Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

4 Kesalahan Pembuatan Project Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 08-Juli-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/img_3102-2023-07-07-185529_x_Thumbnail800.jpeg

Seorang data analyst memiliki keahlian untuk mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data dengan tujuan menghasilkan informasi yang berharga dan aplikatif. Namun sayangnya, selama melakukan beberapa project, masih banyak data analyst yang sering melakukan kesalahan yang justru akan berdampak negatif pada insight yang dikomunikasikan nantinya.


Beberapa kesalahan yang umum dilakukan data analyst yaitu tidak memahami tujuan project, hingga terlalu fokus pada hal teknis sehingga informasi yang disampaikan sulit dipahami. Oleh karena itu, penting nih untuk SahabatDQ mengetahui kesalahan tersebut dan segera mengevaluasi diri agar tidak terbiasa melakukan kesalahan terus-menerus. Yuk, simak lengkapnya di pembahasan berikut!


1. Tidak Memahami Tujuan Project

data analyst

Tanpa pemahaman yang jelas tentang tujuan project yang kalian kerjakan, proses analisis menjadi tidak relevan atau bahkan tidak menjawab kebutuhan yang menjadi hal paling utama. Sehingga waktu yang kalian luangkan untuk menyelesaikan project menjadi sia-sia karena hasil yang diperoleh tidak mengarah pada solusi yang aplikatif atau yang dibutuhkan.


Selain itu, tanpa tujuan yang jelas, kalian juga akan kehilangan fokus dan arah dalam melakukan analisis. SahabatDQ menjadi terjebak pada proses eksplorasi data yang tidak terarah atau mencoba menyelesaikan terlalu banyak pertanyaan sekaligus. Akibatnya, project menjadi tidak teratur dan sulit untuk menghasilkan hasil yang bermakna.


Jika dilanjutkan dan tidak segera dievaluasi, kalian akan kesulitan untuk menilai apakah project yang kalian lakukan berhasil atau tidak. Tidak adanya indikator kinerja atau ukuran kesuksesan yang didefinisikan dengan jelas membuatnya menjadi sulit untuk mengevaluasi apakah analisis yang dilakukan telah mencapai hasil yang diinginkan.


Untuk menghindari ini, kalian perlu memahami dulu urgensi dari data yang kalian punya. Jika memang sudah diberikan sejumlah pertanyaan untuk dijawab melalui data tersebut, kalian cukup menyelesaikan daftar pertanyaan tersebut. Kalau pun tidak, buat batasan yang jelas arah project ini akan menghasilkan insight yang berfokus pada hal tertentu. 


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


2. Mengabaikan Kualitas Data

data analyst

Mengabaikan kualitas data adalah kesalahan serius dalam pembuatan project data analyst. Artinya, kalian tidak memberikan perhatian yang cukup pada pembersihan, validasi, dan pemrosesan data yang akurat sebelum melakukan analisis. Data yang tidak berkualitas dapat menghasilkan analisis yang tidak akurat atau bahkan tidak dapat diandalkan. Hal ini akan menyebabkan kesalahan dalam penarikan kesimpulan dan membuat keputusan berdasarkan hasil analisis yang salah.


Data yang tidak berkualitas, seperti data yang tidak lengkap, tidak konsisten, atau tidak representatif, juga dapat menyebabkan bias dan distorsi dalam hasil analisis. Sehingga akibatnya menimbulkan pemahaman yang tidak akurat tentang fenomena yang sedang diteliti atau keliru dalam mengidentifikasi tren dan pola.


Solusinya, pahami dulu sumber data yang digunakan dalam project. Ketahui bagaimana data dikumpulkan, bagaimana data diatur, dan karakteristik apa yang ada dalam data tersebut. Selanjutnya lakukan proses pembersihan data untuk menghilangkan nilai yang hilang, data yang tidak lengkap, atau tidak valid. Periksa juga konsistensi data, duplikasi, atau outliers yang tidak wajar. Proses ini melibatkan teknik seperti imputasi nilai yang hilang, normalisasi, atau penghapusan data yang tidak valid.


Selain itu, lakukan validasi data untuk memastikan keakuratan dan keandalan data yang digunakan. Verifikasi apakah data sesuai dengan aturan, apakah ada ketidakkonsistenan antar data, dan apakah data berada dalam format yang benar. Dokumentasikan juga langkah-langkah yang diambil dalam pembersihan dan validasi data. Ini membantu memelihara transparansi dan memudahkan orang lain dalam memahami proses yang telah dilakukan.


3. Terlalu Fokus pada Hal Teknis

data analyst

Artinya, kalian terlalu terpaku pada algoritma, teknik analisis yang rumit, atau keahlian teknis lainnya tanpa mempertimbangkan konteks bisnis atau tujuan analisis. Menghabiskan terlalu banyak waktu pada aspek teknis yang rumit dapat mengakibatkan pemborosan. Waktu yang kalian miliki terbuang pada analisis yang berlebihan atau pemodelan yang terlalu kompleks, tanpa memberikan nilai tambah yang signifikan.


Oleh karena itu, penting untuk selalu memulai dengan pemahaman yang kuat tentang konteks data dan kebutuhan analisis. Jangan hanya terfokus pada teknisitas data, tetapi juga pahami masalah yang ingin diselesaikan atau pertanyaan yang ingin dijawab melalui analisis. Pilih pendekatan analisis yang sesuai dengan tujuan. Jangan terjebak dalam kompleksitas teknis yang justru tidak relevan.


Pertimbangkan juga faktor seperti kecepatan, skalabilitas, dan ketersediaan data saat memilih pendekatan. Paling penting adalah Pusatkan pada solusi praktis yang dapat diimplementasikan dan memberikan dampak nyata. Jangan terjebak dalam analisis yang berlebihan atau pemodelan yang terlalu kompleks jika tidak diperlukan.


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


4. Tidak Mengkomunikasikan Insight dengan Jelas

data analyst

Jika insight tidak disampaikan secara jelas, pembaca mungkin kesulitan memahami implikasi dan signifikansi dari hasil analisis. Hal ini dapat menyebabkan ketidakjelasan dalam pengambilan keputusan yang didasarkan pada analisis tersebut atau menimbulkan bias pada informasi. 


Hal ini justru juga merugikan bisnis, jika project yang kalian kerjakan sangat dibutuhkan bagi stakeholder. Dari masalah tersebut, stakeholder jadi tidak menyadari peluang atau masalah yang dihadapi perusahaan melalui analisis data. Hal ini dapat mengakibatkan kehilangan kesempatan untuk mengambil tindakan yang diperlukan atau mengatasi masalah yang nantinya terjadi.


Sebagai solusinya, gunakan grafik, tabel, atau visualisasi data lainnya yang efektif untuk menyajikan hasil analisis. Visualisasi dapat membantu memperjelas penemuan dan membuatnya lebih mudah dipahami. Hindari penggunaan istilah teknis yang sulit dipahami oleh pembaca dengan latar belakang non-teknis. Gunakan bahasa yang sederhana dan jelaskan konsep yang kompleks dengan cara yang lebih mudah dimengerti.


5. Hindari Kesalahan dengan Latihan di DQLab

data analyst

SahabatDQ tentu yakin untuk terbiasa menghindari kesalahan tersebut, adalah dengan terus berlatih. Semakin sering kita menyelesaikan beragam project, semakin sering pula kita memperbaiki kemampuan kita. kKalian bisa mulai melatih diri dengan menyelesaikan ragam project data analyst di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan jadilah ahli dalam menyampaikan insight data! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya  



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login