Kenali Data Analyst Specialist vs Generalist

Profesi data analyst masih menjadi salah satu profesi primadona di bidang industri data. Dalam era digital seperti sekarang, data menjadi aset berharga di berbagai perusahaan. Tak heran apabila pemula yang ingin bercita-cita menjadi seorang data analyst pastinya punya preferensi tersendiri dalam meraih karirnya. Apakah menjadi seorang data analyst generalist atau data analyst specialist. Pilihan antara menjadi seorang data analyst generalist atau specialist menjadi perdebatan yang signifikan di kalangan calon profesional di bidang analisis data. 

Menjadi seorang data analyst generalist memberikan fleksibilitas dan pemahaman yang luas tentang seluruh proses analisis data, mulai dari pengumpulan data hingga visualisasi. Generalist cenderung dapat menyesuaikan diri dengan berbagai proyek dan tuntutan tugas, membuat mereka menjadi aset berharga dalam lingkungan kerja yang dinamis. 

Di sisi lain, menjadi seorang data analyst specialist menawarkan kedalaman pengetahuan yang mendalam dalam bidang tertentu, seperti analisis prediktif, analisis tekstual, atau fokus pada industri tertentu. Keahlian khusus ini dapat membuat mereka menjadi ahli dan memenuhi kebutuhan pasar yang mencari pemahaman mendalam dalam aspek-aspek tertentu dari analisis data.

Berikut adalah beberapa pertimbangan yang bisa kamu jadikan tolok ukur untuk menyesuaikan diri apakah kamu menjadi seorang data analyst generalist atau data analyst specialist. Simak informasinya melalui artikel berikut ini sahabat DQLab!

1. Tingkat Pengalaman dan Pendidikan

Pertimbangan pertama menjadi seorang Data Analyst generalist dan specialist adalah tingkat pengalaman dan pendidikan yang ditempuh. Sebagai seorang generalist, seringkali diperlukan pemahaman yang lebih luas dalam hal teknik analisis data dan kemampuan beradaptasi dengan berbagai jenis proyek.

Tingkat pendidikan yang mencakup dasar-dasar ilmu komputer, matematika, dan statistik umumnya memberikan pondasi yang kuat untuk menjadi generalist. Di sisi lain, seorang spesialis mungkin membutuhkan tingkat keahlian dan pendidikan yang lebih mendalam dalam bidang tertentu, seperti machine learning atau analisis waktu, untuk dapat menangani proyek-proyek yang lebih spesifik.

Pemilihan antara menjadi generalist atau spesialis juga dapat dipengaruhi oleh preferensi seseorang terhadap pendekatan karir yang melibatkan pembelajaran kontinu atau fokus yang lebih mendalam dalam satu domain khusus.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Tren Industri

Memahami tren industri dan kebutuhan pasar juga memungkinkan data analyst untuk mengantisipasi perubahan yang mungkin terjadi di masa depan. Perkembangan teknologi dan kebutuhan bisnis yang terus berkembang dapat memberikan pandangan tentang keahlian apa yang mungkin menjadi lebih berharga di masa mendatang. Sebagai contoh, dengan pertumbuhan pesat dalam bidang kecerdasan buatan (AI) dan machine learning, menjadi seorang spesialis dalam analisis prediktif atau pemodelan data mungkin menjadi pilihan yang strategis. 

Di sisi lain, kebutuhan untuk mengelola dan menginterpretasi data secara menyeluruh tetap menjadi aspek krusial, membuat peran seorang generalist tetap relevan. Oleh karena itu, mengintegrasikan pengetahuan tentang tren dan dinamika pasar ke dalam perencanaan karir kamu dapat menjadi kunci keberhasilan dalam merancang jalur karir yang berkelanjutan dan bermanfaat bagi perkembangan profesional seorang data analyst.

3. Kemampuan untuk Belajar Terus-Menerus

Menjadi seorang data analyst generalist memiliki keunggulan yakni selalu update di berbagai bidang, memungkinkan mereka untuk memiliki pemahaman yang menyeluruh tentang berbagai aspek analisis data. Dengan kemampuan yang merangkul sejumlah besar topik, generalist dapat lebih fleksibel dalam menangani proyek-proyek yang berkaitan dengan pengolahan data, analisis statistik, dan visualisasi data.

Ini memungkinkan mereka untuk beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan kebutuhan organisasi dan mengambil peran yang beragam. Selain itu, generalist seringkali memiliki kemampuan komunikasi yang baik karena mereka dapat berinteraksi dengan berbagai tim dan departemen.

Sementara itu, seorang data analyst specialist tentunya punya concern lebih mendalam akan topik tertentu. Mereka dapat menjadi ahli di bidang analisis prediktif, analisis tekstual, atau aspek lain yang menjadi fokus utama mereka. Keahlian ini membuat mereka sangat berharga ketika organisasi menghadapi tantangan atau proyek yang memerlukan pemahaman mendalam tentang suatu domain khusus.

Dengan fokus yang lebih terkonsentrasi, seorang specialist cenderung dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam dan solusi yang lebih spesifik dalam konteks bidang tertentu, meningkatkan nilai tambahnya dalam proyek-proyek yang lebih terbatas.

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

4. Minat Pribadi dan Tujuan Jangka Panjang

Dalam mengembangkan karir sebagai data analyst, pemilihan antara generalist dan specialist juga dapat dipengaruhi oleh minat pribadi dan tujuan jangka panjang. Beberapa individu mungkin menikmati tantangan beragam proyek dan ingin menjaga fleksibilitas mereka, sementara yang lain merasa lebih memenuhi bila dapat menggali lebih dalam pada satu topik yang benar-benar mereka cintai. Dalam kedua kasus tersebut, baik menjadi generalist maupun specialist, data analyst memiliki peran yang sangat penting dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data di dunia bisnis yang terus berkembang.

Tidak peduli apakah memilih menjadi generalist atau specialist, kunci untuk sukses dalam profesi data analyst adalah komitmen untuk terus belajar dan mengembangkan keterampilan. Perkembangan teknologi dan kebutuhan bisnis yang terus berubah menuntut para profesional data analyst untuk tetap relevan dan adaptif. Oleh karena itu, apapun pilihan yang diambil, penting bagi calon data analyst untuk memiliki hasrat dan dedikasi dalam merangkul perubahan dan terus tumbuh dalam profesi yang begitu dinamis ini.

Kalian bisa mulai melatih diri dengan menyelesaikan ragam project data analyst di DQLab. 

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan jadilah ahli dalam menyampaikan insight data dengan mengikuti  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python! 

Penulis: Reyvan Maulid