan pemodelan.

Sementara Data Scientist memiliki cakupan yang lebih luas dalam pengembangan solusi berbasis data, termasuk predictive modeling dan machine learning.

Tidak ada jalur yang secara otomatis paling baik untuk semua orang.

Yang paling penting adalah menentukan di mana posisi kompetensi Anda sekarang, ke mana arah karier yang ingin dituju, dan kompetensi apa yang perlu dibangun berikutnya.

Dengan roadmap yang jelas, seseorang dapat berkembang dari Data Analyst menuju Associate Data Scientist, kemudian Data Scientist, atau memilih spesialisasi lain dalam ekosistem Data & Analytics.

Bangun kompetensi, buktikan kemampuan, dan siapkan karier di era data-driven bersama PSKN. Informasi program pelatihan dan sertifikasi kompetensi tersedia melalui www.trainingpskn.com atau info@trainingpskn.com.