Data engineer dan data scientist adalah dua profesi yang sering terdengar di era big data saat ini. Keduanya sama-sama berkutat dengan data, tapi fokus dan tanggung jawabnya tentu berbeda. Banyak orang sering bingung, apakah lebih baik jadi data engineer atau data scientist? Apakah keduanya bersaing atau justru saling melengkapi?
Artikel ini akan membahas secara lengkap perbedaan antara data engineer dan data scientist. Dengan begitu, kamu bisa menemukan jawaban “mana profesi yang paling cocok buatmu?”
Memahami Peran Masing-Masing
Jika dianalogikan, peran mereka bisa digambarkan seperti jalan tol dan pengemudi yang melaluinya. Data engineer ibarat insinyur yang membangun, merawat, dan memastikan jalan tol tersebut mulus, aman, dan bisa dilalui kendaraan. Sementara itu, data scientist adalah pengemudi yang memanfaatkan jalan tol itu untuk mencapai tujuan tertentu, seperti menemukan insight, membuat prediksi, atau menyusun strategi bisnis. Kedengarannya sederhana, tetapi dalam praktiknya, keduanya memiliki tantangan dan kontribusi yang sangat besar dalam sebuah organisasi.
💻 Mulai Belajar Pemrograman
Belajar pemrograman di Dicoding Academy dan mulai perjalanan Anda sebagai developer profesional.
Daftar SekarangBayangkan sebuah perusahaan besar seperti e-commerce. Data mengalir setiap detik mulai dari ketika transaksi, pencarian produk, klik iklan, hingga ulasan pelanggan. Semua data ini berantakan jika tidak ada yang menyiapkannya. Di sinilah data engineer bekerja untuk
- merancang infrastruktur data,
- membangun pipeline yang bisa menampung data mentah,
- membersihkannya, dan
- menyimpannya dengan rapi agar bisa digunakan.
Di sisi lain, data scientist mengambil data yang sudah siap ini untuk dianalisis guna menjawab beberapa pertanyaan berikut.
- Produk apa yang akan laku minggu depan?
- Bagaimana cara meningkatkan kepuasan pelanggan?
- Faktor apa yang paling memengaruhi penjualan?
Jadi, hasil kerja data scientist sangat bergantung pada fondasi yang dibangun oleh data engineer. Tanpa fondasi yang kuat, mobil apa pun tidak akan bisa lewat jalan tol dengan lancar.
Tanggung Jawab Utama
Kalau kita tarik lebih jauh, perbedaan keduanya juga terlihat dari fokus utama pekerjaan.
- Data engineer lebih dekat dengan aspek teknis infrastruktur database, cloud, API, pipeline data, hingga optimasi performa sistem. Mereka menggunakan bahasa pemrograman seperti SQL, Python, Scala, atau Java, serta memanfaatkan teknologi big data seperti Hadoop, Spark, atau Kafka.
- Data scientist lebih sering berurusan dengan analisis statistik, pemodelan machine learning, visualisasi data, hingga storytelling berbasis data. Mereka menggunakan Python atau R, library seperti Pandas, TensorFlow, atau Scikit-learn, dan tools visualisasi seperti Tableau atau Power BI.
Jadi, meski keduanya sama-sama menulis kode, orientasi yang dimiliki berbeda, data engineer membangun, data scientist menganalisis.
Analogi jalan tol bisa membantu kita memahami secara lebih mendalam. Bayangkan jika jalan tol tidak dibangun dengan baik, banyak lubang, jalurnya sempit, dan tidak terhubung dengan tujuan yang jelas. Pengemudi akan kesulitan sampai ke tempat tujuan, bahkan mungkin tidak bisa bergerak sama sekali.
Begitu juga jika pipeline data tidak rapi, tidak aman, atau tidak mampu menampung volume data yang besar. Data scientist tidak akan bisa bekerja dengan maksimal karena datanya tidak siap. Sebaliknya, jalan tol yang mulus tapi tidak ada pengemudi juga tidak ada artinya. Infrastruktur data yang canggih tanpa analisis dan insight tidak akan membawa nilai nyata bagi bisnis. Di sinilah kedua peran ini saling melengkapi dan menjadi kunci keberhasilan strategi berbasis data.
Mana yang Lebih Penting?
Dalam dunia kerja, sering kali muncul pertanyaan: apakah perusahaan lebih membutuhkan data engineer atau data scientist? Jawabannya tentu tergantung kebutuhan. Jika sebuah organisasi baru mulai mengumpulkan data, peran data engineer akan lebih penting di awal untuk membangun fondasi.
Tanpa fondasi yang kokoh, analisis akan sulit dilakukan. Namun, begitu infrastruktur mulai stabil, perusahaan pasti membutuhkan data scientist untuk mengolah data itu menjadi keputusan strategis. Jadi, bukan tentang siapa yang lebih penting, melainkan kapan dan bagaimana keduanya dibutuhkan.
Mana yang Cocok untuk Kamu?
Dari sisi karier, memilih menjadi data engineer atau data scientist juga sangat bergantung pada minat pribadi.
- Jika kamu lebih suka mengotak-atik infrastruktur, bekerja dengan database, memahami arsitektur sistem, dan senang membangun sesuatu yang tahan lama; jalur data engineer bisa jadi pilihan tepat.
- Jika kamu lebih tertarik dengan pola, prediksi, eksperimen, dan senang menyampaikan cerita dari data; jalur data scientist akan lebih cocok.
Kedua profesi ini sama-sama menjanjikan, baik dari segi gaji maupun peluang berkembang karena hampir semua industri kini membutuhkan solusi berbasis data.
Hal lain yang sering dilupakan adalah pentingnya kolaborasi antara keduanya. Banyak orang mengira data engineer dan data scientist bekerja terpisah, padahal mereka harus saling berkomunikasi. Data engineer perlu tahu kebutuhan analisis agar pipeline data yang dibangun relevan. Sementara data scientist harus memahami keterbatasan teknis agar analisis yang dibuat bisa diterapkan dalam skala besar. Komunikasi yang baik akan membuat jalan tol dan pengemudi bekerja selaras, membawa perusahaan menuju tujuan yang sama.
Jadi, data engineer dan data scientist memang berbeda peran, tetapi tetap tidak bisa dipisahkan. Data engineer memastikan data mengalir dengan lancar seperti jalan tol yang kokoh, sementara data scientist mengemudikan kendaraan di jalan tol itu untuk mencapai tujuan bisnis. Tanpa jalan tol, pengemudi akan kesulitan. Tanpa pengemudi, jalan tol tidak bermanfaat.
Pertanyaan “mana yang cocok” sebenarnya kembali ke diri kamu. Apakah kamu lebih tertarik membangun jalan tol atau mengemudi di atasnya? Apa pun pilihan kamu, keduanya sama-sama berperan penting di era digital ini.
Sekian pembahasan kali ini, terima kasih sudah membaca sampai akhir!
Sampai jumpa dalam artikel lainnya. 👋
