Kupas Tuntas Tugas Harian Seorang Data Analyst
Di era digital saat ini, data menjadi aset berharga bagi banyak perusahaan. Data tidak hanya membantu dalam memahami tren pasar dan perilaku konsumen, tetapi juga dalam mengoptimalkan operasi bisnis dan membuat keputusan strategis. Dalam konteks ini, peran seorang data analyst menjadi sangat krusial. Mereka bertanggung jawab untuk mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data agar perusahaan dapat memanfaatkan informasi ini untuk keuntungan kompetitif.
Seorang data analyst memiliki berbagai tugas yang mencakup seluruh siklus hidup data. Setiap hari, mereka mungkin mulai dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal, menggunakan alat dan teknologi yang relevan. Setelah data dikumpulkan, tahap berikutnya adalah membersihkan dan mempersiapkan data tersebut.
Ini melibatkan pengecekan konsistensi, penghapusan duplikasi, dan menangani data yang hilang atau tidak valid. Proses ini penting untuk memastikan bahwa data yang akan dianalisis adalah akurat dan dapat diandalkan.
Pada artikel in, DQLab akan mengupas tuntas tugas sehari-hari seorang data analyst. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Pengumpulan Data
Salah satu tugas pertama seorang data analyst adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber. Data bisa berasal dari database internal perusahaan, survei, media sosial, situs web, atau sumber eksternal lainnya. Seorang data analyst harus memastikan bahwa data yang dikumpulkan relevan dan berkualitas.
Data analyst menggunakan berbagai teknik untuk mengumpulkan data, termasuk scraping data dari situs web, mengakses API, atau menjalankan query pada database. Penggunaan alat seperti SQL, Python, atau R sangat umum dalam tahap ini.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Pembersihan dan Pengolahan Data
Source: expressanalytics.com
Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah pembersihan data. Data analyst harus mengidentifikasi dan mengoreksi atau menghapus data yang tidak akurat, rusak, duplikat, atau tidak lengkap.
Proses ini penting untuk memastikan analisis data yang akurat. Data yang dikumpulkan seringkali tidak dalam format yang siap untuk dianalisis. Data analyst harus melakukan transformasi data, seperti normalisasi, agregasi, atau konversi tipe data, agar sesuai dengan kebutuhan analisis.
3. Analisis Data
Data analyst menggunakan berbagai teknik analisis, tergantung pada tujuan analisis. Beberapa teknik umum termasuk analisis deskriptif, inferensial, dan prediktif. Teknik ini membantu dalam mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan dalam data. Berbagai alat digunakan dalam analisis data, termasuk spreadsheet (seperti Excel), perangkat lunak statistik (seperti SPSS), dan bahasa pemrograman (seperti Python dan R). Selain itu, alat visualisasi data seperti Tableau dan Power BI membantu dalam menyajikan hasil analisis secara visual.
4. Visualisasi Data
Visualisasi data adalah bagian penting dari pekerjaan seorang data analyst. Dengan menggunakan grafik, diagram, dan dashboard interaktif, data analyst dapat menyajikan data dalam format yang mudah dipahami oleh pemangku kepentingan. Visualisasi membantu dalam menceritakan kisah data dan menyoroti temuan penting. Data analyst menggunakan alat seperti Tableau, Power BI, dan Matplotlib untuk membuat visualisasi data. Pemilihan alat tergantung pada kebutuhan spesifik dan kompleksitas data yang dianalisis.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Tugas sehari-hari seorang data analyst melibatkan serangkaian kegiatan yang kompleks dan beragam, mulai dari pengumpulan dan pembersihan data hingga analisis, visualisasi, dan pelaporan hasil. Kemampuan untuk menangani setiap tahap dengan efektif adalah kunci untuk sukses dalam peran ini.
Dengan pemahaman yang kuat tentang proses ini, seorang data analyst dapat memberikan wawasan berharga yang membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan yang berbasis data. Data analyst adalah jantung dari analisis data dalam perusahaan, dan memahami tugas sehari-hari mereka memberikan gambaran jelas tentang bagaimana mereka berkontribusi terhadap kesuksesan organisasi di dunia yang semakin didorong oleh data.
Yuk pahami dan kuasai semua skill data analyst bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with Excel.
Penulis: Galuh Nurvinda K