Identifikasi Skillset Utama dalam Roadmap Data Analyst

Pernah nggak Sahabat DQ kepikiran gimana aplikasi berbelanja seperti Tokopedia atau Shopee tahu barang apa yang menjadi incaran kita, dan memberikan rekomendasi sesuai dengan apa yang kita mau dengan real-time? Itu semua berkat data! Di era digital ini, data sudah menjadi “new oil”. Siapa yang bisa mengolah dan menginterpretasikan data dengan baik, dialah yang menguasai masa depan, dan disinilah peran Data Analyst jadi sangat penting.

Profesi ini makin “hype” dan dicari banyak perusahaan karena mereka butuh seseorang yang bisa "membaca" data, menemukan pola, dan membantu mengambil keputusan yang tepat. Bayangkan saja, dari angka-angka yang kelihatan membosankan, Data Analyst bisa mengubahnya jadi insight yang powerful dan bahkan mengubah strategi perusahaan!

Buat kamu yang tertarik dengan bidang data atau teknologi tapi gak pengen terlalu teknis seperti programmer, Data Analyst bisa jadi pilihan yang tepat. Lagipula, peran ini bukan cuma soal angka, lho ada elemen kreatif dan problem-solving yang bikin pekerjaan ini nggak monoton sama sekali.  

Penasaran skillset utama yang harus ada dalam roadmap untuk jadi Data Analyst? Yuk, simak pembahasan selengkapnya berikut ini!

1. Pahami Dasar-Dasar Data dan Tools yang Digunakan

Sebelum masuk terlalu dalam, yuk mulai dari dasar. Jadi, apa sih sebenarnya peran Data Analyst? Singkatnya, Data Analyst adalah orang yang bertugas menganalisis data dan menghasilkan informasi yang berguna untuk membantu pengambilan keputusan di perusahaan.

Tapi ini nggak sekadar soal menghitung angka. Kamu harus bisa mengelola data mentah yang sering kali berantakan, membersihkannya, lalu membuatnya "bicara" untuk memberi insight berharga.

Untuk memulai karir ini, ada beberapa keterampilan dasar yang wajib dikuasai:

• Excel atau Google Sheets

  Mungkin kamu berpikir, "Loh, Excel? Bukannya itu buat pekerjaan administrasi?" Yup, tapi di tangan Data Analyst, Excel jadi lebih dari sekadar alat hitung. Kamu bisa bikin pivot table, analisis data sederhana, hingga mengolah ribuan baris data dengan mudah.

• SQL (Structured Query Language)

  Pikirkan SQL sebagai bahasa yang dipakai untuk "ngobrol" dengan database. Bayangkan, database itu semacam perpustakaan raksasa yang isinya data-data perusahaan. Nah, SQL adalah cara kita mencari dan mengelola informasi dari sana. Nggak ribet kok, ibaratnya kamu hanya perlu tahu "kata kunci" yang tepat buat nyari data.

• Python atau R

  Kalau Excel ibarat kalkulator canggih, Python dan R adalah "mesin super" buat Data Analyst. Dengan bahasa pemrograman ini, kamu bisa melakukan analisis yang lebih kompleks, dari statistik hingga machine learning. Tapi jangan panik! Banyak kok sumber belajar gratis di internet, jadi kamu bisa belajar dengan cara yang menyenangkan.

2. Kuasai Kemampuan Visualisasi Data

Setelah bisa ngumpulin dan menganalisis data, langkah selanjutnya adalah bagaimana caranya bikin data itu kelihatan menarik! Bener banget, visualisasi data adalah salah satu kemampuan yang wajib kamu punya.

Coba bayangkan: kalau kamu hanya memberikan laporan berupa tabel panjang yang penuh angka ke atasan atau tim, kira-kira mereka bakal tertarik atau pusing duluan? Nah, disinilah pentingnya visualisasi.

Sumber: medium.com/@dias.satria

Dengan tools seperti Tableau atau Power BI, kamu bisa mengubah data mentah jadi grafik, diagram, atau dashboard interaktif yang bikin orang paham hanya dalam beberapa detik. Ini bukan cuma soal bikin grafik keren, lho, tapi juga soal bagaimana caranya menyajikan data dengan cara yang "ngomong".

Misalnya, grafik penjualan yang menurun jelas lebih mudah dipahami daripada deretan angka negatif, kan? Kamu juga bisa pakai Python untuk visualisasi dengan pustaka seperti Matplotlib atau Seaborn. Ini lebih teknis, tapi powerful banget kalau kamu mau membuat visualisasi custom yang sesuai kebutuhan.

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

3. Latih Kemampuan Analitis & Pemecahan Masalah

Sekarang, kita masuk ke bagian yang jadi "otak" dari pekerjaan Data Analyst: kemampuan analitis. Inilah kemampuan untuk melihat pola di balik data dan menyulapnya menjadi solusi atau strategi. Nggak semua orang bisa ngeliat pola dibalik angka-angka yang kelihatannya acak, tapi ini yang membedakan Data Analyst yang baik dengan yang luar biasa.

Kamu perlu punya kemampuan berpikir kritis dan analitis. Misalnya, bayangkan kamu bekerja di e-commerce dan kamu menemukan bahwa penjualan turun drastis di bulan tertentu. Apakah ini karena faktor musiman? Atau ada kampanye marketing yang gagal? Atau mungkin produk yang ditawarkan nggak sesuai dengan keinginan pasar? Di sinilah kamu harus bisa mencari tahu penyebabnya berdasarkan data yang ada, bukan sekadar asumsi.

Tips seru: coba latih kemampuan analitis ini di kehidupan sehari-hari! Misalnya, cek tren likes atau engagement di media sosial kamu. Apakah ada pola tertentu yang membuat postingan lebih banyak dapat like? Dari sini kamu akan tahu sudah sejauh mana kemampuan analitis dan pemecahan masalah kamu.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

4. Kembangkan Soft Skills yang Menjadi Penghubung Antara Data dan Manajemen

Jadi Data Analyst bukan cuma soal duduk di depan komputer dan kerja sendirian, lho. Salah satu keterampilan yang sering dianggap remeh tapi super penting adalah komunikasi. Kamu harus bisa menjelaskan hasil analisis data ke orang-orang yang nggak punya latar belakang teknis, misalnya manajer atau tim marketing.

Sumber: Pascasarjana UMSU

Kamu perlu menguasai storytelling dengan data. Bayangkan kamu seorang pencerita, dan data adalah cerita yang kamu sampaikan. Kamu nggak hanya menyebutkan "Angka penjualan bulan ini turun 10%", tapi kamu harus bisa menyampaikan mengapa itu terjadi dan apa langkah yang bisa diambil untuk memperbaikinya.

Selain itu, kamu juga akan bekerja dengan tim lain, seperti finance atau sales, jadi kemampuan kolaborasi juga penting. Kamu harus bisa berkomunikasi dengan orang dari berbagai latar belakang dan menjelaskan sesuatu yang rumit dengan cara yang sederhana.

5. Buat Portofolio dan Cari Pengalaman Nyata

Nah, setelah belajar semua keterampilan tadi, bagaimana kamu bisa menunjukkan bahwa kamu siap jadi Data Analyst? Salah satu cara terbaik adalah dengan membuat portofolio proyek data. Ini adalah cara yang paling efektif untuk menunjukkan skill kamu ke calon perekrut.

Buat proyek kecil-kecilan dengan menggunakan dataset publik. Kamu bisa ikut kompetisi di Kaggle atau eksplor dataset gratis dari pemerintah atau perusahaan. Dari sini, kamu bisa menghasilkan insight yang menarik dan menambahkannya ke portofolio.

Jangan lupa, sertifikasi juga bisa membantu memperkuat resume kamu. Ada banyak kursus online gratis atau murah yang menawarkan sertifikasi, seperti di Coursera, edX, atau Google.

Gimana? Kamu tertarik menjadi seorang Data Analyst yang handal dengan 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