Beberapa saat yang lalu seorang junior saya bertanya, bagaimana sih caranya--apa yang harus dia lakukan agar dia bisa menjadi data analyst/data scientist? Di saat yang berbeda, saya juga melihat ada pertanyaan dari mahasiswa di almamater kampus saya, dia ingin jadi data scientist tapi tidak ingin masuk ke teknik informatika, lebih ingin masuk ke elektro katanya, apakah bisa?
Ini membuat saya jadi berpikir bahwa mungkin, pengetahuan yang ada soal bidang ‘data’ ini belum begitu diketahui oleh banyak orang. Bahkan sebenarnya beberapa waktu yang lalu seorang rekan kerja saya yang software engineer, bertanya sebenarnya apa yang saya lakukan sebagai data engineer?
Untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, mungkin saya harus mulai menjelaskan mulai dari data itu sendiri.
Ketika kita bicara tentang orang-orang data, kita juga bicara mengenai transformasi data. Untuk menjelaskan transformasi data, akan lebih mudah dengan contoh berikut:
Tiga bentuk data ini adalah dasar tentang apa sebenarnya yang dilakukan oleh orang-orang data. Lalu siapa saja orang-orang data ini? Mudahnya, dibagi ke dalam dua bagian. Bagian yang mengubah data menjadi informasi dan bagian yang mengubah informasi menjadi wawasan.
Data didapat dari mana saja, basis data perusahaan, social media, website, dokumen excel. Bentuknya beragam, bisa sangat berantakan dan kacau, penuh perbedaan dan tidak jelas. Orang yang mengubah data yang berantakan menjadi informasi ini adalah orang di bagian pertama, biasanya disebut dengan nama Data Engineer atau Business Intelligence Developer. Karena orang-orang ini tidak banyak mengartikan data, skill mereka lebih berat di teknik dan pemrograman.
Ilustrasi apa yang dikerjakan Data Engineer, mudahnya adalah mengumpulkan data dari berbagai macam sumber di kiri, lalu merapikannya menjadi informasi di sebelah kanan.
Informasi yang merupakan kumpulan data yang sudah rapi ini, kemudian ditransformasi sedemikian rupa, sehingga kita bisa mendapatkan pengetahuan, kesimpulan, atau sesuatu yang bernilai dari sana. Orang yang menghasilkan wawasan ini memiliki banyak sebutan, diantaranya: Data Analyst, Data Scientist, Business Intelligence Analyst.
Lalu apa bedanya? Ilustrasinya dengan contoh di bawah ini:
Data Analyst atau BI Analyst mencoba mengartikan data yang ada untuk mengambil kesimpulan mengenai situasi saat ini. Mengapa terjadi penurunan atau kenaikan akan suatu penjualan, apa yang terjadi di bulan ini sehingga pendapatan perusahaan menurun? Tugas Data/BI Analyst adalah menjawab pertanyaan-pertanyaan ini. Umumnya mereka tidak memerlukan kemampuan pemrograman, yang diperlukan adalah mengerti bisnis dan seringkali matematika dan statistik.
Sedangkan Data Scientist menggunakan data yang ada untuk memprediksi sesuatu yang belum ada. Misalnya dengan contoh di atas, Data Scientist mencoba memprediksi jumlah stok untuk tiap barang di tiap kota agar penjualan di bulan-bulan berikutnya lebih optimal. Untuk memprediksi hal yang tidak diketahui ini kemampuan-kemampuan yang diperlukan mulai dari pemrograman, sampai machine learning dan statistik.
Hal lain yang membedakan data analyst dan data scientiest adalah jenis data yang bisa diproses. Data analyst biasanya hanya memproses data berupa angka dan huruf, tapi dengan tools-toolsnya, data scientist juga bisa memproses data berupa gambar dan video. Salah satunya di Facebook ada sistem yang bisa memprediksi siapa orang yang ada di fotomu berdasarkan foto teman-temanmu yang sudah diunggah ke Facebook sebelumnya. Mereka memprediksi tag untuk foto yang belum ditag! Alias memprediksi sesuatu yang belum ada berdasarkan data yang ada. Bagaimana mereka melakukannya? Di balik fitur itu ada tim data scientist yang bekerja.
KAMU MAU JADI APA? PROK PROK PROK
Sekarang akhirnya kita kembali ke pertanyaan awal.
Bagaimana caranya menjadi Data Analyst/Scientist? Mengerti perbedaannya, lalu pilih salah satu dulu. Karena kemampuan yang dibutuhkan untuk dua pekerjaan ini berbeda. Suka programming, tidak terlalu suka terlibat dengan bisnis? Kemungkinan besar data scientist menarik buatmu. Tidak suka programming tapi suka berinteraksi dengan orang-orang dari divisi lain? Kemungkinan data analyst lebih cocok.
Kalau mau jadi data scientist apa harus kuliah di informatika? Tidak harus, dengan syarat mau belajar sendiri. Tapi akan lebih mudah kalau sudah punya dasar programming sebelumnya. Apalagi jika kuliah di informatika juga biasanya bisa mengambil kuliah-kuliah seperti machine learning, image processing dan lain-lain yang sangat berguna untuk data scientist.
Data Engineer kerjanya ngapain sih? Kasarnya sih mengumpulkan data dari mana-mana, lalu membersihkannya sampai jadi rapi sehingga data analyst dan data scientist bisa menggunakannya dengan mudah. Wah nggak keren dong! Tidak saudaraku. Ini pekerjaan support yang penting, karena tanpa data engineer, dua jenis pekerjaan lain tidak akan bisa bekerja dengan efektif. Di sebuah tim data perusahaan, bisa dibilang data engineer ini adalah kapalnya, sedangkan data analyst dan data scientist itu penumpangnya. Semakin kuat kapalnya, bisa berlayar semakin jauh. Tanpa kapal data analyst dan data scientist ini tidak akan bisa menyebrang laut. Kecuali mereka mau berenang.
snowghoul
baratheonpilled
theartofmadeline
blakekathryn
titsay
