Mengenal Profesi Data Analyst dari Persiapan Hingga Jobdesknya

Saat ini dunia industri memiliki akses ke berbagai sumber data berukuran besar. Teknologi artificial intelligence dan internet of things menjadi dua faktor yang berperan penting terhadap pertumbuhan data. Namun, data ini hanya berguna jika dapat diubah menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti. 

Menurut perusahaan konsultan internasional Deloitte, data yang berkembang ini adalah alasan mengapa industri teknologi semakin mencari karyawan yang terampil dalam analisis. Faktanya, menurut U.S. Bureau of Labor Statistics, pekerjaan data analyst diproyeksikan mengalami peningkatan 20% dari 2018 hingga 2028.

Saat ini perusahaan membutuhkan profesional yang dapat mengatur dan menganalisis data untuk membuat keputusan bisnis strategis yang tepat. Data analyst memiliki peluang kerja bergaji tinggi di berbagai industri yang berkembang termasuk teknologi informasi, perawatan kesehatan, keuangan, ritel, asuransi, dan layanan profesional. 

Pertanyaannya, data analyst itu apa? Yuk kita bahas bersama!

1. Data Analyst itu Apa Sih?

Data analyst men-scan informasi bisnis yang tersebar dengan mengingat misi dan tujuan organisasi. Dengan keterampilan dan skill yang dimiliki, data analyst membantu organisasi membuat keputusan yang tepat yang akan mengarah pada pertumbuhan komersial, efisiensi produksi, evolusi produk, dan peningkatan margin keuntungan yang menghasilkan keunggulan kompetitif. 

Data analyst menganalisis, menafsirkan, dan membagikan data dengan memberikan konteks dan makna yang selaras dengan kebutuhan organisasi. Hal ini membantu para pengambil keputusan atau stakeholders untuk membuat keputusan yang tepat dalam mencapai tujuan bisnis.

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

2. Technical Skills Data Analyst

Ada berbagai skill teknis yang perlu dikuasai oleh data analyst. Pertama, data preparation adalah skill untuk mengelola kumpulan big data yang tidak terstruktur dan mengubah data tersebut menjadi data yang terorganisir dan dapat digunakan. Skills kedua adalah analisis statistik dan toolsnya yang digunakan secara luas untuk berbagai kebutuhan. Ketiga, machine learning yang merupakan skill yang paling dicari oleh recruiter.

Data analyst dapat menggunakan machine learning untuk mendeteksi pola dan trend dalam data, mempercepat proses pemanfaatan insight yang bermakna secara otomatis. Skill terakhir adalah penguasaan bahasa pemrograman seperti R dan Python serta visualisasi data untuk mengkomunikasikan hasil analisis.

3. Interpersonal Skills Data Analyst

Selain skill teknis, seorang data analyst juga harus memiliki skill interpersonal yang akan mendukung pekerjaannya. Skill pertama adalah critical thinking. Critical thinking sangat penting bagi data analyst untuk menerjemahkan data menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti. Skill kedua adalah problem solving. 

Skill ini adalah "inti" dari peran seorang data analyst. Seorang data analyst harus dapat melihat masalah dari berbagai perspektif dan mau mencoba pendekatan yang berbeda untuk menyelesaikannya. Ketiga adalah skill komunikasi dan presentasi yang sangat berguna untuk mengkomunikasikan hasil analisis kepada stakeholders terkait. 

4. Step Menjadi Data Analyst

Ada beberapa langkah yang bisa kita lakukan untuk berkarir menjadi data analyst.

• Langkah pertama, kita bisa mendapatkan gelar sarjana di bidang apapun namun akan lebih mudah jika kita belajar Teknologi Informasi, Ilmu Komputer atau Statistik agar lebih familiar terhadap data dan bahasa pemrograman.

• Langkah kedua, kita bisa mulai mengumpulkan pengalaman di lapangan baik melalui intern atau freelance untuk memahami pentingnya peran data serta tantangan dalam menangkap dan mengelolanya secara efisien.

• Langkah ketiga, kita bisa mengikuti program sertifikat dalam ilmu data, analisis data, atau manajemen big data.

• Langkah keempat, kita perlu mempelajari beberapa alat analisis data seperti Xplenty, Zoho Analytics, R Programming, Python, dan lain sebagainya.

• Langkah kelima, kita harus meningkatkan keterampilan komunikasi untuk mempresentasikan hasil analisis data.

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

Tertarik untuk berkarir di bidang data dan menjadi data analyst? Yuk persiapkan diri bersama DQLab! Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL "Introduction to Data Science" dengan bahasa pemrograman R dan Python serta nikmati experience menggunakan live code editor dari DQLab. Kapan lagi belajar tanpa install bahasa pemrograman tambahan? Selamat belajar Shabat DQ!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Tags