Pada zaman yang canggih dan serba digital, orang-orang di seluruh dunia melakukan banyak aktivitas yang tidak bisa lepas dari data. Perilaku kita, terutama yang berkaitan dengan internet (tidak terkecuali media sosial), dicatat menjadi sebuah data. Data-data ini dihimpun untuk kemudian diolah dan dianalisis oleh ahli sesuai dengan kebutuhan. Dari maraknya ragam pengolahan data, sudahkah Anda mengetahui perbedaan data science dan data engineering?

Perbedaan data science dan data engineering

Data science dan data engineering sebenarnya merupakan dua disiplin ilmu yang berbeda. Namun, tidak sedikit orang yang belum mengetahui perbedaan di antara keduanya. Penggunaan data science dan data engineering ini biasanya bergantung pada proyek yang dikerjakan dan tujuan yang akan dicapai. Berikut penjelasan lebih lengkapnya.

• Definisi data science dan data engineering

Data science adalah ilmu yang menggabungkan dan memanfaatkan ilmu komputer, statistika, dan domain aplikasi yang cara kerjanya adalah memproses data, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur, untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan. Data science ini juga melakukan rangkaian pengolahan data yang dibutuhkan oleh perusahaan. 

Berbeda halnya dari data science, data engineering adalah program yang bekerja untuk mendesain, membuat, menyimpan, memperkaya, dan memproses data secara real-time. Tugas data engineering adalah membangun saluran atau alur kerja untuk pergerakan data yang mulus atau lancar dari satu contoh ke contoh lainnya. 

• Bidang keahlian

Data science sendiri dipegang oleh ahlinya yang disebut dengan data scientist. Disiplin ilmu yang perlu dimiliki oleh seorang data scientist adalah pengetahuan tentang matematika, statistika, ilmu komputer, dan domain. Sementara itu, pengetahuan tentang hardware tidak terlalu diperlukan oleh seorang data scientist. 

Di sisi lain, orang yang ahli di bidang data engineering disebut data engineer. Berbeda dengan data scientist, disiplin ilmu yang perlu dimiliki oleh seorang data engineer adalah pengetahuannya tentang middleware dan hardware. Pengetahuan tentang pembelajaran mesin dan pengetahuan statistika tidak wajib dimiliki. 

• Profil kerja

Perbedaan yang cukup kontras dari data science dan data engineering juga dapat dilihat dari profil kerjanya. Dalam data science, seorang data scientist bekerja untuk membuat model statistik dan menganalisis machine learning. Selain itu, ia juga membuat visualisasi data untuk keperluan analisis.

Sementara itu, seorang yang ahli di bidang data engineering bekerja membantu tim data science dengan menerapkan transformasi fitur untuk machine learning models pada data. Seorang data engineer juga tidak perlu bekerja untuk membuat visualisasi data.

• Tanggung jawab

Perbedaan data science dan data engineering juga terlihat pada cakupan tanggung jawabnya. Seorang data scientist bertanggung jawab atas kinerja machine learning atau statistical model yang dioptimalkan. Selain itu, data scientist juga bertanggung jawab dalam mengembangkan model dan prosedur untuk mengekstraksi wawasan bisnis yang berguna dari data.

Berbeda dari data science, cakupan tanggung jawab data engineering adalah menemukan metode terbaik dan mengidentifikasi solusi serta perangkat untuk mengoptimalkan akuisisi data. Selain itu, data engineering juga bertanggung jawab dalam mengoptimalkan kinerja seluruh data pipeline. 

• Output

Output dari data science adalah data product. Contoh dari data product ini adalah adanya mesin rekomendasi yang ditampilkan oleh YouTube berupa video terkait atau daftar video yang disukai. Selain itu, contoh yang sering ditemui adalah pada email. Data science bekerja untuk mengategorikan dan memisahkan antara pesan masuk yang tergolong spam atau bukan spam. 

Sementara itu, output data engineering adalah aliran data atau data flow, penyimpanan, dan retrieval system. Contoh output dari data engineering yang biasa kita temukan adalah pada platform media sosial Twitter. Data engineering bekerja untuk menarik tweet harian pada Twitter ke dalam gudang data yang tersebar di beberapa klaster. 

Kesimpulan

Dari ulasan tersebut, dapat disimpulkan bahwa data science berbeda dari data engineering. Bahkan, perbedaannya dapat digolongkan ke lima bagian, mulai dari definisi, bidang keahlian, profil kerja, tanggung jawab, hingga output yang dihasilkan.

Sebutan untuk orang yang ahli di kedua bidang tersebut pun berbeda. Seseorang yang ahli dan bekerja di bidang data science disebut data scientist, sedangkan yang bekerja di bidang data engineering disebut data engineer. 

Jika Anda ingin mempelajari tentang data science, ikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School yang terbagi menjadi dua jenis, yakni kelas individu dan kelas untuk korporat. Anda bisa memilih sesuai dengan kebutuhan atau level expertise. Mari bergabung dengan Algoritma Data Science School!