Data menjadi aset berharga bagi setiap organisasi. Data Analyst berperan penting dalam mengubah data mentah menjadi wawasan yang berguna, membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dan strategis.
Baik Anda yang baru memulai karir di bidang data atau yang ingin memperdalam pemahaman Anda, artikel ini akan membahas pengertian, tugas, dan skill yang dibutuhkan untuk menjadi Data Analyst yang sukses. Ingin tahu lebih lanjut tentang profesi yang menjanjikan ini? Simak artikel ini sekarang juga!
Pengertian Data Analyst
Di era digital yang serba cepat ini, data menjadi komoditas berharga. Di balik gempuran informasi dan data yang berlimpah, muncullah profesi yang krusial dalam mengolah dan mengurai informasi tersebut, yaitu Data Analyst.
Data Analyst adalah ahli yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data. Mereka bagaikan detektif data yang mampu menemukan pola dan makna tersembunyi di balik tumpukan informasi, membantu organisasi organisasi mengambil keputusan yang lebih tepat dan strategis.
Tugas dan Tanggung Jawab Data Analyst
Berbeda dengan Data Scientist, Data Analyst fokus pada analisis data yang terstruktur dan hasilnya digunakan untuk memecahkan masalah bisnis yang konkret. Berikut adalah beberapa tugas dan tanggung jawab utama seorang Data Analyst:
- Mengekstrak data dari berbagai sumber, seperti database, situs web, media sosial, dan sensor.
- Memproses dan membersihkan data dari kesalahan dan inkonsistensi, memastikan data yang digunakan akurat dan dapat diandalkan.
- Menganalisis data menggunakan berbagai teknik statistik, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan untuk menemukan pola dan tren.
- Memvisualisasikan data dengan grafik, tabel, dan bagan yang mudah dipahami oleh berbagai pemangku kepentingan.
- Menyampaikan hasil analisis dalam bentuk laporan, presentasi, dan rekomendasi kepada tim terkait.
- Membangun dan memelihara database untuk menyimpan dan mengelola data secara terpusat.
- Mengembangkan model prediksi untuk memprediksi tren dan pola data di masa depan.
- Mengawasi dan memantau kinerja data untuk memastikan data tetap akurat dan relevan.
- Berkolaborasi dengan tim lain, seperti tim IT, tim marketing, SEO dan tim penjualan, untuk mengintegrasikan data ke dalam proses bisnis.
Skill yang Dibutuhkan Data Analyst
Untuk menjadi Data Analyst yang handal, diperlukan berbagai keahlian, baik hard skill maupun soft skill. Berikut adalah beberapa keahlian yang penting untuk dimiliki:
Hard Skill
Kemampuan Memanipulasi Data
- Microsoft Excel: Software ini wajib dikuasai untuk mengolah data numerik secara sederhana.
- Bahasa Pemrograman: R dan Python adalah bahasa pemrograman yang umum digunakan untuk menganalisis data dalam jumlah besar.
- SQL: Diperlukan untuk mengelola dan mengakses data dalam database.
Visualisasi Data
- Kemampuan untuk menerjemahkan data menjadi informasi yang mudah dipahami melalui visualisasi seperti grafik, tabel, dan bagan.
- Penguasaan tools visualisasi data seperti SAS, Tableau, atau Cognos.
Machine Learning
- Pemahaman tentang machine learning dan kecerdasan buatan untuk menganalisis data dan memprediksi tren.
Statistika
- Kemampuan statistik untuk menginterpretasikan data dan menarik kesimpulan yang akurat.
Data Warehousing
- Kemampuan untuk mengelola dan menyimpan data dengan aman dan efektif.
Kemampuan Riset dan Analisis
- Keterampilan riset untuk menemukan solusi dari permasalahan berdasarkan data.
Membuat Laporan
- Kemampuan komunikasi yang baik untuk menyajikan hasil analisis data dalam bentuk laporan yang jelas dan mudah dimengerti.
Soft Skill
Kemampuan Komunikasi yang Baik
- Data Analyst harus mampu berkomunikasi dengan jelas dan efektif, baik secara lisan maupun tertulis, kepada berbagai pihak, seperti tim internal, klien, dan pemangku kepentingan lainnya.
- Kemampuan ini termasuk negosiasi antar tim, presentasi, dan public speaking untuk menyampaikan hasil analisis data dan rekomendasi dengan meyakinkan.
Berpikir Kritis dan Kreatif
- Anda akan selalu dihadapkan pada berbagai masalah dan tantangan dalam menganalisis data. Oleh karena itu, Anda harus memiliki kemampuan berpikir kritis untuk menganalisis data secara mendalam, mengidentifikasi pola dan tren, serta menemukan solusi yang kreatif dan inovatif.
Manajemen Proyek
- Peran ini sering terlibat dalam proyek analisis data yang kompleks. Kemampuan manajemen proyek sangat penting untuk merencanakan, mengatur, dan mengendalikan proyek agar berjalan sesuai dengan waktu, anggaran, dan tujuan yang ditetapkan.
Attention to Detail
- Anda harus dapat bekerja dengan data yang sangat besar dan kompleks. Oleh karena itu, mereka harus memiliki kemampuan untuk fokus dan teliti dalam menganalisis data, mencari kesalahan, dan memastikan keakuratan data.
Berpikir Logis dan Terstruktur
- Tidak hanya itu, Anda harus mampu berpikir logis dan terstruktur dalam menganalisis data, membuat kesimpulan, dan menyusun rekomendasi. Mereka harus menggunakan berbagai metode analisis data secara sistematis dan terstruktur untuk menghasilkan hasil yang akurat dan dapat diandalkan.
Jenjang Karier Data Analyst
Rata-rata gaji Data Analyst di Indonesia tergolong tinggi. Untuk tahun pertama, di wilayah Jabodetabek Anda bisa mendapatkan gaji sekitar Rp5.335.000,00. Gaji ini dapat terus meningkat seiring dengan pengalaman dan keahlian yang dimiliki. Setelah 3 tahun bekerja, Anda bisa mendapatkan gaji lebih dari Rp10.000.000,00.
Jenjang karir Data Analyst pun terbilang jelas dan terbuka lebar. Junior Data Analyst dapat meningkatkan jenjang karirnya menjadi Data Researcher atau Data Engineer. Bagi Anda yang ingin berkembang secara vertikal, jenjang karir yang bisa ditempuh adalah Senior Data Analyst, kemudian Data Scientist, dan puncak karir adalah Data/IT Infrastructure Manager.
Jika Anda tertarik dengan dunia data, memiliki bakat analitis, dan ingin berkontribusi dalam membantu organisasi mengambil keputusan yang lebih cerdas, karir sebagai Data Analyst bisa menjadi pilihan yang tepat.
Dengan tekad, kerja keras, dan pengembangan diri yang berkelanjutan, Anda dapat menjadi Data Analyst yang handal. Ingatlah untuk mengasah hard skill maupun soft skill, serta mengikuti perkembangan teknologi dan tren terbaru di dunia data.
