Kalau kamu sedikit pusing bedain Data Analyst dan Data Scientist, tenang, kamu nggak sendiri. Banyak orang—termasuk hiring manager—suka nyampur-nyampur dua profesi ini. Padahal, bedanya cukup jelas dan dampaknya besar buat karirmu. Yuk, kita bedah tanpa basa-basi.
Inti Perbedaan: Cerita vs Prediksi
Bayangkan data sebagai jejak digital perusahaan. Data Analyst adalah detektif yang menyusun jejak itu jadi narasi jelas: “Penjualan turun 20% di Jawa Tengah karena fluktuasi harga beras.” Kerjaanmu: bikin dashboard, laporan mingguan, jawab pertanyaan bisnis spesifik. Kamu menceritakan apa yang terjadi.
Data Scientist? Kamu lebih seperti arsitek masa depan. Dari jejak yang sama, kamu bangun model prediktif: “Berdasarkan pola cuaca, harga komoditas, dan trend sosial, penjualan akan turun lagi 15% bulan depan—ini rekomendasi intervensinya.” Kamu nggak cuma bercerita, tapi membangun mesin yang bisa memprediksi apa yang akan terjadi dan mengapa.
Skill Set Nyata di Lapangan
Jangan terjebak daftar skill di job description. Ini realita yang sering ditemukan:
Data Analyst: Spesialisasi dalam Ketajaman Pertanyaan
Kamu harus jago SQL—bukan cuma SELECT-WHERE, tapi window functions, CTE, dan optimasi query. Excel? Masih dipakai, tapi lebih ke data cleaning cepat. Tools utama: Tableau atau Power BI untuk visualisasi, dan Google Analytics kalau di digital.
Skill non-teknis justru krusial: communication dan domain knowledge. Kamu harus bisa nerjemahkan angka jadi insight yang dipahami CEO yang nggak tech-savvy. Statistik? Cukup A/B testing, distribusi normal, dan regresi linear. Nggak perlu turun ke matematika dalam.
Data Scientist: Spesialisasi dalam Ketidakpastian
Python atau R adalah mother tongue-mu. Kamu akan habiskan waktu di Jupyter Notebook, eksperimen dengan Scikit-learn, TensorFlow, atau PyTorch. Tapi yang lebih penting: pemahaman kuat tentang matematika—linear algebra, kalkulus, probability theory.
Machine Learning bukan cuma .fit() dan .predict(). Kamu harus paham kapan overfitting terjadi, bagaimana bias-variance tradeoff bekerja, dan kenapa model XGBoost lebih cocok dibanding Random Forest untuk datasetmu. Plus, kamu sering deploy model via Flask/FastAPI atau cloud service AWS SageMaker.
Perbandingan Gaji: Angka Tanpa Filter
Mari ke yang paling dinanti. Data ini dari survei lokal 2023-2024 dan Glassdoor Indonesia:
| Level | Data Analyst (Rp/juta) | Data Scientist (Rp/juta) |
|---|---|---|
| Junior (0-2 tahun) | 6 – 10 | 10 – 15 |
| Mid (2-5 tahun) | 10 – 18 | 18 – 35 |
| Senior (5+ tahun) | 18 – 30 | 35 – 70+ |
Catatan penting: Gaji Data Scientist di startup lokal bisa lebih rendah dari Analyst di perusahaan korporat multinasional. Di GoTo, Tokopedia, atau Shopee, mid-level Scientist bisa tembus 40 juta. Analyst di Unilever atau Danamon juga bisa 25 juta di level mid.
Global picture: Di US, Analyst rata-rata $65,000-$90,000. Scientist? $105,000-$150,000++. Beda tipis? Nggak juga. Tapi barrier to entry Scientist jauh lebih tinggi—master atau PhD sering jadi silent requirement.
Lingkungan Kerja & Ritme Harian
Data Analyst punya ritme lebih terstruktur. Sprint planning, daily standup, terus fokus deliver dashboard atau laporan. Deadline jelas: laporan harian, mingguan, kuartalan. Kamu sering dikejar stakeholder, tapi jam kerja lebih terprediksi. Work-life balance? Relatif sehat, kecuali weekend before board meeting.
Data Scientist hidup dalam eksperimen. 70% waktu dihabiskan untuk data wrangling dan eksperimen yang gagal. Kamu bisa seminggu stuck tuning hyperparameter model yang ternyata nggak usable. Deadline? Fleksibel, tapi ekspektasi tinggi. Nggak jarang harus on-call kalau model production bermasalah. Burnout? Risikonya lebih tinggi karena eksperimen yang nggak ada ujungnya.
“Jadi Scientist itu seperti jadi peneliti yang punya KPI bisnis. Kadang kamu nggak tahu jawabannya ada di mana, dan itu bisa bikin frustasi.” — Senior DS di fintech unicorn
Career Path & Exit Options
Data Analyst punya jalur karir yang lebih linear: Senior Analyst → Analytics Manager → Head of Analytics. Atau pivot ke Product Manager—banyak PM sukses dari analitik karena paham data. Kalau mau tetap teknis, bisa jadi Analytics Engineer—spesialis bikin data pipeline untuk analyst.
Data Scientist punya lebih banyak cabang: tetap di jalur individual contributor jadi Staff/Principal Scientist, atau pivot ke ML Engineer kalau suka deployment, atau Research Scientist kalau punya PhD. Bisa juga jadi Chief AI Officer—tapi role ini masih jarang di Indonesia.
Mana yang Cocok untukmu?
Jangan lihat gaji doang. Cek diri sendiri:
- Pilih Analyst kalau: Kamu suka bikin cerita dari angka, nggak masalah bikin laporan berulang, dan ingin masuk dunia data tanpa latar belakang STEM berat. Cocok buat lulusan ekonomi, bisnis, atau akuntansi yang belajar SQL otodidak.
- Pilih Scientist kalau: Kamu punya basic matematika kuat (linear algebra nggak bikin pusing), suka eksperimen tanpa jaminan hasil, dan siap belajar terus. Idealnya lulusan teknik, fisika, matematika, atau statistik.
Reality check: Banyak orang mulai dari Analyst, belajar Python/ML di sela-sela, lalu internal transfer ke Scientist. Jalur ini lebih realistis ketimbang langsung terjun jadi Scientist tanpa pengalaman.
Final Verdict: Mana yang “Lebih Baik”?
Nggak ada jawaban mutlak. Data Scientist punya ceiling gaji lebih tinggi dan kerjaan lebih “sexy”, tapi harganya adalah waktu belajar yang panjang dan risiko eksperimen yang gagal. Data Analyst punya entry barrier lebih rendah, job market lebih luas, dan work-life balance lebih terjaga.
Kalau kamu tipe yang pragmatis dan ingin cepat kerja, jadi Analyst dulu. Kalau kamu penikmat proses dan punya stamina belajar, terjun ke Scientist. Yang penting: mulai. Nggak perlu sempurna. Skill data itu transferable, dan dunia kerja butuh keduanya.
“Karier bukan tentang posisi tertinggi, tapi tentang konsistensi belajar. Analyst yang jago storytelling bisa lebih valuable daripada Scientist yang modelnya nggak pernah dipakai.” — Head of Data, e-commerce lokal
