Keseharian Data Analyst dari Peran Hingga Prospek Karir

Menjadi Data Analyst berarti menjadi jembatan penting antara data mentah dan keputusan strategis perusahaan. Keseharian Data Analyst dari Peran Hingga Prospek Karir kini semakin menarik untuk dibahas, apalagi profesi ini terus diminati di berbagai industri digital. Tidak hanya soal angka dan coding, peran Data Analyst juga berkaitan dengan komunikasi, pemahaman bisnis, hingga prospek karir yang cerah di masa depan.

Artikel ini akan mengajak kamu memahami lebih dalam seperti apa keseharian seorang Data Analyst. Mulai dari peran dan tools yang digunakan, distribusi aktivitas harian berdasarkan survei, variasi pekerjaan lintas industri, hingga peluang karir yang bisa diraih.

1. Peran Utama Seorang Data Analyst

Secara umum, seorang Data Analyst bertugas mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data agar tim bisnis bisa mengambil keputusan lebih tepat. Aktivitas ini mencakup mulai dari menarik data dari berbagai sumber, memproses data agar rapi, hingga membuat laporan atau dashboard yang mudah dipahami.

Tools yang umum digunakan meliputi SQL, Excel, Python/R, dan platform visualisasi seperti Tableau atau Power BI. Namun, menurut laporan The State of Data Teams in Southeast Asia 2023 (Tech in Asia), startup kecil cenderung masih mengandalkan Excel dan Google Sheets karena lebih cepat dan murah, sementara korporasi besar lebih banyak menggunakan tools enterprise seperti Power BI dan Tableau.

Selain keterampilan teknis, peran ini juga menuntut kemampuan komunikasi. Data Analyst sering menjadi “penerjemah” antara tim teknis dan non-teknis. Jadi, bukan hanya pintar coding, tetapi juga harus mampu menjelaskan insight data dalam bahasa yang mudah dipahami stakeholder.

Baca juga: Machine Learning Specialist, Karir Hot Sampai 2025

2. Aktivitas Harian: Waktu, Fokus, dan Tantangan

Rutinitas seorang Data Analyst penuh dengan aktivitas berulang yang memakan waktu cukup besar. Berdasarkan survei DataCamp 2023, alokasi waktu harian seorang Data Analyst terbagi seperti berikut:

• 40% untuk membersihkan dan menyiapkan data,

• 25% untuk melakukan analisis,

• 20% untuk membuat laporan/dashboard,

• 15% untuk meeting dengan stakeholder.

Tantangan terbesar biasanya ada pada kualitas data. Banyak perusahaan di Asia Tenggara yang masih menghadapi masalah data tidak lengkap atau tidak terstruktur. Belum lagi permintaan mendadak dari manajemen yang membuat Data Analyst harus gesit beradaptasi.

Selain teknis, komunikasi juga jadi kunci. Menjelaskan hasil analisis ke orang non-teknis sering kali lebih menantang dibanding membuat model atau grafik itu sendiri.

3. Variasi Aktivitas Berdasarkan Industri

Meski core job-nya sama, aktivitas harian Data Analyst bisa sangat berbeda tergantung industrinya.

• E-commerce: fokus pada analisis perilaku konsumen, konversi, dan A/B testing untuk kampanye marketing.

• Keuangan: banyak berkutat dengan fraud detection, analisis risiko, hingga optimasi portofolio investasi.

• Kesehatan: bekerja sama dengan tim medis untuk memprediksi pola penyakit, memantau efektivitas obat, hingga efisiensi layanan kesehatan.

• Startup Teknologi: biasanya lebih fleksibel, sering multitasking dari scraping data, membuat dashboard, sampai presentasi ke investor.

Perbedaan ini menunjukkan bahwa selain skill teknis, pemahaman domain industri sangat berpengaruh. Insight dari data akan lebih bermakna jika Data Analyst memahami konteks bisnis dari industri tempat ia bekerja.

4. Ukuran Tim Data dan Peran di Asia Tenggara

Menurut Tech in Asia (2023), ukuran tim data di startup Asia Tenggara umumnya masih kecil, dengan 2–5 orang Data Analyst/Data Scientist. Sementara itu, korporasi besar bisa memiliki puluhan bahkan ratusan anggota dalam tim data, dengan struktur yang lebih kompleks (ada Data Engineer, Data Scientist, BI Analyst, hingga Chief Data Officer).

Bagi Data Analyst yang bekerja di startup kecil, tantangannya adalah multitasking karena sering merangkap banyak peran. Sementara di korporasi besar, tantangannya lebih ke birokrasi dan koordinasi lintas divisi.

Hal ini penting dipahami bagi kamu yang ingin masuk ke dunia data, karena pengalaman bekerja di startup dan korporasi bisa sangat berbeda meskipun jabatannya sama.

5. Prospek Karir Seorang Data Analyst

Prospek karir Data Analyst terus meningkat. Berdasarkan Future of Jobs Report (World Economic Forum, 2023), posisi ini masuk dalam top-3 pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat hingga tahun 2027. Bahkan di Indonesia, LinkedIn mencatat Data Analyst sebagai salah satu dari lima pekerjaan digital paling dicari.

Karir Data Analyst juga fleksibel. Dengan pengalaman dan portofolio yang kuat, kamu bisa berkembang menjadi Data Scientist, Data Engineer, atau Business Intelligence Analyst. Bahkan, ada yang beralih ke posisi strategis seperti Product Manager atau Chief Data Officer (CDO).

Artinya, jalur karir seorang Data Analyst tidak terbatas pada analisis data saja, tetapi bisa membuka pintu ke berbagai peran strategis di perusahaan.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Menjadi Data Analyst berarti siap menjadi penghubung antara data dan keputusan strategis. Sehari-harinya, kamu akan berkutat dengan data cleaning, analisis, hingga presentasi insight. Peran ini berbeda-beda tergantung industri, ukuran tim, dan skala perusahaan, namun semuanya punya satu benang merah: menghasilkan insight yang bernilai bagi bisnis.

Dengan prospek karier yang terus tumbuh pesat, Data Analyst adalah profesi yang menjanjikan untuk kamu yang ingin membangun karier di era digital.

Kalau kamu tertarik memulai karir sebagai Data Analyst, tapi belum punya latar belakang teknis, jangan khawatir. Kamu bisa mulai belajar secara terarah lewat Bootcamp Data Analyst DQLab yang dirancang untuk pemula maupun profesional. Dari dasar SQL, Python, hingga praktik membuat dashboard interaktif, semua bisa kamu pelajari di sini.

Yuk, sign up sekarang di DQLab dan mulai langkah pertamamu menuju karir sebagai Data Analyst!

Tags

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