Pelajari Seluk Beluk Tugas Data Analyst & Fungsinya
Apakah sahabat DQLab ingin memulai karirnya di ranah data analyst? Tepat banget, kalian tidak salah pilih karir untuk kali ini. Pasalnya sebuah laporan yang dikeluarkan oleh World Economic Forum menempatkan posisi data analyst sebagai peringkat teratas dengan demand tertinggi dari tiga negara di Asia Tenggara. Data analyst juga melejit di negara India dengan capaian 37 persen.
Di Indonesia sendiri juga ditunjukkan dengan 1.135 lowongan data analyst versi Jobstreet dan 7.626 lowongan versi situs Jooble. Lowongan-lowongan ini tersedia dari berbagai jenjang karir sahabat DQ. Seiring dengan fenomena ledakan data yang terjadi akhir-akhir ini menjadi salah satu pemicu lahirnya pekerjaan baru termasuk data analyst yang menjadi profesi buruan penggiat data.
Tidak dapat dipungkiri jika posisi ini merupakan posisi yang diidam-idamkan banyak generasi muda yang mulai melek data.
Profesi data analyst menjadi salah satu posisi yang menaruh perhatian fokus pada data. Data analyst melakukan eskalasi dari berbagai jenis data mulai dari data primer hingga data sekunder. Tidak dipungkiri bahwa Perkembangan data yang tidak berhenti dari tahun ke tahun membutuhkan makin banyak data analyst yang kompeten. Untuk pekerjaan yang satu ini, lebih berfokus pada berbagai jenis data untuk kebutuhan tertentu.
Umumnya, pemanfaatan data untuk perusahaan atau lembaga untuk mengambil keputusan penting bagi pengembangan bisnis. Bahkan, ada juga lembaga pemerintahan menggunakannya sebagai modal membuat kebijakan.
Jika kalian adalah pemula di bidang data dan penasaran kira-kira gimana tugas menjadi seorang data analyst? Kamu perlu pahami seluk-beluknya nih sahabat DQLab melalui artikel berikut ini!
1. Agregasi Data
Agregasi data merupakan serangkaian proses yang dilakukan untuk melakukan pengumpulan data dan dinyatakan dalam bentuk ringkasan. Ringkasan ini ditujukan ketika data analyst melakukan analisis statistik dalam menghasilkan insight yang bermanfaat bagi suatu bisnis. Agregasi data merupakan tahapan yang sangat penting untuk mengumpulkan data berkualitas tinggi.
Apabila datanya berkualitas sudah pasti keputusan yang diambil juga berbobot dan siap untuk diaplikasikan dalam perkembangan bisnis. Selain kualitas data yang meningkat, harapannya perlakuan agregasi data juga menghasilkan akurasi yang tinggi.
Sebab dengan akurasi yang tinggi maka akan menciptakan hasil yang konsisten. Agregasi data bermanfaat untuk segala lini. Mulai dari keputusan budgetting untuk keuangan bisnis, strategi pemasaran, rencana ekspansi, perbaikan layanan dan lain sebagainya.
Agregasi data merupakan salah satu tugas yang dilakukan oleh data analyst dengan mengumpulkan berbagai data menjadi satu dalam bentuk agregat yang siap untuk dilakukan pengolahan data lebih lanjut. Setiap perusahaan pastinya punya database ataupun master data dalam menemukan data kueri pencarian yang relevan dan menyajikan informasi dan temuan data dalam format ringkasan yang bermakna dan berguna bagi user maupun pengambil keputusan.
Dalam melakukan kegiatan ini, data analyst membutuhkan bantuan perangkat lunak seperti SQL yang sangat kompatibel untuk melakukan agregasi data. Misalnya dengan menggunakan fungsi JOIN SQL.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Klasifikasi Data
Data analyst juga bertugas untuk melakukan klasifikasi data. Menurut definisinya, klasifikasi data adalah kegiatan memisahkan data yang heterogen ke dalam kelompok data yang homogen sesuai dengan jenis datanya. Dalam hal ini, sifat-sifat data yang menonjol mudah dilihat.
Proses klasifikasi data merupakan sebuah tahapan yang sulit bagi data analyst karena ini masuk ke dalam tahap preparasi data. Yang mana seperti kita tahu bahwa data merupakan salah satu aset penting bagi seorang data analyst untuk mendapatkan wawasan yang berguna bagi pengambilan keputusan.
Klasifikasi data dilakukan dengan beberapa aspek mulai dari sumber data, bagaimana cara memperoleh datanya, kapan waktu pengumpulannya, jenis data yang akan dilakukan analisis dan sifat datanya. Umumnya klasifikasi data dilakukan berdasarkan sumber informasinya. Ada data internal dan juga data eksternal. Data internal merupakan data original yang menguraikan situasi pada suatu organisasi secara internal.
Data ini dihasilkan melalui riset dan pengumpulan secara mandiri, bukan data jiplakan atau hasil comot dari data orang lain. Contoh dari data internal seperti data penjualan produk, data stok gudang, data karyawan dan sebagainya.
Data internal yang memiliki akses hanyalah dari perusahaan atau organisasi saja. Sedangkan data eksternal merupakan data yang berada di luar organisasi biasanya data ini didapat dari turun lapang, data riset dan data dari hasil penelitian orang lain.
3. Validasi Data
Validasi data merupakan suatu upaya agar bisa menghasilkan data yang berkualitas. Mengutip pernyataan “data is new oil” betapa berharganya sebuah data yang dihasilkan dalam melakukan kegiatan pengambilan keputusan bisnis.
Maka dari itu, data merupakan aset yang bernilai tinggi, sehingga banyak orang yang ingin memiliki dan memanfaatkannya (baik itu pemanfaatan yang baik maupun yang kurang baik). Untuk itu pengelola data harus lebih aware tidak hanya pada dirinya sendiri tapi juga membantu masyarakat untuk melindungi data pribadi juga data lain yang sifatnya rahasia.
Validasi data merupakan salah satu upaya yang sangat penting untuk bisa menghasilkan data yang berkualitas sehingga bisa menghasilkan informasi yang benar dan tidak meresahkan. Proses validasi memiliki perbedaan dengan proses verifikasi terhadap data yang telah dikumpulkan. Berdasarkan definisi dari Cambridge Dictionaries, terdapat perbedaan antara verifikasi dan validasi.
Verifikasi bertujuan untuk membuktikan bahwa sesuatu ada atau benar, atau untuk memastikan bahwa sesuatu adalah benar (Verify : to prove that something exists or is true, or to make certain that something is correct), sedangkan validasi bertujuan untuk membuat sesuatu yang resmi diterima atau disetujui, terutama setelah memeriksanya (Validate : to make something officially acceptable or approved, especially after examining it).
4. Analisis Data
Kita lanjut ke tugas lainnya yaitu analisis data. Sesuai dengan profesinya, data analyst pastinya bertugas dengan analisis data. Proses analisis data yang dilakukan oleh Data Analyst tidak berbeda jauh dengan proses analisis data yang dilakukan oleh Data Scientist. Setelah mendapatkan data, mereka akan melakukan cleaning data agar data yang ada siap untuk dianalisis.
Biasanya, metode analisis yang digunakan oleh Data Analyst tidak serumit metode yang digunakan oleh Data Scientist. Bahkan di beberapa kasus, analisis data yang dilakukan oleh Data Analyst cukup dengan menggunakan analisis sederhana dan tidak perlu melibatkan Machine Learning.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Visualisasi Data
Visualisasi data menjadi pekerjaan yang pasti dilakukan oleh Data Analyst. Sehingga tidak mengherankan jika beberapa lowongan pekerjaan Data Analyst akan mensyaratkan kandidatnya mampu menguasai tools visualisasi data.
Umumnya, kumpulan visualisasi yang dibuat dalam bentuk dashboard akan dijadikan sebagai reporting untuk melihat perkembangan perusahaan. Terkadang, beberapa permasalahan bisa ditemukan penyebabnya cukup menggunakan visualisasi data tanpa harus melakukan analisis lanjutan.
Nah jadi kalian sudah tahu kan kalau seorang data analyst itu perlu menguasai berbagai skill untuk menunjang pekerjaannya. Kalau misalnya kalian pengen banget jadi seorang data analyst tapi bingung belajarnya dimana? Apapun skillnya belajarnya ya di kursus data analyst DQLab dong.
Dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu install software lagi. Kamu bisa langsung belajar dari sekarang karena dataset yang telah disediakan sudah sudah terintegrasi dengan live code editor.
Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Buat akunnya di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science.
Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinu. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data.
Tunggu apa lagi? Yuk, mulai belajar data science sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid