Kenapa Karir Data Science Tetap Penting di Era AI?

Ya, karir Data Science tetap relevan di era AI. Meski AI bisa membantu menulis SQL, membersihkan data, hingga membuat visualisasi, perusahaan tetap membutuhkan profesional yang mampu memeriksa kualitas data, memahami konteks bisnis, dan mengubah hasil analisis menjadi keputusan yang tepat. Dalam Future of Jobs Report 2025, World Economic Forum juga menempatkan AI dan big data sebagai kelompok skill yang diperkirakan tumbuh paling cepat hingga 2030.

Sekarang, AI bisa membantu banyak pekerjaan teknis di bidang data. Wajar kalau muncul pertanyaan, kalau sebagian pekerjaan sudah bisa dikerjakan AI, apa yang masih perlu dilakukan Data Analyst atau Data Scientist?

Jawabannya bukan sekadar menggunakan tools yang lebih canggih. Yang juga penting adalah memahami masalah yang ingin diselesaikan, memeriksa apakah hasil analisis bisa dipercaya, dan menentukan bagaimana data tersebut bisa digunakan oleh bisnis. Lalu, apa yang membuat Data Science tetap relevan di era AI, dan skill apa yang perlu kamu siapkan kalau ingin berkarir di bidang ini?

Data Melimpah Belum Tentu Menghasilkan Keputusan yang Tepat

Sekarang, perusahaan bisa mengumpulkan banyak data dari transaksi, website, aplikasi, kampanye marketing, hingga aktivitas pelanggan. Tapi, punya banyak data belum tentu berarti perusahaan tahu apa yang harus dilakukan.

Bayangkan sebuah bisnis melihat penjualannya turun selama dua bulan terakhir. AI mungkin bisa membantu menemukan pola, membandingkan performa, atau merangkum data dengan cepat.

Namun, hasil tersebut belum tentu langsung menjelaskan penyebabnya. Apakah harga produk berubah? Apakah stok sering habis? Apakah kampanye marketing kurang efektif? Atau ada faktor lain yang belum diperhitungkan?

Perusahaan tetap perlu memastikan data yang digunakan sudah benar, metrik yang dibandingkan konsisten, dan kesimpulan yang diambil sesuai dengan kondisi bisnis.

Di sinilah peran profesional data dibutuhkan. Mereka bukan cuma mengolah angka, tetapi juga memastikan data bisa digunakan untuk menjawab pertanyaan yang tepat.

Hal yang sama berlaku ketika perusahaan menggunakan AI. Hasil yang terlihat meyakinkan belum tentu akurat kalau data yang digunakan bermasalah atau konteksnya kurang lengkap.

Karena itu, pemahaman tentang kualitas data, struktur database, dan tata kelola data tetap penting. AI bisa membantu mempercepat proses, tetapi hasilnya perlu diperiksa sebelum digunakan untuk mengambil keputusan.

AI Bisa Menemukan Pola, Tapi Konteks Bisnis Tetap Penting

AI memang semakin mampu menemukan pola dalam data dan menghasilkan rekomendasi. Namun, pola yang ditemukan belum tentu menjelaskan seluruh situasi.

Misalnya, sebuah toko mengalami penurunan penjualan sebesar 30%. Dari data yang tersedia, AI menemukan bahwa penurunan tersebut terjadi bersamaan dengan berkurangnya jumlah pengunjung.

Informasi ini bisa menjadi petunjuk awal. Tapi, untuk memahami penyebabnya, tim mungkin perlu memeriksa kondisi toko, perubahan perilaku pelanggan, aktivitas kompetitor, atau faktor lain yang tidak tercatat dalam dataset.

Artinya, hasil analisis perlu dilihat bersama konteks yang relevan.

Di sinilah Data Analyst dan Data Scientist perlu menggunakan kemampuan berpikir kritis. Mereka harus bisa membedakan mana pola yang terlihat dalam data, mana dugaan yang masih perlu diuji, dan mana rekomendasi yang memang didukung oleh bukti.

Kemampuan ini juga penting ketika menggunakan AI untuk membuat model prediksi. Model bisa menghasilkan perkiraan berdasarkan pola sebelumnya, tetapi hasilnya tetap perlu dievaluasi sebelum dijadikan dasar keputusan.

Jadi, pekerjaan profesional data bukan sekadar mencari pola yang menarik. Mereka juga perlu memahami apa arti pola tersebut bagi bisnis dan bagaimana hasilnya sebaiknya digunakan.

Dari Membuat Laporan ke Membantu Menentukan Langkah Berikutnya

Salah satu perubahan yang menarik dalam pekerjaan data adalah semakin banyaknya tahapan teknis yang bisa dibantu AI.

AI bisa membantu membuat draft query SQL, menyusun visualisasi, merangkum hasil analisis, atau menghasilkan beberapa alternatif penjelasan. Dalam workflow yang mendukung otomatisasi, beberapa tugas tersebut bahkan bisa dihubungkan menjadi proses yang lebih terintegrasi.

Ini bisa memberi profesional data lebih banyak ruang untuk berfokus pada pertanyaan yang lebih penting, seperti apa yang sebenarnya terjadi, mengapa hal itu terjadi, dan langkah apa yang layak dipertimbangkan.

Contohnya, Data Analyst tidak hanya melaporkan bahwa penjualan turun 20%. Ia juga perlu membantu tim memahami kategori produk mana yang terdampak, faktor apa yang mungkin berkaitan dengan penurunan tersebut, dan analisis lanjutan apa yang diperlukan sebelum mengambil keputusan.

Di sinilah perbedaan antara sekadar menyajikan data dan membantu bisnis menggunakan data.

Dalam analitik, ada beberapa pendekatan yang bisa digunakan untuk menjawab kebutuhan yang berbeda.

• Descriptive analytics membantu menjelaskan apa yang sudah terjadi.
• Predictive analytics menggunakan data untuk memperkirakan apa yang mungkin terjadi.
• Prescriptive analytics membantu mengevaluasi pilihan tindakan berdasarkan tujuan dan batasan tertentu.

Ketiganya tidak harus digunakan oleh setiap profesional data dalam satu pekerjaan. Pendekatannya bergantung pada kebutuhan bisnis, data yang tersedia, dan kemampuan tim.

AI dapat membantu berbagai tahap tersebut, tetapi rekomendasi yang dihasilkan tetap perlu diperiksa. Pilihan tindakan juga harus mempertimbangkan biaya, risiko, dan dampaknya bagi bisnis.

Dengan kata lain, semakin cepat proses teknis dilakukan, semakin penting kemampuan untuk memastikan bahwa hasilnya benar-benar berguna.

Karir di Bidang Data Nggak Cuma Data Scientist

Kalau kamu tertarik masuk ke dunia data, ada beberapa jalur karir yang bisa dieksplorasi. Pilihannya nggak terbatas pada Data Analyst atau Data Scientist saja.

Data Analyst untuk Memahami Apa yang Terjadi

Data Analyst berfokus pada pengolahan dan analisis data untuk menjawab pertanyaan bisnis.

Pekerjaannya bisa mencakup membuat query SQL, mengolah data, menyusun dashboard, menemukan pola, dan menyampaikan insight kepada tim terkait.

AI dapat membantu membuat query atau merangkum hasil analisis, tetapi Data Analyst tetap perlu memastikan bahwa angka yang digunakan benar dan kesimpulannya relevan dengan kebutuhan bisnis.

Data Scientist untuk Analisis yang Lebih Mendalam

Data Scientist menggunakan statistik, pemodelan, dan machine learning untuk menyelesaikan masalah yang lebih kompleks.

Contohnya, mengembangkan model untuk memperkirakan permintaan produk, menganalisis kemungkinan pelanggan berhenti berlangganan, atau mempelajari pola yang bisa membantu perusahaan membuat keputusan.

AI bisa mendukung proses eksperimen dan pengembangan model, tetapi kemampuan mengevaluasi metode, memahami keterbatasan model, dan menilai hasilnya tetap penting.

Data Engineer untuk Membangun Infrastruktur Data

Sebelum data bisa dianalisis, perusahaan perlu memastikan bahwa data dikumpulkan, dipindahkan, disimpan, dan diproses dengan baik.

Di sinilah Data Engineer berperan. Mereka membangun dan memelihara pipeline serta infrastruktur yang membuat data tersedia dan bisa digunakan oleh tim lain.

Tanpa sistem data yang andal, hasil analisis bisa terlambat, tidak konsisten, atau sulit dipercaya.

Selain tiga jalur tersebut, ada juga role seperti Analytics Engineer, Machine Learning Engineer, dan Data Product Manager. Tanggung jawabnya bisa berbeda antarperusahaan, jadi penting untuk membaca deskripsi pekerjaan sebelum menentukan jalur yang ingin dipelajari.

Skill Apa yang Perlu Disiapkan untuk Berkarir di Data Science?

AI memang bisa membantu banyak tugas teknis. Tapi, bukan berarti kamu bisa melewati proses memahami dasar-dasarnya.

Ada beberapa skill yang bisa kamu mulai kembangkan.

1. SQL dan Pemahaman Data

SQL membantu kamu mengambil dan mengolah data dari database. Dengan memahami SQL, kamu bisa memeriksa query yang dihasilkan AI, memahami proses pengolahan data, dan menemukan kesalahan dalam hasilnya.

Kamu nggak harus selalu menulis semua kode dari awal, tetapi penting untuk memahami cara kerjanya.

2. Analytical Thinking dan Problem-Solving

Kemampuan ini membantu kamu menentukan pertanyaan yang ingin dijawab, membaca pola, menguji dugaan, dan mengevaluasi apakah hasil analisis masuk akal.

AI bisa memberikan jawaban dengan cepat. Namun, kamu tetap perlu menentukan apakah jawaban tersebut relevan dan didukung oleh data yang cukup.

3. Statistik dan Pemahaman Metode Analisis

Statistik membantu kamu memahami pola, hubungan antarvariabel, ketidakpastian, serta keterbatasan hasil analisis.

Kedalaman materi yang dibutuhkan bergantung pada pekerjaan yang ingin kamu tuju. Fondasi statistik dan analisis data bisa menjadi titik awal, sementara role yang lebih berfokus pada pemodelan dan machine learning umumnya membutuhkan pemahaman yang lebih mendalam.

4. Business Understanding dan Data Storytelling

Hasil analisis nggak akan banyak membantu kalau orang lain nggak memahami artinya.

Kamu perlu bisa menjelaskan temuan dengan bahasa yang mudah dipahami, menghubungkannya dengan kebutuhan bisnis, dan menunjukkan pertanyaan lanjutan yang perlu dijawab.

Kemampuan ini membantu menjembatani hasil teknis dengan keputusan yang perlu dibuat oleh tim bisnis.

5. AI Literacy dan Data Governance

Memahami cara menggunakan AI bisa membantu pekerjaan menjadi lebih efisien. Tapi, kamu juga perlu tahu cara mengevaluasi output, menjaga keamanan data, dan memahami batasan teknologi yang digunakan.

Data governance juga penting untuk memastikan akses, penggunaan, dan pengelolaan data mengikuti standar serta kebijakan yang berlaku.

Kebutuhan setiap posisi bisa berbeda. Jadi, kamu nggak perlu menguasai semua skill sekaligus. Mulailah dari fondasi yang paling relevan dengan jalur karir yang ingin kamu tuju.

Apakah Bisa Mulai Belajar Data Science Tanpa Background IT?

Bisa, tetapi proses belajarnya tetap membutuhkan waktu dan latihan.

Kalau kamu masih pemula, mulai dari hal yang lebih mendasar, seperti spreadsheet, SQL dasar, statistik sederhana, dan cara membaca dataset. Setelah itu, gunakan data untuk menjawab pertanyaan yang spesifik.

Misalnya, kamu punya dataset transaksi sebuah toko. Coba cari tahu produk mana yang paling banyak terjual, bagaimana penjualan berubah dari bulan ke bulan, dan kategori mana yang menunjukkan penurunan.

Setelah mendapatkan hasilnya, jangan berhenti pada angka. Coba jelaskan apa yang kamu temukan, apa saja kemungkinan penyebabnya, dan data tambahan apa yang dibutuhkan untuk menguji dugaan tersebut.

Kamu juga bisa menggunakan AI sebagai teman belajar. Minta AI menjelaskan query, membandingkan pendekatan, atau membantu menemukan error. Setelah itu, pastikan kamu memahami hasilnya dan mencoba menerapkannya sendiri.

Kalau sudah lebih percaya diri, lanjutkan dengan proyek yang lebih lengkap, seperti dashboard penjualan atau analisis performa kampanye. Dokumentasikan proses dan alasan di balik keputusanmu agar proyek tersebut bisa menjadi bagian dari portofolio.

Jadi, Masih Layakkah Berkarir di Data Science pada Era AI?

Masih layak untuk dieksplorasi. Namun, bukan karena setiap profesi data pasti tumbuh atau karena AI tidak akan mengubah pekerjaan manusia.

Data Science tetap relevan karena perusahaan membutuhkan lebih dari sekadar data dan tools. Mereka perlu memahami informasi yang tersedia, memastikan hasil analisis bisa dipercaya, dan menggunakan temuan tersebut untuk membantu mengambil keputusan.

Dalam Future of Jobs Report 2025, World Economic Forum menempatkan AI dan big data sebagai skill dengan proyeksi pertumbuhan tercepat hingga 2030. Analytical thinking juga termasuk skill inti yang banyak dianggap penting oleh pemberi kerja. Proyeksi tersebut menggambarkan ekspektasi global, bukan jaminan bahwa semua posisi data akan mudah didapatkan di setiap negara.

Kalau kamu ingin membangun karir di bidang ini, mulailah dengan memahami pekerjaan yang ingin kamu tuju, memperkuat fondasi teknis, dan melatih kemampuan melalui proyek nyata.

Buat kamu yang ingin belajar secara lebih terstruktur, kamu bisa mengeksplorasi program Job Connector Data Science & Machine Learning Purwadhika dan mempelajari kurikulum, metode pembelajaran, serta real case project yang tersedia.

Karena di era AI, tantangannya bukan cuma siapa yang bisa mengolah data paling cepat, tetapi siapa yang bisa memahami hasilnya, menilai kualitasnya, dan menggunakannya untuk menjawab masalah yang tepat.

FAQ

Apakah harus jago matematika untuk belajar Data Science?

Kamu nggak harus langsung menguasai matematika tingkat lanjut untuk mulai belajar. Namun, fondasi statistik, logika, dan pemahaman metode analisis tetap penting. Materi yang perlu dikuasai akan bergantung pada jalur karir yang ingin kamu pilih.

Apa perbedaan Data Scientist dan Data Engineer?

Data Scientist berfokus pada analisis, statistik, dan pemodelan untuk menjawab masalah yang lebih kompleks. Data Engineer berfokus pada pengembangan infrastruktur dan pipeline agar data bisa dikumpulkan, disimpan, serta digunakan dengan andal.

Apakah AI akan menggantikan pekerjaan Data Analyst?

AI bisa membantu mengotomatisasi sebagian tugas, seperti menulis query, membuat ringkasan, dan menghasilkan visualisasi. Namun, pekerjaan Data Analyst juga membutuhkan pemahaman konteks bisnis, validasi data, dan kemampuan menjelaskan insight. Dampak AI akan bergantung pada tugas dan cara perusahaan menggunakannya.

Apakah pemula perlu belajar SQL jika sudah ada AI?

Ya. Memahami SQL membantu kamu mengetahui bagaimana data diambil dan diolah, sekaligus memeriksa apakah query yang dihasilkan AI sudah sesuai dengan kebutuhan. Kamu bisa menggunakan AI sebagai alat bantu belajar, tetapi tetap perlu memahami logikanya.

Bagaimana cara mulai belajar Data Science tanpa pengalaman kerja di bidang data?

Mulailah dengan spreadsheet, SQL dasar, statistik sederhana, dan latihan membaca dataset. Setelah memahami fondasinya, buat proyek yang menjawab pertanyaan bisnis tertentu. Dokumentasikan proses, temuan, dan alasan di balik analisismu sebagai bahan portofolio.