3 Faktor yang Pengaruhi Jenjang Karir Data Analyst

Data Analyst masih menjadi salah satu pekerjaan yang cukup menjanjikan bagi banyak orang. Bagaimana tidak? Setiap hari perusahaan akan memiliki tambahan data baru, terlebih setelah adanya digitalisasi yang membuat data bertambah dengan sangat cepat serta dalam volume yang banyak. Data menjadi sangat penting bagi perusahaan karena bisa sebagai penunjang dalam pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan yang salah bisa berdampak terhadap keberlangsungan perusahaan.

Bahkan Pak Jokowi selaku presiden Indonesia pun menyampaikan pada puncak Hari Pers Nasional 2023, bahwa data merupakan new oil yang harganya tak terhingga. Akan sangat disayangkan jika data yang banyak tersebut tidak bisa dimanfaatkan dengan benar. Oleh karena hal itulah kebutuhan akan praktisi data seperti Data Analyst juga mengalami peningkatan. Tapi sebenarnya, bagaimana sih jenjang karir Data Analyst? Apakah saja faktor yang bisa membuat jenjang karir meningkat? Yuk, kita temukan jawabannya di artikel berikut ini!

1. Mengapa Jenjang Karir Penting?

Jenjang karir adalah hal yang akan menentukan keberlangsungan karir kita selanjutnya. Tentu kita tidak akan mau jika karir kita diam di tempat bahkan setelah bertahun-tahun bekerja. Sehingga jenjang karir ini memang menjadi hal yang harus kita perhatikan ketika akan memulai bekerja. Perbedaan jenjang karir juga akan memberikan intensif yang berbeda-beda pula. Maka ada baiknya sebelum memulai untuk menempati posisi tertentu, kita harus memiliki rencana yang tepat. 

Pada dasarnya jenjang karir akan dimulai dari entry level atau junior level, kemudian dilanjutkan dengan mid level, selanjutnya naik ke senior level atau managerial, kemudian naik ke level pimpinan. Selain level managerial, sebenarnya kita juga bisa memilih ke specialist jika ingin fokus di hal tertentu saja. Ada beberapa faktor yang akan mempengaruhi keberlangsungan karir kita, diantaranya adalah skill, minat, dan perusahaan tempat bekerja.

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

2. Skill

Skill dapat terbagi menjadi dua kategori, yaitu hard skill dan juga soft skill. Kedua jenis skill ini saling berhubungan dan membantu kita menjadi lebih baik. Untuk bisa naik ke jenjang karir yang lebih tinggi, skill akan sangat memegang peranan penting. Pada level yang lebih tinggi, tentu kita akan berhadapan dengan masalah yang lebih rumit. Sehingga untuk sampai di level yang lebih tinggi, kita juga harus memiliki skill yang semakin mahir. Jika skill yang kita miliki masih sama dengan sebelumnya, bukan tidak mungkin kita akan stuck di tempat yang sama.

3. Minat

Berbicara tentang minat, ini akan berkaitan langsung dengan kesukaan. Ada pepatah yang mengatakan “jika kamu tidak bisa mendapatkan apa yang kamu sukai, maka sukailah apa yang sedang kamu kerjakan”. Karena minat akan sangat mempengaruhi bagaimana kita ingin meningkatkan kualitas kita. Jika kita menyukai pekerjaan yang sedang dijalani, maka tentu saja menambah skill akan sangat menyenangkan, namun sebaliknya jika tidak memiliki minat di bidang tersebut maka akan sangat memberatkan untuk mempelajari bidang tersebut lebih dalam.

4. Perusahaan Tempat Bekerja 

Perusahaan tempat kita bekerja juga memegang peranan penting dalam kenaikan jenjang karir. Setiap perusahaan akan memiliki persyaratan skill minimum serta minimal masa kerja yang berbeda-beda. Perlu kita highlight juga, tidak semua perusahaan memberikan peluang yang sama untuk kenaikan karir. Sehingga jika tujuan kita adalah untuk memiliki jenjang karir yang cemerlang, maka kita harus jeli  untuk melihat perusahaan mana yang memberikan peluang agar karir kita terus berkembang.

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

Data Analyst memang menjadi profesi yang lebih mudah diakses oleh berbagai background, karena tingkat kesulitan untuk dipelajari belum sesulit Data Scientist. Kamu bisa memulai proses menjadi Data Analyst dengan belajar di DQLab. DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri