4 Tugas Utama Data Analyst di Setiap Perusahaan

Peran seorang data analyst semakin dibutuhkan di berbagai industri karena keputusan bisnis yang efektif sangat bergantung pada data. Tapi, apa sebenarnya tugas utama seorang data analyst? Apa saja tahapan yang mereka kerjakan dari awal sampai akhir proses analisis?

Dalam artikel ini, kamu akan mengenal empat tanggung jawab penting yang hampir selalu melekat pada peran seorang data analyst di berbagai perusahaan, baik startup, korporasi, hingga sektor publik. Mari kita bahas satu per satu!

1. Eksplorasi dan Persiapan Data

Tahapan ini menjadi dasar dari seluruh proses analisis. Sebelum menganalisis, data analyst harus mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik itu database internal perusahaan, hasil survei, log aplikasi, maupun data eksternal seperti API atau open data.

Setelah data terkumpul, tugas selanjutnya adalah mengecek kualitasnya. Ini termasuk membersihkan data dari duplikasi, nilai kosong, outlier, atau inkonsistensi.

Selain itu, data juga harus ditransformasikan agar siap dianalisis, misalnya dengan mengonversi format tanggal, membuat variabel baru, atau menggabungkan data dari tabel yang berbeda. Tahapan ini sering disebut data wrangling dan bisa menyita sebagian besar waktu kerja data analyst.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Analisis Data dan Pembuatan Model

Setelah data bersih, data analyst mulai masuk ke tahapan analisis. Di sinilah kemampuan statistik dan logika berperan penting.

Analyst akan menggali pola, tren, dan hubungan antar variabel untuk menjawab pertanyaan bisnis seperti: "Apa faktor utama yang memengaruhi penurunan penjualan?" atau "Segmen pelanggan mana yang paling potensial untuk ditargetkan kembali?"

Selain itu, pada kasus tertentu, data analyst juga membuat model prediktif sederhana. Misalnya regresi, klasifikasi, atau clustering, untuk memproyeksikan tren atau perilaku di masa depan. Meski tidak sekompleks model yang dibuat data scientist, model ini bisa sangat berguna untuk pengambilan keputusan jangka pendek.

3. Visualisasi Data

Data yang sudah dianalisis belum tentu mudah dipahami oleh pemangku kepentingan non-teknis. Di sinilah pentingnya kemampuan visualisasi. Seorang data analyst harus mampu menyajikan hasil analisis ke dalam bentuk grafik, tabel interaktif, atau dashboard yang intuitif.

Visualisasi ini membantu manajemen atau tim terkait memahami pesan utama dari data secara cepat. Tools populer yang sering digunakan antara lain Excel, Tableau, Power BI, dan Python libraries seperti Matplotlib atau Seaborn. Visual yang tepat bisa membuat data lebih berbicara dan mendukung keputusan yang lebih tajam.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Interpretasi dan Pelaporan

Tugas terakhir adalah mengubah temuan analisis menjadi insight yang bermakna dan bisa ditindaklanjuti. Ini bukan sekadar menyampaikan bahwa "penjualan menurun 10%," tapi juga menjelaskan kenapa penurunan itu terjadi, apa dampaknya, dan apa rekomendasinya.

Seorang data analyst dituntut untuk komunikatif dan bisa menjembatani bahasa teknis dengan bahasa bisnis. Laporan yang dibuat bisa dalam bentuk presentasi, laporan eksekutif, atau dokumentasi yang bisa digunakan tim lain. Dengan interpretasi yang tepat, data menjadi landasan kuat dalam proses pengambilan keputusan.

Tugas seorang data analyst mencakup banyak aspek. Mulai dari mengumpulkan data, menganalisis, menyajikan, hingga mengomunikasikan insight. Kombinasi keterampilan teknis dan komunikasi inilah yang membuat posisi ini sangat strategis di perusahaan mana pun.

Kalau kamu ingin mulai karier sebagai data analyst tapi bingung dari mana, kamu bisa mulai dengan Bootcamp Data Analyst with Python and SQL dari DQLab. Di bootcamp ini, kamu akan:

• Belajar Python dan SQL dari nol untuk keperluan analisis

• Latihan praktik dengan studi kasus industri nyata

• Dapatkan portofolio proyek dan sertifikasi resmi

• Siap menghadapi tantangan karier di dunia data

Mulai perjalananmu jadi data analyst profesional sekarang juga!

FAQ:

1. Apakah saya harus bisa coding untuk menjadi data analyst?

Tidak selalu. Meski kemampuan coding seperti Python atau SQL sangat membantu dan umumnya dibutuhkan, kamu bisa mulai dengan alat seperti Excel atau Google Sheets. Namun, untuk jenjang karier yang lebih tinggi, penguasaan coding menjadi nilai tambah yang sangat penting.

2. Apa perbedaan antara data analyst dan data scientist?

Data analyst fokus pada analisis deskriptif dan visualisasi data untuk membantu pengambilan keputusan. Sementara itu, data scientist lebih banyak terlibat dalam pemodelan prediktif, machine learning, dan pemrosesan data dalam skala besar.