Cara Menjadi Data Analyst yang Handal Tanpa Background IT

Data Analyst menjadi profesi yang banyak diincar baik dari yang berlatar belakang IT maupun yang tidak. Prospek karir yang menjanjikan dalam beberapa tahun kedepan, gaji yang besar, serta kebutuhan talenta data di perusahaan yang terus meningkat menjadi daya tarik profesi Data Analyst ini. Mengapa Data Analyst banyak dibutuhkan? Umumnya perusahaan memiliki banyak sekali data dan memerlukan seorang ahli data yang mampu mengolah data yang banyak tersebut. Tujuannya adalah untuk menggali informasi yang ada pada kumpulan data yang nantinya digunakan sebagai dasar keputusan bisnis kedepannya. Dengan begitu perusahaan bisa meminimalisir kemungkinan kerugian penjualan, promosi yang kurang tepat sasaran, dan lain sebagainya. 

Data Analyst tidak hanya dibutuhkan di perusahaan IT namun merambah ke berbagai bidang mulai dari bidang industri, kesehatan, pemerintahan, pertanian, dan masih banyak lainnya. Pekerjaan Data Analyst yaitu mengumpulkan, mengolah, menganalisis, hingga menyajikan data agar mudah dipahami oleh pihak lain. Oleh karena itu, selain kemampuan teknikal, Data Analyst juga harus mampu mengkomunikasikan hasil analisisnya dengan baik. Bisakah tidak punya background IT tapi ingin menjadi Data Analyst? Jangan khawatir, simak cara menjadi data analyst di bawah ini, yuk!

1. Pelajari Bahasa Pemrograman yang Digunakan

Data Analyst harus menguasai bahasa pemrograman tertentu karena ini digunakan untuk memudahkan proses analisis hingga penyajian data. Bahasa pemrograman yang sering digunakan oleh Data Analyst yaitu sebagai berikut:

• SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk mengakses dan mengelola data dalam database relasional. Sintaks SQL mudah dimengerti karena menggunakan bahasa Inggris dasar seperti perintah SELECT, INPUT, JOIN, dan lain sebagainya.

• Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang fokus pada keterbacaan kode. Bahasa pemrograman ini bersifat open source dan bisa digunakan siapa saja secara gratis untuk membangun program.

• R adalah bahasa pemrograman bersifat open source yang digunakan untuk melakukan analisis statistika dan grafik. Terdapat banyak library yang memudahkan analisis menggunakan teknik statistik dan juga bermacam pilihan untuk menyajikan data hasil analisis. 

  
  

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

2. Berlatih Menggunakan Tools untuk Analisis 

Seorang Data Analyst harus mampu menggunakan berbagai tools analisis dan juga mengikuti perkembangan dunia data. Bagi pemula tanpa background IT kamu bisa mulai berlatih menggunakan tools yang digunakan dalam analisis data. Pada poin sebelumnya kita sudah membahas bahasa pemrograman yang digunakan. Nah, bahasa pemrograman tersebut berjalan diatas IDE. Kamu bisa berlatih menggunakan Jupyter atau IDLE untuk menjalankan Python. Untuk SQL kamu bisa berlatih menggunakan Microsoft SQL Server atau MySQL. Sedangkan untuk R gunakan RStudio. Selain tools-tools tersebut, ada lagi tools lainnya yang sering digunakan seperti Tableau yang mampu membuat visualisasi data lebih interaktif. Yup, seorang Data Analyst harus memiliki kemampuan menyajikan data yang menarik dan juga interaktif agar hasil analisis tersampaikan dengan baik. 

3. Perkuat Kemampuan Analisis dan Bisnis

Tips selanjutnya adalah kamu harus memperkuat kemampuan analisismu. Hal ini karena seorang Data Analyst dituntut kritis dan teliti dalam mengumpulkan, mengelola, dan mengolah data hingga menjadi informasi yang berguna. Kamu bisa memulai dengan mengolah data dalam jumlah kecil dan menyajikan hasil analisis tersebut. Kemudian secara bertahap kembangkan kemampuanmu dengan menggunakan data yang jumlahnya besar dimana hasil analisisnya mampu memberikan impact atau menyelesaikan suatu topik permasalahan. Selain kemampuan analisis, Data Analyst juga harus memiliki setidaknya dasar ilmu bisnis. Mengapa? Biasanya Data Analyst akan sering berkolaborasi dengan tim lain baik itu tim pemasaran, tim produk, dan tim atau divisi lainnya di perusahaan. Ingat kembali bahwa salah satu tugas Data Analyst adalah menyampaikan hasil analisis pada tim/divisi lain Sehingga Data Analyst perlu tahu istilah-istilah bisnis untuk memudahkan penyampaian dan pemahaman oleh tim terkait misalnya tim strategi bisnis, pemasaran, dan lainnya. 

4. Mengikuti Pelatihan Data Analyst

Cara untuk menjadi Data Analyst selanjutnya yaitu kamu bisa mengikuti pelatihan yang memberikan materi yang perlu dikuasai Data Analyst. Sekarang banyak pelatihan Data Analyst yang dapat dengan mudah ditemukan baik gratis maupun berbayar. Materi yang diberikan juga beragam tergantung lembaga yang memfasilitasi. Biasanya juga kamu akan memperoleh sertifikat pencapaian bahwa telah berhasil menyelesaikan pelatihan dengan baik dan telah menguasai materi yang diberikan. Karena banyak yang harus dipelajari, pelatihan Data Analyst cenderung mahal. Tapi yang gratis juga ada, kok! Digital Talent Scholarship merupakan program dari Kemenkominfo yang memberikan fasilitas pelatihan untuk berbagai kalangan dalam beberapa kategori salah satunya Fresh Graduate Academy dan Professional Academy. Kamu bisa mengikutinya secara gratis dengan mengisikan data-data yang diminta. Akan ada tes sebelumnya, jika kamu dianggap mampu maka kamu tinggal mengikuti pelatihan hingga selesai. 

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

5. Portofolio Data untuk Unjuk Skill Data

Bagaimana? Masih semangat untuk menjadi Data Analyst, kan? Nah, ada satu lagi, nih yang tidak kalah penting dengan menguasai kompetensi-kompetensi Data Analyst. Yup, portofolio data! Sambil mempelajari kompetensi dan berlatih tools analisis data, jangan lupa untuk mulai menyusun portofolio data dari project yang pernah kamu lakukan. Ini cukup membantu ketika nanti kamu mulai mendaftar sebagai Data Analyst. Bagi kamu yang ingin mencoba dulu seperti apa itu bahasa Python dan R untuk mengolah data, kamu bisa loh akses modul gratis dengan mendaftar di DQLab.id. Setelah mendaftar, akses dan kerjakan modul gratisnya untuk dapat sertifikat completion. Sertifikat bisa kamu upload di LinkedIn juga, loh!

Penulis: Dita Kurniasarii

Editor: Annissa Widya