Data Analyst, Wajib Kuasai 4 Skill di Bawah Ini!

Di era digital yang serba cepat ini, menjadi seorang data analyst bukan lagi sekadar salah satu pilihan karier yang keren, tapi sudah menjadi kebutuhan yang krusial di hampir semua industri. Perusahaan-perusahaan raksasa maupun startup kecil kini berlomba-lomba mencari talenta data yang nggak hanya paham angka, tapi juga bisa menyulap data menjadi keputusan yang strategis. Tapi pertanyaannya adalah “keterampilan apa saja sih yang wajib dikuasai oleh seorang data analyst, terutama buat kamu yang ingin mulai terjun ke dunia ini?”

Nah, buat kamu para pemula non-IT hingga profesional yang ingin career switcher, ini saat yang tepat untuk belajar skill yang harus dikuasai Data Analyst. Yuk, kita kulik satu per satu!

1. Penguasaan Tools Analisis Data (Excel, SQL, dan Python)

Kalau data analyst itu seniman, maka tools seperti Excel, SQL, dan Python adalah kuas dan catnya. Tanpa skill ini, kerjaanmu akan serasa melukis pakai tangan kosong. Tools inilah yang membantu data analyst mengekstrak, mengolah, menganalisis, hingga memvisualisasikan data.

Tools analisis data adalah perangkat lunak atau bahasa pemrograman yang digunakan untuk memanipulasi dan memahami data dalam jumlah besar. Excel menjadi pintu masuk yang sangat ramah untuk pemula, sementara SQL berperan penting dalam mengambil data dari database, dan Python memungkinkan analisis yang kompleks, otomatisasi, hingga membuat model prediktif.

Hal ini karena semua pekerjaan inti data analyst akan bersinggungan langsung dengan data mentah. Tanpa tools ini, kamu akan kesulitan mengeksekusi tugas-tugas seperti membersihkan data, membuat laporan, atau bahkan menjawab pertanyaan strategis dari tim bisnis.

Kamu juha bisa mulai dengan belajar Excel secara mendalam, lalu lanjutkan dengan memahami SQL query dasar seperti SELECT, JOIN, hingga agregasi. Setelah itu, naik level ke Python dengan library seperti Pandas dan Matplotlib. Banyak kok platform belajar yang menyediakan tutorial interaktif dan proyek langsung, seperti DQLab, DataCamp, atau bahkan channel YouTube edukatif.

Jangan cuma fokus pada syntax. Yang lebih penting adalah pemahaman logika dan struktur data. Sering-seringlah latihan dengan data riil atau dataset publik supaya kamu terbiasa dengan kompleksitas data dunia nyata.

2. Kemampuan Berpikir Kritis dan Analitis

Keterampilan kedua yang nggak kalah penting adalah kemampuan berpikir kritis dan analitis. Ini bukan tentang menjadi sok tahu, tapi tentang bisa menyelami data dan melihat apa yang tidak langsung terlihat.

Ini adalah kemampuan untuk memahami konteks data, menggali insight, dan membuat kesimpulan yang relevan dan berdampak. Data analyst yang hebat bukan hanya jago coding, tapi juga punya rasa ingin tahu yang tinggi dan mampu bertanya “kenapa” secara mendalam.

Karena data hanya akan jadi sekumpulan angka jika tidak dianalisis dengan tajam. Banyak keputusan bisnis yang keliru bukan karena kurang data, tapi karena salah interpretasi. Dengan kemampuan analitis, kamu bisa mengidentifikasi pola tersembunyi, menghindari bias, dan membuat rekomendasi yang benar-benar berdasarkan fakta.

Mulailah dengan sering membaca laporan analisis, jurnal data, atau bahkan studi kasus. Biasakan untuk bertanya: Apa masalah utama? Apa yang bisa dijelaskan oleh data? Apakah ada kemungkinan korelasi palsu? Semakin sering kamu menantang data, semakin tajam insting analitikmu.

Berpikir kritis tidak selalu berarti menyanggah, tapi juga kemampuan untuk melihat dari berbagai perspektif. Cobalah berlatih dari proyek-proyek data sederhana, lalu diskusikan insight-nya dengan teman atau komunitas data untuk mendapat masukan berbeda.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

3. Visualisasi Data yang Efektif

Data yang bagus itu harus bisa “bercerita.” Di sinilah keterampilan visualisasi data jadi krusial. Karena sebaik apapun analisis yang kamu buat, kalau tidak bisa dikomunikasikan dengan jelas dan menarik, maka dampaknya bisa hilang begitu saja.

Visualisasi data adalah seni dan ilmu menyajikan data dalam bentuk grafik, diagram, atau dashboard agar mudah dipahami. Tools seperti Tableau, Power BI, atau bahkan Matplotlib dan Seaborn di Python bisa membantu kamu menciptakan visual yang informatif.

Orang-orang non-teknis seperti manajer, stakeholder, atau klien tidak selalu bisa membaca tabel atau kode. Visualisasi membantu mereka melihat pola, tren, dan insight dalam sekejap. Ini mempercepat pengambilan keputusan dan meningkatkan kepercayaan terhadap hasil analisismu.

Cobalah belajar prinsip dasar desain visual yang baik: gunakan warna dengan bijak, hindari chart yang terlalu rumit, dan sesuaikan jenis visualisasi dengan tujuan. Selain itu, ikuti kompetisi atau tantangan di komunitas seperti MakeoverMonday atau Kaggle Visualization untuk melatih kreativitasmu.

Jangan hanya fokus pada estetika. Pastikan setiap visualisasi punya pesan yang jelas dan tidak menyesatkan. Kadang visualisasi yang simpel lebih ampuh daripada yang terlalu heboh.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

4. Komunikasi Data dan Storytelling

Terakhir, tapi bukan yang paling ringan: kemampuan bercerita dengan data. Banyak yang mengira tugas data analyst hanya sampai di membuat laporan. Padahal, bagian terpenting justru saat kamu menyampaikan temuan tersebut kepada tim atau manajemen.

Data storytelling adalah teknik menggabungkan insight dari data dengan narasi yang menarik agar pesan yang ingin disampaikan mudah dipahami dan menggerakkan aksi. Ini adalah jembatan antara analisis dan keputusan nyata.

Ini karena data yang tidak bisa dikomunikasikan dengan baik akan sia-sia. Seorang data analyst yang mampu membawakan hasil analisis dengan cara yang engaging akan lebih dipercaya dan berpengaruh dalam proses pengambilan keputusan.

Latihlah kemampuan presentasimu. Cobalah menjelaskan hasil analisis ke teman atau mentor dengan cara storytelling. Gunakan analogi, struktur narasi (masalah – proses – solusi), dan tone yang sesuai dengan audiens. Perbanyak juga referensi dari TED Talk, artikel jurnalistik data, atau laporan dari McKinsey untuk menambah wawasan.

Jangan sampai narasi yang kamu bangun menutupi fakta. Tetap jaga integritas data, dan pastikan storytelling yang kamu sampaikan tidak menyesatkan, tapi justru memperkuat insight.

FAQ

Q: Apakah harus menguasai semua skill ini sekaligus untuk bisa mulai jadi data analyst?
A: Nggak harus kok! Kamu bisa mulai dari satu dulu, misalnya Excel atau SQL, lalu bertahap mengembangkan keterampilan lainnya. Yang penting konsisten dan terus latihan.

Q: Apakah skill komunikasi dan storytelling itu wajib?
A: Kalau kamu ingin berkembang di bidang ini dan ingin suaramu didengar dalam pengambilan keputusan, maka iya. Tanpa komunikasi yang baik, insight-mu bisa gagal menyentuh audiens.

Q: Belajarnya harus dari kuliah jurusan data?
A: Nggak juga. Banyak data analyst yang berasal dari background non-IT. Asal kamu punya semangat belajar dan terus mengasah skill, kamu bisa masuk ke industri ini lewat jalur alternatif seperti bootcamp atau sertifikasi.

Jadi, jangan cuma nunggu. Mulai riset tempat belajar yang tepat, cari beasiswa, dan rancang langkahmu dari sekarang. Butuh bantuan cari info pendidikan data di dalam dan luar negeri atau jalur karier data analyst? 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? 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