Penting! Pahami Metodologi dalam Project Data Analyst

Sahabat DQ pasti tahu pembahasan para praktisi pendidikan, psikologis, kesehatan, dan sosial akhir-akhir ini seperti dr. Tirta, dan lainnya terkait seberapa sering kita berurusan dengan data tanpa sadar.

Mulai dari cek screen time harian, lihat rekomendasi film di Netflix, sampai nge-track promo tanggal cantik di e-commerce, semua itu melibatkan Data Analyst di balik layar. Mereka bisa dibilang kayak superhero modern yang memanfaatkan kekuatan data buat bantu bisnis bikin keputusan tepat.

Tapi, sayangnya, pekerjaan mereka nggak selalu terlihat glamor. Di balik setiap laporan keren dan dashboard canggih, ada proses panjang penuh ketelitian. Biar hasil analisis mereka on point, mereka harus ngikutin alur kerja yang jelas dan di sinilah peran metodologi masuk. Metodologi itu ibarat blueprint atau peta harta karun yang membimbing seorang data analyst mencapai hasil terbaik.

Kalau kamu tertarik dengan dunia data atau lagi berencana terjun jadi data enthusiast, yuk, kenalan dulu sama berbagai metodologi dalam project data analyst biar makin paham!

1. Apa itu Metodologi dalam Project Data Analyst? 

Metodologi dalam project data analyst adalah serangkaian langkah atau kerangka kerja yang membantu tim data menjalankan proyek secara terstruktur dan efektif. Ibarat mau pergi ke tempat baru, metodologi ini seperti GPS atau peta. Dimana kalau kita mengikuti arahnya dengan benar, kamu nggak bakal nyasar.

Metodologi ini penting karena dalam analisis data, kamu nggak bisa cuma asal coba-coba atau asal menebak. Setiap tahap harus jelas dan tertata: dari memahami masalah bisnis, mengumpulkan data yang tepat, sampai menghasilkan insight yang bisa diandalkan. Kalau nggak ada metodologi, proyek bisa berantakan. Misalnya, tiba-tiba di tengah jalan sadar kalau datanya nggak cukup atau hasilnya nggak relevan dengan masalah yang ingin diselesaikan.

Dalam dunia data, ada beberapa metodologi populer yang sering digunakan. Mari kita kenalan dengan ragam metodologi tersebut supaya kamu tahu kapan dan di mana setiap metode ini paling efektif digunakan.

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

2. Ragam Metodologi yang Digunakan dalam Proyek Data Analyst 

Pada bidang data dan teknologi banyak sekali metodologi yang dapat digunakan oleh Data Analyst untuk mengerjakan berbagai projectnya. Berikut beberapa diantaranya: 

a. CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)

CRISP-DM adalah salah satu metodologi paling populer dan sering digunakan oleh data analyst di berbagai industri. Metode ini membagi proyek menjadi enam tahapan:

• Business Understanding untuk memahami masalah atau tujuan bisnis.

• Data Understanding untuk mengumpulkan dan mengeksplorasi data yang relevan.

• Data Preparation untuk membersihkan dan menyiapkan data untuk analisis.

• Modeling untuk membangun model statistik atau machine learning.

• Evaluation untuk mengevaluasi apakah model tersebut sudah memenuhi tujuan.

• Deployment untuk menerapkan model dan menyampaikan hasil kepada pemangku kepentingan.

Misalnya, perusahaan e-commerce menggunakan CRISP-DM untuk menganalisis pola belanja konsumen selama promo akhir tahun. Mereka mulai dari memahami target bisnis (Business Understanding), lalu mengumpulkan data penjualan (Data Understanding), membersihkan data duplikat (Data Preparation), hingga akhirnya membuat model prediksi untuk merancang promo berikutnya.

b. Agile Data Analytics

Metodologi Agile terkenal karena fokus pada flexibility dan iterasi cepat. Agile cocok digunakan di lingkungan kerja yang dinamis, seperti startup, di mana hasil perlu dievaluasi dan disesuaikan terus-menerus. Dalam Agile, proyek dibagi menjadi beberapa sprint pendek. Misalnya setiap 1-2 minggu dimana tim mengerjakan sebagian kecil proyek dan menerima feedback secara cepat. Kolaborasi intensif antartim sangat penting di sini.

Contohnya, tim data di start-up teknologi mungkin menggunakan Agile untuk memantau performa kampanye iklan digital. Setiap minggu, mereka melakukan analisis kecil untuk melihat hasil iklan dan langsung melakukan perubahan strategi jika diperlukan nggak perlu menunggu akhir bulan.

c. Waterfall Model

Berbeda dengan Agile, Waterfall adalah metodologi tradisional di mana setiap tahapan proyek dilakukan secara berurutan. Mulai dari perencanaan hingga eksekusi, dan tidak ada jalan mundur. Jika sudah selesai satu tahap, tim akan lanjut ke tahap berikutnya tanpa perubahan.

Misalnya, metode ini cocok untuk proyek formal seperti pembuatan laporan tahunan untuk klien korporat. Tim data analyst akan memulai dengan perencanaan data, lalu mengumpulkan data, dan menyusun laporan secara bertahap hingga selesai. Karena setiap tahap harus diselesaikan sebelum melanjutkan ke tahap selanjutnya, Waterfall lebih cocok untuk proyek yang lingkupnya jelas sejak awal.

d. Lean Analytics

Lean Analytics fokus pada growth dan iterasi cepat dengan mengidentifikasi metrik utama atau North Star Metric, satu metrik yang paling penting bagi bisnis. Metodologi ini biasanya digunakan oleh startup yang ingin berkembang pesat dengan cepat.

Misalnya, sebuah start-up SaaS (Software as a Service) hanya fokus pada tingkat retensi pengguna selama 30 hari pertama. Dengan menggunakan Lean Analytics, mereka akan terus-menerus memantau metrik tersebut dan melakukan perbaikan kecil setiap saat untuk meningkatkan retensi.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

3. Kapan Harus Menggunakan Metodologi Tertentu?

Setiap proyek data punya kebutuhan dan karakteristik yang berbeda, jadi nggak ada metodologi yang cocok untuk semua situasi. Berikut beberapa tips sederhana:

• CRISP-DM cocok untuk proyek besar yang memerlukan analisis mendalam dan terstruktur, seperti riset pasar.

• Agile Data Analytics ideal untuk proyek yang membutuhkan fleksibilitas dan adaptasi cepat, seperti memonitor performa kampanye iklan digital.

• Waterfall Model lebih cocok untuk proyek formal dengan ruang lingkup yang jelas, seperti laporan tahunan atau presentasi untuk klien.

• Lean Analytics paling tepat digunakan oleh startup yang ingin fokus pada metrik pertumbuhan tertentu dan cepat melakukan iterasi.

Saat memilih metodologi, perhatikan skala proyek, durasi, serta tujuan bisnis yang ingin dicapai. Dengan begitu, kamu bisa memastikan proyek berjalan lancar dan efisien.

Gimana? Kamu tertarik menjadi seorang Data Analyst yang handal menguasai berbagai metode project? 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!

DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data visualization dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari