Intip Keseharian Data Analyst Hingga Prospek Kerjanya di 2022

Data Analyst menjadi salah satu pekerjaan yang lahir karena adanya perkembangan teknologi Big Data. Data yang sangat banyak ini dapat membantu memberikan gambaran yang lebih luas terhadap permasalahan yang sedang ingin dipecahkan sehingga insight yang bisa dihasilkan juga akan semakin beragam. Namun sayangnya data dalam jumlah besar ini tidak akan berarti apa-apa jika tidak bisa diolah dengan cara yang tepat oleh orang yang tepat. Salah satu posisi praktisi data yang dituntut bisa mengolah data ini adalah Data Analyst.

Tapi, apakah job desk Data Analyst hanyalah mengolah data? Tentu saja tidak. Tugas dan tanggung jawab Data Analyst di setiap perusahaan berbeda-beda. Hal ini dipengaruhi oleh bidang perusahaan tempat Data Analyst bekerja. Meskipun demikian, ada tugas dan tanggung jawab yang sebenarnya umum dikerjakan oleh setiap Data Analyst dimanapun ia bekerja, loh. 

Yuk, simak selengkapnya tentang apa itu Data Analyst, job desk, hingga seperti apa prospek karirnya di bawah ini!

1. Mengumpulkan Data

Sebelum mengolah data, hal utama yang dilakukan adalah mengumpulkan data. Data Analyst biasanya mengumpulkan data dari berbagai sumber yang tentunya kredibel dan permasalahan yang ingin dipecahkan. Misalnya ingin meningkatkan penjualan dengan memperbaiki strategi bisnis, bisa menggunakan data penjualan, ingin meningkatkan kualitas karyawan atau lingkungan perusahaan bisa menggunakan data karyawan, dan lain sebagainya. 

Data ini dapat berupa data kuantitatif atau kualitatif. Jika dikategorikan secara lebih detail, data yang digunakan dapat berupa data primer, sekunder, atau data semi sekunder. Akses data ini tidak selalu mudah, data analyst bisa menggunakan berbagai strategi untuk mendapatkan data tersebut, misalnya melalui survei, monitoring social media, analisis website, online tracking, dan lain sebagainya. 

Setelah dikumpulkan, kemudian Data Analyst mengolah data tersebut. Data yang dikumpulkan biasanya berupa data mentah yang mana seringkali bentuknya belum seragam. Jadi Data Analyst dapat memanipulasi data, artinya merapikan data termasuk menghilangkan missing value, membuat tipe data yang seragam, menghindari duplikat data, dan lain sebagainya.

Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

2. Menganalisis Data 

Setelah data dikumpulkan dan diolah menjadi data yang bersih, maka data siap untuk dianalisis. Yup, analisis data bisa dibilang merupakan tugas utama Data Analyst. Analisis data merupakan suatu proses yang bertujuan menemukan informasi yang berguna serta dapat dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan. Tugas ini menjadi salah satu tantangan bagi Data Analyst dalam menggunakan metode-metode yang paling sesuai dengan data dan permasalahan yang ingin dipecahkan. 

Supaya tidak kesulitan dalam menganalisis data, biasanya Data Analyst membuat overview menggunakan metode analisis deskriptif. Metode ini berisikan rangkuman data agar lebih mudah untuk dipahami. Metode ini digunakan sebagai pembuka atau acuan untuk analisis yang lebih dalam. Beberapa metode analisis yang digunakan selain metode analisis deskriptif antara lain yaitu analisis teks, analisis inferensial, analisis deskriptif, analisis diagnostik, dan analisis prediktif. 

Umumnya, Data Analyst juga akan menggunakan tools yang mampu memudahkan proses analisis misalnya seperti Python, SQL, R, dan Tableau. 

3. Menafsirkan dan Visualisasi Hasil Analisis Data

Informasi yang diperoleh dari hasil analisis kemudian dibuat visualisasinya dan mempresentasikan insight yang didapatkan kepada stakeholder atau tim lainnya. Ini juga menjadi pekerjaan umum Data Analyst dimanapun mereka bekerja. Tujuan dilakukannya visualisasi data adalah menyajikan data dalam bentuk yang lebih mudah dipahami oleh pihak lain.

Biasanya, Data Analyst membutuhkan bantuan visualisasi data seperti grafik, plot, atau chart agar lebih mudah mengkomunikasikannya. Data Analyst harus memahami grafik apa yang tepat untuk menyajikan hasil analisisnya. Karena jika kurang tepat, bisa saja informasi yang disampaikan menjadi kurang tersampaikan secara lengkap. 

Selain visualisasi data atau Dashboard, Data Analyst juga bisa menggunakan bantuan power point untuk menjelaskan insight yang didapatkan. Pada tugas ini, Data Analyst tidak hanya membutuhkan pemahaman teknik, tapi juga skill Public Speaking yang baik agar informasi terdeliver dengan sempurna.

4. Prospek Karir Data Analyst 2022

Berbicara soal prospek kerja, Data Analyst tidak hanya dibutuhkan oleh perusahaan yang berbasis data-driven saja. Data Analyst juga dicari dalam berbagai bidang pekerjaan mulai dari Data Analyst, Business Analyst, Sales Analyst, Marketing Analyst, Data Consultant, Business Intelligence dan Data Manager.

Jika dilihat dari prospek kerjanya, siapa pun dari latar belakang apa pun bisa berkarir menjadi Data Analyst, terlepas dia adalah sarjana ekonomi, matematika, bahkan humaniora sekalipun. Khusus di Indonesia, saat ini belum ada sekolah atau jurusan kuliah khusus Data Science. Hal ini wajar, karena profesi satu ini relatif baru. Ada banyak cara yang bisa kamu lakukan untuk mengembangkan skill untuk berkarir menjadi Data Analyst. Mulai dari membaca artikel, menonton video YouTube, hingga mengikuti kursus online.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 

Kabar gembira buat kalian-kalian semua yang ingin belajar untuk menjadi Data Analyst! Kalian bisa coba mengikuti kursus online Data Science di DQLab.

DQLab merupakan salah satu lembaga kursus Data Science yang telah berhasil menyalurkan banyak member untuk bekerja sebagai praktisi data. Ada 3 bahasa pemrograman yang bisa kamu pelajari di DQLab saat ini, yaitu bahasa R, Python, dan juga SQL.

Modul-modul yang ada di DQLab disusun oleh praktisi data yang telah berpengalaman di bidangnya selama bertahun-tahun. Bahasa yang digunakan juga bahasa yang sangat sederhana serta mudah dimengerti oleh orang awam sekalipun.

Selain modul yang berbayar, kamu juga bisa menikmati Free Module dari DQLab loh. Caranya gampang banget, kamu cukup Sign Up di DQLab.id lalu menjadi member dan akan bisa menikmati modul-modul yang ada. Yuk, tunggu apa lagi? Mulai belajar data science sekarang!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annissa Widya Davita

Tags