apa itu data analyst

Apa itu Data Analyst? Yuk Lihat Tugas dan Skillnya!

Zaman sekarang, bisnis mana sih yang ga butuh data? Mulai dari bisnis kesehatan sampai bisnis kuliner, semuanya butuh informasi agar bisa terus bertahan di industrinya masing-masing. Itulah kenapa banyak bisnis yang membutuhkan data analyst.

Alasannya sederhana, karena profesi ini dapat membantu bisnis untuk membuat keputusan yang akurat, berbasis data, dan bisa dipertanggungjawabkan.

Dengan prospeknya yang begitu menjanjikan, tak heran jika profesi ini menjadi salah satu jalur karir yang menarik. Oleh karena itu, kita akan mengulas apa itu data analyst, tugas-tugasnya, hingga skill yang mereka miliki.

Tanpa perlu berlama-lama lagi, yuk disimak!

Apa itu Data Analyst?

Singkatnya, data analyst adalah profesi yang bertugas untuk menafsirkan data menjadi informasi yang berguna.

Jadi, fungsinya bisa diibaratkan seperti GPS di kendaraan. Seperti yang kamu tahu, GPS berfungsi untuk menampilkan posisi kendaraan serta mengarahkannya ke tempat tujuan secara akurat.

ilustrasi gps di mobil

Begitu pula dengan data analyst. Mereka mesti menggali data yang relevan dengan kondisi bisnis saat ini, lalu mengolah datanya menjadi informasi penting. Sehingga, pihak manajemen tahu apakah bisnis mampu mencapai tujuannya atau tidak.

Tapi patut dicatat bahwa profesi ini bukan peramal. Mereka tak dapat memprediksi nasib bisnis di masa depan. 

Walau begitu, mereka bisa memastikan apakah bisnis sudah berada di jalur yang tepat atau belum berdasarkan data yang diperoleh.

Nah, berarti perannya itu penting dong? Pastinya! Lantas, gajinya berapa sih?

Gaji Data Analyst di Indonesia

Berdasarkan riset Indeed, rata-rata gaji data analyst di Indonesia adalah sekitar Rp4,2 juta:

rata rata gaji data analyst di indonesia

Tapi angka ini tentunya bukan angka tetap. Jumlahnya bisa berbeda-beda di tiap wilayah dan perusahaan. Contohnya, rata-rata gaji profesi ini di Depok dan Tangerang bisa mencapai Rp5 juta hingga Rp7 juta.

Selain itu, nominal gaji yang didapat tentu akan dipengaruhi oleh pengalaman juga. Dengan kata lain, gaji seorang data analyst di entry level pastinya akan berbeda dengan data analyst di tingkat senior.

Dengan perkiraan gaji di atas, kira-kira apa aja sih tugas data analyst? Yuk kita lihat di bagian selanjutnya.

Apa Saja Tugas Data Analyst?

Secara umum, berikut adalah beberapa tugas yang dihandle oleh data analyst:

1. Mengumpulkan data

Pertama-tama data analyst perlu mengumpulkan data terlebih dulu. Baik dari sumber primer (seperti konsumen) atau sumber sekunder (seperti hasil observasi).

Data yang dikumpulkan kemudian bisa disimpan di aplikasi pengolah data, contohnya seperti Excel. 

Langkah ini sangat penting, karena kamu harus memastikan bahwa data yang kamu gali benar-benar sesuai dengan kebutuhan penelitian. Selain itu, pastikan sumber datanya juga valid.

2. Menafsirkan data

Data yang kamu kumpulkan tentu saja tidak akan dibiarkan begitu saja, bukan?

Oleh karena itu, datanya mesti ditafsirkan dengan alat analisis. Sehingga, pola-pola tertentu dapat diidentifikasi. Nah, pola yang ditemukan data analyst dapat menjadi dasar informasi untuk bisnis.

Contoh sederhananya begini, misalkan kamu sedang mengolah data penjualan dari bulan Januari hingga Maret. Berdasarkan hasil analisis data, kamu dapat menafsirkan bahwa tingkat penjualan tertinggi di tiga bulan pertama ada di akhir Februari dan awal Maret.

3. Membuat laporan

Setelah mendapat informasi yang diinginkan, data analyst perlu memastikan bahwa informasi tersebut bisa dipahami semua pihak penting di bisnis.

Itulah mengapa data analyst perlu membuat laporan temuan yang bisa dipahami dengan mudah. Baik di tingkat manajer, hingga di level entry yang bertugas mengeksekusi kegiatan bisnis.

Beberapa contoh aplikasi yang kerap digunakan data analyst untuk melakukan visualisasi data adalah Tableau dan Power BI.

4. Berkolaborasi dengan divisi lain

Data analyst tidak hanya berhubungan dengan pihak manajemen saja lho. Mereka juga perlu berkolaborasi dengan berbagai divisi untuk menggali data yang lebih akurat.

Contohnya, misalkan data analyst ingin menggali data terkait pengaruh kampanye marketing terhadap hasil penjualan. Tentu saja mereka harus berkolaborasi dengan divisi pemasaran.

Atau, contoh yang paling sering ditemukan adalah kolaborasi data analyst dengan manajer atau pemilik bisnis saat proses pengambilan keputusan.

Dengan melakukan kolaborasi, data analyst tidak hanya mampu menggali data yang akurat, tapi juga membantu bisnis dalam membuat keputusan berbasis data (*data-driven*) 

5. Mengelola sistem database

Seluruh data yang didapat akan disimpan di dalam database, dan data analyst bertugas untuk menjaga sistemnya agar tidak terjadi kerusakan.

Peran ini tidak bisa diabaikan, karena seluruh data penting yang ada dalam bisnis bisa hilang tanpa bekas bila database tidak dijaga dengan baik. Apalagi jika bisnisnya mengandalkan platform online.

Cara data analyst mengelola sistem database pun bermacam-macam. Salah satunya adalah dengan memperbaiki masalah terkait coding di dalam database-nya.

Data Analyst vs Data Scientist

Nah, kurang lebih itulah kelima tugas data analyst. Tapi, sebetulnya apa sih yang membedakan tugas data analyst dengan data scientist?

ilustrasi menganalisa data di laptop

Walau sekilas keduanya terdengar sama, tapi dua profesi ini punya tanggung jawab yang berbeda.

Perbedaannya terletak di fokus pekerjaannya. Bila data analyst fokus pada menggali dan menafsirkan data, data scientist lebih fokus pada memanfaatkan informasi yang ada untuk mengidentifikasi peluang dan tren, atau bahkan memprediksi langkah bisnis ke depannya.

Baca juga: Tipe Data Pemrograman yang Wajib Diketahui Programmer

5+ Skill yang Dibutuhkan untuk Menjadi Data Analyst

Berikut adalah beberapa skill yang perlu dipelajari jika kamu ingin menjadi seorang data analyst:

1. Bahasa programming statistik 

Mengapa skill ini penting? Karena bahasa programming statistik dapat membantumu melakukan analisa data dan melakukan prediksi dengan kelompok data yang luas.

Beberapa contoh bahasa programming statistik yang paling sering digunakan adalah Python atau R. Selain karena fungsinya yang bervariasi, cara belajarnya pun tidak begitu sulit.

Sebagai permulaan, Anda bisa mencari artikel, video, atau kursus yang menyediakan materi tentang bahasa pemrograman dasar.

Baca juga: Belajar Bahasa Pemrograman Dasar Untuk Pemula

2. Spreadsheet

Kamu pastinya sudah tahu bahwa software spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Google Spreadsheet dapat membantumu mengumpulkan data dan mengolahnya.

Contohnya, jika kamu sedang menganalisis data penjualan. Kamu bisa mengumpulkan datanya di Excel, lalu mengolahnya dengan menggunakan berbagai rumus yang ada di Excel.

Oleh karena itu, kamu juga wajib mempelajari tentang cara menggunakan spreadsheet. Karena spreadsheet merupakan alat pengolah data yang paling dasar.

Baca juga: Apa itu Pengolahan Data? Berikut Pengertian serta Manfaatnya!

3. Structured Query Language (SQL)

Skill ini dapat membantu data analyst dalam membangun struktur data. Selain itu, kamu juga dapat menyimpan dan mengelola data dengan memanfaatkan SQL.

Tapi.. Sebetulnya SQL itu apa sih? Sederhananya, SQL adalah salah satu bahasa pemrograman yang umumnya digunakan untuk mengakses, mengubah, dan mengambil data dari database.

Jadi, jika kamu ingin menjadi seorang data analyst yang andal, tentu saja kamu harus menguasai SQL.

4. Visualisasi data

Informasi yang didapat tentu tidak akan ada artinya jika sulit dipahami, kan? Itulah mengapa kamu harus belajar cara menggambarkan data. 

Skill ini akan sangat berguna ketika kamu membuat laporan. Khususnya saat kamu menyampaikan informasi yang kamu dapat ke manajer atau stakeholder.

Dengan mempelajari visualisasi data, kamu bisa membantu para pemangku keputusan untuk membuat kebijakan yang tepat berdasarkan informasi yang kamu peroleh.

5. Machine learning

Saat ini, Artificial Intelligence (AI) merupakan salah satu topik penting di ilmu data. Sehingga, kamu perlu mempelajarinya juga agar tetap update dengan metodologi pengelolaan data masa kini.

Nah, salah satu cabang dari AI yang saat ini kerap diperbincangkan adalah machine learning. Tak heran, karena teknologi yang satu ini sudah sering digunakan untuk berbagai macam fitur. Mulai dari chatbot hingga fitur voice recognition.

Walaupun tidak semua data analyst mengaplikasikan machine learning. Tapi setidaknya machine learning dapat mengajarkan metode pengolahan data yang baru dan efisien.

6. Ilmu bisnis

Pada dasarnya, ini bukan merupakan skill yang wajib dimiliki data analyst. Namun dengan memiliki wawasan yang luas tentang ilmu bisnis, data analyst dapat lebih mudah menggali data yang relevan terkait kebutuhan bisnis.

Pemahaman terkait ilmu bisnis bisa mempermudah komunikasi antara data analyst dengan pihak manajer saat membahas relevansi hasil analisis dengan tujuan bisnis. 

Kamu bisa mempelajari ilmu bisnis secara non-formal, begitu juga dengan ilmu dan skill sebagai data analyst. 

Walau begitu, tak jarang data analyst memiliki latar belakang pendidikan formal di bidang statistika, matematika, ilmu komputer, atau manajemen

Akan tetapi, jangan berkecil hati jika kamu bukan berasal dari jurusan tersebut. Karena kamu masih bisa mempelajari ilmu data secara otodidak, kok! Jika kamu selalu tekun belajar dan mempraktikkan skill, jalanmu untuk menjadi data analyst masih terbuka lebar.

Baca juga: Apa Itu Data Mining? Berikut Pengertian Serta Contoh Praktiknya!

Cara Menjadi Data Analyst: Harus Mulai dari Mana?

Oke, sekarang kamu sudah tahu berbagai skill yang dibutuhkan untuk menjadi seorang data analyst. Tapi kamu harus mulai dari mana?

Nah, jika kamu ingin menjadi seorang data analyst yang pro, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Kuasai Wawasan Dasar Terlebih Dulu

Pertama-tama, tentu saja kamu harus menguasai berbagai wawasan dasar terlebih dahulu. Contohnya, wawasan teknis seperti bahasa pemrograman, statistik, hingga visualisasi data.

Langkah yang satu ini tidak hanya berlaku di profesi data analyst saja. Karena, jalan karir apapun yang kamu pilih, pasti kamu harus menguasai ilmu dasarnya terlebih dulu.

Triknya, kamu tidak perlu menguasai semua teorinya secara sempurna. Karena, ilmu yang sebenarnya akan kamu dapatkan ketika melakukan praktik. Itulah mengapa langkah yang harus kamu lakukan selanjutnya adalah mengerjakan proyek.

2. Mulailah Mencoba Mengerjakan Proyek

Mungkin kamu berpikir, dari mana kamu bisa mendapat proyek? Apalagi saat ini kamu masih dalam fase belajar.

Tenang, karena ada banyak proyek analisis data yang bisa kamu temukan di internet. Berikut adalah beberapa contoh proyek yang biasa dikerjakan oleh data analyst pemula:

  • Data Scraping: Proyek ini sangat simpel. Kamu hanya perlu mengambil data dari internet, lalu mengubahnya menjadi format yang bisa digunakan. Contoh alat yang bisa kamu gunakan adalah Parsehub atau Octoparse.
  • Exploratory Data Analysis: Proyek ini bertujuan untuk menganalisis pola yang ada di dalam suatu dataset. Biasanya proyek ini dijalankan dengan menggunakan algoritma berbasis Python atau R. 
  • Data Visualization: Ingat, tugas data analyst bukan hanya menganalisis data, tapi juga mempresentasikan hasil analisis datanya. Jadi, kamu bisa coba mengerjakan proyek visualisasi data dengan menggunakan alat seperti Canva Graph Maker atau Tableau Public.

Setelah mengerjakan proyek-proyek tersebut, apa yang perlu kamu lakukan? Tentunya membangun portfolio!

3. Bangun Portfolio

Portfolio bisa diibaratkan seperti “mahar” yang dapat membuatmu terlihat prospektif di mata perusahaan.

Jadi, pastikan kamu menyimpan berbagai proyek yang sudah kamu kerjakan di portfolio. Pastikan proyek-proyek yang kamu masukkan benar-benar mewakili skill yang kamu miliki.

contoh portfolio data analyst di medium

Contohnya, jika kamu ingin menyorot skill terkait analisis data, kamu bisa menampilkan proyek exploratory data analysis yang pernah kamu kerjakan.

Atau, jika kamu ingin menunjukkan bahwa kamu punya skill data reporting yang bagus, kamu bisa menampilkan proyek-proyek terkait visualisasi data.

4. Cari Lowongan Pekerjaan Data Analyst di Level Dasar

Ketika kamu sudah menguasai skill data analyst dan membuat portfolio yang menarik, wajar saja jika kamu punya kepercayaan diri yang tinggi untuk langsung terjun ke dunia kerja.

Tapi, jika kamu benar-benar belum punya pengalaman kerja sebagai data analyst, ada baiknya kamu mencari lowongan di tingkat dasar (entry level) terlebih dulu.

lowongan data analyst entry level di linkedin

Alasannya simpel, karena peluang untuk bekerja di entry level akan lebih terbuka untuk kandidat yang belum berpengalaman. Selain itu, kamu juga perlu membangun pengalaman di tingkat dasar sebelum lanjut ke tingkat yang lebih tinggi.

Nah, untuk mengembangkan karir, bukan hanya pengalaman saja yang mesti kamu kumpulkan, tapi juga skill-skill baru yang relevan dengan pekerjaanmu.

Baca juga: 25+ Pertanyaan Interview Kerja dan Cara Menjawabnya

5. Kembangkan Skillmu untuk Meningkatkan Karir

Ada banyak cara yang bisa kamu lakukan untuk mengembangkan skill. Mulai dari membaca artikel, menonton video YouTube, hingga mengikuti kursus online.

Hal ini penting, karena setelah kamu terjun ke dunia kerja, pasti kamu akan tahu skill apa saja yang perlu kamu kembangkan. 

Contohnya, jika kamu sudah jago dalam hal analisis data, tapi masih lemah dalam mempresentasikan datanya, kamu bisa saja mengikuti kursus Tableau, Google Data Studio, dan sejenisnya.

Mengapa harus kursus? Karena dari berbagai opsi yang tersedia, kursus online adalah pilihan terbaik untuk meningkatkan karirmu. Selain mendapat wawasan baru, kamu juga bisa mengerjakan proyek langsung dan mendapat sertifikat keahlian.

Sudah Siap Menjadi Data Analyst?

Nah, sekarang kamu sudah tau apa saja yang perlu dipersiapkan untuk menjadi seorang data analyst. Mulai dari mempelajari tugas-tugasnya, hingga mendalami skill yang dibutuhkan.

Apakah kamu ingin belajar lebih dalam tentang ilmu data? Tenang, karena kamu bisa mengikuti kelas data science untuk pemula di Bitlabs!

Di kelas ini, kamu akan memahami berbagai konsep dasar di bidang data science dengan cara yang mudah dipahami.

Contohnya, kamu akan belajar cara menggunakan R, yaitu salah satu bahasa pemrograman statistik. Sehingga, kamu bisa menjadi lebih siap untuk berkarir di dunia data.

Tertarik? Yuk klik banner di bawah untuk belajar lebih dalam tentang data science!

banner kursus online belajar data science di bitlabs

Comments

Leave a Reply

Your email address will not be published.

Loading…

0

Ini 5+ Alasan Kenapa Kamu Perlu Punya Domain Indonesia Sekarang

Apa itu Executive Summary? Berikut Pengertian, Contoh, dan Cara Membuatnya!