Cara Mudah Data Analyst Membuat Laporan Mingguan Berbasis Data

Setiap perusahaan pasti memerlukan laporan mingguan untuk memantau perkembangan dan membuat keputusan yang lebih tepat. Survei dari Digdash menunjukkan bahwa tim sales bisa menghabiskan 5 jam per minggu hanya untuk mengumpulkan data laporan, waktu yang seharusnya bisa digunakan untuk analisis dan strategi.

Oleh karena itu, bagi seorang data analyst, penting untuk memastikan laporan ini memuat data yang bisa diterjemahkan menjadi informasi yang mudah dipahami dan relevan bagi tim maupun manajemen.

Kalau laporan disusun asal-asalan, informasi yang ada akan percuma, tidak memberikan insight penting. Tapi dengan cara yang tepat, laporan mingguan justru bisa jadi dasar dalam mendukung arah strategi perusahaan. Artikel ini akan membahas langkah-langkah praktis untuk membuat laporan mingguan berbasis data dengan lebih efektif.

1. Tentukan Tujuan dan Audiens

Langkah pertama dalam menyusun laporan mingguan berbasis data adalah memahami tujuan dan siapa audiens yang akan membacanya. Jika laporan ditujukan untuk manajer, biasanya fokus pada pencapaian besar dan indikator kinerja utama (KPI). Jika untuk tim internal, detail teknis dan progres harian justru biasanya lebih penting. Dengan menetapkan tujuan dan audiens sejak awal, isi laporan akan lebih relevan dan tepat sasaran.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Kumpulkan dan Validasi Data

Laporan yang baik harus didukung data yang akurat. Pastikan semua data yang dikumpulkan sudah diverifikasi agar tidak ada kesalahan ketika mengambil keputusan. Pilih KPI yang paling relevan dengan tujuan laporan, misalnya jumlah penjualan, tingkat penyelesaian proyek, atau produktivitas tim. Validasi ini menjadi dasar untuk memastikan informasi yang tersaji memang tepat.

3. Susun Laporan dengan Struktur yang Jelas

Struktur laporan yang rapi akan memudahkan audiens memahami informasi. Mulailah dengan ringkasan eksekutif yang berisi pencapaian utama, tantangan, dan prioritas. Lanjutkan dengan detail pencapaian tim atau proyek, analisis kendala yang dihadapi, serta rencana tindak lanjut untuk minggu berikutnya. Dengan alur seperti ini, pembaca bisa langsung menangkap gambaran besar sebelum mendalami detail.

4. Sajikan Data secara Efektif

Data yang kompleks akan lebih mudah dipahami jika disampaikan secara sederhana dan visual. Gunakan grafik atau bagan untuk memperlihatkan tren, perbandingan, atau distribusi. Hindari istilah-istilah teknis yang mungkin tidak semua audiens mengerti, dan manfaatkan poin-poin atau subjudul agar laporan lebih mudah dibaca. Dengan begitu, data tidak hanya informatif tapi juga komunikatif.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

5. Tinjau Laporan sebelum Dikirim

Tahap terakhir adalah meninjau kembali laporan yang sudah disusun. Periksa apakah ada kesalahan data, inkonsistensi, atau informasi penting yang terlewat. Setelah itu, pastikan laporan dikirim tepat waktu sesuai jadwal yang sudah ditentukan, agar semua pihak memiliki dasar informasi yang sama dalam mengambil keputusan.

Membuat laporan mingguan berbasis data bukan hanya soal menyajikan angka, tapi cara kamu menyusun cerita yang jelas, ringkas, dan relevan bagi audiens. Dengan laporan yang tepat, sebagai data analyst, kamu membantu tim melihat pencapaian, memahami tantangan, dan menyiapkan langkah selanjutnya yang tepat.

Kalau kamu ingin benar-benar menguasai skill ini, kemampuan teknis seperti Python dan SQL akan sangat membantumu dalam mengolah serta menampilkan data dengan lebih efisien. DQLab menyediakan Bootcamp Data Analyst with Python and SQL yang bisa jadi langkah awalmu untuk menguasai teknik analisis dan reporting berbasis data secara profesional.

FAQ:

1. Apa saja indikator yang sebaiknya dimasukkan dalam laporan mingguan?

Indikator bisa berbeda tergantung tujuan laporan, tapi biasanya mencakup KPI utama seperti penjualan mingguan, performa kampanye, produktivitas tim, atau metrik operasional yang relevan.

2. Apakah laporan mingguan harus selalu formal?

Tidak selalu. Sesuaikan gaya laporan dengan audiens. Untuk manajemen, gunakan format ringkas dan strategis. Untuk tim internal, bisa lebih detail dan operasional.