5 Miskonsepsi Career Path Data Analyst di Indonesia yang Perlu Diluruskan

Profesi Data Analyst semakin banyak dikenal seiring meningkatnya kebutuhan perusahaan terhadap pengambilan keputusan berbasis data. Tidak hanya perusahaan teknologi, berbagai industri seperti perbankan, e-commerce, manufaktur, kesehatan, hingga pendidikan juga membutuhkan tenaga profesional yang mampu mengolah dan menerjemahkan data menjadi informasi yang berguna.

Meski peluangnya semakin luas, masih terdapat berbagai miskonsepsi tentang career path Data Analyst di Indonesia. Sebagian orang menganggap Data Analyst harus selalu jago coding, hanya bisa bekerja dengan angka, atau memiliki jalur karier yang terbatas. Padahal, perjalanan karier seorang Data Analyst dapat berkembang ke berbagai arah, bergantung pada keterampilan, pengalaman, industri, dan tujuan profesional masing-masing. Berikut lima miskonsepsi tentang career path Data Analyst di Indonesia yang perlu diluruskan.

1. Data Analyst Harus Jago Coding Sejak Awal

Salah satu anggapan yang cukup umum adalah seseorang harus memiliki kemampuan coding yang sangat kuat untuk menjadi Data Analyst. Anggapan tersebut tidak sepenuhnya benar. Kemampuan teknis memang penting, tetapi tingkat kebutuhan coding dapat berbeda tergantung posisi dan perusahaan. Seorang Data Analyst umumnya perlu memahami tools seperti Microsoft Excel atau spreadsheet, SQL, serta platform visualisasi data. Python atau R juga dapat menjadi keterampilan tambahan yang berguna, terutama ketika pekerjaan melibatkan pengolahan data dalam jumlah besar atau analisis yang lebih kompleks.

Artinya, calon Data Analyst tidak harus langsung menguasai berbagai bahasa pemrograman. Kemampuan dapat dikembangkan secara bertahap sesuai dengan kebutuhan pekerjaan dan arah karier. Yang lebih penting adalah memahami bagaimana menggunakan tools tersebut untuk menyelesaikan masalah bisnis.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Career Path Data Analyst Hanya Bisa Menjadi Data Scientist

Miskonsepsi lainnya adalah Data Analyst dianggap hanya memiliki satu jalur perkembangan, yaitu menjadi Data Scientist. Padahal, career path Data Analyst cukup fleksibel. Setelah memiliki pengalaman sebagai Data Analyst, seseorang dapat mengembangkan karier ke berbagai posisi, tergantung minat dan keterampilan yang dimiliki.

Beberapa jalur yang dapat dipertimbangkan antara lain:

• Senior Data Analyst

• Business Analyst

• Product Analyst

• Marketing Analyst

• Business Intelligence Analyst

• Data Scientist

• Analytics Manager

• Data atau Analytics Consultant

Misalnya, Data Analyst yang tertarik pada strategi bisnis dapat berkembang menjadi Business Analyst. Sementara itu, seseorang yang lebih tertarik pada pemodelan statistik dan machine learning dapat mempertimbangkan jalur Data Scientist. Dengan demikian, tidak ada satu jalur karier yang berlaku untuk semua Data Analyst.

3. Data Analyst Harus Berasal dari Jurusan IT atau Data Science

Latar belakang pendidikan juga sering dianggap sebagai syarat mutlak untuk masuk ke profesi Data Analyst. Memang, jurusan seperti Informatika, Sistem Informasi, Statistika, Matematika, atau Data Science dapat memberikan dasar yang relevan. Namun, bukan berarti lulusan dari bidang lain tidak dapat membangun karier sebagai Data Analyst.

Lulusan ekonomi, bisnis, akuntansi, teknik, komunikasi, bahkan bidang sosial dapat mengembangkan keterampilan analisis data yang dibutuhkan industri. Dalam praktiknya, kemampuan yang dapat ditunjukkan melalui portofolio, pengalaman proyek, penguasaan tools, kemampuan analitis, dan pemahaman bisnis juga memiliki peran penting. Karena itu, seseorang yang berasal dari jurusan non-IT tetap memiliki peluang untuk masuk ke bidang Data Analyst selama bersedia mempelajari keterampilan yang relevan.

4. Semakin Banyak Tools yang Dikuasai, Semakin Bagus Career Path-nya

Menguasai banyak tools memang dapat menjadi nilai tambah. Namun, banyaknya tools yang tercantum dalam CV tidak otomatis membuat career path seorang Data Analyst menjadi lebih baik. Seorang Data Analyst dapat saja menguasai Excel, SQL, Python, R, Tableau, Power BI, dan berbagai tools lainnya.

Namun, jika tidak mampu memahami masalah yang sedang dihadapi perusahaan atau menjelaskan hasil analisis dengan jelas, kemampuan teknis tersebut belum tentu memberikan dampak yang besar. Karena itu, perkembangan karier sebaiknya tidak hanya berfokus pada technical skills, tetapi juga pada kemampuan seperti:

• Analytical thinking

• Problem solving

• Business understanding

• Data storytelling

• Communication

• Presentation

• Critical thinking

Semakin tinggi posisi seorang Data Analyst, biasanya semakin penting pula kemampuan untuk menghubungkan hasil analisis dengan kebutuhan bisnis.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

5. Setelah Menjadi Senior Data Analyst, Career Path Sudah Terbatas

Ada pula anggapan bahwa perkembangan karier Data Analyst akan berhenti setelah mencapai posisi Senior Data Analyst. Padahal, posisi senior justru dapat menjadi titik untuk menentukan arah karier berikutnya.

Seorang Senior Data Analyst dapat memilih jalur individual contributor, yaitu tetap memperdalam kemampuan analisis dan menjadi spesialis. Di sisi lain, mereka juga dapat mengembangkan kemampuan manajerial dan bergerak menuju posisi seperti Analytics Manager atau Head of Analytics. Pilihan lainnya adalah berpindah ke bidang yang masih berhubungan dengan data, seperti Business Intelligence, Product Analytics, Data Science, atau konsultasi.

Dengan demikian, career path Data Analyst tidak selalu berbentuk jenjang yang lurus. Perkembangannya dapat berbentuk percabangan berdasarkan kompetensi dan tujuan karier.

Lima miskonsepsi tersebut menunjukkan bahwa career path Data Analyst di Indonesia tidak memiliki satu pola yang berlaku untuk semua orang. Kemampuan coding bukan satu-satunya faktor penentu. Latar belakang pendidikan juga bukan satu-satunya jalan masuk. Begitu pula dengan penguasaan banyak tools yang tidak otomatis menjamin perkembangan karier. Yang lebih penting adalah kombinasi antara kemampuan teknis, kemampuan analitis, pemahaman bisnis, komunikasi, serta pengalaman dalam menyelesaikan masalah menggunakan data.

FAQ

1. Apakah Data Analyst harus jago coding?

Tidak harus. Data Analyst perlu memahami tools seperti Excel dan SQL, sementara Python atau R dapat dipelajari sesuai kebutuhan pekerjaan dan arah karier.

2. Apakah career path Data Analyst hanya bisa menjadi Data Scientist?

Tidak. Data Analyst dapat berkembang menjadi Senior Data Analyst, Business Analyst, Product Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Scientist, hingga Analytics Manager.

3. Apakah lulusan non-IT bisa menjadi Data Analyst?

Bisa. Lulusan dari berbagai bidang dapat berkarier sebagai Data Analyst dengan mengembangkan kemampuan analisis data, menguasai tools yang relevan, serta membangun portofolio yang menunjukkan kemampuan mereka.

Kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid