Beda Data Scientist vs Data Engineer: Skill, Jobdesk, Tools

Sering dianggap sama, ternyata data scientist vs data engineer memiliki perbedaan signifikan. Apa saja bedanya?
Hasna Latifatunnisa
September 26, 2022
5
min read

Mau Belajar

Data Analysis

?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!
DAFTAR FULL PROGRAMCOBA DULU GRATIS

Overview

Meski sama-sama bekerja di bidang yang berkaitan dengan data, namun ada perbedaan signifikan antara role data scientist vs data engineer. Kedua peran ini tidak bisa ditukar atau dibolak-balik. Inilah perbedaan lebih lengkap data scientist vs data engineer!

Dalam proses pengolahan data, semakin besar volume data, semakin kompleks pula cara mengolahnya.

Karena itu, perusahaan yang memiliki data dalam jumlah besar biasanya membagi role pengolahan data sesuai spesialisasinya masing-masing, termasuk data scientist dan data engineer.

Kedua peran ini masih sering disalahpahami dan banyak orang masih bingung membedakan. Padahal, terdapat perbedaan signifikan antara keduanya.

Dalam artikel ini, kita akan memahami berbagai perbedaan data scientist vs data engineer, mulai dari definisi, perbedaan skill, hingga tanggung jawab masing-masing.

data scientist vs data engineer
Perbedaan data scientist vs data engineer

Apa itu Data Scientist vs Data Engineer?

Sebelum membahas lebih jauh perbedaan keduanya, kamu perlu mengetahui terlebih dahulu definisi data scientist dan data engineer.

Definisi Data Scientist

Data scientist merupakan seorang profesional yang membuat nilai dari suatu data. Mereka menganalisis dan menafsirkan berbagai data yang kompleks dengan teknik lebih rumit. Data scientist juga bekerja untuk mengotomatisasi algoritma machine learning.

Seorang data scientist harus bisa menangani big data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Mereka terlibat untuk mengolah dan memverifikasi integritas data sekaligus meningkatkan prosedur pengumpulan data guna membangun sistem analitik.

Definisi Data Engineer

Data engineer adalah orang yang bekerja dengan tujuan membangun suatu sistem atau infrastruktur big data. Hasil dari infrastruktur tersebut akan dianalisis oleh data scientist.

Seorang data engineer akan mengembangkan, membuat, menguji, dan mengelola sistem agar data bisa diakses guna keperluan evaluasi dan optimasi kerja. Jika ada masalah terkait data, data engineer harus mengambil tindakan pemulihan data. 

Pada dasarnya, data engineer semacam penjaga gerbang untuk data. Mereka harus memastikan bahwa data aman dari orang luar yang mencoba mendapatkan akses ke data. Sementara pada saat bersamaan, mereka harus memberikan akses penuh ke data scientist atau siapa pun di dalam perusahaan yang membutuhkan data.

Dari perbedaan definisi tersebut, dapat disimpulkan bahwa data scientist memiliki 4 tugas utama, yaitu menganalisis, menguji, membuat, dan menyajikan data yang telah diolah kepada stakeholders. Dalam hal ini, data scientist akan menerapkan prinsip machine learning untuk otomatisasi pemrosesan data ke tim lain yang membutuhkan. 

Pemrograman machine learning akan memudahkan data scientist untuk menyajikan data secara rutin ke semua tim, mulai dari bulanan, mingguan, harian, bahkan tiap detik secara real-time.

Sementara, data engineer ibarat arsitek yang menyiapkan rancangan infrastruktur jalur data (data pipeline) untuk data scientist. Mereka memiliki 3 tugas utama, yaitu mendesain, membangun, dan mengatur jalur data sehingga dapat dikumpulkan, dikelola, dan ditafsirkan oleh data scientist.

{{COMPONENT_IDENTIFIER}}

Beda Skill Data Scientist vs Data Engineer

Seorang data scientist setidaknya harus memiliki hard skill sebagai berikut:

  • Teknik pemodelan data berdasarkan machine learning.
  • Natural language processing.
  • Artificial intelligence (AI).
  • Kemampuan analisis dan matematika yang kuat.
  • Komunikasi yang baik.
  • Visualisasi data.
  • Skill analisis dan hipotesis yang kuat.
  • Problem-solving.

Sementara data engineer perlu memiliki skill utama, seperti:

  • SQL.
  • Python dan R.
  • Skill merancang arsitektur untuk membangun sistem manajemen database yang baik.
  • Pengetahuan tentang Spark, Hadoop, dan Kafka.
  • Skill data mining dan data management.
  • Berpikir logis.
  • Skill manajemen dan organisasi.
  • Kemampuan bekerja dengan tim lintas fungsi.

Beda Tanggung Jawab Data Scientist vs Data Engineer

Dari sisi tanggung jawab, keduanya jelas memiliki perbedaan terkait permasalahan yang harus dipecahkan. 

Data scientist berfokus untuk memikirkan probabilitas dan prediksi di masa depan. Sementara data engineer menjalankan tugas utama untuk menyelesaikan suatu project sistem.

Tak hanya itu, data scientist menggunakan skill analytics, termasuk matematika, aljabar linier, dan teori grafik fungsi untuk menerapkan model serta metric evaluasi yang tepat dalam menangani suatu masalah.

Lalu apa yang dilakukan data engineer?

Di sisi lain, data engineer adalah profesional yang akan menyimpan dan mentransformasikan data. Mereka memikirkan bagaimana big data bisa menjadi wawasan/pengetahuan yang berguna bagi perusahaan.

Agar memahami lebih baik perbedaan tanggung jawab keduanya, berikut perbandingan lebih lengkap antara tugas data scientist vs data engineer.

Perbedaan tanggung jawab data scientist vs data engineer
  • Peran utama seorang data scientist adalah mengambil data mentah dari database dan menggunakannya untuk memberikan wawasan/pengetahuan guna meningkatkan bisnis. Sementara data engineer merancang dan mengembangkan sistem manajemen database yang sangat mudah dipelihara.
  • Seorang data scientist bekerja dengan menerapkan tools analisis dan teknik pemodelan untuk memproses data. Sebaliknya, data engineer bekerja dengan desain dan arsitektur sistem manajemen database.
  • Data scientist bertugas melakukan analisis terhadap big data. Namun, data engineer bertanggung jawab mengubah big data menjadi bentuk yang bisa dianalisis.
  • Data scientist mengambil data dari berbagai query yang ditentukan oleh data engineer. Mereka menerapkan machine learning ke data untuk mengidentifikasi pola dan mengumpulkan wawasan/informasi penting dari data. Sementara data engineer merancang, membangun, menguji, dan memelihara database untuk mengekstrak, memuat, dan memperbarui data pada sistem manajemen database
  • Tanggung jawab seorang data scientist adalah menganalisis data dan mengembangkan pendekatan mereka untuk menggunakan data guna membuat keputusan yang lebih baik bagi bisnis. Sebaliknya, data engineer memastikan bahwa infrastruktur memenuhi persyaratan bisnis dan mematuhi standar industri.
  • Seorang data scientist juga harus memastikan bahwa informasi yang dikumpulkan dari analisis data disampaikan dengan cara yang tepat kepada stakeholder terkait. Namun, data engineer harus memastikan bahwa data yang disimpan dalam basis data aman dan terlindungi, terutama jika ada data rahasia.

Penutup

Meski sama-sama bekerja di bidang yang berkaitan dengan data, namun ada perbedaan signifikan antara role data scientist vs data engineer. Kedua peran ini tidak bisa ditukar atau dibolak-balik. Tidak mudah bagi data scientist untuk menjadi data engineer, begitu pun sebaliknya.

Data scientist bertugas menganalisis, menguji, menggabungkan, mengoptimalkan, dan menyajikan data untuk perusahaan. Sementara data engineer menjadi arsitek yang merancang, membangun, dan mengatur data pipelines.

Hasna Latifatunnisa
Hasna has a high interest in content writing. She constantly strives to create informative and educational content. For her, writing is one of the eternal masterpieces.

Artikel Lainnya

Mau belajar

Data Analysis

?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!
Menu

Mulai karirmu dalam

Data Analysis

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!