Dalam ekonomi digital, data bukan lagi sekadar aset operasional, melainkan aset strategis. Setiap aktivitas pelanggan, transaksi bisnis, hingga interaksi digital menghasilkan data yang dapat digunakan untuk memahami perilaku pasar, meningkatkan efisiensi operasional, dan menciptakan inovasi baru.

Namun tantangan utama organisasi saat ini bukan lagi sekadar mengumpulkan data, melainkan bagaimana mengubah data tersebut menjadi keputusan bisnis yang bernilai.

Menurut laporan dari International Data Corporation, volume data global diperkirakan mencapai 175 zettabyte pada tahun 2025. Pertumbuhan eksponensial ini membuat organisasi menghadapi pertanyaan yang semakin kompleks:

• Siapa yang mampu mengolah data dalam skala besar?
• Siapa yang mampu mengekstrak insight strategis dari data tersebut?
• Dan siapa yang benar-benar membantu organisasi memenangkan persaingan berbasis data?

Di sinilah muncul dua peran yang sering dianggap serupa tetapi sebenarnya memiliki fokus berbeda: Data Scientist dan Big Data Scientist.

Meskipun keduanya bekerja dengan data, perbedaan dalam pendekatan, teknologi, dan skala permasalahan yang ditangani membuat kedua profesi ini memainkan peran yang berbeda dalam ekosistem data modern.

Data Scientist: Mencari Makna di Balik Data

Bayangkan sebuah perusahaan ritel yang memiliki jutaan transaksi pelanggan setiap bulan. Dari data tersebut, perusahaan ingin memahami:

• Produk apa yang paling sering dibeli bersama
• Pelanggan mana yang berpotensi berhenti berbelanja
• Kampanye pemasaran mana yang paling efektif.

Di sinilah data scientist berperan.

Seorang data scientist bekerja untuk menemukan pola dan insight dari data yang dapat membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik. Mereka menggabungkan berbagai disiplin ilmu seperti statistik, machine learning, dan analisis data untuk menjawab pertanyaan bisnis yang kompleks.

Menurut IBM, pekerjaan data scientist tidak hanya berkaitan dengan membuat model analitik, tetapi juga memahami konteks bisnis agar hasil analisis benar-benar relevan bagi organisasi.

Dalam praktiknya, data scientist sering menggunakan berbagai teknik seperti:

• Predictive analytics untuk memprediksi tren masa depan
  machine learning untuk menemukan pola dalam data
• Data visualization untuk membantu pemangku kepentingan memahami insight yang dihasilkan.

Namun penting untuk dipahami bahwa data scientist biasanya bekerja dengan data yang sudah relatif terstruktur dan siap dianalisis. Data tersebut biasanya berasal dari:

• Data warehouse
• Database transaksi
• Sistem analitik perusahaan.

Dengan kata lain, fokus utama data scientist adalah mengekstrak insight dari data yang tersedia.

Big Data Scientist: Menghadapi Banjir Data Modern

Masalahnya, dalam banyak organisasi modern, data tidak lagi datang dalam bentuk yang rapi dan terstruktur.

Sebaliknya, data sering muncul dalam bentuk yang jauh lebih kompleks:

• Log aktivitas dari aplikasi digital
• Data sensor dari perangkat IoT
• Data interaksi pengguna di media sosial
• Data streaming yang dihasilkan secara real-time.

Data seperti ini tidak hanya besar dalam jumlahnya, tetapi juga sangat cepat dan beragam.

Fenomena ini dikenal sebagai 3V of Big Data (volume, velocity, dan variety) sebuah konsep yang dipopulerkan oleh Gartner untuk menggambarkan karakteristik data modern.

Dalam kondisi seperti ini, metode analisis tradisional sering kali tidak lagi cukup.

Di sinilah big data scientist memainkan peran penting.

Berbeda dengan data scientist yang fokus pada analisis data, big data scientist juga harus memahami bagaimana data dalam jumlah sangat besar dapat diproses dan dikelola secara efisien.

Untuk melakukan hal tersebut, mereka menggunakan teknologi seperti:

• Apache Hadoop untuk penyimpanan data skala besar
• Apache Spark untuk pemrosesan data secara paralel
• Apache Kafka untuk pengolahan data streaming.

Dengan memanfaatkan teknologi ini, big data scientist dapat memproses data dalam skala yang jauh lebih besar dibanding metode analisis tradisional.

Singkatnya, jika data scientist berfokus pada memahami data, maka big data scientist berfokus pada menangani kompleksitas data modern.

Dua Peran yang Berbeda, Satu Tujuan yang Sama

Melihat perbedaan tersebut, mudah untuk berpikir bahwa salah satu peran lebih penting daripada yang lain.

Namun dalam kenyataannya, kedua peran ini justru saling melengkapi.

Big data scientist memastikan bahwa organisasi mampu:

• mengumpulkan data dari berbagai sumber
• menyimpan data dalam skala besar
• memproses data secara efisien.

Sementara itu, data scientist memastikan bahwa data yang telah diproses tersebut dapat diubah menjadi insight yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis.

Tanpa big data scientist, organisasi mungkin tidak mampu mengelola data dalam jumlah besar.

Tanpa data scientist, organisasi mungkin memiliki data yang sangat banyak,tetapi tidak tahu apa yang harus dilakukan dengan data tersebut.

Kesimpulan

Dalam ekonomi berbasis data, organisasi tidak lagi bersaing hanya pada produk atau layanan. Mereka juga bersaing pada seberapa cepat dan seberapa baik mereka mampu memanfaatkan data.

Data scientist membantu organisasi memahami data dan menghasilkan insight strategis.

Big data scientist memastikan bahwa data dalam skala besar dapat diproses, dikelola, dan dianalisis secara efisien.

Pada akhirnya, bukan hanya satu peran yang menyelamatkan bisnis.

Yang benar-benar menentukan keberhasilan organisasi adalah kemampuan untuk menggabungkan kapabilitas analitik dan infrastruktur data menjadi satu ekosistem yang terintegrasi.

Karena di era digital, organisasi yang mampu memahami datanya dengan lebih baik biasanya juga mampu membuat keputusan yang lebih baik.