4 Tugas Utama Data Analyst di Setiap Perusahaan
Dalam era digital yang berkembang pesat ini, kehadiran data telah menjadi tonggak utama dalam kesuksesan sebuah perusahaan atau organisasi. Dalam menanggapi kompleksitas data yang semakin meningkat, muncullah sebuah profesi yang menjadi tiang utama dalam menerjemahkan bahasa data menjadi wawasan berharga, yaitu data analyst. Profesi ini tidak hanya sekadar menjadi permintaan, namun juga menjadi kebutuhan yang tak terelakkan bagi berbagai industri.
Tidak hanya menghasilkan wawasan, seorang data analyst juga harus mampu menyajikan temuan mereka dengan cara yang jelas dan mudah dipahami. Komunikasi yang efektif tentang hasil analisis mereka kepada berbagai pemangku kepentingan, mulai dari manajemen hingga tim teknis, menjadi kunci kesuksesan dalam peran ini. Dengan peran yang semakin vital dalam ekonomi digital saat ini, permintaan akan data analyst terus meningkat. Perusahaan dan organisasi menyadari pentingnya memahami dan memanfaatkan data untuk mengambil keputusan yang tepat dan berorientasi pada data.
Dalam setiap perusahaan, data analyst memiliki tugas yang berbeda-beda. Namun, secara umum tugas data analyst adalah sebagai berikut.
1. Eksplorasi dan Persiapan Data
Salah satu tugas utama seorang Data Analyst adalah mengeksplorasi dan mempersiapkan data untuk analisis lebih lanjut. Tugas ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber seperti basis data internal, sistem manajemen pelanggan (CRM), situs web, atau platform media sosial.
Setelah data dikumpulkan, Data Analyst membersihkannya dari kesalahan, duplikasi, atau ketidaksesuaian format. Mereka juga mungkin perlu melakukan transformasi data atau penggabungan data dari berbagai sumber untuk membuat dataset yang konsisten dan siap digunakan untuk analisis.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Analisis Data dan Pembuatan Model
Setelah data dipersiapkan, Data Analyst melakukan analisis statistik dan eksplorasi data untuk mendapatkan wawasan yang bermanfaat. Mereka menggunakan teknik-teknik seperti regresi, klastering, pemodelan prediktif, dan analisis deret waktu untuk menemukan pola-pola dan hubungan-hubungan dalam data.
Data Analyst juga membangun model prediktif untuk memprediksi perilaku masa depan atau membuat rekomendasi berdasarkan data historis. Hasil analisis ini digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan yang informasional di tingkat strategis atau operasional.
3. Visualisasi Data
Visualisasi data adalah salah satu aspek penting dari pekerjaan seorang Data Analyst. Mereka menggunakan berbagai alat visualisasi data seperti grafik, diagram, peta panas, atau dasbor untuk menyajikan temuan-temuan mereka dengan cara yang mudah dipahami dan menarik.
Visualisasi data membantu dalam mengkomunikasikan wawasan yang kompleks secara efektif kepada pemangku kepentingan yang mungkin tidak memiliki latar belakang statistik atau teknis. Dengan memanfaatkan visualisasi data yang tepat, seorang Data Analyst dapat membuat narasi yang kuat dari cerita yang tersembunyi dalam data.
4. Interpretasi dan Pelaporan
Terakhir, seorang Data Analyst bertanggung jawab untuk menginterpretasikan hasil analisis mereka dan menyusun laporan yang jelas dan terstruktur. Laporan-laporan ini biasanya ditujukan kepada manajemen atau pemangku kepentingan lainnya dan berisi temuan-temuan kunci, rekomendasi, dan implikasi dari analisis data.
Data Analyst harus mampu menjelaskan temuan mereka dengan jelas dan menggambarkannya dalam konteks strategis atau bisnis yang relevan. Selain itu, mereka juga dapat melakukan presentasi atau sesi briefing untuk menjelaskan hasil analisis secara langsung kepada pemangku kepentingan.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Dengan menjalankan tugas-tugas ini dengan baik, seorang Data Analyst dapat berperan sebagai penggerak utama dalam pengambilan keputusan yang berbasis data dan membantu perusahaan atau organisasi mencapai tujuan bisnisnya. Keahlian dalam mengelola data, menganalisis informasi, dan mengomunikasikan wawasan adalah keterampilan kunci yang dimiliki oleh seorang Data Analyst yang sukses.
Yuk akses modul-modul DQLab pada poin-poin di atas dan nikmati experience menjadi data analyst di dunia kerja! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Galuh Nurvinda K