4 Pilar Utama dalam Pekerjaan Data Analyst

Era digital menghadirkan tantangan dan peluang bagi perusahaan. Di satu sisi, volume data yang dihasilkan terus meningkat, membuka peluang untuk memahami pelanggan dan meningkatkan kinerja bisnis. Di sisi lain, mengolah data menjadi informasi yang bermanfaat dan akurat menjadi tantangan tersendiri.

Disinilah peran Data analystmenjadi sangat penting. Data analyst adalah profesional yang berkeahlian dalam mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data untuk membantu perusahaan dalam membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

Cari tahu lebih lanjut perannya di artikel berikut!

1. Data Collection

Dalam tugas data collection, seorang data analyst memiliki tanggung jawab utama untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber yang relevan dan valid. Hal ini melibatkan identifikasi dan evaluasi sumber data potensial, baik itu dalam bentuk basis data internal perusahaan, data publik yang tersedia secara online, atau melalui sumber eksternal lainnya seperti vendor data.

Data analyst juga perlu memahami kebutuhan analisis yang spesifik dan memastikan data yang dikumpulkan memenuhi kriteria tersebut. Proses pengumpulan data biasanya melibatkan pemahaman yang mendalam tentang teknik pengambilan data yang tepat, seperti penggunaan query SQL untuk mengekstrak data dari basis data relasional, atau penggunaan teknik web scraping untuk mengambil data dari situs web.

2. Data Cleaning

Sedangkan pada data cleaning, seorang data analyst memiliki tanggung jawab untuk melakukan serangkaian langkah untuk memastikan kebersihan dan akurasi data yang dikumpulkan sebelum data tersebut dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. Proses ini melibatkan identifikasi, deteksi, dan penanganan ketidakakuratan, kehilangan, atau duplikasi data yang mungkin ada dalam set data.

Data Analyst menggunakan berbagai teknik dan alat untuk melakukan pembersihan data, seperti penambalan nilai yang hilang, normalisasi data untuk memastikan konsistensi format, penghapusan duplikasi, dan pemfilteran data yang tidak relevan atau abnormal. Langkah-langkah ini bertujuan untuk memastikan data yang dianalisis berkualitas tinggi, dan konsisten sehingga analisis yang dihasilkan juga bisa dipertanggungjawabkan.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

3. Data Analysis

Data analyst menggunakan berbagai teknik statistik dan matematika untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan yang relevan. Ini melibatkan pemahaman yang mendalam tentang metode analisis data, seperti regresi, analisis klaster, atau pengujian hipotesis, serta kemampuan untuk menggunakan tools analisis seperti Excel, Python, R, atau perangkat lunak statistik lainnya.

Data Analyst juga memiliki tanggung jawab untuk menafsirkan hasil analisis dengan cara yang dapat dimengerti oleh stakeholder dengan latar belakang non-teknis, serta menyajikan insight ini dalam bentuk visualisasi data yang informatif, seperti grafik, diagram, atau heatmap. Selain itu, Data analyst juga bertanggung jawab untuk mengidentifikasi implikasi bisnis dari temuan analisis mereka dan memberikan rekomendasi atau saran yang didasarkan pada hasil tersebut.

4. Data Interpretation

Data analyst memiliki peran kunci dalam mengartikan hasil analisis secara menyeluruh dan memastikan pemahaman yang diperoleh dapat diterapkan secara efektif dalam konteks bisnis. Hal ini melibatkan kemampuan untuk mengkomunikasikan temuan analisis secara jelas dan persuasif kepada berbagai stakeholder termasuk manajemen tingkat atas, tim teknis, dan departemen fungsional lainnya.

Data Analyst juga perlu menerjemahkan insight yang kompleks menjadi bahasa yang dapat dimengerti oleh audiens non-teknis, dengan menekankan implikasi bisnis yang relevan dari temuan tersebut. Selain itu, data analyst juga bertanggung jawab untuk menghasilkan laporan dan presentasi yang informatif dan relevan, yang menyajikan temuan analisis secara sistematis dan mudah dipahami. Harus dipastikan rekomendasi atau saran yang disampaikan didukung oleh data yang kuat dan kesimpulan yang diambil telah didukung oleh bukti yang jelas.

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

Sudah mempersiapkan apa saja untuk jenjang karir kalian di bidang ini? Belum terlambat loh untuk mulai mengasah berbagai keterampilan tadi. Kalian bisa mulai melalui 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 siapkan diri kalian untuk mempercepat jenjang karir sebagai data analyst tahun ini! Atau, kamu bisa ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya