Hindari Salah Kaprah dalam Pahami Roadmap Data Analyst

Profesi Data Analyst saat ini memang sedang naik daun. Bahkan, Harvard Business Review pernah menyebutnya sebagai pekerjaan paling seksi di abad ini. Di tengah derasnya gelombang digitalisasi, perusahaan berlomba-lomba mencari Data Analyst yang andal untuk mengolah data menjadi insight yang bernilai.

Namun, gemerlapnya profesi ini sering kali membuat orang salah kaprah soal bagaimana sih sebenarnya roadmap untuk menjadi seorang Data Analyst. Banyak yang tergiur oleh janji gaji besar atau kursus instan tanpa memahami perjalanan yang sebenarnya.

Nah, kalau kamu sedang berencana menapaki karier sebagai Data Analyst, coba tanyakan ke diri sendiri “Apakah kamu yakin sudah paham langkah-langkah yang benar?” Jika kamu masih ragu, simak baik-baik beberapa hal yang salah kaprah dan sering terjadi sekaligus memberikan panduan yang lebih realistis dalam roadmap Data Analyst berikut!

1. Pahami Esensi dari Profesi Data Analyst

Sebelum membahas lebih jauh, mari kita pahami dulu apa itu Data Analyst. Secara sederhana, Data Analyst adalah seseorang yang bertugas mengolah, menganalisis, dan menyajikan data agar menjadi informasi yang bisa digunakan untuk pengambilan keputusan.

Banyak orang salah paham bahwa pekerjaan ini hanya soal “main angka” atau “coding terus-menerus.” Padahal, menjadi Data Analyst juga memerlukan kemampuan berpikir kritis, memahami konteks bisnis, hingga menyampaikan hasil analisis dalam bentuk yang mudah dimengerti.

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

2. Salah Kaprah dalam Memahami Roadmap Menjadi Data Analyst

Membangun karier sebagai Data Analyst memerlukan proses dan strategi yang tepat. Sayangnya, banyak kesalahan umum yang sering menghambat perjalanan ini. Berikut beberapa salah kaprah yang perlu dihindari:

• “Ngoding Itu Segalanya”

  Mitosnya untuk menjadi Data Analyst, kamu harus langsung mahir bahasa pemrograman seperti Python atau R. Namun fakta sebenarnya, banyak Data Analyst pemula yang bekerja menggunakan alat sederhana seperti Excel atau Google Sheets.

  Bahkan, pemahaman statistik dasar sering lebih penting daripada sintaks pemrograman saat memulai. Sebelum belajar coding, fokuslah pada fundamental data: apa itu data, bagaimana data disusun, dan bagaimana membacanya. Setelah menguasai dasar, barulah belajar coding sebagai alat untuk mengolah data dalam skala yang lebih besar.

• “Data Analyst Itu Kerja Sendiri, Nggak Butuh Soft Skills”

  Ada juga mitos yang mengatakan bahwa profesi ini hanya soal bermain angka di layar, tanpa interaksi dengan orang lain. Fakta sebaliknya, storytelling melalui data adalah inti dari pekerjaan ini. Insight yang kamu temukan hanya akan berguna jika orang lain bisa memahaminya.

  Contoh nyata, seorang Data Analyst harus bisa mempresentasikan hasil analisis ke tim manajemen yang mungkin tidak paham soal data. Di sinilah kemampuan komunikasi, presentasi, dan kolaborasi menjadi aset penting yang sering diabaikan.

• “Semakin Banyak Tools, Semakin Hebat”

  Mitos yang beredar di sosial media juga mengatakan bahwa menguasai sebanyak mungkin tools adalah tanda kehebatan seorang Data Analyst. Namun faktanya, kamu tidak perlu tahu semua alat yang ada di dunia ini. Fokuslah pada alat-alat yang relevan dengan kebutuhan industri atau pekerjaanmu.

  Misalnya, jika kamu bekerja di perusahaan kecil, mungkin hanya Excel dan SQL yang dibutuhkan. Sementara di perusahaan besar, kamu mungkin perlu menguasai Tableau atau Power BI. Jangan terlalu terpaku pada kuantitas; kualitas penguasaan alat lebih penting.

• “Punya Sertifikasi = Siap Kerja”

  Kemudian mitos yang juga paling salah kaprah di luar sana adalah keyakinan bahwa sertifikat dari kursus online cukup untuk membuatmu siap terjun ke dunia kerja.

  Faktanya, dunia kerja lebih menghargai portofolio yang menunjukkan kemampuan nyata. Sertifikat memang membantu, tetapi tidak cukup. Cobalah ikut kompetisi data seperti di Kaggle atau kerjakan proyek pribadi untuk membangun portofolio. Misalnya, kamu bisa menganalisis data publik, seperti tren pasar atau pola konsumsi, dan membagikannya di LinkedIn untuk mendapatkan feedback.

• “Cepat Kaya dengan Jadi Data Analyst”

  Kemudian mitos paling umum adalah profesi ini bisa langsung memberikan gaji besar dalam hitungan bulan, sehingga banyak orang tergiur untuk terjun menjadi Data Analyst meskipun tidak memikiki bekal yang cukup. Disisi lain faktanya sama seperti profesi lain, menjadi Data Analyst juga butuh proses.

  Biasanya, kamu akan memulai dari peran entry-level dengan gaji yang wajar, lalu berkembang seiring pengalaman dan keahlian yang meningkat.

  
  

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

3. Apa yang Harus Dilakukan untuk Menghindari Hal-Hal yang Salah Kaprah?

Agar tidak terjebak dalam kesalahan-kesalahan di atas, berikut beberapa langkah praktis yang bisa kamu ambil:

• Pahami Dasar-Dasar Data
  Mulailah dari alat sederhana seperti Excel, belajar statistik dasar, dan pahami bagaimana data bekerja dalam database.

• Kuasai Tools Secara Bertahap
  Fokus pada alat yang paling sering digunakan, seperti SQL untuk pengelolaan data, Python untuk analisis lebih mendalam, dan Tableau untuk visualisasi data.

• Bangun Portofolio
  Kerjakan proyek nyata, baik melalui bootcamp, kompetisi, atau inisiatif pribadi. Misalnya, analisis data tren media sosial atau data keuangan sederhana.

• Kembangkan Soft Skills
  Belajar komunikasi, presentasi, dan cara menyampaikan insight secara efektif kepada orang-orang non-teknis.

• Ikuti Komunitas dan Forum
  Bergabunglah dengan komunitas Data Analyst di LinkedIn, Slack, atau forum seperti Kaggle untuk mendapatkan insight dari praktisi berpengalaman.

Gimana? Kamu tertarik menjadi seorang Data Analyst dengan panduan roadmap yang tepat? 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!

DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

Jadi, 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