Digitalisasi membuat profesi terkait data kini menjadi incaran perusahaan, tak terkecuali profesi data analyst. Bahkan, World Economic Forum (WEF) telah merilis daftar pekerjaan yang paling banyak dibutuhkan nanti di tahun 2025, dalam daftar tersebut disebutkan bahwa data analyst menduduki peringkat sebagai pekerjaan yang paling banyak dibutuhkan di masa depan. Singkatnya job desk data analyst yang paling utama ialah melakukan analisis dan riset data dengan menggunakan berbagai tools bantuan untuk membantu perusahaan mengambil keputusan.
Tak bisa dipungkiri, kini perusahaan di berbagai sektor bisnis memiliki ratusan bahkan hingga puluhan ribu data yang diterima setiap harinya, tentunya data-data tersebut akan menjadi sia-sia jika tidak dianalisis dengan sebaik mungkin untuk jadi insight atau keputusan bisnis. Contohnya, di perusahaan MIGAS seperti Pertamina, mereka membutuhkan sosok ahli di bidang data seperti data engineer, data scientist, dan data analyst untuk membantu mengolah data
Mengingat bahwa profesi data analyst saat ini sudah jadi pilihan karier yang sangat populer, kamu bisa mulai pertimbangkan untuk mulai berkarier di jadi profesi keren yang melibatkan data dan teknologi. Akan tetapi, sebelum kamu memantapkan diri untuk meniti karier sebagai seorang data analyst, kamu perlu mengetahui semua fakta dari profesi ini terlebih dahulu. Dan salah satunya adalah job desk yang wajib kamu lakukan begitu kamu menggeluti profesi ini, termasuk tugas dan tanggung jawabannya. Penasaran? Simak artikel ini sampai akhir!
Sekilas Tentang Profesi Data Analyst
Secara garis besar, seorang data analyst bertugas untuk:
- Menarik dan mengumpulkan data
- Mengorganisir data
- Menggunakan data untuk mendapatkan kesimpulan yang bermakna
Tak hanya itu, pekerjaan seorang data analyst juga bergantung pada tipe data yang digarap, misalnya:
- Data penjualan harian, mingguan, bulanan, dan tahunan
- Data like, comment, dan share di media sosial
- Data stok atau persediaan barang
Di era saat ini, perusahaan di nyaris segala jenis industri bisa merasakan keuntungan dari pekerjaan seorang data analyst, baik itu perusahaan penyedia layanan kesehatan, toko ritel, hingga waralaba makanan cepat saji. Insight yang dibawa oleh data analyst bagi perusahaan bisa memberi manfaat bagi manajemen, yang ingin mengetahui lebih banyak tentang kebutuhan konsumen mereka. Terlepas dari industri yang digeluti, data analyst bisa jadi menggunakan waktu mereka dalam mengembangkan sistem untuk mengumpulkan data dan mengorganisir segala temukan ke dalam laporan. Dengan begitu, insight tersebut dapat ditarik maknanya untuk membantu meningkatkan perusahaan.
Nah, sekarang setelah kamu sudah mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang pekerjaan seorang data analyst secara umum, yuk kita bahas soal job desk data analyst yang lebih spesifik.
BACA JUGA: 10 Pekerjaan Gaji Besar di Bidang IT, Ada Dream Job-mu?
Job Desk Data Analyst Sehari-Hari
Kalau begitu, apa saja ya yang dikerjakan seorang data analyst sehari-harinya? Jawaban atas pertanyaan tersebut akan bervariasi, bergantung pada jenis perusahaan dan sejauh apa praktik pengambilan keputusan berbasis data diterapkan. Akan tetapi, secara umum tugas-tugas yang dimiliki oleh seorang data analyst untuk pekerjaan hariannya adalah sebagai berikut:
Mengumpulkan Data
Job desk paling pertama yang harus dilakukan oleh data analyst adalah mengumpulkan data yang dibutuhkan. Umumnya, seorang data analyst akan mengumpulkan sendiri data yang mereka butuhkan dengan menggunakan berbagai cara seperti:
- Survei
- Interview
- Mengambil data di dataset
- Observasi
Selain itu, data analyst juga biasanya mengumpulkan data dengan cara melacak karakteristik pengunjung di website perusahaan, atau membeli dataset dari spesialis data collection.
Membersihkan Data
Data-data yang yang sudah diperoleh dan dikumpulkan oleh data analyst pada mulanya biasanya merupakan data mentah alias raw data. Di dalam data mentah, kemungkinan ada duplikasi atau data ganda (dobel), eror, ataupun outlier. Oleh karena itu, data analyst perlu “membersihkan” data terlebih dahulu untuk memastikan kualitas datanya agar interpretasinya nanti tidak keliru dan tidak melenceng. Untuk membersihkan data, seorang data analyst bisa menggunakan spreadsheet maupun bahasa pemrograman. Umumnya berikut tahapan pembersihan data:
- Import data dari database
- Menggabungkan berbagai kumpulan data
- Melengkapi data-data yang hilang
- Standarisasi data
- Menghilangkan data yang duplikat
- Verifikasi dan pengayaan data
- Mengekspor data
BACA JUGA: 6 Alasan Kamu Harus Ikut Kursus Data Science Online
Membuat Model Data
Tugas yang satu ini mencakup proses pembuatan dan desain struktur dari sebuah database. Di sini, data analyst bisa memilih apa jenis data yang akan dikumpulkan dan disimpan, menentukan bagaimana kategori data yang berbeda-beda saling berkaitan satu sama lain, dan menggarap proses penampilan data. Ada beberapa teknik untuk membuat model data, diantaranya:
- Hierarchical = Data disimpan dalam struktur seperti pohon dengan catatan induk dan anak yang terdiri dari kumpulan bidang data
- Entity = Model ini merupakan sekumpulan konsep yang menjelaskan struktur data, terlepas dari bentuknya yang disimpan
- Object-oriented = Model ini menggabungkan aspek pemrograman berorientasi objek dan model data relasional
- Relational = Dalam model ini, data disimpan dalam tabel dan kolom dan hubungan antar elemen data di dalamnya diidentifikasi
- Network = Model database yang diyakini sebagai cara fleksibel mewakili objek dan hubungan mereka
Menginterpretasikan Data
Job desk data analyst selanjutnya adalah menginterpretasikan data yaitu proses meninjau data sampai akhirnya dapat kesimpulan yang relevan dengan menggunakan berbagai metode analisis. Di dunia bisnis, interpretasi data adalah proses menganalisis dan merevisi data untuk akhirnya dapat insight dan mengenali pola dan perilaku yang muncul. Dalam menginterpretasikan data, data analyst akan mencari pola atau tren di dalam data. Tujuannya adalah untuk membantu menemukan jawaban atas pertanyaan yang dimiliki data analyst.
Menyajikan Data
Seorang data analyst juga memiliki tanggung jawab untuk mengomunikasikan hasil dari temuan yang diperoleh dari data yang telah dikelola. Untuk menyajikan data tersebut, data analyst menggunakan visualisasi seperti tabel dan grafis, menulis laporan, dan mempresentasikan informasi yang diperoleh kepada pihak-pihak yang berkepentingan.
Membuat Laporan
Laporan yang perlu dibuat seorang data analyst tak hanya laporan untuk internal tim, divisi, maupun perusahaan, tapi juga laporan yang disajikan kepada klien. Laporan inilah media untuk menyampaikan temuan yang diperoleh data analyst mengenai tren baru yang sudah ada di depan mata maupun aspek-aspek yang perlu ditingkatkan. Dalam membuat laporan, data analyst yang sukses sudah tahu bagaimana caranya membuat sebuah “cerita” dengan data.
Maksudnya tentu bukan mengarang cerita dengan data, tapi bagaimana data analyst bisa menyampaikan “cerita” yang terkandung di dalam data dengan cara yang mudah dipahami oleh pihak-pihak yang berkepentingan, termasuk pada decision maker yang seringkali bukanlah seorang analis.
Mengidentifikasi dan Menemukan Pola
Agar seorang data analyst bisa menyajikan laporan yang bermakna, ia pertama-tama harus bisa melihat pola penting dari data yang ia kerjakan. Pada tingkatan paling dasar, data digunakan untuk menemukan tren dan insight yang bisa digunakan untuk menyusun rekomendasi bagi perusahaan maupun klien. Tak hanya itu saja, laporan juga perlu disusun dalam jangka waktu tertentu secara rutin. Misalnya mingguan, bulanan, atau kuartalan. Tujuannya adalah untuk membantu data analyst dalam menangkap adanya pola tertentu yang signifikan.
Berkolaborasi dengan Tim Lain
Profesi data analyst bukanlah profesi yang individualis atau penyendiri. Justru beragam peran dan tanggung jawab seorang data analyst membuatnya harus bisa berkolaborasi juga, bahkan dengan orang-orang di luar tim data. Misalnya dengan salespeople, marketer, maupun manajemen. Di samping itu, data analyst juga berkolaborasi dengan orang-orang data seperti data architects, data engineer, dan data developer. Karena itulah seorang data analyst juga perlu memiliki kemampuan berkomunikasi yang baik. Apalagi, di dalam profesi apapun kemampuan bekerja dengan orang lain berkontribusi besar dalam kesuksesanmu di bidang kerja.
Mengumpulkan Data dan Membangun Infrastruktur
Dan tentu saja, tanggung jawab seorang data analyst juga mencakup aspek teknis, yaitu mengumpulkan data. Hal ini berarti data analyst sering bekerjasama dengan web developer untuk mengoptimalkan pengumpulan data. Proses pengumpulan data ini perlu dilakukan semulus dan seringkas mungkin. Dan karena itulah data analyst akan mengotomasi tugas-tugas tertentu agar proses pengumpulan data ini berjalan lebih singkat tanpa membuat data analyst harus melakukan prosedur atau rutinitas yang sama berulang kali setiap saat. Di sinilah berbagai tool dan software khusus berperan besar sebagai “senjata” utama data analyst.
BACA JUGA: Pilih Mana? Bootcamp Programmer vs Belajar Otodidak
Jenis-jenis Data Analytics
Setelah mengetahui job desk data analyst, kamu juga harus mengetahui empat jenis data analytics, yaitu:
Descriptive Analytics
Jenis pertama adalah descriptive analytics yang digunakan untuk menganalisis hal-hal yang terjadi di masa lalu, seperti:
- Pendapatan bulanan
- Penjualan triwulan
- Traffic website tahunan
Jenis temuan data seperti ini akan membantu perusahaan untuk membuat prediksi atau melihat tren.
Diagnostic Analytics
Jenis data selanjutnya adalah diagnostic analytics yaitu mempertimbangkan alasan akan sesuatu hal yang terjadi dengan mempertimbangkan kumpulan data deskriptif untuk mengidentifikasi dependensi dan pola. Jenis temuan data ini akan membantu perusahaan menentukan penyebab hasil positif atau negatif.
Predictive Analytics
Jenis data ini memungkinkan data analyst menemukan insight dengan cara mendeteksi kecenderungan dalam analisis diagnostik dan deskriptif. Jenis temuan data ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan proaktif seperti:
- Menjangkau pelanggan yang tidak repeat order
- Menjangkau calon customer baru
Dan masih banyak lagi.
Prescriptive Analytics
Jenis analytics ini akan mengidentifikasi tindakan bisnis yang harus diambil. Jenis analisis ini juga akan memberikan nilai signifikan dalam kemampuan untuk mengatasi masalah potensial. Dalam proses analisis ini, data analyst membutuhkan bantuan algoritma yang lebih kompleks dan bantuan teknologi canggih seperti machine learning.
Skills Data Analytics
Setelah mengetahui job desk dan jenis data analytics, kamu juga harus mengetahui skills yang dibutuhkan untuk bisa terjun berkarier jadi data analyst, diantaranya:
Menguasai Excel dan Google Sheets
Microsoft Excel dan Google Sheets merupakan tools wajib yang harus dikuasai oleh data analyst karena umumnya data yang harus diolah oleh data analyst akan banyak berupa angka, maka dari itu data analyst harus bisa mengolah secara sederhana menggunakan berbagai rumus yang ada di Microsoft Excel atau Google Sheets.
Bahasa Pemrograman Dasar
Walaupun tidak semua perusahaan mensyaratkan bahasa pemrograman menjadi skill data analyst, tapi alangkah baiknya kamu juga mempelajari bahasa pemrograman dasar seperti Python atau R yang biasa digunakan untuk menganalisis kumpulan data dalam jumlah yang besar.
Statistika
Sekumpulan data yang dikumpulan data analyst didominasi oleh angka, maka dari itu untuk bisa menginterpretasikannya data analyst harus memiliki kemampuan statistika agar informasi bisa dipahami dan relevan sesuai dengan kebutuhan.
Visualisasi Data
Visualisasi data jadi skill yang sangat penting untuk dikuasai oleh data analyst karena data yang sudah dianalisis harus bisa diterjemahkan menjadi informasi yang bisa dipahami oleh perusahaan atau client. Biasanya ada beberapa tools yang bisa membantu data analyst membuat visualisasi data seperti Tableau, SAS, atau Cognos.
SQL
SQL juga jadi skill penting yang harus dikuasai data analyst. SQL menjadi software yang umum digunakan data analyst karena proses analisisnya lebih cepat dibandingkan menggunakan Microsoft Excel atau tools sejenis. SQL juga bisa menampung data dalam jumlah dan kapasitas yang sangat besar.
Ingin Jadi Data Analyst Andal?
Setelah mengetahui job desk data analyst hingga skill yang dibutuhkan untuk bisa berkarier jadi data analyst, apakah kamu semakin bersemangat untuk mewujudkan keinginan untuk menjadi seorang data analyst andal? Tenang saja, karena ada Digital Skola yang siap jadi partner andal dalam mewujudkan impian kariermu.
Kelas Digital Skola didesain untuk pemula sehingga bisa diikuti oleh siapa saja tanpa latar belakang IT sekalipun. Kamu akan belajar skill dari basic hingga advanced dengan fasilitas lengkap mulai dari modul belajar komprehensif, pembuatan portofolio, penyaluran magang secara real experience ke perusahan mitra Digital Skola, hingga bantuan penyaluran kerja. Kamu juga akan mendapatkan pelatihan softskill, bantuan professional branding, hingga career mentoring secara eksklusif dan unlimited dengan HR Expert untuk mempersiapkan dirimu sebagai data talent yang siap kerja.
Berkat kurikulum berbasis industri yang fokus pada praktik, kamu bisa langsung terapkan ilmu yang kamu dapatkan sesuai kebutuhan industri. Kamu juga berkesempatan untuk menggarap portofoliomu sendiri yang pasti bisa jadi bekal penting saat kamu terjun ke dunia kerja nanti.Jadi, tunggu apa lagi? Wujudkan impianmu jadi data analyst bersama Digital Skola sekarang juga, yuk! Klik tombol di bawah untuk informasi lengkapnya!