FLASH PROMO!! AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 4 Jam 23 Menit 21 Detik 

Day to Day Data Analyst di Media Industry

Belajar Data Science di Rumah 10-September-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/db6cc0d931b7a7670f7e231cced688a2_x_Thumbnail800.jpg

Pernahkah Sahabat DQ bertanya-tanya seperti apa hari dalam kehidupan seorang analis data? Apakah Sahabat DQ ingin tahu tentang peran dan tanggung jawab sehari-hari dari salah satu bidang pekerjaan yang tumbuh paling cepat saat ini? Dengan bisnis yang menghasilkan lebih banyak data daripada sebelumnya, perusahaan memerlukan analis data yang memenuhi syarat untuk membantu mereka mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan informasi penting tentang bisnis mereka.

Jika Sahabat DQ tertarik untuk memulai karir di bidang analitik data, Sahabat DQ mungkin ingin mempelajari lebih lanjut tentang apa yang dilakukan seorang analis data setiap hari. Pada artikel ini, kita akan melihat lebih dekat pada kehidupan seorang analis data dan memeriksa bagaimana data analis menggunakan keterampilan teknis dan non-teknis mereka untuk membantu menginformasikan pengambilan keputusan penting dalam sebuah perusahaan.

Analis data melakukan ini dengan mengumpulkan petunjuk (alias data) untuk mengungkap dan menafsirkan pola dan tren yang terjadi dalam bisnis. Dengan bantuan alat pemodelan dan visualisasi data, analis kemudian mempresentasikan penemuan mereka kepada pemangku kepentingan dan pemimpin bisnis. Dalam mengkomunikasikan wawasan ini, analis membantu bisnis menginformasikan proses pengambilan keputusan, mengoptimalkan prosedur bisnis, dan memprediksi tren masa depan.

Hari-hari biasa dalam kehidupan seorang analis data bervariasi berdasarkan industri tempat mereka bekerja dan jenis data yang dikumpulkan. Namun, terlepas dari industri atau data, seorang analis data dapat berharap untuk menghabiskan sebagian besar hari kerja mereka melakukan serangkaian tugas untuk mencapai kesimpulan mereka dengan sukses.

Lalu, bagaimana day to day menjadi seorang data analyst? Yuk simak selengkapnya sekarang!

1. Mengidentifikasi masalah dan Menentukan kriteria kualitas data

Sebelum seorang analis data dapat mulai mengumpulkan dan menafsirkan kumpulan data apa pun, mereka harus terlebih dahulu mengidentifikasi dan mendefinisikan masalah atau tujuan bisnis. Untuk melakukan ini, analis membutuhkan pemahaman yang kuat tentang cara kerja, proses, dan tujuan bisnis. 

Analis sering berkolaborasi dan bertukar pikiran dengan departemen lain untuk mengidentifikasi tantangan bisnis yang ada atau mengisolasi peluang baru untuk peningkatan. Setelah diidentifikasi, analis dapat mulai mengumpulkan data untuk memahami masalah dengan lebih baik. 

Selain itu, kriteria kualitas data digunakan untuk mengukur dan menentukan apakah data dalam suatu sistem akurat, lengkap, konsisten, dan dapat diandalkan. Mendefinisikan kriteria kualitas data sangat penting untuk proses pengumpulan data analis data. Data yang buruk dapat secara signifikan mempengaruhi operasi bisnis dan proses pengambilan keputusan. 

Jika data yang dikumpulkan tidak akurat atau tidak lengkap, perusahaan dapat membuat keputusan yang buruk atau strategi yang tidak efektif. Itulah sebabnya analis data harus menentukan kriteria kualitas data sebelum melanjutkan proses analisisnya.

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


2. Membangun Proses Data

Menetapkan proses untuk menyelesaikan tugas secara efisien dan efektif diperlukan untuk hampir setiap jenis pekerjaan. Sama seperti seorang koki yang menggunakan proses untuk membuat resep, demikian pula seorang analis data untuk mengumpulkan dan mengatur data. Analis data sangat bergantung pada kemampuan mereka untuk mengelola dan memanipulasi data dalam jumlah besar secara efisien untuk mencapai tujuan mereka. 

Seringkali, data itu kompleks dan mengharuskan analis untuk menetapkan kerangka kerja atau "proses" untuk memecah informasi menjadi informasi yang berguna dan berwawasan luas. Analis data sering bekerja dengan orang lain dalam organisasi, seperti insinyur dan arsitek data, untuk menerapkan peningkatan proses, membuat modifikasi sistem, dan mengembangkan metode dokumentasi yang lebih menyeluruh.

3. Membersihkan Data

Membersihkan dan menyiapkan data adalah bagian besar dari hari kerja analis data mana pun. Untuk memastikan kredibilitas dan akurasi dalam temuan mereka, analis harus membersihkan data yang dikumpulkan dengan menghapus duplikat, kesalahan, atau outlier. 

Pembersihan data adalah keterampilan yang sangat berharga untuk dikuasai oleh analis data. Ini adalah salah satu langkah paling penting untuk mempersiapkan model yang akurat untuk analisis. Seperti disebutkan di atas, data yang buruk mengarah pada kesimpulan yang salah atau menyesatkan. Karena itu, keterampilan pembersihan data yang tepat sangat penting untuk keberhasilan seorang analis data.

4. Menganalisis Data

Istilah "data" mengacu pada kumpulan data yang besar dan beragam dalam suatu bisnis. Jenis data ini seringkali terlalu besar atau rumit untuk diproses dengan metode analisis data tradisional. Di situlah analis data masuk. Analis data bertanggung jawab untuk menggunakan pengetahuan mereka tentang bahasa pemrograman, seperti Python atau R, untuk menangani jenis data ini dan melakukan persamaan yang kompleks. 

Selain keterampilan pemrograman, analis membutuhkan keterampilan berpikir kritis yang kuat untuk memproses dan menganalisis kumpulan data besar. Analis menggunakan pemikiran kritis untuk mengungkap pola tersembunyi, mengidentifikasi korelasi, dan mengekstrak wawasan di luar angka itu sendiri.

Dengan analitik data, organisasi dapat memanfaatkan pengetahuan yang ditemukan dalam kumpulan data yang kompleks ini dan mengidentifikasi peluang baru untuk meningkatkan pengalaman pengguna akhir mereka.

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

Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab! 

Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!



Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :