Kupas Tuntas Role Data Analyst dan Kontribusinya di Bisnis

Data saat ini sudah menjadi jantung di hampir semua proses bisni, terutama di sektor teknologi. Mulai dari strategi produk hingga pengembangan layanan berbasis kecerdasan buatan. Di balik layar, terdapat peran penting seorang data analyst yang menjadi jembatan antara data mentah dan strategi bisnis yang berdampak. Tapi, apa sebenarnya peran data analyst dalam konteks perusahaan teknologi? Mengapa mereka menjadi begitu vital dalam roda bisnis modern? Dan seperti apa kontribusi mereka terhadap pertumbuhan perusahaan? Mari kita bedah lebih dalam!

1. Mengenal Lebih Dalam: Data Analyst di Perusahaan Teknologi

Secara sederhana, data analyst adalah profesional yang mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk menghasilkan insight. Di perusahaan teknologi, peran ini menjadi semakin strategis karena volume data yang sangat besar dan terus berkembang. Mereka bukan hanya sekadar “pengolah angka”, melainkan pemandu keputusan bisnis berbasis data. Misalnya, saat tim produk ingin tahu apakah fitur baru disukai pengguna, atau saat tim pemasaran ingin melihat efektivitas kampanye, data analyst lah yang akan memberikan jawabannya dengan presisi.

Data analyst di sektor teknologi sering menggunakan berbagai tools seperti SQL, Python, Tableau, atau Google BigQuery untuk mengolah data dalam jumlah besar secara efisien. Mereka juga berkolaborasi erat dengan tim data engineer, data scientist, dan business analyst untuk memastikan data yang digunakan benar, relevan, dan dapat ditindaklanjuti.

2. Peran Krusial Data Analyst di Dunia Teknologi

Perusahaan teknologi bergerak cepat. Mereka dituntut untuk berinovasi dan membuat keputusan dalam waktu singkat. Tanpa fondasi data yang kuat, keputusan bisa meleset dari target pasar atau bahkan merugikan perusahaan. Di sinilah letak pentingnya peran data analyst.

Laporan 365 Data Science (2024) menyebutkan bahwa pasar kerja untuk data analyst tetap robust, dengan SQL sebagai skill yang paling banyak dicari, diikuti oleh Python dan R. Hal ini sejalan dengan data yang dipublikasikan di LinkedIn “The Thriving Data Analyst Job Market” (2023) yang memproyeksikan pertumbuhan permintaan posisi ini mencapai 25% dalam dekade mendatang akan melampaui rata-rata pertumbuhan profesi lainnya. Hal ini diperkuat oleh laporan McKinsey (2023) yang menyebutkan bahwa perusahaan yang mengintegrasikan analitik ke dalam pengambilan keputusan juga mampu meningkatkan efisiensi operasional hingga 25%.

Peran data analyst juga mendukung transformasi digital di berbagai lini. Mereka membantu perusahaan memahami perilaku pengguna, mengevaluasi performa aplikasi, dan bahkan memprediksi potensi churn pelanggan dengan pendekatan berbasis data. Tanpa data analyst, banyak inisiatif digital akan kehilangan arah.

3. Bagaimana Mereka Bekerja: Di Balik Dashboard dan SQL Query

Cara kerja data analyst tidak hanya sebatas menampilkan grafik di dashboard. Semuanya dimulai dari proses memahami kebutuhan bisnis. Apa pertanyaan yang ingin dijawab oleh tim? Setelah itu, mereka mengakses data dari berbagai sumber (data warehouse, database operasional, atau API), lalu membersihkannya dari anomali atau kesalahan.

Proses analisis dilakukan menggunakan statistik deskriptif maupun inferensial. Seorang analyst mungkin membandingkan user retention antara dua versi aplikasi, atau menguji hipotesis apakah promosi diskon benar-benar meningkatkan penjualan.

Hasil dari analisis ini kemudian disusun dalam bentuk laporan yang mudah dipahami oleh stakeholder non-teknis. Dalam presentasinya, mereka harus mampu menjelaskan data secara naratif: mengapa sesuatu terjadi, apa dampaknya bagi bisnis, dan rekomendasi apa yang bisa diambil selanjutnya.

Contoh nyata bisa dilihat dari perusahaan seperti Gojek dan Tokopedia yang secara terbuka menyatakan bahwa strategi mereka dalam menyusun promo, rekomendasi produk, dan pengembangan fitur sangat dipengaruhi oleh insight dari tim data analyst.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Faktor Penting: Skill, Tools, dan Kolaborasi

Menjadi data analyst di perusahaan teknologi tidak hanya membutuhkan kemampuan teknis. Ya, penguasaan SQL, Python, dan tools visualisasi data seperti Looker atau Power BI adalah hal mendasar. Namun, yang membedakan analyst yang baik dengan yang luar biasa adalah kemampuan komunikatif, pemahaman bisnis, dan curiosity tinggi.

“Data analyst yang efektif bukan hanya pandai membuat query, tetapi tahu kenapa mereka membuat query itu,” ujar Monica Rogati, mantan Data Science and AI Lead di LinkedIn, dalam artikelnya di Harvard Business Review (2023).

Selain itu, analyst juga perlu mewaspadai bias dalam analisis data dan menghindari overfitting atau misinterpretasi. Apalagi di perusahaan teknologi yang beroperasi cepat, ada tekanan besar untuk menghasilkan insight instan. Di sinilah pentingnya menjaga integritas data, validitas analisis, dan keberanian untuk berkata “datanya belum cukup” jika memang diperlukan.

Dari sisi organisasi, perusahaan teknologi idealnya menyediakan struktur kerja yang mendukung kolaborasi antara analyst dan tim lainnya. Banyak perusahaan top seperti Bukalapak, Shopee, dan Ruangguru kini memiliki data squad lintas fungsi, agar hasil analisis benar-benar bisa langsung diimplementasikan di lapangan.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

5. Realita Lapangan: Permintaan Data Analyst Terus Meningkat (2024–2025)

Menurut riset terbaru dari Tech in Asia (2024), lowongan pekerjaan untuk posisi data analyst di sektor teknologi naik sebesar 42% dalam 1 tahun terakhir. Ini mencakup perusahaan besar hingga startup teknologi tahap awal. Rata-rata gaji untuk posisi ini pun meningkat, berkisar antara Rp8 juta hingga Rp20 juta per bulan tergantung pengalaman dan wilayah kerja.

Di sisi lain, studi dari World Economic Forum (2025) menyebutkan bahwa data and business analytics akan menjadi salah satu dari lima keterampilan utama yang dibutuhkan di pasar kerja hingga 2030, menjadikannya jalur karier yang sangat prospektif, terutama bagi Gen Z dan Milenial yang sedang mencari arah baru dalam pekerjaan.

FAQ

Q: Apakah harus punya background IT untuk menjadi data analyst di perusahaan teknologi?
A: Tidak selalu. Banyak data analyst berasal dari latar belakang statistika, ekonomi, bahkan psikologi. Yang penting adalah kemampuan logika, analisis, dan kemauan untuk belajar tools teknis.

Q: Apakah data analyst sama dengan data scientist?
A: Tidak. Data analyst lebih fokus pada analisis deskriptif dan diagnostik, sedangkan data scientist biasanya mengembangkan model prediktif dan machine learning.

Q: Tools apa yang wajib dikuasai untuk bisa diterima di sektor teknologi?
A: Minimal SQL dan Excel. Namun untuk perusahaan teknologi, Python, Google BigQuery, dan tools visualisasi seperti Tableau juga sangat direkomendasikan.

Jadi, jangan cuma nunggu. Mulai riset tempat belajar yang tepat, cari beasiswa, dan rancang langkahmu mulai dari sekarang. Butuh bantuan cari info pendidikan data di dalam dan luar negeri atau jalur karier data analyst? 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? 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