Peran Data Analyst vs Data Engineer: Siapa yang Lebih Penting?

Pendahuluan — Kenali Perannya!

Halo teman-teman di dunia data! Kalau kamu pernah berpikir, “Seberapa penting ya peran Data Analyst dibanding Data Engineer?”, artikel ini cocok banget. Dua peran itu sering dianggap mirip, tapi kenyataannya sangat berbeda—apalagi dalam penggunaan PostgreSQL atau database lain. Di sini, kita akan bahas detail tugas, skill, tantangan, dan kenapa kedua peran ini saling bergantung.

Gambar: Luke Chesser, "Data Analyst", Unsplash

Siapa itu Data Analyst dan Data Engineer?

📊 Data Analyst

Data Analyst adalah profesional yang bertugas menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis. Mereka bekerja dengan data yang telah dibersihkan dan terstruktur untuk mengidentifikasi tren, pola, dan informasi penting lainnya.bpptik.komdigi.go.idRevoU - The Journal+2Jasa Website Murah+2bpptik.komdigi.go.id+2

Data Analyst adalah jembatan antara data dan keputusan bisnis:

Eksplorasi & pembersihan data untuk menyiapkan insight
Statistik, visualisasi, dan dashboarding
Tools: SQL, Python/R, Excel, Tableau/Power BI trainings.internshala.com+1reddit.com+1
Fokus: menyampaikan cerita melalui data

Keterampilan dan Alat yang Digunakan

Seorang Data Analyst biasanya menguasai:DQLab
Bahasa pemrograman seperti SQL, R, atau Python.
Alat visualisasi data seperti Tableau, Power BI, atau Google Data Studio.
Statistik dan analisis data.
Kemampuan komunikasi untuk menyampaikan temuan kepada pemangku kepentingan.bpptik.komdigi.go.id+3RevoU - The Journal+3DQLab+3

🏗️ Data Engineer

Data Engineer adalah profesional yang bertanggung jawab membangun dan memelihara infrastruktur data. Mereka memastikan data dikumpulkan, disimpan, dan tersedia untuk dianalisis oleh Data Analyst dan profesional data lainnya.bpptik.komdigi.go.id+4DQLab+4deriota.com+4

Data Engineer adalah arsitek data modern:

Desain pipeline ETL, data lake, dan warehouse
Tools: SQL/NoSQL dbs, Spark, Kafka, cloud, Airflow reddit.comcontent.mycareersfuture.gov.sg+15medium.com+15reddit.com+15
Fokus: infrastruktur data yang scalable, aman, dan tersedia

Keterampilan dan Alat yang Digunakan

Seorang Data Engineer biasanya menguasai:DQLab
Bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala.
Sistem manajemen basis data seperti MySQL, PostgreSQL, atau MongoDB.
Alat pemrosesan data besar seperti Hadoop atau Spark.
Alat ETL (Extract, Transform, Load) untuk memindahkan data antar sistem.deriota.com

Perbandingan Tanggung Jawab

Aspek Data Analyst Data Engineer
Fokus utama Insight, dashboard, analisis statistik Pipelines, storage, integrasi data
Tools sehari-hari SQL, Excel, BI tools Spark, Kafka, Airflow, cloud, Python/Java
Publik hasil Dashboard, laporan executive Sistem database, API, workflow data
Skill wajib SQL lanjutan, statistik, visualisasi SQL, struktur database, coding, infrastruktur

Aspek	Data Analyst	Data Engineer
Fokus utama	Insight, dashboard, analisis statistik	Pipelines, storage, integrasi data
Tools sehari-hari	SQL, Excel, BI tools	Spark, Kafka, Airflow, cloud, Python/Java
Publik hasil	Dashboard, laporan executive	Sistem database, API, workflow data
Skill wajib	SQL lanjutan, statistik, visualisasi	SQL, struktur database, coding, infrastruktur

Keterkaitan dengan PostgreSQL

Untuk Data Analyst:

Tulis query agregasi dan window functions

Panggil JSONB atau materialized views

Gunakan dashboard dengan koneksi PostgreSQL

Untuk Data Engineer:

Rancang skema database optimal

Setup replication, indexing, dan partisi

Otomasi pipeline dan monitoring performa

Keduanya menggunakan SQL, tetapi Data Engineer lebih dalam mengoptimasi database dan transport data.

Mengapa Keduanya Penting?

Di Startup Kecil

Kadang satu orang mengisi kedua peran, tapi sering terjadi overload—seperti yang diungkap di forum: “Perusahaan sering memaksakan Data Analyst untuk juga bangun pipeline” dataengineeracademy.com.

Di Perusahaan Skala Besar

Pipeline dikelola engineer, sedangkan analyst fokus ke insight dan interaksi bisnis. Hewan bekerja sama: engineer bangun fondasi, analyst sampaikan insight bisnis.

Gaji & Prospek Karier

Data Engineer rata-rata dibayar lebih tinggi dari Data Analyst en.wikipedia.org+15medium.com+15reviewnprep.com+15.

Tetapi Data Analyst senior (BI manager) bisa menyaingi DE berkat tanggung jawab strategis reddit.com+6reddit.com+6reddit.com+6.

Semua tergantung konteks—ukuran tim, industri, dan peran.

Skill-spesifik yang Dibutuhkan

Data Analyst

SQL kompleks, statistik, visualisasi, storytelling

Soft skill: komunikasi, pemahaman bisnis ccslearningacademy.com+3content.mycareersfuture.gov.sg+3reviewnprep.com+3

Data Engineer

Pemrograman (Python, Java), desain database, tools big data

Infrastruktur: cloud, container, orchestration, ETL reddit.com+15herovired.com+15trainings.internshala.com+15

Workflow Kolaboratif Ideal

Data Engineer: ekstraksi, transformasi, load ke staging → Postgres

Analyst: query, model, buat view atau dashboard

Engineer: optimasi, automatisasi pipeline

Loop berulang untuk iterasi insight dan alat

Tren “Analytics Engineer”

Beberapa perusahaan menambah peran hybrid — Analytics Engineering — fokus membuat pipeline dan insight langsung, seperti yang diangkat di forum Reddit medium.com+3dataengineeracademy.com+3ccslearningacademy.com+3synapxe.sg+5reddit.com+5reddit.com+5. Di sini, seseorang bisa menguasai tools pipeline dan juga statistik.

Tren Industri: Kebutuhan yang Semakin Tinggi

Seiring adopsi digital yang makin meluas, kebutuhan akan dua profesi ini pun meningkat pesat. Perusahaan dari berbagai sektor kini mulai sadar bahwa mereka duduk di atas ‘tambang emas digital’—data pelanggan, transaksi, preferensi, dan perilaku pengguna.

Beberapa Tren Penting:

Data Democratization: Semua divisi perusahaan, dari marketing hingga HR, ingin akses ke data real-time. Ini meningkatkan peran Data Engineer untuk membangun sistem yang dapat diakses luas.
Decision Intelligence: Data Analyst kini tidak hanya menjawab “apa yang terjadi”, tapi juga membantu memprediksi “apa yang akan terjadi” dan menyarankan “apa yang harus dilakukan”.
Automated Analytics: Tools seperti Google Looker, Power BI, dan Tableau semakin canggih. Namun, interpretasi data tetap memerlukan kemampuan analisis manusiawi dari seorang Data Analyst.
Real-time Analytics: Dalam banyak kasus (misalnya aplikasi ride-sharing), analisis perlu dilakukan dalam hitungan detik. Data Engineer harus mampu mengatur arsitektur data streaming menggunakan teknologi seperti Apache Kafka.

Soft Skills yang Sering Terabaikan

Tak hanya soal teknis, kemampuan non-teknis (soft skills) juga memainkan peran krusial, baik bagi Data Analyst maupun Data Engineer.

Untuk Data Analyst:

Empati terhadap kebutuhan bisnis – Mereka harus memahami kebutuhan pemangku kepentingan dan menerjemahkan masalah bisnis menjadi pertanyaan analitis.
Storytelling – Kemampuan menyampaikan hasil analisis dalam bentuk narasi yang logis dan berdampak sering kali menentukan apakah rekomendasi akan diambil atau tidak.

Untuk Data Engineer:

Kerja sama tim – Mereka harus sering berkoordinasi dengan analis, software engineer, hingga security officer.
Ketelitian tinggi – Kesalahan kecil dalam pipeline bisa menyebabkan data tidak valid dan menyesatkan proses analisis.
Menariknya, semakin berkembangnya peran-peran ini, banyak perusahaan kini mencari kombinasi peran seperti “Analytics Engineer” yang menjembatani keduanya.

Profesi yang Tumbuh Bersama AI

Pertanyaan penting yang muncul sekarang adalah: apakah AI akan menggantikan Data Analyst atau Data Engineer?
Jawabannya: belum tentu. Justru, kedua peran ini semakin dibutuhkan untuk memanfaatkan AI secara maksimal. Contohnya:
Data Engineer bertugas menyiapkan data untuk model AI, mengatur pipeline yang mengalirkan data ke model pembelajaran mesin (ML).
Data Analyst dapat menggunakan AI untuk mempercepat insight (misalnya auto-insight dari Google Looker), namun tetap diperlukan kemampuan manusia untuk validasi dan interpretasi secara kontekstual.
AI mempercepat proses, bukan menggantikan pemikiran kritis. Oleh karena itu, pemahaman data dan penguasaan bisnis tetap menjadi nilai tambah manusia yang sulit disaingi oleh mesin.

Perusahaan Mana yang Membutuhkan Keduanya?

Bisa dikatakan hampir semua perusahaan digital saat ini membutuhkan Data Analyst dan Data Engineer, tapi beberapa jenis perusahaan di bawah ini adalah yang paling merasakan urgensi memiliki keduanya:
Perusahaan Fintech
Dengan jutaan transaksi per hari, kebutuhan akan pipeline data yang cepat, aman, dan akurat sangat tinggi. Di sisi lain, pemahaman pola perilaku pengguna untuk mengurangi churn dan risiko penipuan sangat bergantung pada analis.
E-commerce dan Retail Online
Mereka membutuhkan segmentasi pelanggan, penghitungan retensi, rekomendasi produk, serta pelaporan real-time—semuanya menuntut kolaborasi erat antara engineer dan analyst.
Startup SaaS (Software as a Service)
Startup yang berbasis langganan (SaaS) sangat bergantung pada metrik seperti CAC, LTV, churn rate, dan product usage. Di sinilah peran analyst sangat krusial, tapi tidak akan berjalan lancar tanpa data pipeline dari engineer.
Perusahaan Logistik dan Transportasi
Data real-time dari sensor, GPS, dan sistem pengiriman digunakan untuk optimasi rute, estimasi waktu sampai, dan alokasi kendaraan. Kombinasi engineer dan analyst sangat dibutuhkan.

Apa yang Harus Dipelajari untuk Memasuki Profesi Ini?

Jika Anda tertarik memasuki salah satu dari dua jalur karier ini, berikut adalah beberapa hal yang perlu Anda kuasai:

Untuk Calon Data Analyst:

Statistik dasar dan probabilitas
SQL untuk query data
Visualisasi dengan Tableau / Power BI / Looker
Pemahaman bisnis dan komunikasi data
Tools tambahan seperti Google Analytics, Excel, Python dasar

Untuk Calon Data Engineer:

Struktur data dan algoritma
Pemrograman dengan Python, Scala, atau Java
Pengetahuan mendalam tentang database (PostgreSQL, MongoDB, dsb.)
ETL dan pipeline tools seperti Airflow, dbt, atau Talend
Cloud platform (AWS, GCP, Azure)
Infrastruktur seperti Docker, Kubernetes (untuk big data deployment)

Apakah Mungkin Satu Orang Memegang Dua Peran?

Di perusahaan kecil atau tahap awal startup, seringkali satu orang memegang peran ganda. Namun hal ini sangat menantang karena masing-masing peran memiliki kedalaman teknis tersendiri.
Perusahaan besar seperti Google, Netflix, dan Amazon justru lebih memilih untuk memisahkan keduanya agar fokus, efisiensi, dan kualitas tetap tinggi. Namun demikian, di masa depan akan muncul lebih banyak peran hybrid seperti:
Analytics Engineer – Fokus pada pipeline data dan transformasi data untuk konsumsi analitik.
Machine Learning Engineer – Jembatan antara Data Engineer dan Data Scientist.

Etika dan Privasi dalam Dunia Data

Seiring meningkatnya peran data dalam pengambilan keputusan, tantangan baru yang muncul adalah etika dan perlindungan privasi. Kedua profesi—baik Data Engineer maupun Analyst—harus sadar bahwa data bukan hanya angka, tapi mencerminkan manusia.
Beberapa prinsip yang wajib dijaga:
Jangan gunakan data pelanggan tanpa persetujuan.
Enkripsi data sensitif.
Patuhi regulasi seperti GDPR dan UU Perlindungan Data Pribadi (UU PDP).
Hindari bias algoritmik saat menginterpretasi data.
Kepatuhan terhadap etika ini juga menjadi poin penting dalam persetujuan Google AdSense, karena konten yang bertanggung jawab secara etis dinilai lebih layak monetisasi.

Kolaborasi Data Analyst & Data Engineer dalam Siklus Produk Digital

Salah satu aspek yang sering diabaikan dalam dunia data adalah bagaimana peran Data Analyst dan Data Engineer dapat berkontribusi secara berkesinambungan dalam seluruh siklus hidup sebuah produk digital—mulai dari ideasi, pengembangan, hingga pengukuran dampak.

1. Tahap Eksplorasi Ide

Pada tahap ini, tim produk, bisnis, dan marketing biasanya berkumpul untuk menyusun hipotesis: fitur apa yang harus dikembangkan? Segmentasi pengguna mana yang menjadi prioritas?
Peran Data Analyst:
Menggunakan data historis untuk menjawab: siapa pengguna utama saat ini? fitur apa yang paling sering digunakan?
Menghasilkan insight dari survei atau feedback pengguna.
Peran Data Engineer:
Memastikan data tersebut tersedia dan dapat diakses oleh analis secara cepat dan aman.
Menyiapkan data logging untuk fitur baru yang akan diuji.

2. Tahap Pengembangan dan Uji Coba

Ketika ide sudah disetujui, tim engineering mulai membangun fitur. Pada tahap ini, pipeline data perlu diperbarui agar semua aktivitas pengguna bisa dilacak dan disimpan.
Peran Data Engineer:
Menyusun event tracking system untuk fitur baru.
Membangun pipeline baru agar data dari fitur tersebut masuk ke dalam warehouse.
Peran Data Analyst:
Merancang eksperimen (misalnya A/B testing).
Menyusun metrik keberhasilan untuk mengukur apakah fitur baru efektif.

3. Tahap Evaluasi dan Perbaikan

Setelah fitur diluncurkan, tim perlu menilai dampaknya.
Data Analyst akan:
Mengambil data dari fitur baru dan menganalisis performanya (CTR, retensi, engagement, dsb).
Memberikan rekomendasi berdasarkan data.
Data Engineer akan:
Menyediakan akses visualisasi otomatis untuk metrik tersebut.
Mengoptimasi pipeline agar data bisa di-refresh lebih sering (real-time jika perlu).
Hasil akhirnya adalah produk digital yang berkembang berdasarkan data, bukan asumsi.

Sertifikasi dan Jalur Belajar Profesional

Seiring tingginya minat terhadap dua profesi ini, banyak lembaga internasional dan lokal yang menyediakan program belajar bersertifikat. Sertifikasi ini tidak hanya menambah kredibilitas, tapi juga membuktikan kompetensi Anda dalam industri.

Untuk Data Analyst:

Google Data Analytics Certificate (Coursera)
Cocok untuk pemula. Mengajarkan dasar analisis, SQL, dan visualisasi.
Microsoft Certified: Data Analyst Associate (Power BI)
Cocok jika Anda ingin fokus pada visualisasi dan pengambilan keputusan.
IBM Data Analyst Professional Certificate

Untuk Data Engineer:

Google Cloud Professional Data Engineer
Sangat dihargai di industri. Fokus pada pemrosesan data besar di cloud.
AWS Certified Data Analytics – Specialty
Fokus pada pipeline data dan arsitektur big data di AWS.
Databricks Data Engineer Associate
Cocok untuk yang ingin mendalami Spark dan big data processing.
Belajar mandiri juga dimungkinkan melalui YouTube, GitHub, buku, dan dokumentasi resmi.

Bagaimana Masa Depan Profesi Ini di Indonesia?

Di Indonesia, kebutuhan akan Data Analyst dan Data Engineer tumbuh pesat, terutama di sektor:
Startup dan e-commerce (Tokopedia, Bukalapak, Blibli)
Fintech dan Bank Digital (Jenius, Dana, OVO, Bank Jago)
Perusahaan Telekomunikasi (Telkomsel, XL, Indosat)
Layanan publik dan pemerintahan (BPS, Kementerian Keuangan, Bappenas)
Namun, masih banyak tantangan:
Kurangnya pemahaman tentang pentingnya data-driven decision making.
Infrastruktur data di banyak perusahaan masih tertinggal.
Kurangnya kolaborasi lintas departemen, sehingga Data Analyst dan Engineer bekerja dalam silo.
Solusinya? Pendidikan dan pelatihan berkelanjutan, baik melalui program internal perusahaan maupun sertifikasi eksternal.

Dinamika Kolaborasi dalam Tim Data Modern

Dalam dunia nyata, keberhasilan tim data sangat ditentukan oleh bagaimana Data Analyst dan Data Engineer bekerja bersama. Misalnya, ketika sebuah perusahaan ingin menganalisis perilaku pengguna di aplikasi mereka, Data Engineer bertugas mengumpulkan log data, mengintegrasikannya dari berbagai sumber (seperti PostgreSQL, Firebase, dan API internal), lalu menyimpannya di dalam warehouse yang bisa diakses dengan mudah.

Setelah itu, Data Analyst mengambil peran untuk mengolah dan menganalisis data tersebut guna menjawab pertanyaan strategis: fitur mana yang paling sering digunakan? Apa tren perilaku pengguna dalam 30 hari terakhir?

Proses ini seringkali dilakukan dalam sprint mingguan, di mana Data Engineer dan Analyst duduk bersama, menyusun rencana, dan menguji hasilnya. Komunikasi yang baik sangat krusial—karena meskipun keduanya berbicara “bahasa data,” pendekatannya berbeda.

Ini juga menjadi alasan kenapa peran “data translator” atau analytics engineer mulai populer: orang yang bisa memahami logika teknis engineer, tapi tetap mampu berbicara dalam konteks bisnis yang dimengerti stakeholder.

Dengan kolaborasi yang harmonis, tim data bukan hanya bisa menghasilkan insight—tapi juga menjadikan insight tersebut relevan, cepat, dan bisa ditindaklanjuti oleh tim produk, marketing, bahkan CEO.

Tips Siapkan Artikel AdSense-Friendly

Agar artikel ini disetujui AdSense, beberapa saran:

Visual Workflow: sertakan diagram pipeline

Code Snippets: contohnya SQL window function, ETL scripts

Internal link: ke tutorial SQL lanjutan atau data pipeline

Alt-text & caption: untuk semua gambar

Author bio & privacy policy di akhir artikel

CTA: undangan komentar atau subscribe

Optimasi halaman: compress gambar, lazy load, heading jelas

FAQ Singkat

Apakah saya harus jadi Data Engineer dulu sebelum analyst?
Tidak wajib—banyak lintas karir, walau DE butuh pemrograman kuat.
Bisa—namanya analytics engineer, biasanya di startup tahap awal.

Bisakah satu orang melakukan dua peran?

Kesimpulan

Baik Data Analyst maupun Data Engineer memiliki peranan penting dalam arsitektur data modern. Engineer membangun fondasi, sedangkan analyst menyampaikan insight strategis. Keduanya bekerja sebagai tim—dan dalam konteks PostgreSQL, skill SQL adalah bahasa bersama mereka.

Untuk persetujuan AdSense, pastikan artikel ini lengkap (≥2.200 kata), original, berstruktur rapi, dan menyertakan visual + CTA + kebijakan privasi. Jika kamu ingin markup HTML, diagram, atau embed video pendukung, tinggal beri tahu ya!

Yuk, baca sekarang:
https://www.higosense.my.id/2025/05/bagaimana-data-analyst-membantu-e.html
https://www.higosense.my.id/2025/03/rahasia-di-balik-rekomendasi-streaming.html