Flow Kerja Data Analyst Beserta Ragam Datanya

Data merupakan salah satu aset penting khususnya bagi perusahaan. Ternyata ada salah satu profesi yang khusus bertugas untuk melakukan kegiatan pengolahan dan analisis data yaitu data analyst. Data analyst hingga saat ini masih menjadi profesi primadona di kalangan industri data. Usut punya usut, bayaran dari profesi data analyst ini kepalang bukan main sampai dua digit.

Hal ini dikarenakan posisi data analyst memegang peran penting dari sisi data yang nantinya akan ditransformasikan menjadi sebuah insight yang bermanfaat bagi pengambil kebijakan. Data ini kemudian diubah menjadi suatu gambaran besar informasi yang dapat memudahkan perusahaan untuk mendapatkan hasil akhir yang lebih tepat dan akurat.

Sayangnya tidak semua orang yang tahu bagaimana caranya melakukan analisis data. Apabila diolah dengan baik maka dapat memberikan manfaat yang besar bagi perusahaan untuk mengoptimalkan performa proses bisnis mereka hingga meningkatkan profit. Keberadaan data analyst pada umumnya menggali dan melakukan identifikasi permasalahan yang terjadi dalam bisnis. 

Dengan volume dan load pekerjaan yang bagi orang awam sendiri merasa rumit sangat masuk akal jika data analyst punya banyak fokus pekerjaan. Apakah kalian penasaran tidak sahabat DQ bagaimana flow kerja dari data analyst itu sendiri?.

Nah, kebetulan pada artikel ini kita akan kupas tuntas lebih lanjut tentang flow kerja dari seorang data analyst. Simak artikelnya sampai habis, yuk!

1. Rangkaian Flow Kerja Data Analyst

Dalam kesehariannya sebagai seorang data analyst, ada flow kerja yang biasanya dikerjakan demi mendapatkan hasil berupa insight yang bermanfaat bagi pemangku kepentingan.

Berikut ini adalah rangkaian kerjanya:

• Mengevaluasi studi kasus

• Mengidentifikasi data

• Persiapan data

• Penyaringan data

• Ekstraksi data

• Validasi dan pembersihan data

• Agregasi dan representasi data

• Analisis data

• Visualisasi data

• Pemanfaatan hasil analisis 

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

2. Descriptive Analytics

Dimulai dari tugas data analyst yang pertama adalah descriptive analytics. Tugas ini merupakan tugas yang paling mudah dan pengolahan data yang paling umum digunakan dalam bisnis saat ini. Data analyst akan melakukan kompilasi dari berbagai macam data untuk memberikan gambaran seputar apa yang sedang terjadi dalam bisnis, apa yang telah terjadi dalam bisnis dan kira-kira bagaimana hal tersebut bisa terjadi.

Pertanyaan-pertanyaan sederhana ini untuk menjawab alasan dilakukannya descriptive analytics yang dieksekusi oleh seorang data analyst. Contoh dari descriptive analytics ini adalah “pada bulan berapakah terjadi peningkatan penjualan barang J”, “faktor apa yang menyebabkan anggaran perusahaan membengkak”

Tipe analisis ini data analyst hanya mengcover informasi sederhana. Misalnya pada data jumlah kunjungan dalam satuan hari, perkembangan harga emas dari ke hari, pergerakan harga rupiah dari waktu ke waktu, produksi nasional komoditas dari tahun ke tahun, target pertumbuhan penjualan dari tahun ke tahun dan daftar nama pelanggan dari minggu ke minggu apakah ada kenaikan atau penurunan.

Informasi tersebut biasanya ditampilkan dalam bentuk tabel maupun grafik tergantung dengan jenis data serta hasil yang ingin didapatkan. Dari hasil descriptive analytics perusahaan atau bisnis dapat mengetahui apa kira-kira yang menjadi pemicunya. Dari analisis ini, perusahaan bisa melakukan manuver berupa strategi selanjutnya.

3. Diagnostic Analytics

Kita langsung masuk ke Diagnostic Analytics yang menjadi tugas kedua. Sesuai dengan namanya, data analyst melakukan diagnosis terhadap fenomena yang terjadi dalam bisnis. Kira-kira indikasinya kenapa nih? Tadi di descriptive analytics kita sudah mendapatkan clue dengan kata tanya “apa dan bagaimana”.

Sedangkan pada diagnostic analytics, data analyst menjawab pertanyaan dengan kata tanya “mengapa”. Pertanyaan besarnya adalah mengapa hal ini bisa terjadi? Contoh sederhana dari diagnostic analytics adalah mengapa perusahaan mengalami kerugian setelah adanya trial and error dari strategi K? atau apa yang perlu diperbaiki dari strategi C sebelum melakukan rebranding produk?

Diagnostic analytics dapat dilakukan dengan berbagai cara oleh seorang data analyst. Mulai dari penggalian data, persiapan data maupun analisis data seperti korelasi data maupun analisis sederhana untuk menjawab dugaan yang ingin kita ketahui kebenarannya melalui analisis tersebut.

Data analyst juga melakukan pertimbangan terhadap berbagai faktor yang mempengaruhi kerugian ketika penggunaan strategi tadi. Jadi dengan melakukan diagnostic analytics ini dapat menjawab alasan kerugian tadi dan sebagai langkah perbaikan untuk rekomendasi strategi selanjutnya.

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

4. Predictive Analytics

Lanjut kita masuk ke Predictive Analytics yang merupakan tugas data analyst ketiga. Kegunaan dari Predictive Analytics adalah untuk melakukan prediksi yang akan datang berdasarkan pada data yang dimiliki.

Pada analisis ini, data analyst pada pemodelan statistik yang memerlukan tambahan teknologi seperti machine learning agar prediksi data lebih akurat. Perlu diingat bahwa analisis prediktif ini merupakan sebuah perkiraan. Jadi permasalahan soal keakuratan pastinya sangat bergantung pada data yang berkualitas dan detail.

Dalam tahap ini, data analyst mulai memberikan insights yang dapat dijadikan sebagai tindak lanjut dan informasi yang berdasarkan data. Keduanya ini bisa digunakan perusahaan dalam menetapkan kebijakan bisnis kedepannya. Jadi dengan adanya data tersebut bukan tidak main-main ya dalam menetapkan kebijakan karena perusahaan pasti sudah punya master datanya sahabat DQLab.

Predictive analytics biasanya melibatkan berbagai analisis seperti analisis regresi, time series, statistik multivariat, pemodelan prediktif dan lain-lain. Banyak sekali pengaplikasian dari analisis prediktif ini khususnya di ranah bisnis. Contoh kasusnya ada prediksi harga produk, prediksi customer churn, prediksi risiko dan lain-lain.

5. Prescriptive Analytics

Berbeda dengan analisis prediktif, ada juga prescriptive analytics. Pada tipe ini data analyst akan memberikan jawaban dari semua tahapan analisis yang sudah dilakukan sebelumnya. Jadi langkah apa sih yang sebaiknya harus dilakukan oleh tim manajemen.

Prescriptive analytics memanfaatkan teknologi canggih yaitu AI atau artificial intelligence. Dengan memanfaatkan teknologi AI maka proses bisnis bisa dijalankan setiap hari. Tidak heran apabila perusahaan besar seperti Google dan Facebook menggunakan analisis ini untuk meningkatkan skill decision making dari team data.

Profesi data analyst memanglah menjadi salah satu profesi sorotan saat ini. Nah, setelah kalian semua mengetahui beberapa tugas data analyst, kini saatnya untuk mulai mengasah skill analisis data. Salah satunya adalah belajar data science dari dasar di DQLab.

DQLab menyediakan materi secara teori maupun praktek. Selain itu terdapat berbagai modul, serta ebook yang membantu memudahkan proses belajar terutama bagi pemula. 

Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id dan nikmati belajar data science DQLab. Dapatkan juga promo menarik dari DQLab ketika kamu berlangganan paket premium untuk lebih banyak akses modul-modul lainnya. Yuk tunggu apalagi, segera bikin akun kamu sekarang.

Penulis: Reyvan Maulid

Tags