Catat 4 Tugas Utama Profesi Data Analyst
Profesi data analyst semakin menjadi sorotan di era digital saat ini. Dengan jumlah data yang terus meningkat secara eksponensial, baik dari sumber internal maupun eksternal perusahaan, kemampuan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan mengurai informasi yang berharga dari tumpukan data mentah menjadi kunci untuk pengambilan keputusan yang cerdas dan efektif. Data Analyst bertanggung jawab untuk menyelidiki data, mengidentifikasi pola dan tren, serta menyajikan temuan mereka dalam bentuk yang dapat dimengerti oleh pemangku kepentingan lainnya.
Data Analyst juga berperan dalam memastikan kualitas data dengan membersihkan, merapikan, dan memvalidasi data untuk memastikan keakuratannya. Dengan memahami proses bisnis dan tujuan organisasi, seorang data analyst dapat mengeksplorasi data dengan tujuan untuk memberikan wawasan yang bernilai tambah.
Dalam konteks era digital saat ini, di mana data tersedia dalam jumlah besar dan beragam, kemampuan seorang Data Analyst untuk menggali dan menginterpretasikan informasi yang berharga dari data tersebut sangatlah berharga.
Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas empat tugas utama profesi Data Analyst yang secara general dilakukan di semua industri. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Pemahaman Data
Sebelum melakukan analisis apa pun, seorang Data Analyst harus memahami data yang akan diolahnya. Proses ini meliputi pengumpulan data dari berbagai sumber, membersihkan data yang tidak akurat atau tidak lengkap, dan memastikan bahwa data tersedia dalam format yang sesuai untuk analisis selanjutnya. Pemahaman yang mendalam tentang sifat dan karakteristik data adalah fondasi bagi semua pekerjaan yang dilakukan oleh seorang Data Analyst.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Analisis Statistik
Setelah data dipahami dengan baik, langkah selanjutnya adalah menerapkan analisis statistik. Data Analyst menggunakan berbagai teknik statistik untuk mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan dalam data. Mereka dapat melakukan analisis deskriptif untuk merangkum karakteristik data, serta analisis inferensial untuk membuat prediksi atau menguji hipotesis. Kemampuan dalam statistik menjadi kunci untuk menghasilkan wawasan yang akurat dan dapat diandalkan dari data.
3 .Visualisasi Data
Mengkomunikasikan temuan dari analisis data dengan cara yang mudah dipahami oleh orang non-teknis adalah salah satu aspek penting dari pekerjaan seorang Data Analyst. Melalui visualisasi data, mereka mengubah angka dan fakta menjadi grafik, diagram, atau peta yang informatif dan menarik. Visualisasi data memungkinkan untuk menyoroti pola-pola yang mungkin tersembunyi dalam data mentah, sehingga memudahkan pengambilan keputusan berdasarkan wawasan yang diberikan.
4. Interpretasi Hasil
Terakhir, tetapi tidak kalah pentingnya, seorang Data Analyst harus mampu menginterpretasikan hasil analisis secara kontekstual. Ini berarti tidak hanya memberikan temuan secara objektif, tetapi juga menjelaskan implikasinya dalam konteks bisnis atau penelitian yang relevan. Kemampuan untuk mengkomunikasikan temuan dengan jelas dan merangkumnya dalam narasi yang kohesif memungkinkan para pemangku kepentingan untuk membuat keputusan yang informasi dengan memanfaatkan wawasan yang diberikan oleh analisis data.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Dengan memahami tugas-tugas ini, kita akan mendapatkan gambaran pentingnya peran Data Analyst dalam mengubah data menjadi wawasan yang bernilai bagi organisasi dan masyarakat pada umumnya. Kemampuan mereka untuk mengurai dan menginterpretasikan informasi dari tumpukan data mentah akan membantu proses pengambilan keputusan yang lebih baik dan strategi yang lebih efektif dalam berbagai bidang, mulai dari bisnis hingga ilmu pengetahuan dan pemerintahan.
Ingin mendalami profesi data analyst? Yuk asah skill kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Galuh Nurvinda K