Excel Saja Belum Cukup? Kenali Skill Gap yang Perlu Diatasi Calon Data Analyst

Excel menjadi salah satu tools yang banyak digunakan untuk mengolah dan menganalisis data. Namun, ketika ingin berkarier sebagai data analyst, kemampuan menggunakan spreadsheet saja belum tentu cukup untuk memenuhi kebutuhan pekerjaan. Perusahaan juga membutuhkan kandidat yang mampu mengolah data dari berbagai sumber, menemukan pola, menyajikan insight, hingga membantu proses pengambilan keputusan.

Kondisi tersebut berkaitan dengan skill gap, yaitu kesenjangan antara keterampilan yang dimiliki seseorang saat ini dan kompetensi yang dibutuhkan untuk menjalankan pekerjaan tertentu. Bagi calon data analyst, mengenali skill gap sejak awal dapat membantu menentukan keterampilan yang perlu dipelajari sebelum memasuki dunia kerja. Lantas, apa saja skill gap yang perlu diatasi calon data analyst dan bagaimana cara mengatasinya? Ikuti terus, yuk, sahabat DQLab!

1. Pengolahan Data yang Lebih Kompleks

Excel dapat digunakan untuk mengolah data, mulai dari menggunakan fungsi dasar hingga membuat PivotTable. Namun, calon data analyst juga perlu memahami cara membersihkan data, menangani nilai kosong, mengidentifikasi duplikasi, dan memastikan konsistensi format sebelum melakukan analisis. Keterampilan ini penting karena data yang digunakan perusahaan tidak selalu rapi dan siap dianalisis. Kesalahan dalam proses pengolahan dapat memengaruhi hasil analisis dan kesimpulan yang diambil. Untuk mengatasi skill gap ini, calon data analyst dapat mempelajari teknik data cleaning melalui Excel, Power Query, atau tools lain sesuai kebutuhan pekerjaan yang dituju.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Penguasaan SQL untuk Mengakses Database

Tidak semua data tersedia dalam bentuk file Excel. Perusahaan dapat menyimpan data transaksi, pelanggan, persediaan, dan operasional dalam database yang berisi banyak tabel. Di sinilah SQL (Structured Query Language) menjadi keterampilan yang berguna. SQL memungkinkan data analyst mengambil dan mengolah data sesuai kebutuhan tanpa harus memindahkan seluruh data secara manual ke spreadsheet.

Beberapa kemampuan SQL yang dapat dipelajari antara lain penggunaan SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN, dan fungsi agregasi seperti SUM() dan COUNT(). Dengan menguasai dasar SQL, calon data analyst dapat memperluas kemampuannya dari sekadar mengolah data dalam spreadsheet menjadi mengambil informasi yang relevan dari database.

3. Visualisasi Data dan Pembuatan Dashboard

Mampu menghitung dan menganalisis data belum tentu berarti mampu menyampaikan hasilnya secara efektif. Data yang disajikan dalam tabel panjang bisa sulit dipahami, terutama oleh pihak yang membutuhkan ringkasan untuk mengambil keputusan. Karena itu, calon data analyst perlu mempelajari visualisasi data dan dashboard menggunakan tools seperti Power BI atau Tableau.

Keterampilan yang perlu dikembangkan mencakup pemilihan grafik yang tepat, penyusunan indikator kinerja utama (key performance indicators atau KPI), pembuatan dashboard interaktif, dan penyajian informasi secara ringkas. Misalnya, data penjualan bulanan dapat diubah menjadi dashboard yang memperlihatkan tren penjualan, produk terlaris, wilayah dengan performa terbaik, dan kategori produk yang mengalami penurunan.

4. Kemampuan Analisis dan Pemecahan Masalah

Penguasaan Excel, SQL, dan tools visualisasi tidak otomatis menjadikan seseorang mampu menghasilkan analisis yang berkualitas. Calon data analyst juga perlu memahami masalah yang ingin diselesaikan dan menentukan data yang relevan untuk menjawabnya. Sebagai contoh, ketika penjualan sebuah perusahaan menurun, tugas seorang data analyst bukan hanya membuat grafik penjualan. Ia juga perlu menelusuri kemungkinan penyebabnya dengan membandingkan periode penjualan, kategori produk, wilayah, harga, atau perilaku pelanggan.

Kemampuan berpikir kritis, menginterpretasikan hasil, dan menyusun rekomendasi berdasarkan bukti menjadi bagian penting dari proses tersebut. Untuk mengembangkan keterampilan ini, calon data analyst dapat berlatih menggunakan studi kasus bisnis dan membiasakan diri menjawab tiga pertanyaan yaitu apa yang terjadi, mengapa hal itu mungkin terjadi, dan tindakan apa yang dapat dipertimbangkan berdasarkan hasil analisis?

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

5. Komunikasi dan Penyampaian Insight

Hasil analisis yang baik perlu dikomunikasikan agar dapat digunakan oleh pihak lain. Data analyst bisa saja menemukan pola yang menarik, tetapi insight tersebut tidak akan banyak membantu apabila disampaikan dengan istilah teknis yang sulit dipahami oleh audiens. Oleh karena itu, kemampuan komunikasi menjadi kompetensi pendukung yang tidak kalah penting.

Calon data analyst perlu berlatih menjelaskan temuan secara terstruktur, memilih informasi yang paling relevan, dan menyampaikan keterbatasan analisis secara transparan. Kemampuan ini dapat dilatih dengan menyusun laporan singkat dari setiap proyek analisis, membuat presentasi sederhana, dan menjelaskan temuan menggunakan bahasa yang mudah dipahami oleh orang nonIT.

Excel merupakan fondasi yang bermanfaat bagi calon data analyst, tetapi persiapan karier perlu mencakup keterampilan lain sesuai kebutuhan pekerjaan yang dituju. Penguasaan SQL, visualisasi data, kemampuan analisis, dan komunikasi dapat membantu memperluas kompetensi yang dibutuhkan untuk menyelesaikan studi kasus berbasis data. Jika masih bingung menentukan keterampilan yang perlu dipelajari terlebih dahulu, bootcamp data analyst bisa menjadi pilihan untuk mengikuti pembelajaran yang lebih terstruktur dan berorientasi pada praktik.

FAQ

1. Apakah menguasai Excel saja cukup untuk menjadi data analyst?

Belum tentu. Excel merupakan fondasi yang berguna, tetapi banyak posisi data analyst juga membutuhkan SQL, visualisasi data, kemampuan analisis, dan komunikasi. Kebutuhannya bergantung pada posisi serta perusahaan yang dituju.

2. Apa skill yang sebaiknya dipelajari calon data analyst setelah Excel?

SQL dan visualisasi data menggunakan Power BI atau Tableau dapat menjadi prioritas berikutnya. Setelah itu, pelajari statistik dan Python sesuai kebutuhan lowongan kerja yang ditargetkan.

3. Apakah bootcamp data analyst bisa membantu mengatasi skill gap?

Ya, bootcamp dapat membantu melalui kurikulum terstruktur, latihan praktis, pendampingan mentor, dan proyek portofolio. Namun, kesiapan kerja tetap membutuhkan latihan mandiri dan pengembangan kompetensi secara konsisten.

Kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat 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!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

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: Reyvan Maulid

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science