PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 21 Jam 20 Menit 45 Detik 

Berkarir Menjadi Data Analyst, Perhatikan 4 Hal Ini Yuk

Belajar Data Science di Rumah 21-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/08eacb3546e5c3ed76a9b030c3abf1a2_x_Thumbnail800.jpg

Pekerjaan Data Analyst memang menjadi salah satu pekerjaan idaman para generasi data di era saat ini. Bukan tidak mungkin, dengan prospeknya yang mentereng siapa coba yang tidak menginginkan untuk menduduki posisinya. Posisi junior disini yang bisa mengoperasikan excel untuk keperluan analisis data atau menguasai bahasa pemrograman. Berbicara soal gaji pun tentunya juga disesuaikan dengan tingkatannya. Semakin tinggi posisinya maka semakin besar pula tanggung jawabnya yang diemban oleh seorang data analyst. Pastinya data analyst tidak kalah mentereng juga dibandingkan dengan posisi Data Scientist. Hal ini dikarenakan dengan adanya kehadiran profesi data analyst serta jenjang karir yang bertingkat maka banyak orang diluar sana menginginkan posisi ini kedepannya. Terlebih lagi di Indonesia sendiri peluangnya juga besar dan memiliki potensi pasar tenaga kerja yang lebih luas. 


Berbicara soal posisi data analyst, ternyata bukan hal yang mudah untuk diraih. Perlu adanya persiapan-persiapan seperti menguasai skill khusus untuk posisi data analyst misalnya kemampuan komunikasi yang baik, kemampuan presentasi, tools yang biasanya digunakan untuk analisis data dan pengerjaan proyek-proyek real case industry. Banyak orang diluar sana beranggapan bahwa apakah memang benar pekerjaan data analyst cuma hanya menganalisis data aja? Orang awam data mungkin berpikiran jikalau analis data ya cuma sekedar menganalisis data. Padahal juga tidak semudah yang kalian bayangkan. Data analyst bukan hanya berkutat pada analisis data, tetapi bagaimana seorang data analyst bisa menginterpretasikan dan menjawab why dari laporan yang dilaporkan kepada tim manajemen terkait. Oleh karena itu penting untuk memperhatikan setidaknya 4 hal ini sebelum kalian benar-benar menginginkan posisi sebagai data analyst. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai 4 hal yang perlu diperhatikan sebelum kalian memutuskan untuk menjadi seorang data analyst. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, pemula data maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1. Apakah Data Analyst Kerjaannya Hanya Menganalisis Aja?

Pertanyaan yang bagus! Kalian pastinya terheran-heran bukan, apakah iya pekerjaan data analyst itu hanya sekedar running data dan menganalisis aja? Meskipun ini mungkin terdengar aneh, ini telah menjadi tren yang semakin umum bagi perusahaan, dan data analyst tempat mereka bekerja, untuk sekadar melaporkan data daripada menganalisisnya. Apa artinya ini bagi bisnis Anda? Ini berarti Anda tidak menggunakan data Anda sepenuhnya. Anda memiliki angkanya, dan Anda dapat mempresentasikannya, tetapi Anda tidak menggunakannya untuk mengidentifikasi tren, tantangan, atau peluang yang mungkin berdampak pada hasil bisnis Anda. Anda tidak mempertanyakan mengapa di balik angka-angka itu. Dan yang terburuk, Anda bahkan mungkin tidak menyadari bahwa Anda ketinggalan. 


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


2. Kombinasi Antara Analisis dan Reporting

Sebagai pengambil keputusan, seorang data analyst pastinya menginginkan sebuah paparan tentang mengapa penjualan anda turun, mengapa biaya per akuisisi dalam digital marketing tinggi, atau di mana peluang besar berikutnya. Laporan tidak akan memberi Anda jawaban ini. Ini hanya akan menyajikan data dan angka”memberitahu Anda bahwa penjualan Anda turun”tanpa konteks atau wawasan apa pun.


Pelaporan adalah proses pengumpulan informasi: mulai dari menemukan informasi, menanyakannya, menggabungkannya, membuat dasbor, dan pergerakan data secara keseluruhan. Kelihatannya bagus, dan mungkin terasa menyenangkan melihat angkanya naik atau turun, tetapi itu tidak akan benar-benar membantu bisnis Anda bergerak maju karena tidak memberikan wawasan nyata bagi Anda, pembuat keputusan.


Analytics memberi pemangku kepentingan apa yang benar-benar ingin mereka ketahui¦ keputusan apa yang harus mereka buat selanjutnya, dan di mana mereka harus membelanjakan uang mereka. Setelah data dikumpulkan, Analis Data yang kuat akan dapat mengajukan pertanyaan yang tepat, memungkinkan mereka menemukan wawasan, tren, atau peluang baru. Lebih penting lagi, analitik dapat menunjukkan kepada Anda mengapa segala sesuatunya seperti itu, dan memberikan rekomendasi tentang apa yang harus dilakukan selanjutnya.


3. Fokus Utama Terletak Pada Penyebab Hasil Analisis

Banyak orang salah mengira kalau pekerjaan data analyst hanya melaporkan hasilnya aja. Laporan tersebut hanya berupa data tren atau kenaikan jumlahnya saja. Tetapi penyebabnya kenapa turun itu tidak dijelaskan, padahal tim manajemen butuh informasi tentang penyebabnya bukan pada hasilnya. Hal ini juga tidak terbantu oleh fakta bahwa banyak alat analisis yang digunakan disebut sebagai alat bantu sehingga data analyst mungkin tidak menyadari perbedaannya.


Kemajuan teknologi membuat laporan jauh lebih efektif. Visualisasi Data memungkinkan data analyst untuk membuat dashboard yang mengesankan dan mengotomatiskan produksi laporan. Kemampuan untuk menyusun laporan yang tepat waktu dan menyenangkan secara visual ini membuat banyak orang mengabaikan kebutuhan untuk meninjau hasil dan menganalisis artinya. Orang-orang terpesona oleh hasilnya dan lupa bertanya bagaimana informasi dapat membantu menghasilkan hasil bisnis.


Akibatnya, seorang data analyst menjadi kehilangan insight berharga yang dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih kuat. Sebaliknya, data analyst Anda harus menghabiskan 80 persen waktu mereka untuk menganalisis dan 20 persen waktu mereka untuk melaporkan. Mereka harus dapat meluangkan waktu untuk memikirkan apa yang dikatakan data dan menggali lebih dalam angka-angka yang mendasarinya untuk menghasilkan wawasan yang sebelumnya tersembunyi atau tidak diketahui.


4. Belajar dan Mendapatkan Insight dari Data

Di masa depan, ada kemungkinan besar robot, atau artificial intelligence, akan dapat melakukan pelaporan; ini sudah mulai terjadi. Aspek manusia dari pekerjaan “ mengajukan pertanyaan sulit, menjadi strategis, menghasilkan wawasan, dan memberikan rekomendasi “ terletak pada analitik. Dalam hal analitik, tujuan Anda harus selalu mempelajari sesuatu yang tidak diketahui orang lain sebelumnya atau untuk memvalidasi hipotesis. Setelah informasi dikumpulkan, pekerjaan nyata dimulai sehingga bisnis dapat merespons dan beradaptasi dengan cara yang benar.


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


5.Borong Starter-Pack Toolsnya Untuk Persiapkan Dirimu Menjadi Data Analyst Professional!

Kabar gembira buat kalian-kalian semua yang ingin belajar skill-skill untuk menjadi Data Analyst! Kalian bisa cobain beberapa rekomendasi toolsnya nih. Ada SQL, Python, dan tools dalam menunjang visualisasi data seperti Tableau dan Power  BI. Kini Sahabat Data DQLab sudah tidak perlu khawatir lagi. Karena sekarang telah tersedia roadmap pembelajaran berupa Data Analyst Career Track DQLab! Dengan roadmap yang telah dirancang khusus untuk instruktur dan modul-modul lengkap, kamu bisa menjadi lebih siap dengan perbekalannya menjadi seorang Data Analyst. Dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu install software lagi. Kamu bisa langsung belajar dari sekarang karena dataset yang telah disediakan sudah sudah terintegrasi dengan live code editor. 


Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Uniknya kamu bisa langsung apply dari akun kamu loh. So, tunggu apalagi, buruan SIGNUP Sekarang ya!


Penulis: Reyvan Maulid



Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :