Profesi data analyst (Photo by Campaign Creators on Unsplash)

Saat ini, profesi yang berkaitan dengan pengelolaan data menjadi profesi yang populer dan banyak diminati, terutama oleh fresh graduate. Menurut Harvard Business Review, profesi yang berkaitan dengan data dianggap menjadi profesi yang paling “seksi” di abad ini. Dengan berkembangnya kebutuhan data secara terus menerus di satu perusahaan, setiap tahunnya data talent semakin banyak dibutuhkan di dunia industri digital. Tidak heran, kalau profesi data analyst punya prospek yang menjanjikan di masa depan.

Lalu apa saja profesi terkait pengelolaan data yang ramai digandrungi saat ini? Diantaranya ada:

Data Analyst = Bertanggung jawab menerjemahkan data menjadi laporan
Data Engineer = Bertanggung jawab membangun infrastruktur untuk kebutuhan analisis dan operasional
Data Scientist = Bertanggung jawab mengekstrak data untuk pengembangan bisnis dan operasional
Business Intelligence = Bertanggung jawab menerjemahkan data menjadi bentuk tampilan visual
Machine Learning Engineer = Bertanggung jawab membuat sistem untuk melakukan prediksi

Meskipun banyak yang menganggap kelima profesi ini serupa, pada kenyataannya kelima profesi ini memiliki scope pekerjaan yang berbeda. Di artikel ini, kita akan mengupas tuntas profesi data analyst secara detail. Bagi kamu yang tertarik berkarier menjadi data analyst, wajib membaca artikel ini sampai selesai. Selamat membaca!

Mengenal Profesi Data Analyst

Data analyst adalah profesi yang bertanggung jawab untuk meneliti dan menganalisis data dalam jumlah banyak menggunakan tools tertentu. Profesi data analyst berperan membantu perusahaan untuk membuat keputusan yang tepat berdasarkan data yang akurat. Umumnya, sebagai data analyst juga kamu akan bertanggung jawab untuk mengelola data mentah menjadi laporan yang mudah dipahami oleh stakeholder.

Profesi data analyst kini jadi salah satu profesi di bidang data yang banyak dicari oleh berbagai industri termasuk teknologi, keuangan, kesehatan, e-commerce, dan banyak lagi. Seiring dengan peningkatan volume dan kompleksitas data yang dihasilkan perusahaan, maka permintaan akan data analyst juga terus meningkat. Sebelum masuk ke penjelasan lebih lengkap, kamu bisa lihat gambaran singkat profesi data analyst dari infografis berikut ini:

**Infografis profesi Data Analyst (Sumber: Digital Skola)**

Tanggung Jawab Profesi Data Analyst

Sekarang, kamu sudah tahu bahwa data analyst harus mampu mengubah data mentah menjadi informasi atau data yang bernilai. Data analyst bertanggung jawab untuk menganalisis, mengolah dan menerjemahkan data menjadi laporan yang mudah dipahami. Yuk, kita bahas tanggung jawab Data Analyst yang dikutip dari northeastern dan Indeed:

Mengumpulkan data dari berbagai sumber
Menyederhanakan metode pengumpulan data untuk menciptakan rutinitas yang otomatis dan mudah digunakan
Merancang dan memelihara sistem data dan database, termasuk memperbaiki coding errors dan masalah yang berkaitan dengan data
Mengumpulkan dan mengolah data mentah dari database dengan tujuan untuk menghasilkan informasi penting
Menafsirkan kumpulan data menggunakan tools statistik yang dapat bermanfaat untuk diagnostic dan predictive analytics
Membuat laporan berisi trend dan prediksi yang akan terjadi berdasarkan data yang relevan kepada jajaran petinggi .
Berkolaborasi dengan programmer, engineer, C–Level
Menyajikan dan memvisualisasikan laporan kepada stakeholder.

Jenis Analisis yang Dikerjakan Data Analyst

Seorang data analyst, umumnya akan mengerjakan 4 jenis analisis, yaitu:

Analisis Deskriptif

Metode analisis deskriptif ini digunakan untuk menggambarkan dan merangkum data yang ada. Tujuan utama dari analisis deskriptif adalah untuk memberikan pemahaman terkait tren, pola, karakteristik, dll.

Analisis Prediktif

Selanjutnya, analisis prediktif yaitu analisis data historis dan terkini untuk membuat prediksi di masa depan. Biasanya, data analyst akan menggunakan machine learning untuk menganalisis data dan memperkirakan tren tersembunyi.

Analisis Diagnostik

Selanjutnya, data analyst juga melakukan analisis diagnostik untuk mengetahui alasan munculnya suatu data. Contohnya, ketika pengunjung lebih sering berkunjung ke page tertentu, maka hal-hal di page tersebut lebih menarik daripada page lain.

Analisis Preskriptif

Analisis perspektif adalah analisis lanjutan dari analisis prediktif. Nantinya data analyst akan memberikan rekomendasi yang harus dilakukan divisi terkait.

Skill yang Dibutuhkan Profesi Data Analyst

Untuk mendukung menjadi seorang Data Analyst profesional, kamu harus menguasai technical skills dan non-technical skills alias soft skills yang dibutuhkan di dunia kerja. Skill apa saja yang harus kamu pelajari? Berikut diantaranya:

Technical Skills

Technical skills yang dibutuhkan profesi data analyst meliputi pengetahuan tentang:

Penggunaan bahasa pemrograman seperti Python, SQL, R.
Tools spreadsheet seperti Google Sheets atau Microsoft Excel untuk menganalisis statistika
Tools visualisasi data seperti Qlik atau Tableau
Data warehousing
Data mining, cleaning, dan munging
Machine learning
SQL dan NoSQL

Soft Skills

Soft skills yang dibutuhkan profesi data analyst meliputi pengetahuan tentang:

Komunikasi
Problem solving
Teamwork
Making decision

Kemampuan soft skills ini memungkinkan kamu dapat menyimpulkan data yang strategis lalu akan membantu stakeholder mengambil keputusan berbasis data.

Syarat Jadi Data Analyst

Menjadi seorang data analyst membutuhkan lebih dari sekadar menguasai hard skills dan soft skills. Berikut ada beberapa syarat penting lainnya untuk jadi data analyst:

Pendidikan

Fakta menariknya, saat ini ada banyak peluang kerja jadi data analyst untuk kamu yang tidak memiliki gelar sarjana di bidang terkait, yang penting kamu menguasai keterampilan analisis data yang relevan. Sebagai gantinya, kamu bisa mengikuti kursus tambahan atau sertifikasi yang berkaitan dengan analisis data, data science, dan lain sebagainya untuk meningkatkan kualifikasi diri.

Pengalaman Praktis

Memiliki pengalaman kerja atau pengalaman handle project di bidang analisis data akan jadi nilai plus karena dari pengalaman ini bisa membuktikan bahwa kamu memahami penerapan praktis dan keterampilan teknis analisis data. Jika belum memiliki pengalaman kerja, kamu bisa praktik menggunakan datasets yang tersedia di internet.

Portofolio

Di bidang data, biasanya tak cukup hanya bermodalkan CV saja, tapi kamu juga harus menunjukkan kemampuan dalam bentuk portofolio. Kamu bisa membuat berbagai project yang menunjukkan kemampuan analisis data dan publikasikan project tersebut di platform seperti Linkedln atau GitHub.

Pengetahuan Industri

Syarat jadi data analyst selanjutnya adalah memahami industri tempat kamu ingin bekerja. Hal ini akan membantu kamu memahami konteks data dan membuat analisis yang lebih relevan dan bermanfaat.

Jenjang Karier Profesi Data Analyst

**Jenjang Karier Data Analyst (Photo by** **David Yu** on **Pexels**)

Siapa yang tidak ingin punya jenjang karier yang bagus? Setiap karyawan menginginkan jaminan jenjang karier yang jelas. Jika kamu juga termasuk dalam golongan yang menginginkan karier dengan jenjang yang jelas, maka data analyst bisa menjadi profesi yang kamu andalkan. Berikut gambaran jenjang karier data analyst:

Jenjang Karier Profesi Data Analyst: Entry Level

Di entry level, seseorang yang pengalamannya masih sedikit, akan berada di bawah tanggung jawab senior data analyst. Biasanya, mereka akan dilibatkan dalam tugas-tugas yang akan membantu memahami dasar-dasar analisis data dan membangun fondasi keterampilan yang diperlukan untuk tugas-tugas yang lebih kompleks di masa depan. Berikut beberapa tugas yang umum dilakukan di entry level:

Mengumpulkan dan membersihkan data
Menganalisis data sederhana
Membuat laporan dan visualisasi data
Kolaborasi dengan tim

Jenjang Karier Profesi Data Analyst: Mid Level

Di mid-level, ketika sudah memiliki pengalaman yang cukup di entry level, kamu akan mampu menganalisis data dengan baik dan bertanggung jawab langsung ke senior data analyst, Kemampuan kamu mengolah data di tahap ini pun sudah jauh lebih berkembang, Berikut beberapa tugas yang umum dilakukan di mid level:

Analisis data yang lebih kompleks
Mengelola project analisis data
Mengarahkan anggota tim
Pengembangan solusi analitis
Kolaborasi antar tim dan departemen
Pemantauan dan evaluasi kinerja

Jenjang Karier Profesi Data Analyst: Senior Level

Di senior level, mereka yang sudah punya jam terbang tinggi, akan membawahi data analyst entry level dan mid level, tanggung jawabnya pun langsung berhadapan dengan pimpinan perusahaan dan menjadi jembatan antara manajemen perusahaan dengan tim data analyst di perusahaan. Berikut beberapa tugas umum yang dilakukan di senior level:

Strategi analisis data
Konsultasi dengan stakeholder
Memimpin project analisis data
Pengembangan tim
Inovasi analitis
Kolaborasi antar departemen
Memantau kualitas dan pengelolaan data
Membangun budaya data-driven

Tentunya semua ini bergantung pada kemampuan kamu, jika kamu layak untuk dipromosikan karena mempunyai potensi yang baik untuk perusahaan, maka jenjang karier kamu menjadi data analyst pun akan jelas.

Bocoran Gaji Profesi Data Analyst

Semakin tinggi jenjang kariernya, prospek gaji yang akan diperoleh juga semakin tinggi lho. Tidak heran, jika banyak orang, terutama fresh graduate yang tertarik berkarier di bidang ini. Mengutip dari Glassdoor, berikut bocoran gaji data analyst:

Entry level = 7-18jt/bulan
Middle level = 8-21jt/bulan
Senior level = 9-32jt/bulan

Peran Data Analyst di Industri

Setelah mengetahui kisaran gaji data analyst yang sangat menarik, kamu saat ini pasti penasaran kan apa peran data analyst di industri? Berikut beberapa contohnya:

Perbankan dan Keuangan

Data analyst di industri perbankan dan keuangan berperan dalam:

Analisis Risiko = Mengevaluasi risiko kredit dan investasi, memprediksi kemungkinan default, dan mengembangkan model risiko
Deteksi Penipuan = Mengidentifikasi pola transaksi yang mencurigakan dan mengembangkan algoritma untuk mendeteksi aktivitas penipuan

E-Commerce dan Ritel

Data analyst di industri e-commerce dan ritel berperan dalam:

Analisis Pelanggan = Mengumpulkan dan menganalisis data pelanggan untuk memahami perilaku pembelian, preferensi, dan segmentasi pasar
Manajemen Inventaris = Memanfaatkan data penjualan untuk mengoptimalkan persediaan, mengurangi kelebihan stok, dan meningkatkan efisiensi rantai pasok

Kesehatan

Data analyst di industri kesehatan berperan dalam:

Analisis Klinis = Menganalisis data pasien untuk meningkatkan perawatan kesehatan, menemukan tren penyakit, dan mengevaluasi efektivitas pengobatan
Manajemen Rumah Sakit = Menggunakan data untuk mengoptimalkan operasional rumah sakit, mengurangi waktu tunggu pasien, dan meningkatkan pelayanan

Pemerintahan dan Lembaga publik

Data analyst di industri kesehatan pemerintahan dan lembaga publik dalam:

Analisis Kebijakan = Mengevaluasi efektivitas kebijakan publik, mengidentifikasi tren sosial dan ekonomi, dan mendukung pengambilan keputusan
Manajemen Kota = Mengumpulkan dan menganalisis data kota untuk meningkatkan layanan publik, mengelola lalu lintas, dan merencanakan pembangunan kota

Telekomunikasi

Data analyst di industri kesehatan berperan dalam:

Analisis Jaringan = Mengumpulkan dan menganalisis data penggunaan jaringan untuk meningkatkan kualitas layanan, mengidentifikasi area yang memerlukan peningkatan, dan mengurangi gangguan jaringan
Analisis Pelanggan = Memahami perilaku pelanggan, mengurangi churn, dan meningkatkan kepuasan pelanggan melalui analisis data

Roadmap Menembus Profesi Data Analyst Jika kamu dari Non-IT

Bagaimana jika kita tidak punya background IT, apakah masih bisa menjadi seorang data analyst secara otodidak? Tentu bisa, asal kamu mau mengikuti roadmap di bawah ini:

Pelajari Fundamental Data Analyst

Mulailah dengan mengenali konsep dasar profesi ini. Tidak ada larangan untuk langsung belajar menggunakan tools statistika. Namun, ada baiknya jika kamu memiliki pemahaman yang kuat terlebih dahulu mengenai data analyst. Kita tahu, bahwa data analyst adalah keilmuan yang menggabungkan antara:

Matematika
Statistika
Programming

Sehingga, untuk menjadi data analyst, kamu perlu pelajari metode-metode matematis dan statistika untuk mengolah data, yang kemudian akan digabungkan dengan bahasa pemrograman tertentu.

Belajar dari YouTube dan Bootcamp

Cara yang bisa kamu lakukan untuk belajar secara otodidak adalah dengan mempelajari materi melalui source gratis seperti YouTube. Di YouYube Banyak terdapat channel-channel yang memberikan ilmu bermanfaat secara cuma-cuma. Semakin rutin belajar, maka kesempatan untuk memperluas wawasan mengenai profesi Data Analyst semakin tinggi. Sudut pandang terkait Data Analyst akan semakin luas, karena kamu mengetahuinya dari praktisi expert.

Namun, jika kamu merasa materi yang didapatkan dari YouTube tidak tersusun dengan rapi, ini wajar saja, karena pemateri tidak menyesuaikan dengan kebutuhan kamu, melainkan karena mereka ingin memberikan informasi cuma-cuma. Opsi untuk mengikuti bootcamp mungkin bisa jadi pilihan yang tepat.

Karena di bootcamp, kurikulum yang disiapkan akan disesuaikan dengan kebutuhan kamu yang serius ingin berkarier di bidang Data Analyst. Di mana pun sumber belajarnya, selagi kamu terus belajar, tidak pernah ada yang salah dengan itu.

Membuat Portofolio

Setelah menguasai materi, ada baiknya juga untuk mulai membuat portofolio Data Analyst. Bagi kamu yang hanya mengakses materi melalui sumber-sumber gratis, kamu tetap bisa membuat portofolio data analyst. Caranya, dengan menggunakan data-data yang dipublikasikan di internet, kamu bisa mengolah data tersebut hingga memvisualisasikannya dengan tools yang sudah kita singgung di atas.

Poin plus-nya, bagi kamu yang mengikuti bootcamp seperti di Digital Skola, kamu akan langsung diberikan real case study yang nantinya bisa digunakan sebagai portofolio. Jangan lupa untuk membagikan portofolio data analyst di media online, seperti di GitHub, LinkedIn, atau website pribadi. Apapun media yang dipilih, pastikan kamu bisa membungkus portofolio kamu dengan baik agar bisa tampil lebih standout.

Mengikuti Trend Teknologi

Tidak menutup kemungkinan kalau kedepannya tools–tools yang digunakan dalam proses pengolahan data akan semakin canggih atau tergantikan dengan tools baru. Hal ini bisa terjadi karena keberadaan data semakin banyak, sehingga mengharuskan data analyst memilih tools yang dapat membantu pekerjaannya jauh lebih efisien.

Kamu pun harus familiar dengan tools yang biasa digunakan untuk mengolah data, mulai untuk mencari tools yang umum digunakan oleh Data Analyst juga bisa menjadi start point yang bagus.

Rekomendasi Tempat Belajar Untuk Jadi Data Analyst

**Rekomendasi Tempat Belajar Data Analyst (Photo by** **Julia M Cameron** on **Pexels**)

Sebagai penutup artikel kali ini, bisa disimpulkan kalau Data Analyst adalah profesi yang menjanjikan karena punya jenjang karier yang jelas. Kamu yang sekarang sudah berprofesi sebagai data analyst pun tidak perlu resah kedepannya akan seperti apa, karena data akan terus tumbuh dan bertambah banyak, yang mengartikan bahwa di masa depan kebutuhan akan data analyst di perusahaan akan semakin tinggi.

Dan jika kamu adalah pemula dan ingin mengejar karier impian sebagai Data Analyst, pilihan untuk mengikuti program Bootcamp di Digital Skola bisa dipertimbangkan, karena kamu akan dilatih menjadi profesional meski bukan berlatar belakang IT. Penasaran dengan kurikulum yang disediakan oleh Digital Skola?

Kamu bisa klik langsung link di bawah ini ya!

Bootcamp Data Analyst

Data Analyst Profesi Menjanjikan Masa Depan

Share

Digital Skola