Data Scientist vs Data Analyst: Tugas, Skill, Peran & Gaji

Data Scientist dan Data Analyst sama-sama bekerja dengan data dan penting bagi bisnis, tapi tugasnya berbeda. Simak perbedaan keduanya di sini!
—

Data Scientist dan Data Analyst sama-sama berperan penting dalam membantu perusahaan mengambil keputusan berbasis data. Namun, keduanya memiliki fokus kerja yang berbeda.

Secara sederhana, Data Analyst bertugas menganalisis data historis untuk menjawab pertanyaan seperti “apa yang terjadi?” dan “mengapa hal itu terjadi?”. Sementara itu, Data Scientist menggunakan statistik, machine learning, dan pemodelan prediktif untuk menjawab pertanyaan seperti “apa yang kemungkinan akan terjadi?” dan “apa langkah terbaik berikutnya?”.

Memahami perbedaan Data Scientist vs Data Analyst penting bagi perusahaan yang ingin membangun tim data, merancang program upskilling karyawan, atau menentukan jenis pelatihan data yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis.

Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst

Pengertian Data Scientist

Data Scientist adalah profesional yang mengolah data dalam skala besar menggunakan metode statistik, algoritma, dan machine learning untuk menemukan pola tersembunyi dan membuat model prediktif yang membantu pengambilan keputusan strategis perusahaan.

Data Scientist jurusan apa? Secara umum, profesi ini banyak diisi oleh lulusan dari bidang kuantitatif dan analitis seperti Statistika, Matematika, Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Teknik Industri, atau Sains Data.

Selain latar belakang pendidikan, seorang Data Scientist juga perlu menguasai bahasa pemrograman seperti Python atau R, serta memiliki kemampuan berpikir kritis, logis, dan pemahaman yang baik tentang algoritma dan struktur data.

Baca Juga: Project Based Learning, Pembelajaran yang Menghasilkan Solusi Terbaik

Job Description Data Scientist

Data Scientist bertanggung jawab atas berbagai proses yang berkaitan dengan analisis dan pemanfaatan data. Berikut beberapa job data scientist, antara lain:

• Mengekstrak dan menganalisis data dari berbagai sumber untuk mendukung pengembangan produk, strategi pemasaran, dan keputusan bisnis.
• Mengevaluasi kualitas data dan metode pengumpulan guna memastikan akurasi dan konsistensi.
• Mengolah data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi tren, pola, dan peluang, serta menyusun laporan dan rekomendasi berbasis data.
• Berkolaborasi dengan tim lintas fungsi dalam penerapan model analitik dan memantau efektivitasnya.
• Mengkomunikasikan hasil analisis dalam bentuk laporan yang mudah dipahami oleh tim eksekutif dan pemangku kepentingan.
• Membangun dan mengelola framework pengujian A/B untuk mengevaluasi dan memvalidasi strategi bisnis.
• Merancang proses dan alat monitoring untuk mengukur kinerja model dan akurasi data secara berkelanjutan.

Baca Juga: Cara Praktis Menjaga Keamanan Data Perusahaan, Penting!

Peran Data Scientist bagi Perusahaan

Data Scientist memiliki peran strategis dalam mendukung pertumbuhan dan daya saing perusahaan. Meski peran mereka sangat beragam, berikut beberapa peran utamanya:

1. Mendukung Pengambilan Keputusan Berbasis Data

Menggunakan intuisi atau perkiraan untuk mengambil keputusan penting, sudah tidak relevan lagi. Data Scientist menganalisis data untuk menghasilkan insight yang akurat guna mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Dengan demikian, perusahaan dapat:

• Memprediksi tren pasar dan mengidentifikasi pola yang membantu memperkirakan kondisi masa depan.
• Mengoptimalkan strategi bisnis dengan menilai efektivitas berdasarkan data performa sebelumnya.
• Mengurangi risiko melalui penerapan model prediktif yang membantu meminimalkan potensi kerugian.

2. Mengoptimalkan Proses Bisnis

Dengan menganalisis data operasional, Data Scientist dapat menemukan titik-titik inefisiensi dan memberikan solusi berbasis data. Hal ini membantu perusahaan:

• Mengidentifikasi hambatan dalam proses produksi yang memperlambat kinerja.
• Mengembangkan algoritma otomatisasi untuk mengurangi tugas manual, menekan biaya, dan meningkatkan akurasi kerja.

3. Mendukung Inovasi Produk dan Layanan

Melalui analisis data pelanggan dan pasar, Data Scientist membantu perusahaan lebih memahami kebutuhan konsumen dan menciptakan inovasi yang relevan. Informasi ini membantu perusahaan untuk:

• Mengembangkan produk dan layanan baru yang lebih sesuai dengan kebutuhan pasar.
• Memberikan pengalaman yang lebih personal kepada pelanggan, sehingga meningkatkan kepuasan dan loyalitas.
• Mempertahankan daya saing bisnis di tengah persaingan industri yang semakin ketat.

Gaji Data Scientist di Indonesia

Data Scientist memiliki prospek karier yang sangat luas karena hampir semua sektor kini bergantung pada data untuk mengambil keputusan bisnis. Profesi ini dibutuhkan di berbagai industri, seperti jasa, perbankan, manufaktur, teknologi, keuangan, e-commerce, kesehatan, pendidikan, hingga instansi pemerintahan.

Kisaran gaji Data Scientist sangat bervariasi, tergantung pada pengalaman, skala perusahaan, dan UMK daerah. Mengacu data dari Jobstreet, rata-rata gaji Data Scientist di Indonesia adalah Rp9.250.000 – Rp12.250.000/bulan.

Pengertian Data Analyst

Data Analyst adalah profesional yang bertugas mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data untuk mengidentifikasi tren, membuat laporan, dan memberikan rekomendasi yang mendukung pengambilan keputusan operasional maupun taktis.

Peran ini sangat penting dalam membantu perusahaan memahami perilaku pasar dan mengikuti tren yang relevan. Dibandingkan riset manual, analisis data memberikan hasil yang lebih cepat dan akurat.

Data analyst jurusan apa? Umumnya, profesi Data Analyst diisi oleh lulusan Ilmu Komputer, Statistika, Sistem Informasi, Teknik Informatika, atau Matematika. Selain itu, ada juga beberapa skills yang wajib dikuasai untuk menjadi Data Analyst, seperti; statistika dan data mining, bahasa pemrograman (SQL, Python, Oracle), visualisasi data dan pembuatan laporan, serta kemampuan riset dan berpikir analitis.

Baca Juga: Key Performance Indicator: Definisi, Jenis, dan Contohnya

Job Description Data Analyst

Data Analyst berperan dalam menganalisis dan memvisualisasikan data untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat. Berbeda dari Data Scientist yang fokus pada proses end-to-end pengolahan data, Data Analyst lebih menekankan pada pemrosesan dan penyajian data yang sudah siap dianalisis. Berikut beberapa tugas utamanya:

• Mengumpulkan data dari berbagai sumber serta memastikan data yang dikumpulkan relevan dan akurat.
• Melakukan data cleaning untuk mempersiapkan data agar siap dianalisis.
• Menggunakan teknik statistik dan alat analisis untuk mengidentifikasi tren, pola, dan insight yang relevan untuk mendukung strategi bisnis.
• Menyajikan hasil analisis dalam bentuk laporan atau visualisasi yang mudah dipahami seluruh pemangku kepentingan.
• Bekerja sama dengan tim lain untuk memahami kebutuhan data dan memberi solusi berbasis data.
• Mengelola dan memelihara sistem database yang mendukung kelancaran analisis.

Fungsi Data Analyst bagi Perusahaan

Data Analyst berperan dalam mengolah data menjadi insight yang membantu pengambilan keputusan bisnis. Selain itu, berikut beberapa fungsi penting lainnya:

1. Mendukung Pengambilan Keputusan Strategis

Data Analyst menyediakan data dan insight yang akurat untuk membantu manajemen mengambil keputusan berbasis fakta, seperti menganalisis tren pasar, menetapkan harga, hingga mengevaluasi dampak kebijakan sebelumnya.

2. Memantau Kinerja Bisnis

Data Analyst juga bertugas memantau dan mengukur kinerja bisnis. Mereka mengembangkan metrik dan indikator kinerja (KPI) untuk menilai pencapaian perusahaan. Analisis ini membantu mengidentifikasi area yang perlu diperbaiki dan mengevaluasi keberhasilan. Evaluasi ini memungkinkan strategi bisnis disesuaikan secara efektif.

3. Memahami Perilaku Pelanggan

Melalui analisis data pelanggan, Data Analyst membantu perusahaan mengenali preferensi konsumen, mengembangkan strategi pemasaran yang tepat sasaran, serta meningkatkan loyalitas dan kepuasan pelanggan.

Baca Juga: Strategi Perusahaan Menghadapi Era Revolusi “The Great Relearning”

Gaji Data Analyst di Indonesia

Data Analyst sangat dibutuhkan di berbagai sektor, seperti perbankan, transportasi, asuransi, kesehatan, farmasi, ritel, pendidikan, pemerintahan, dan sektor lainnya.

Menurut data dari Jobstreet, kisaran gaji Data Analyst di Indonesia berada antara Rp6.500.000 hingga Rp10.000.000 per bulan. Besarnya gaji dapat berbeda tergantung pada skala perusahaan, keterampilan dan pengalaman, serta lokasi atau UMK daerah tempat bekerja.

Kapan Perusahaan Membutuhkan Data Analyst vs Data Scientist?

Setiap perusahaan memiliki tingkat kematangan data yang berbeda. Karena itu, kebutuhan terhadap Data Analyst dan Data Scientist juga tidak selalu muncul di waktu yang sama. Ada perusahaan yang lebih membutuhkan Data Analyst terlebih dahulu untuk merapikan laporan dan membaca performa bisnis, sementara perusahaan lain mungkin sudah siap menggunakan Data Scientist untuk membangun model prediktif.

Kapan Perusahaan Membutuhkan Data Analyst?

Perusahaan biasanya membutuhkan Data Analyst ketika ingin memahami kondisi bisnis berdasarkan data yang sudah tersedia. Peran ini cocok untuk perusahaan yang ingin mulai membangun budaya kerja berbasis data atau meningkatkan kualitas pengambilan keputusan harian.

Data Analyst dibutuhkan ketika perusahaan ingin:

• Memantau KPI bisnis secara rutin.
• Membuat dashboard performa sales, marketing, operasional, atau HR.
• Menganalisis hasil campaign dan aktivitas bisnis.
• Mengetahui tren penjualan, perilaku pelanggan, atau produktivitas tim.
• Mengubah data mentah menjadi laporan yang mudah dipahami manajemen.
• Membantu setiap divisi mengambil keputusan berdasarkan insight, bukan asumsi.

Contohnya, tim sales dapat menggunakan Data Analyst untuk mengetahui produk mana yang paling banyak terjual, wilayah mana yang performanya menurun, atau channel mana yang menghasilkan konversi terbaik.

Bagi perusahaan yang baru mulai mengembangkan kapabilitas data, pelatihan Data Analyst untuk karyawan sering menjadi langkah awal yang paling relevan. Tim tidak harus langsung masuk ke machine learning, tetapi perlu memahami cara membaca data, membuat visualisasi, dan menarik insight yang dapat digunakan untuk keputusan bisnis.

Kapan Perusahaan Membutuhkan Data Scientist?

Data Scientist biasanya dibutuhkan ketika perusahaan sudah memiliki data yang cukup matang dan ingin menggunakan data tersebut untuk prediksi, automasi, atau pengambilan keputusan yang lebih kompleks.

Perusahaan membutuhkan Data Scientist ketika ingin:

• Memprediksi permintaan produk atau layanan.
• Mengidentifikasi pelanggan yang berisiko churn.
• Membuat sistem rekomendasi produk.
• Mendeteksi fraud atau anomali dalam transaksi.
• Mengembangkan model machine learning untuk mendukung operasional.
• Mengotomatisasi proses analisis yang kompleks dan berulang.

Contohnya, perusahaan e-commerce dapat menggunakan Data Scientist untuk memprediksi pelanggan mana yang kemungkinan besar akan membeli kembali, produk apa yang paling relevan untuk direkomendasikan, atau kapan permintaan terhadap kategori tertentu akan meningkat.

Namun, peran Data Scientist akan lebih efektif jika perusahaan sudah memiliki fondasi data yang baik, seperti data yang rapi, proses pencatatan yang konsisten, dan tim yang memahami dasar-dasar analisis data.

Mana yang Harus Diprioritaskan Perusahaan?

Jika perusahaan masih kesulitan membuat laporan yang konsisten, belum memiliki dashboard KPI, atau pengambilan keputusan masih banyak berbasis intuisi, maka Data Analyst biasanya lebih perlu diprioritaskan.

Namun, jika perusahaan sudah memiliki data historis yang cukup, proses analisis yang berjalan, dan ingin mulai melakukan prediksi atau automasi, maka Data Scientist bisa menjadi kebutuhan berikutnya.

Dengan kata lain, Data Analyst membantu perusahaan memahami apa yang sedang dan sudah terjadi, sedangkan Data Scientist membantu perusahaan memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan.

Untuk banyak perusahaan, langkah terbaik adalah membangun kemampuan Data Analyst terlebih dahulu melalui pelatihan data analytics untuk karyawan. Setelah budaya data-driven mulai terbentuk, perusahaan dapat melanjutkan pengembangan skill yang lebih advanced seperti statistik, machine learning, dan data science.

Kesimpulan

Jadi, perbedaan mendasar antara keduanya adalah; Data Scientist berfokus pada pengembangan model prediktif dan algoritma kompleks untuk menyelesaikan masalah bisnis, sedangkan Data Analyst lebih banyak melakukan analisis deskriptif dan interpretasi data untuk mendukung keputusan harian. Meski berbeda, keduanya saling melengkapi dan sama-sama krusial dalam strategi berbasis data.

Untuk membantu perusahaan membangun kemampuan data secara lebih terarah, ruangkerja menyediakan Learning Management System (LMS) yang dapat mendukung proses pelatihan karyawan, mulai dari pengelolaan materi belajar, pemantauan progres, hingga evaluasi hasil pembelajaran. Dengan dukungan LMS ruangkerja, perusahaan dapat merancang program upskilling yang lebih terstruktur sesuai kebutuhan tim dan tujuan bisnis.

Sumber:

Multimatics. 2024. Pentingnya Peran Data Scientist dalam Meningkatkan Bisnis Perusahaan [daring]. Tautan: https://www.multimatics.co.id/insight/dec/pentingnya-peran-data-scientist-dalam-meningkatkan-bisnis-perusahaan

Simplilearn. 2025. What Is a Data Analyst? Job Description, Skills, and More [daring]. Tautan: https://www.simplilearn.com/data-analyst-job-description-article

Azkiya, Gulman. 2024. Apa Itu Data Scientist? Simak Definisi, Gaji, dan Kemampuan yang Dibutuhkan [daring]. Tautan: https://blog.skillacademy.com/apa-itu-data-scientist

Adinda, Kusariani. 2024. Profesi Data Analyst: Pengertian, Tugas, dan Skill yang Wajib Dikuasai [daring]. Tautan: https://blog.skillacademy.com/data-analyst-adalah

DQLab. 2024. Peran Data Analyst dalam Bisnis [daring]. Tautan: https://dqlab.id/apa-saja-peran-penting-data-analyst-dalam-bisnis (Diakses 26 Mei 2025)