"Meskipun ada perbedaan antara kedua profesi ini, mereka sering bekerja sama untuk memastikan data dapat diproses dengan efisien dan dianalisis dengan baik"

Data engineer dan data scientist adalah profesi dalam bidang big data dan analitik. Data engineer bertanggung jawab untuk membangun, mengoperasikan, dan memelihara sistem pengolahan big data, serta memastikan data dapat diterima, disimpan, dan diproses secara efisien. Sementara itu, data scientist bertanggung jawab untuk memecahkan masalah bisnis melalui analisis data yang komprehensif dan membuat rekomendasi berdasarkan hasil analisis tersebut. Data engineer fokus pada teknis dan operasional, sementara data scientist fokus pada analitis dan bisnis.

Apa Itu Data Engineer?

Data engineer adalah profesional IT yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan membuat tersedia data untuk analisis dan pembuatan keputusan bisnis. Mereka bekerja dengan data scientist, analis bisnis, dan pemangku kepentingan lainnya untuk memastikan bahwa data dapat diakses dengan cepat dan tepat waktu, serta dalam format yang sesuai untuk analisis. 

Data engineer bertanggung jawab untuk membangun dan memelihara infrastruktur data, mengintegrasikan sistem data, dan memastikan keamanan dan privasi data. Mereka juga bertanggung jawab untuk mengevaluasi dan memilih teknologi dan alat yang tepat untuk mengelola data. Dalam era digital saat ini, peran data engineer semakin penting dalam membantu perusahaan mengambil keputusan bisnis yang informatif dan akurat.

Oleh karena itu, seorang data engineer harus memiliki keterampilan teknis yang luas, termasuk keahlian dalam pemrograman, database, jaringan, dan cloud computing. Mereka juga harus memahami prinsip-prinsip pengelolaan data, seperti normalisasi, migrasi data, dan integrasi data. Data engineer juga harus memahami kebutuhan bisnis dan mampu bekerja dengan tim untuk memastikan bahwa data yang disediakan sesuai dengan kebutuhan bisnis.

Data engineer memiliki peran yang penting dalam proses pengambilan keputusan bisnis dan pengembangan produk. Mereka memastikan bahwa data yang diperoleh dan dianalisis oleh data scientist dan analis bisnis memiliki kualitas yang baik dan tersedia tepat waktu. Data engineer juga memastikan bahwa infrastruktur data terus berkembang dan menyesuaikan diri dengan kebutuhan bisnis yang berubah.

Baca Juga:Pengertian dan Peran Database Management

Secara keseluruhan, data engineer adalah bagian penting dari tim data dan bertanggung jawab untuk memastikan bahwa data dapat digunakan secara efektif untuk membantu perusahaan mencapai tujuannya. Mereka memainkan peran kunci dalam memastikan bahwa data memiliki kualitas yang baik dan tersedia tepat waktu, sehingga perusahaan dapat mengambil keputusan bisnis yang informatif dan akurat.

Apa Itu Data Scientist?

Data scientist adalah profesi yang berkaitan dengan pengolahan dan analisis big data. Mereka bertanggung jawab untuk memecahkan masalah bisnis melalui pengumpulan, pembersihan, dan analisis data yang komprehensif. Data scientist bekerja dengan berbagai jenis data, termasuk data transaksi, data pelanggan, data geografis, dan data sensor. Mereka menggunakan metodologi statistik, machine learning, dan visualisasi data untuk membuat wawasan dan rekomendasi bisnis yang kuat.

Data scientist juga bekerja dengan tim IT dan bisnis untuk memastikan bahwa solusi data yang diterapkan bersesuaian dengan kebutuhan bisnis. Mereka menggunakan bahasa pemrograman seperti Python, R, dan SQL untuk menulis skrip dan membuat model, serta memvisualisasikan data menggunakan tools seperti Tableau dan D3.js.

Data scientist memiliki keterampilan yang luas, termasuk statistika, pemrograman, dan pemahaman bisnis. Mereka harus mampu berkomunikasi dengan baik dengan anggota tim dan pemimpin bisnis, mempresentasikan hasil analisis dengan jelas dan menjelaskan rekomendasi mereka dengan baik. Dalam hal ini, kemampuan komunikasi dan presentasi sangat penting untuk sukses sebagai data scientist. 

Perbedaan Antara Data Engineer dan Data Scientist

Berikut adalah 5 perbedaan antara data Engineer dan data scientist:

1. Fokus pekerjaan: Data engineer berkonsentrasi pada pembangunan dan pemeliharaan infrastruktur data, sedangkan data scientist berkonsentrasi pada analisis data dan pemecahan masalah bisnis.
2. Keterampilan teknis: Data engineer memiliki keahlian dalam pemrograman, basis data, dan jaringan, sedangkan data scientist memiliki keahlian dalam statistik, machine learning, dan visualisasi data.
3. Tanggung jawab: Data engineer bertanggung jawab untuk memastikan data dapat diterima, disimpan, dan diproses dengan efisien, sedangkan data scientist bertanggung jawab untuk memecahkan masalah bisnis melalui analisis data.
4. Fokus industri: Data engineer sering bekerja di perusahaan teknologi dan perusahaan yang memproses big data, sedangkan data scientist sering bekerja di perusahaan retail, keuangan, dan manufaktur yang membutuhkan analisis data untuk membuat keputusan bisnis.
5. Keterampilan bisnis: Data engineer memiliki dasar pemahaman bisnis, sedangkan data scientist memiliki keterampilan bisnis dan analisis yang lebih mendalam untuk memecahkan masalah bisnis.

Meskipun ada perbedaan antara kedua profesi ini, mereka sering bekerja sama untuk memastikan data dapat diproses dengan efisien dan dianalisis dengan baik untuk memecahkan masalah bisnis.

Baca Juga: Pengertian Database, Manfaat dan Jenisnya

Dapatkan Software Digital Monitoring Terbaik Hanya di Ivosights!

Anda bisa mendapatkan software analisis data yang komprehensif dan lengkap untuk data report bisnis dan sosial media di Ivosights! Ivosights menyediakan berbagai layanan terkait comprehensive analytics. Ivosights dapat membuat Anda lebih mudah memahami data dan juga dapat memberikan rekomendasi strategi yang tepat untuk kelangsungan bisnis Anda dengan bantuan tim Ivosights yang sudah berpengalaman melakukan analisa mendalam dari berbagai macam data.

Comprehensive analytics dari Ivosights hadir sebagai solusi yang dapat memudahkan Anda mengelola big data dan mendapatkan insights terbaik. Sebagai penyedia layanan customer engagement terlengkap di bidang ini, Ivosights juga menyediakan layanan Ripple 10 yang dapat membantu Anda memenangkan kompetisi di pasar bisnis. 

Ripple 10 dapat menjadi mata-mata perusahaan Anda untuk mengetahui seperti apa sentimen warganet terhadap produk atau layanan yang Anda tawarkan kepada mereka. Bahkan, lebih dari itu, Anda juga bisa mengetahui aktivitas digital kompetitor, mengetahui topik perbincangan netizen mengenai brand, hingga menjaga reputasi brand dari isu negatif yang berpotensi viral.