8 Skill Penting Seorang Data Analyst Andal, Berminat Alih Profesi?

Analisis data adalah seperangkat teknik yang digunakan untuk menganalisis data mentah (data yang belum diproses) untuk mengekstrak informasi, tren, dan wawasan yang relevan. Proses ini meliputi pengumpulan data, pengorganisasian, dan penyimpanannya, kemudian melakukan analisis statistik pada data tersebut. 

Setelah informasi dikumpulkan, kesimpulan dapat ditarik darinya, yang dapat digunakan untuk pemecahan masalah, pemrosesan bisnis, pengambilan keputusan, dan prediksi yang dapat menginformasikan apa langkah perusahaan selanjutnya. Proses ini bergantung pada disiplin ilmu seperti matematika, statistik, dan pemrograman komputer. 

Analis Data diandalkan di industri apa pun yang menggunakan data, seperti rantai makanan cepat saji, toko ritel, dan penyedia layanan kesehatan. Apa pun industrinya, sebagian besar Analis Data ditugaskan untuk menemukan wawasan dalam data yang dapat digunakan untuk mempelajari lebih lanjut tentang kebutuhan pengguna akhir atau pelanggan. Meskipun tugas harian seorang Analis Data bergantung pada jenis data yang mereka tangani, serta proyek yang ada, hampir semua Analis Data terlibat dalam pengumpulan, pengorganisasian, dan analisis data.

Lalu kemampuan apa yang sangat diperlukan untuk menjadi seorang Data Analyst? Yuk simak selengkapnya!

1. Merancang dan memelihara basis data

Analis Data harus memastikan bahwa basis data berjalan dengan lancar, yang melibatkan perbaikan masalah terkait data dan kesalahan pengkodean. Proses pembuatan struktur database memungkinkan Analis Data untuk memodelkan data berdasarkan parameter seperti tipe data apa yang harus dikumpulkan atau disimpan, serta bagaimana kategori data terkait satu sama lain.

Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

2. Mengumpulkan data

Data adalah inti dari pekerjaan Analis Data, jadi mengumpulkannya memainkan peran integral dalam tugas pekerjaan sehari-hari mereka. Data yang ditambang dari sumber primer dan sekunder kemudian harus ditata ulang ke dalam format yang dapat dipahami oleh manusia atau mesin. Seringkali, Analis Data bekerja dengan Pengembang Web untuk merampingkan proses pengumpulan data. Semakin otomatis dan dapat digunakan kembali rutinitas pengumpulan data, semakin efisien prosesnya.

3. Memfilter dan membersihkan data

Data mentah sering kali memiliki outlier, duplikat, atau kesalahan yang harus disaring sebelum data dapat diproses. Membersihkan data memungkinkan Analis Data menjaga kualitas data untuk memastikan interpretasi data tidak salah atau miring.

4. mengidentifikasi pola

Sebelum laporan dapat dibuat, dan data dapat digunakan untuk menceritakan sebuah kisah, Analis Data harus menemukan pola berharga di dalam data itu sendiri. Sebagian besar Analis Data melaporkan dalam kerangka waktu reguler, seperti mingguan atau triwulanan, untuk memastikan bahwa tren dari waktu ke waktu dicatat.

5. Menggunakan statistik untuk menafsirkan data

Berbagai alat statistik harus diterapkan pada kumpulan data untuk menafsirkan data, serta mengisolasi pola dan tren. Statistik memainkan peran penting dalam pekerjaan Analis Data karena membantu mengontekstualisasikan pekerjaan berdasarkan tren lokal, nasional, dan internasional yang berimplikasi pada industri atau perusahaan.

6. Berkolaborasi

Gagasan bahwa Analis Data bekerja secara terpisah, terlepas dari yang lain di suatu organisasi, sebagian besar adalah mitos. Sebagian besar Analis Data secara teratur berinteraksi dengan orang-orang di berbagai departemen, seperti tenaga penjualan, insinyur, pemrogram, dan pemasar. Mereka juga biasanya berkolaborasi dengan pengembang database dan arsitek data. Karena begitu banyak interaksi antardepartemen terjadi dalam pekerjaan Analis Data, keterampilan komunikasi yang baik sangat penting.

7. Membuat laporan

Sebagian besar waktu Analis Data dicurahkan untuk membuat laporan baik untuk mereka yang berada di dalam organisasi maupun klien. Laporan ini memberikan wawasan utama tentang area yang perlu ditingkatkan, serta tren yang muncul. Laporan yang berhasil melibatkan lebih dari sekadar mengumpulkan angka untuk ditampilkan; itu harus menyatukan narasi yang jelas dan menarik yang dapat diakses oleh pembuat keputusan yang tidak terlatih sebagai analis.

8. Mendokumentasikan proses analitik dan Menyajikan temuan

Mendokumentasikan proses adalah tindakan penting karena membantu pemangku kepentingan menghargai langkah-langkah yang dilakukan dalam menganalisis data sehingga temuan dapat diduplikasi, serta Tahap akhir dari proses analisis data melibatkan berbagi temuan dengan orang lain di dalam organisasi atau pemangku kepentingan eksternal. Visualisasi seperti laporan dan bagan digunakan untuk menyajikan informasi secara visual dengan cara yang dapat diakses dan menarik.

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

Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab! 

Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!

Tags