[LAST DAY] MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 0 Jam 56 Menit 19 Detik 

4 Fakta Tentang Pekerjaan Data Analyst, Cek Disini!

Belajar Data Science di Rumah 20-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1d6f27eb116c51cdbd15703d1aa4ec5e_x_Thumbnail800.jpg

Pekerjaan data analyst merupakan salah satu profesi masa depan dan paling dibutuhkan. Hal ini dibuktikan dengan rilisan daftar pekerjaan yang paling dibutuhkan versi World Economic Forum (WEF) bahwa data analyst dan data scientist menempati urutan pertama pekerjaan yang paling dicari dan bersinar pada tahun 2025. Di tengah ganasnya kompetisi bisnis yang dijalankan antar perusahaan, kini telah beralih menggunakan data-driven atau perusahaan yang mengutamakan data sebagai gudangnya masalah yang harus dipecahkan bersama-sama. Dari hasil rilisan yang dikeluarkan oleh WEF ini, di tahun 2025 diprediksi bahwa kehadiran posisi ini dapat menyelesaikan 85 juta peluang kerja yang tersedia. Setidaknya profesi ini bakal menjadi profesi fantastis karena manusia dan mesin akan bekerja secara berdampingan dalam aktivitas bisnisnya. Kedepannya posisi seperti data analyst ini akan selalu dibutuhkan karena seiring dengan perkembangan perusahaan yang memegang kendali basis data-driven. Maka dari itu, pekerjaan data analyst adalah salah satu pekerjaan yang diidam-idamkan banyak generasi muda yang melek data saat ini.


Peranan dan tanggung jawab sepenuhnya oleh posisi Data Analyst ialah berfokus pada pengelolaan data. Data analyst menaruh fokus dan kendalinya pada data. Data menjadi alat bantu seorang data analyst untuk menghasilkan insight, membantu dalam proses pengambilan keputusan (decision-making) bagi tim manajemen terkait guna improvement dalam aktivitas bisnis dan membuat kesimpulan berdasarkan hasil analisis yang disajikan dalam bentuk visualisasi data dan dashboard. Agar lebih mudah kita akan coba gunakan sebuah analogi yakni kita ingin membuat produk dari kulit. Dalam analogi produk dari kulit diatas, Dana Analyst menjelaskan bagaimana hasil penilaian bahan baku kulit yang dilakukan oleh Data Engineer. Tidak hanya memberikan penilaian, tapi juga menjelaskan kondisi bahan baku saat ini sehingga semua pihak di perusahaan memiliki gambaran tentang kualitas dan kesesuaian bahan baku kulit dengan produk yang akan dibuat. Artinya adalah data analyst memang harus bisa menguasai dan memahami apa yang sebenarnya menjadi kebutuhan bisnisnya saat ini. Berbicara soal pekerjaan data analyst, kiranya ada beberapa fakta yang perlu kita bongkar untuk menjawab apa sebenarnya data analyst ini dalam keseharian pekerjaannya. Bagaimana cara kerja dan tools-tools apa yang bisa digunakan data analyst dalam menyelesaikan permasalahannya. Bagi kamu yang merupakan seorang pemula dan ingin berkarir di bidang data analyst pastikan untuk tahu fakta-fakta berikut. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai 4 fakta terkait pekerjaan data analyst. Buat yang penasaran cek disini skuyy. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, pemula data maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys


1. Role Pekerjaan

Secara pembagian tugas dan tanggung jawabnya yang dibebankan maka berikut adalah rincian role pekerjaan bagi seorang data analyst.

  • Memahami permasalahan yang ada, membuat dan merancang proyek data untuk performance review atau untuk growth experimentation seperti A/B testing atau pengujian hipotesis.

  • Data mining dan kemudian memanipulasi dan mengatur data ke dalam format yang dapat dieksplorasi, menggunakan tools dan statistik untuk menafsirkan kumpulan data (dari sumber primer dan sekunder)

  • Membantu pelaporan ad-hoc, pembersihan data dan bersiap ketika masalah bisnis datang dan membutuhkan perhatian yang sifatnya segera

  • Menyiapkan dashboard dan report untuk stakeholders yang secara efektif dapat mengkomunikasikan tren, pola, prakiraan menggunakan kumpulan data yang relevan

  • Berkolaborasi dengan tim produk, tim pemasaran, tim teknik, dan pemegang kepentingan bisnis lainnya untuk mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan proses bisnis untuk mencapai growth yang diinginkan

  • Tetapi role ini hanya berlaku secara general tetapi bisa opsional sesuai dengan kebutuhan perusahaan dan bidangnya.


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


2. Prospek Kerja Data Analyst

Berbicara soal prospek kerja, data analyst tidak hanya terpakai pada perusahaan yang berbasis data-driven saja. Dalam hal ini, data analyst juga bisa dipakai dalam berbagai bidang pekerjaan mulai dari data analyst, business analyst, sales analyst, marketing analyst, data consultant, business intelligence dan data manager. Jadi skill data analyst yang sudah kamu punya atau pengalaman-pengalaman yang pernah kamu kerjakan dalam proyek tidak hanya berlaku di satu bidang saja. Tetapi sangat bisa diaplikasikan pada role pekerjaan di bidang yang lainnya. Perbedaannya yang paling mendasar adalah jenis data yang akan dianalisis. Misalnya ketika kamu dihadapkan pada data-data penjualan maka role ini identik dengan sales analyst. Contoh lagi, ketika dihadapkan pada data potensi pasar, biaya pemasaran untuk digital marketing, cost per click dan lain-lain berarti role ini cocok untuk marketing analyst. Meskipun data analyst berpatokan di satu bidang tetapi bisa juga diaplikasikan di bidang-bidang lainya sesuai dengan kebutuhan perusahaan.


3. Jenjang Karir Data Analyst

Berbicara terkait dengan jenjang karir, posisi data analyst terbagi dalam empat tingkatan. Tingkatan posisi yang pertama adalah entry-level. Posisi entry-level akan diisi oleh orang-orang yang baru memulai karirnya sebagai data analyst. Biasanya posisi ini didominasi oleh fresh graduates atau switch career yang sebelumnya memang belum ada basic seputar data science and analytics. Berikutnya adalah data analyst junior. Pada tingkatan data analyst junior diisi oleh kandidat yang telah memiliki pengalaman yang cukup seputar data analyst. Disini merek menjadi organisator dalam melakukan aktivitas data analyst seperti mengumpulkan data, melakukan olah data dan hasil analisis, interpretasi hasil analisis hingga melakukan visualisasinya dalam bentuk dashboard. 


Terakhir posisi data analyst dengan tingkatan senior. Pada tingkatan ini, seseorang sudah sangat berpengalaman dalam hal data analytics. Mereka bisa dibilang sebagai head atau mentor untuk mendidik dan mempersiapkan pemula dalam melakukan aktivitas pekerjaan sebagai data analyst. Menjadi seorang data analyst dengan tingkatan senior kamu harus dapat bekerja di bawah tekanan untuk memenuhi tugas yang sulit atau bekerja dalam tenggat waktu yang spesifik. Sebagai seorang yang sudah memiliki keahlian dan menjadi analisis data senior, kamu harus sangat bertanggung jawab dengan hasil analisis anda sendiri karena hasil tersebut akan sangat mempengaruhi keputusan yang diambil dalam suatu perusahaan di tempatmu bekerja.


4. Starter-Pack Tools Data Analyst

Menjadi seorang Data Analyst pastinya akan membutuhkan tools-tools yang dapat menunjang aktivitas pekerjaannya sebagai analis data. Setidaknya ada beberapa starter-pack yang harus dipersiapkan terutama tools-tools yang mendukung kinerja data analyst. Seperti Microsoft Excel yang merupakan bawaan dari Microsoft adalah tools dasar yang wajib dikuasai oleh data analyst. Hampir semua perusahaan pasti menggunakan Microsoft Excel dalam melakukan olah data. Tools ini berpartisipasi untuk melakukan analisis data menjadi lebih mudah. Beberapa fitur yang berguna dalam melakukan analisis data yang tersedia pada Microsoft Excel meliputi tabel pivot, add-ins, team, dan macro. Selain itu agar visualisasi datamu terlihat lebih stand-out dan bermakna maka software Tableau cocok untuk diaplikasikan. Tableau merupakan tools yang bisa kamu manfaatkan untuk data visualization. Tools ini dapat mempermudah dalam pembuatan analisis visual interaktif dalam bentuk dashboard. Fitur yang disediakan oleh Tableau meliputi dashboard and scorecards, ad hoc analysis dan queries, penemuan data, pemrosesan analitik online.


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


5. Borong Starter-Pack Toolsnya Untuk Persiapkan Dirimu Menjadi Data Analyst Professional!

Kabar gembira buat kalian-kalian semua yang ingin belajar skill-skill untuk menjadi Data Analyst! Kalian bisa cobain beberapa rekomendasi toolsnya nih. Ada SQL, Python, dan tools dalam menunjang visualisasi data seperti Tableau dan Power  BI. Kini Sahabat Data DQLab sudah tidak perlu khawatir lagi. Karena sekarang telah tersedia roadmap pembelajaran berupa Data Analyst Career Track DQLab! Dengan roadmap yang telah dirancang khusus untuk instruktur dan modul-modul lengkap, kamu bisa menjadi lebih siap dengan perbekalannya menjadi seorang Data Analyst. Dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu install software lagi. Kamu bisa langsung belajar dari sekarang karena dataset yang telah disediakan sudah sudah terintegrasi dengan live code editor. 


Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Uniknya kamu bisa langsung apply dari akun kamu loh. So, tunggu apalagi, buruan SIGNUP Sekarang ya!


Penulis: Reyvan Maulid



Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!