5 Skill Wajib untuk Menjadi Data Analyst Andal di Tahun 2025

Peran data analyst kini menjadi salah satu posisi paling krusial di berbagai sektor industri. Dengan berkembangnya volume data dan kemajuan teknologi, kualifikasi yang dibutuhkan pun ikut berkembang.

Memasuki tahun 2025, data analyst tak cukup hanya menguasai Excel. Peran ini dituntut memiliki kombinasi antara kemampuan teknis, analitis, dan pemahaman konteks bisnis. Artikel ini akan membahas lima skill wajib yang harus kamu kuasai agar bisa bersaing di pasar kerja yang semakin kompetitif.

1. Penguasaan Bahasa Pemrograman (Python & SQL)

Bahasa pemrograman menjadi fondasi utama dalam pekerjaan Data Analyst. SQL dibutuhkan untuk mengekstraksi dan memanipulasi data dari database relasional. Sedangkan Python memungkinkanmu melakukan analisis data lanjutan, otomatisasi, serta membangun pipeline data yang efisien.

Menurut 2024 Stack Overflow Developer Survey, lebih dari 50% Data Analyst profesional menyatakan bahwa Python adalah bahasa utama yang mereka gunakan dalam analisis data sehari-hari. Sementara SQL tetap menjadi syarat minimum di hampir semua lowongan Data Analyst.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Kemampuan Analisis Data dan Statistik

Seorang Data Analyst tidak hanya membaca data, tapi harus mampu menemukan pola, menyusun hipotesis, dan menarik kesimpulan berbasis statistik. Konsep seperti regresi, korelasi, A/B testing, hingga distribusi probabilitas adalah bagian penting dari tugas sehari-hari. Kemampuan statistik yang solid akan membantumu tidak hanya memahami apa yang terjadi, tetapi juga mengapa itu terjadi. Ini yang membuat analis berbeda dari sekadar pengolah data.

3. Data Visualization & Storytelling

Menganalisis data saja tidak cukup. Kemampuan untuk mengomunikasikan insight secara visual adalah pembeda utama antara data analyst biasa dan yang andal. Tools seperti Tableau, Power BI, dan pustaka visualisasi Python seperti Matplotlib dan Seaborn jadi standar industri. Lebih dari 70% manajer dalam survei LinkedIn (2023) menyebutkan bahwa storytelling melalui data adalah salah satu keterampilan paling dicari karena membantu pengambilan keputusan strategis.

4. Pemahaman Bisnis dan Problem-Solving

Seorang data analyst yang andal harus memahami konteks bisnis agar mampu mengaitkan data dengan kebutuhan nyata perusahaan. Mulai dari mengidentifikasi metrik penting, memahami alur kerja operasional, hingga menyarankan strategi berbasis data.

Problem-solving juga sangat penting. Tidak semua data tersedia secara sempurna. Terkadang perlu melakukan estimasi, memperbaiki data yang tidak rapi, hingga menyusun analisis dalam keterbatasan sumber daya.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

5. Literasi AI & Otomasi

Memasuki 2025, data analyst perlu membekali diri dengan literasi kecerdasan buatan (AI) dan otomatisasi, meskipun bukan seorang Machine Learning Engineer. Memahami cara kerja model prediktif, serta bagaimana menggunakan AI (seperti ChatGPT atau AutoML) untuk mempercepat analisis bisa jadi nilai tambah besar.

Menurut laporan IDC (2024), sekitar 65% perusahaan di Asia Tenggara mulai mengadopsi solusi AI dalam praktik bisnis harian mereka, termasuk dalam proses pelaporan, monitoring, dan customer analytics.

Menjadi data analyst andal di tahun 2025 membutuhkan lebih dari sekadar kemampuan teknis dasar. Kamu perlu membangun kompetensi yang mencakup pemrograman, statistik, visualisasi, pemahaman bisnis, hingga literasi AI. Kabar baiknya, semua keterampilan ini bisa kamu pelajari secara bertahap melalui jalur belajar yang terstruktur.

Jika kamu ingin mulai mempersiapkan diri dengan kurikulum yang dirancang sesuai kebutuhan industri, kamu bisa mencoba program pembelajaran dari DQLab. Tersedia akses GRATIS 1 bulan untuk belajar Data Science dari nol, termasuk materi Python, SQL, dan studi kasus yang relevan.

FAQ:

1. Apakah wajib bisa Python untuk menjadi Data Analyst?

Tidak selalu wajib, tapi sangat disarankan. Python memberikan fleksibilitas tinggi untuk analisis data, automasi, dan visualisasi. Banyak perusahaan menjadikan Python sebagai salah satu syarat utama karena ekosistemnya yang kuat di bidang data science.

2. Apa perbedaan Data Analyst dan Data Scientist dalam hal skill?

Data Analyst fokus pada analisis deskriptif dan interpretasi data menggunakan SQL, Excel, visualisasi, dan statistik dasar. Data Scientist umumnya memiliki skill yang lebih mendalam dalam pemrograman, machine learning, serta analisis prediktif dan preskriptif.