Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Bocoran untuk Pemula, Pekerjaan Data Analyst Tahun 2022

Belajar Data Science di Rumah 18-Januari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/725eda68dad7c0d7c1c820820735db4f_x_Thumbnail800.jpg

Pekerjaan Data Analyst sangat digandrungi banyak orang karena banyak organisasi di semua industri semakin bergantung pada data untuk membuat keputusan bisnis penting—produk baru mana yang akan dikembangkan, pasar baru untuk dimasuki, investasi baru yang harus dibuat, dan pelanggan baru (atau yang sudah ada) untuk ditargetkan. Mereka juga menggunakan data untuk mengidentifikasi inefisiensi dan masalah bisnis lainnya yang perlu ditangani. Dalam organisasi ini, tugas analis data adalah menetapkan nilai numerik untuk fungsi bisnis penting ini sehingga kinerja dapat dinilai dan dibandingkan dari waktu ke waktu. Tetapi pekerjaan itu melibatkan lebih dari sekadar melihat angka: Seorang analis juga perlu tahu bagaimana menggunakan data untuk memungkinkan organisasi membuat keputusan yang lebih tepat. 


Data Analyst bekerja dengan data untuk membantu organisasi mereka membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Menggunakan teknik dari berbagai disiplin ilmu, termasuk pemrograman komputer, matematika, dan statistik, analis data menarik kesimpulan dari data untuk menggambarkan, memprediksi, dan meningkatkan kinerja bisnis. Mereka membentuk inti dari setiap tim analitik dan cenderung menjadi generalis yang berpengalaman dalam metode analisis matematis dan statistik. 


Mau tahu sebenarnya apasih product akhir dari profesi data analyst? Yuk simak bersama DQLab!


1. Tanggung Jawab Utama Seorang Analis Data

Jawaban atas pertanyaan “Apa yang dilakukan seorang analis data?” akan bervariasi tergantung pada jenis organisasi dan sejauh mana bisnis telah mengadopsi praktik pengambilan keputusan berbasis data. Namun, secara umum, tanggung jawab seorang analis data biasanya mencakup hal-hal berikut:


  • Merancang dan memelihara sistem data dan database; ini termasuk memperbaiki kesalahan pengkodean dan masalah terkait data lainnya.

  • Menambang data dari sumber primer dan sekunder, kemudian menata ulang data tersebut dalam format yang dapat dengan mudah dibaca oleh manusia atau mesin.

  • Menggunakan alat statistik untuk menginterpretasikan kumpulan data, memberikan perhatian khusus pada tren dan pola yang dapat bermanfaat untuk upaya analitik diagnostik dan prediktif.

  • Menunjukkan pentingnya pekerjaan mereka dalam konteks tren lokal, nasional, dan global yang berdampak pada organisasi dan industri mereka.

  • Menyiapkan laporan untuk kepemimpinan eksekutif yang secara efektif mengkomunikasikan tren, pola, dan prediksi menggunakan data yang relevan.

  • Berkolaborasi dengan pemrogram, insinyur, dan pemimpin organisasi untuk mengidentifikasi peluang untuk perbaikan proses, merekomendasikan modifikasi sistem, dan mengembangkan kebijakan untuk tata kelola data.

  • Membuat dokumentasi yang sesuai yang memungkinkan pemangku kepentingan untuk memahami langkah-langkah proses analisis data dan menduplikasi atau mereplikasi analisis jika diperlukan.


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


2. Keterampilan Paling Berharga untuk Analis Data

Analis data yang efektif memiliki kombinasi keterampilan teknis dan keterampilan kepemimpinan. Keterampilan teknis termasuk pengetahuan tentang bahasa database seperti SQL, R, atau Python; alat spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Google Sheets; dan perangkat lunak visualisasi data seperti Tableau atau Qlik. Keterampilan matematika dan statistik juga berharga untuk membantu mengumpulkan, mengukur, mengatur, dan menganalisis data. Keterampilan kepemimpinan mempersiapkan seorang analis data untuk menyelesaikan tugas pengambilan keputusan dan pemecahan masalah. Kemampuan ini memungkinkan analis untuk berpikir secara strategis tentang informasi yang akan membantu pemangku kepentingan membuat keputusan bisnis berbasis data dan untuk mengkomunikasikan nilai informasi ini secara efektif. Misalnya, manajer proyek mengandalkan analis data untuk melacak metrik paling penting untuk proyek mereka, untuk mendiagnosis masalah yang mungkin terjadi, dan untuk memprediksi bagaimana tindakan yang berbeda dapat mengatasi masalah.


3. Analisis Data vs. Ilmu Data vs. Analisis Bisnis

Perbedaan dalam apa yang dilakukan seorang analis data dibandingkan dengan seorang analis bisnis atau seorang ilmuwan data terletak pada bagaimana ketiga peran tersebut menggunakan data.


  • Data Analyst berfungsi sebagai penjaga gerbang untuk data organisasi sehingga pemangku kepentingan dapat memahami data dan menggunakannya untuk membuat keputusan bisnis yang strategis. Ini adalah peran teknis yang membutuhkan gelar sarjana atau gelar master dalam bidang analitik, pemodelan komputer, sains, atau matematika.

  • Business Analyst berperan dalam peran strategis yang berfokus pada penggunaan informasi yang diungkapkan oleh analis data untuk mengidentifikasi masalah dan mengusulkan solusi. Analis ini biasanya mendapatkan gelar di jurusan seperti administrasi bisnis, ekonomi, atau keuangan.

  • Data Scientist mengambil visualisasi data yang dibuat oleh analis data selangkah lebih maju, memilah-milah data untuk mengidentifikasi kelemahan, tren, atau peluang bagi suatu organisasi. Peran ini juga memerlukan latar belakang matematika atau ilmu komputer, bersama dengan beberapa studi atau wawasan tentang perilaku manusia untuk membantu membuat prediksi yang tepat.

Di perusahaan rintisan dan organisasi kecil lainnya, tidak jarang seorang analis data mengambil beberapa pemodelan prediktif atau tanggung jawab pengambilan keputusan yang mungkin ditugaskan kepada ilmuwan data.


4. Pemula Harus Siapin Apa?

Menurut analisis data daftar pekerjaan dari Indeed, SimplyHired, dan Monster, Towards Data Science mengatakan berikut ini adalah keterampilan teknologi yang paling diminati untuk analis data seperti SQL, Microsoft Excel, Tableau, Python, R, SAS, Microsoft PowerPoint ,Microsoft, SQL Server, Oracle, Microsoft Power BI


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


5. Kursus Data Science Gratis bersama DQLab!

Halo sahabat data yuk nikmati belajar gratis bersama DQLab Academy! dengan belajar data science dari dasar hingga tingkat advance. Dengan belajar di DQLab kamu akan menikmati belajar anti ribet dengan live code editor yang bisa kamu lihat langsung hasil belajarnya. 



Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!