5 Peran Penting dan Tanggung Jawab Data Analyst di Bisnis

Data dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang lebih baik, mengidentifikasi tren pasar, dan memaksimalkan efisiensi operasional. Di sinilah peran seorang Data Analyst menjadi krusial di bisnis. Mereka bertanggung jawab untuk mengubah data mentah menjadi insight yang bermakna dan dapat ditindaklanjuti oleh stakeholder. Yuk, pelajari lima peran penting dan tanggung jawab Data Analyst dalam bisnis di sini!

1. Mengumpulkan dan Menyiapkan Data

Tahap pertama adalah mengumpulkan dan menyiapkan data. Ini menjadi langkah fundamental, karena tanpa data yang akurat dan relevan, analisis yang dilakukan tidak akan menghasilkan insight yang berarti. Tugas ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti database internal perusahaan, sistem CRM, media sosial, situs web, atau sumber eksternal lainnya yang relevan dengan bisnis.

Setelah data terkumpul, Data Analyst harus memastikan data tersebut bersih dan siap digunakan. Proses ini sering disebut sebagai data cleaning, yang mencakup identifikasi dan penghapusan duplikasi, menangani data yang hilang, serta memeriksa konsistensi antar berbagai dataset.

Selain itu, Data Analyst juga harus memastikan bahwa data yang dikumpulkan sesuai dengan kebutuhan analisis dan sesuai dengan standar etika serta regulasi terkait privasi. Peran mengumpulkan dan menyiapkan data ini sangat penting karena kualitas data akan sangat mempengaruhi kualitas analisis yang dilakukan.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Menganalisis Data

Setelah data terkumpul dan siap digunakan, langkah berikutnya adalah menganalisis data tersebut. Analisis data adalah proses untuk mengeksplorasi, memahami, dan mengekstraksi wawasan dari kumpulan data yang ada. Pada tahap ini, Data Analyst menggunakan berbagai metode analisis, baik yang bersifat deskriptif, diagnostik, prediktif, maupun preskriptif, tergantung pada kebutuhan bisnis.

Teknik statistik dasar, seperti regresi, korelasi, dan analisis varians, digunakan untuk memahami hubungan antar variabel dalam data. Selain itu, Data Analyst juga memanfaatkan software analisis data seperti Python, R, atau SQL untuk melakukan perhitungan yang lebih kompleks. Dalam beberapa kasus, mereka juga menggunakan teknik analisis machine learning untuk membuat prediksi tentang tren masa depan berdasarkan data historis.

Hasil dari proses analisis ini adalah wawasan yang dapat membantu perusahaan dalam memahami situasi terkini, mengidentifikasi potensi risiko atau peluang, serta membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan fakta yang didapatkan dari data.

3. Menyusun Laporan dan Visualisasi Data

Salah satu tanggung jawab penting lainnya dari seorang Data Analyst adalah menyusun laporan dan visualisasi data. Hasil analisis yang kompleks perlu disajikan dalam bentuk yang dapat dipahami oleh stakeholder yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis dalam data. Di sinilah keterampilan komunikasi visual seorang Data Analyst menjadi sangat penting.

Mereka harus mampu menerjemahkan data yang rumit ke dalam laporan yang sederhana dan mudah dipahami. Laporan ini sering kali disertai dengan visualisasi data, seperti grafik, tabel, peta, atau dashboard interaktif yang memberikan gambaran visual tentang temuan analisis. Tools seperti Tableau, Power BI, dan Google Data Studio sering digunakan untuk membuat visualisasi ini.

Penyusunan laporan yang efektif tidak hanya membantu manajemen dalam memahami situasi, tetapi juga mempercepat proses pengambilan keputusan. Sebuah visualisasi yang baik dapat membuat data menjadi lebih bermakna dan menunjukkan pola atau tren yang sebelumnya tidak terlihat dalam data mentah.

4. Memberikan Rekomendasi Berdasarkan Data

Salah satu peran paling strategis dari seorang Data Analyst adalah memberikan rekomendasi berdasarkan data. Setelah data dianalisis dan disajikan dalam bentuk laporan, mereka harus mampu menginterpretasikan hasil tersebut dan memberikan rekomendasi konkret kepada perusahaan.

Misalnya, melalui analisis data penjualan, Data Analyst dapat mengidentifikasi produk yang paling diminati oleh konsumen atau pasar yang memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut. Dengan rekomendasi yang didasarkan pada data, perusahaan dapat mengembangkan strategi yang lebih terarah dan mengoptimalkan alokasi sumber daya untuk mencapai hasil yang lebih baik.

Peran ini sangat krusial karena rekomendasi yang diberikan oleh Data Analyst berfungsi sebagai dasar dalam pengambilan keputusan di tingkat manajemen. Selain itu, mereka juga harus mampu mengkomunikasikan risiko yang mungkin timbul dari keputusan yang diambil, sehingga manajemen dapat membuat langkah-langkah mitigasi yang diperlukan.

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

5. Monitoring dan Evaluasi Kinerja

Setelah rekomendasi diimplementasikan dalam bentuk strategi atau kebijakan, tugas berikutnya adalah melakukan monitoring dan evaluasi kinerja. Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa strategi yang diterapkan berjalan sesuai rencana dan memberikan hasil yang diharapkan. Data Analyst akan memantau berbagai indikator kinerja utama atau Key Performance Indicators (KPI) yang telah ditetapkan.

KPI ini digunakan untuk mengukur keberhasilan strategi atau kebijakan yang dijalankan, misalnya dalam hal peningkatan penjualan, efisiensi operasional, atau tingkat retensi pelanggan. Jika ditemukan bahwa kinerja tidak sesuai dengan ekspektasi, Data Analyst bertugas untuk menganalisis penyebabnya dan memberikan masukan untuk melakukan penyesuaian strategi.

Proses evaluasi ini juga membantu perusahaan dalam mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan serta kesempatan untuk meningkatkan performa di masa mendatang. Dengan monitoring yang berkelanjutan, perusahaan selalu beradaptasi dengan perubahan kondisi pasar untuk mencapai tujuan bisnis mereka.

Ingin tahu lebih lanjut beragam peran dan tanggung jawab data analyst untuk perkembangan bisnis? Pelajari di DQLab! Modul pembelajaran diatur sehingga pemula dapat mempelajari hal mendasar terlebih dahulu untuk memperkuat pengetahuannya.

Selanjutnya akan diberikan beberapa studi kasus yang memperluas pemahaman kalian dan mengaplikasikannya ke permasalahan yang bervariasi. Untuk pemula yang tidak memiliki latar belakang IT pun dimudahkan dengan Live Code Editor sehingga tidak perlu install aplikasi ketika harus praktik coding. 

Bahkan modul di DQLab diintegrasikan dengan ChatGPT loh. 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 ikuti Bootcamp Data Analyst with Python & SQL bersama DQLab LiveClass!