Kiat Sukses Menapaki Jenjang Karir Data Analyst

Profesi data analyst semakin diminati karena digitalisasi yang berkembang pesat. Profesi ini membantu sebuah perusahaan untuk mendapatkan keputusan yang lebih tepat karena didasarkan pada data. Banyak yang telah mengetahui bahwa menjadi seorang data analyst tidak harus memiliki latar belakang pendidikan khusus. Selama memiliki skill yang mumpuni dan sesuai dengan kebutuhan perusahaan, siapapun berkesempatan untuk menjadi data analyst.

Data analyst juga memiliki jenjang karir yang cukup cemerlang. Tidak hanya berhenti sebagai data analyst, dengan peningkatan kemampuan baik secara hard skill maupun soft skill, kalian juga akan dapat menapaki jenjang karir data analyst lainnya. Bahkan kalian bisa memiliki pekerjaan di bidang data tanpa harus menjadi bagian dari sebuah perusahaan. Atau dengan kata lain, membangun bidang usaha tersebut. Wah, menarik ya jenjang karir data analyst. Apa saja jenjang karir lainnya? Bagaimana cara mencapai jenjang karir tersebut? Yuk simak penjelasannya di bawah ini!

1. Data Scientist

Kebanyakan data scientist memulai karirnya dari seorang data analyst. Transisi jenjang karir ini membutuhkan peningkatan kemampuan praktisi data di aspek:

• Kemampuan programming tingkat lanjut

• Teori matematika tingkat mahir

• Memperluas pemahaman machine learning 

  
  

Selain kemampuan di atas, biasanya seorang data analyst akan mengambil pendidikan yang relevan untuk menjadi data scientist. Misalnya pendidikan ilmu komputer, ilmu data science, atau sistem informatika. Meskipun gelar tidak sepenuhnya mendefinisikan kemampuan seseorang, tapi memiliki gelar formal akan membuka lebih banyak kesempatan lainnya di bidang data.

Peningkatan kemampuan yang disebutkan sebelumnya dibutuhkan karena adanya perbedaan tanggung jawab antara data analyst dan data scientist. Berikut deskripsi pekerjaan seorang data scientist.

• Memilih fitur, membangun dan mengoptimalkan pengklasifikasi menggunakan teknik machine learning

• Data mining menggunakan metode state-of-the-art

• Memperluas data perusahaan dengan sumber informasi pihak ketiga bila diperlukan

• Meningkatkan prosedur pengumpulan data untuk memasukkan informasi yang relevan untuk membangun sistem analitik

• Pengolahan, pembersihan, dan verifikasi integritas data yang digunakan untuk analisis

• Melakukan analisis ad-hoc dan menyajikan hasilnya secara jelas

• Membuat sistem deteksi anomali otomatis

  
  

Dari deskripsi tersebut bisa dilihat bahwa tugas seorang data scientist lebih teknikal. Sehingga terkadang jarang seorang lulusan baru dapat langsung menjadi data scientist. Dibutuhkan pengalaman kerja kurang lebih 2 tahun yang relevan sehingga memiliki kemampuan seperti yang dibutuhkan. Bahkan beberapa perusahaan menuliskan secara spesifik tools yang bisa dikuasai seperti R, SQL, Python, Scala, Tableau, Hadoop. 

Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

2. Management

Kemungkinan lainnya untuk jenjang karir seorang data analyst adalah berada di posisi manajer. Beberapa perusahaan memiliki istilah yang berbeda untuk posisi tersebut seperti senior-level analyst, analytics manager, director of analytics, atau chief data officer. Pada posisi ini, bukan lagi peningkatan terhadap hard skill yang perlu kalian perhatikan namun kemampuan memimpin suatu tim. 

Selain itu, pengolahan data sudah dilakukan oleh anggota data analyst, sedangkan posisi manajer mengambil keputusan atas insight yang diberikan. Sehingga secara teknik, kalian akan jarang mengolah data, namun perlu kemampuan berpikir kritis terhadap data yang dimiliki. Di beberapa perusahaan bahkan mewajibkan seorang manajer memiliki gelar master. 

Berikut beberapa tugas dan tanggung jawab yang dimiliki oleh manajer di bidang data.

• Memutuskan apakah tim mereka harus terus menyempurnakan solusi analitik yang ada atau menginvestasikan waktu dan sumber daya untuk mengeksplorasi apakah model baru dapat menawarkan kinerja yang lebih baik 

• Menilai apakah waktu yang diperlukan untuk meningkatkan kinerja suatu proyek akan menelan biaya lebih dari nilai yang akan dihasilkan oleh kinerja tambahan 

• Menilai apakah tim mereka memiliki keahlian untuk menyelesaikan proyek yang akan datang. Jika tidak, manajer harus menentukan apakah kesenjangan keterampilan dapat diisi dengan memberikan pelatihan kepada staf mereka atau apakah layak untuk mempekerjakan seseorang yang memiliki keterampilan yang diperlukan 

• Memastikan semua wawasan yang dibuat oleh suatu proyek dapat dipahami oleh ilmuwan non-data yang perlu memahaminya, seperti CEO.

  
  

Beberapa tips yang bisa dilakukan untuk mempersiapkan diri menapaki jenjang manajer adalah sebagai berikut.

• Menjadi emergent leader. Seseorang yang berada pada posisi ini harus menganggap serius setiap aspek data yang penting bagi perusahaan.

• Memiliki pemikiran yang bisnis sentris. Manajer adalah seseorang yang berpengaruh terhadap perkembangan bisnis karena berperan dalam pengambilan keputusan. Oleh karena itu, dibutuhkan pemikiran yang berpusat pada bisnis. Segala keputusan harus dipertimbangkan dari segi bisnisnya.

• Fokus pada hubungan antara data, analisis, proses bisnis, dan hasil.

  
  

3. Specialist

Di awal karir sebagai data analyst, biasanya kalian akan mengerjakan pekerjaan yang masih umum. Namun, setelah kalian lebih berpengalaman, ada kemungkinan dipindahkan ke departemen yang lebih membutuhkan. Sehingga selain memiliki kemampuan teknik analisis data, kalian juga perlu memperluas kemampuan kalian di domain yang lebih spesifik. Berikut beberapa posisi spesialis untuk bidang data.

• Financial analyst. Menggunakan data untuk membantu mengarahkan pada investasi yang lebih menguntungkan di masa depan, mengidentifikasi peluang peningkatan pendapatan, mengurangi risiko finansial perusahaan.

• Marketing analyst. Menganalisis tren pasar untuk membantu menentukan produk atau layanan yang akan ditawarkan, mengidentifikasi segmentasi pelanggan, menganalisis harga yang paling sesuai dengan biaya yang telah dikeluarkan.

• Health care analyst. Menggunakan data untuk menyimpan rekap medis, melaporkan biaya kesehatan, memonitor kondisi pasien, merekomendasikan obat sesuai diagnosis yang diberikan. 

Dari contoh di atas dapat disimpulkan bahwa pemahaman di domain pengetahuan yang sesuai akan membantu seorang spesialis menyimpulkan informasi pada data dengan lebih akurat. Spesialis di bidang data memiliki peran yang jauh lebih penting karena menjadi dasar bagi beragam pengambilan keputusan perusahaan.

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

4. Consultant

Jenjang karir data analyst selanjutnya adalah menjadi consultant. Setelah kalian memiliki pengalaman bekerja yang cukup lama dan berada di berbagai bidang perusahaan, menjadi consultant data analyst bisa menjadi pilihan jenjang karir selanjutnya. Untuk posisi ini, kalian tidak lagi bekerja untuk satu perusahaan, namun dapat mendirikan bidang usaha sendiri dan bekerja untuk menganalisis berbagai permasalahan sesuai kebutuhan klien. Tapi perlu diingat bahwa posisi ini tentunya membutuhkan usaha lebih dari seorang data analyst karena beragam permasalahan yang diselesaikan, beragam sudut pandang untuk memberikan insight, dan variasi lainnya yang hanya dimiliki karena telah menekuni ilmu data science cukup lama.

Berikut deskripsi secara garis besar tugas dan tanggung jawab seorang consultant.

• Berpartisipasi secara langsung dalam merancang, mengevaluasi, dan memberikan arahan terkait aturan data management dan prosedur penggunaan data di perusahaan.

• Membuat data governance roadmap sehingga dapat digunakan sebagai standar operasional perusahaan.

• Bekerja secara langsung dengan stakeholder untuk mengidentifikasi tujuan bisnis.

• Memberikan support ide dan solusi yang berkaitan dengan proses analisis data.

  
  

Ternyata jenjang karir data analyst cukup cemerlang untuk ke depannya ya Sahabat DQ? Pekerjaan ini memang menjanjikan terlebih transformasi era digital semakin berkembang dengan pesat. Sehingga tidak ada alasan lain bagi kalian untuk menunda keinginan menjadi seorang data analyst. Kalian perlu menyiapkan diri dari sekarang. DQLab dapat menjadi solusi untuk platform belajar kalian. Banyak keunggulan yang DQLab miliki sehingga menjadikan proses pembelajaran kalian menyenangkan.

• Modul pembelajaran yang lengkap dan mudah dipahami.

• Terdiri dari materi dasar sampai beragam kasus untuk diselesaikan.

• Dilengkapi Live Code Editor sehingga praktis untuk belajar coding tanpa aplikasi bantuan.

• Ada modul gratis yang bisa dicoba untuk mengetahui metode pembelajaran di DQLab.

• Belajar bersama dengan komunitas dan mentor yang suportif.

Yuk segera daftarkan diri kalian dengan Sign Up di website DQLab. Siapkan diri kalian menjadi data analyst yang sukses di masa depan!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya