Cara Menjadi Data Analyst dari Dasar Sampai Mahir

Di era digital yang makin terakselerasi seperti sekarang, data udah jadi komoditas penting yang nilainya hampir menyamai emas—kalau nggak mau dibilang lebih mahal. Setiap klik di internet, swipe di aplikasi, hingga komentar di media sosial, semuanya menyumbang data yang luar biasa banyaknya setiap detik. Tapi, data mentah itu kayak potongan puzzle yang belum jelas bentuknya.

Nah, di sinilah peran penting dari seorang data analyst dibutuhkan untuk mengubah potongan-potongan itu jadi gambaran besar yang bisa bantu perusahaan ambil keputusan. Tapi pertanyaannya, gimana caranya belajar data analysis dari nol sampai bisa jadi profesional yang siap bersaing?

1. Apa Itu Data Analysis?

Sebelum kita bahas Data Analysis lebih jauh, yuk kenalan dulu dengan definisi dasarnya. Data analysis atau analisis data adalah proses mengumpulkan, membersihkan, mengolah, dan menginterpretasikan data untuk menemukan pola atau insight yang berguna. Tujuan utamanya adalah membantu pengambilan keputusan berbasis data atau data-driven decision making.

Proses ini biasanya melibatkan teknik statistik, pemrograman, dan pemahaman bisnis yang baik. Meski terdengar teknis, data analysis bukan cuma urusan angka dan rumus. Justru, ini adalah seni dalam menceritakan kisah dari data yang kompleks supaya bisa dimengerti banyak orang, terutama oleh decision maker yang akan mengambil tindakan dari hasil analisis itu.

2. Manfaat Belajar Data Analysis di Era Revolusi Digital

Bukan cuma karena profesi data analyst makin naik daun dan jadi incaran banyak perusahaan, tapi juga karena skill ini sekarang jadi kebutuhan mendasar di banyak bidang. Dari marketing, keuangan, kesehatan, bahkan sampai pendidikan, semuanya butuh data analyst untuk membaca tren, memprediksi kebutuhan, dan memberikan rekomendasi yang bisa membawa perubahan nyata.

Di tengah membanjirnya informasi seperti sekarang, kemampuan untuk memilah dan membaca data dengan tajam adalah keunggulan kompetitif. Bahkan, kalau kamu seorang content creator, pebisnis kecil, atau mahasiswa yang pengin bikin riset skripsi yang solid, skill data analysis bisa bikin hasil kerjamu lebih berbobot dan berdampak. Belum lagi, perusahaan-perusahaan besar seperti Google, Tokopedia, hingga perusahaan startup rintisan semua butuh orang yang bisa "berbicara" dengan data.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

3. Bagaimana Cara Belajar Data Analysis dari Nol Hingga Mahir?

Banyak orang mikir kalau belajar data analysis itu harus dari jurusan teknik, matematika, atau statistik. Padahal nggak juga. Semua orang bisa belajar, asal tahu tahapan yang pas dan punya komitmen buat konsisten. Langkah pertama biasanya dimulai dari memahami mindset berpikir kritis dan logika berpikir analitis.

Ini penting karena kamu akan sering berhadapan dengan data yang "berisik", ambigu, bahkan kadang menyesatkan kalau nggak hati-hati. Setelah itu, baru masuk ke teknikal. Mulai dari menguasai Excel, belajar SQL buat query database, kemudian lanjut ke tools seperti Python atau R yang lebih powerful buat analisis data skala besar.

Selain itu, kamu juga perlu kenalan dengan visualisasi data. Karena hasil analisis kamu harus bisa dikomunikasikan secara visual biar lebih mudah dipahami. Di sinilah tools kayak Tableau, Power BI, atau bahkan Python dengan library seperti Matplotlib dan Seaborn jadi senjata andalan. Tapi belajar tools aja nggak cukup. Kamu juga harus latihan terus-menerus dengan studi kasus nyata. Misalnya, ambil dataset publik, cari pertanyaan menarik, lalu coba jawab pertanyaan itu lewat data. Proyek-proyek seperti ini bisa jadi portofolio kamu nanti saat melamar kerja atau bangun personal branding di LinkedIn.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

4. Tantangan yang Harus Diperhatikan dalam Proses Belajar Data Analysis

Belajar data analysis itu menyenangkan, tapi kadang juga bisa bikin overwhelmed. Apalagi kalau kamu merasa stuck di tengah jalan, atau mulai membandingkan progress-mu dengan orang lain di LinkedIn. Tenang, itu wajar. Setiap orang punya ritme belajarnya masing-masing. Hal yang paling penting, kamu tetap konsisten dan tahu bahwa belajar ini bukan sprint, tapi perjalanan jangka panjang. Selain itu, kamu juga harus tetap konsistensi dengan pola belajar yang adaptif terhadap trend data dan kurikulum industri, sehingga bisa lebih progresif.

Satu hal lain yang sering dilupakan adalah pentingnya domain knowledge. Maksudnya, kamu nggak cukup cuma ngerti data, karena pada dasarnya data sifatnya nggak selalu netral. Tapi kamu juga harus paham konteks industri tempat data itu berada. Bisa jadi ada bias tersembunyi atau faktor eksternal yang memengaruhi hasil analisis. Misalnya, data penjualan di e-commerce beda banget sama data pasien di rumah sakit. Semakin kamu ngerti konteksnya, makin tajam analisismu.

Selain itu, jangan pernah takut salah. Dalam dunia data, kesalahan itu bagian dari proses belajar. Jadi, penting untuk punya rasa ingin tahu yang tinggi dan kemampuan berpikir kritis dan sistematis terhadap hasil analisis yang kamu temukan. Justru dari kesalahan-kesalahan itulah kamu belajar untuk jadi lebih teliti dan bijak.

FAQ

1. Kalau bukan dari background IT atau statistik, masih mungkin belajar data analysis?
   Sangat mungkin! Justru sekarang banyak data analyst sukses yang awalnya datang dari jurusan sosial, komunikasi, bahkan seni. Kuncinya ada di cara berpikir analitis, kemauan belajar, dan keberanian untuk eksplorasi. Tools dan teknis bisa dipelajari, tapi rasa penasaran dan kegigihan itu nggak bisa diajarin—dan dua hal itu justru jadi modal utama.

2. Lebih penting mana: jago coding atau paham konteks bisnis?
   Idealnya dua-duanya penting, tapi kalau harus milih, pemahaman konteks bisnis seringkali lebih menentukan. Karena tujuan akhir dari analisis data adalah membantu pengambilan keputusan. Coding hanyalah alat—kalau kamu bisa melihat “cerita” di balik angka dan menghubungkannya dengan kebutuhan bisnis, insight yang kamu hasilkan akan jauh lebih bernilai.

Jadi, kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science