Profesi Data Analyst, Kenalan dengan Data Visualization vs Story Telling

Menjadi Data Analyst nggak cuma soal bisa ngolah data dan jago pakai tools seperti Python atau SQL. Salah satu kemampuan yang wajib dimiliki adalah Data Storytelling. Kenapa? Karena data yang kita olah, seberapa kompleks pun, akan sia-sia kalau nggak bisa dikomunikasikan dengan baik ke orang lain terutama ke stakeholder yang mungkin nggak paham angka dan statistik. Nah, di sinilah peran Data Storytelling dan Data Visualization jadi penting banget.

Banyak yang masih bingung, sebenarnya apa sih perbedaan Data Visualization dan Data Storytelling? Keduanya memang erat hubungannya, bahkan sering dipakai bareng buat menyampaikan insight dari data. Tapi, kalau kamu serius mau jadi Data Analyst profesional, penting untuk ngerti peran dan fungsi masing-masing. Yuk, kita bahas lebih dalam supaya kamu nggak salah paham lagi!

1. Data Visualization, Cara Menyampaikan Data Secara Visual yang Mudah Dicerna

Sebagai seorang Data Analyst, kamu pasti akan ketemu sama yang namanya Data Visualization hampir setiap hari. Intinya, Data Visualization adalah cara menyajikan data dalam bentuk visual seperti grafik, diagram, dashboard, atau chart. Tujuan utamanya adalah biar orang lain bisa lebih mudah menangkap informasi dan pola dari data yang kita olah, tanpa harus baca tabel yang panjang dan ribet.

Bayangin kamu punya data penjualan selama satu tahun. Kalau kamu tunjukkin datanya dalam bentuk tabel, pasti bakal bikin orang pusing duluan sebelum ngerti maksudnya. Tapi kalau kamu ubah datanya jadi line chart yang menunjukkan tren naik-turun tiap bulannya, audiens bisa langsung paham hanya dalam beberapa detik. Nah, di situlah kekuatan visualisasi data.

Tools yang sering dipakai buat Data Visualization juga beragam. Mulai dari Tableau, Power BI, Google Data Studio, sampai library Python kayak Matplotlib dan Seaborn. Masing-masing tools ini punya fitur yang mempermudah kamu dalam membuat tampilan data yang menarik dan informatif. Tapi jangan lupa, selain tools, kamu juga harus paham kapan pakai grafik batang, pie chart, atau line chart supaya data yang kamu tampilkan bisa menyampaikan pesan yang tepat.

Nggak heran kalau visualisasi data makin dianggap sebagai skill wajib di banyak bidang, bukan cuma untuk Data Analyst. Temuan dari Venngage menjelaskan bahwa 47,67 persen marketer membuat visualisasi data secara mingguan, dan 36,67 persen membuatnya tiap bulan. Artinya, 84 persen dari mereka secara rutin menggunakan data visual dalam pekerjaan mereka. Bahkan 84 persen juga menyatakan percaya diri menggunakan data dalam marketing, dengan 32 persen di antaranya merasa sangat percaya diri. Ini jadi bukti bahwa visualisasi data sudah jadi bagian penting dalam menyampaikan pesan dan strategi bisnis, terutama di industri seperti kesehatan, IT, atau pertanian yang mengandalkan analisis data secara mendalam.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Data Storytelling, Seni Bercerita yang Menghidupkan Data dan Membangkitkan Insight

Kalau Data Visualization adalah alat buat menampilkan data, maka Data Storytelling adalah seni buat menjelaskan kenapa data itu penting dan apa yang harus dilakukan setelah melihat data tersebut. Dengan kata lain, Data Storytelling bikin data kamu punya cerita dan makna, bukan cuma angka-angka yang tampil di layar.

Sebagai contoh, misalnya kamu sudah bikin grafik yang menunjukkan penurunan jumlah pelanggan dalam tiga bulan terakhir. Tanpa penjelasan, orang cuma lihat tren turun. Tapi dengan Data Storytelling, kamu bisa menjelaskan penyebab penurunan tersebut, seperti adanya kompetitor baru atau layanan pelanggan yang menurun. Kamu juga bisa kasih rekomendasi apa yang harus dilakukan, misalnya meningkatkan kualitas produk atau memberikan promo loyalitas.

Komponen penting dalam Data Storytelling meliputi tiga hal:

1. Karakter, yaitu siapa yang terlibat dalam cerita datamu (misalnya pelanggan, user, atau tim marketing).

2. Konflik atau masalah, yaitu tantangan atau perubahan yang terjadi dalam data (contoh: penurunan pendapatan, peningkatan churn rate).

3. Solusi, yaitu insight atau langkah konkret yang harus diambil setelah memahami data tersebut.

Tanpa storytelling, data yang kamu sajikan bakal datar dan susah dimengerti. Tapi dengan storytelling yang kuat, data kamu bisa menggerakkan orang buat ambil keputusan yang tepat.

3. Data Visualization Vs Data Storytelling

Meskipun sering dikira sama, Data Visualization dan Data Storytelling itu punya fokus yang beda, lho. Data Visualization lebih ke bagaimana kamu menyajikan data secara visual, sementara Data Storytelling lebih ke bagaimana kamu menjelaskan makna dari data itu lewat sebuah cerita yang masuk akal dan relatable.

Coba bayangin begini. Data Visualization itu seperti gambar peta, yang ngasih tahu kamu jalan mana aja yang bisa diambil. Sementara Data Storytelling itu kayak GPS yang ngasih tahu kamu jalan mana yang paling cepat, mana yang macet, dan mana yang sebaiknya dihindari, lengkap dengan alasan kenapa.

Kalau kamu cuma paham visualisasi tanpa storytelling, audiens bisa bingung arah datamu mau kemana. Sebaliknya, storytelling tanpa visualisasi bikin data kamu sulit dimengerti karena nggak ada visual yang membantu. Jadi, Data Visualization dan Data Storytelling itu saling melengkapi!

4. Kenapa Data Visualization dan Storytelling Penting Buat Seorang Data Analyst?

Sebagai Data Analyst, tugasmu bukan cuma ngolah data, tapi juga menyampaikan insight yang jelas ke berbagai pihak dalam perusahaan. Mulai dari tim marketing, manajemen, hingga tim teknis, semuanya butuh data yang gampang dimengerti dan actionable. Nah, di sinilah peran visualisasi dan storytelling jadi super penting.

Dengan Data Visualization, kamu bikin data lebih mudah diakses dan dibaca siapa saja. Tapi, dengan Data Storytelling, kamu bikin data jadi hidup dan bisa menggerakkan keputusan bisnis. Seorang Data Analyst yang menguasai kedua skill ini bakal jauh lebih bernilai, karena bisa menjembatani dunia teknis dan dunia bisnis secara efektif.

Bahkan, di banyak perusahaan besar, Data Analyst yang jago storytelling lebih sering dipercaya buat presentasi di depan eksekutif karena mereka bisa mempengaruhi pengambilan keputusan strategis. Ini adalah soft skill yang semakin dicari di industri data science modern.

Hal ini juga diperkuat oleh data survei LeapMesh yang menunjukkan betapa pentingnya storytelling dalam dunia kerja profesional. Sebanyak 71 persen eksekutif memprioritaskan keterampilan storytelling data dalam pelaporan ke level C-suite atau stakeholder utama. Bahkan, 93 persen setuju bahwa storytelling dari data dapat mendorong pengambilan keputusan yang meningkatkan pendapatan.

Lebih jauh lagi, 87 persen menyatakan bahwa presentasi data yang lebih jelas akan menghasilkan keputusan yang lebih berbasis data oleh para pemimpin, dan 92 persen percaya bahwa storytelling adalah cara paling efektif dalam mengkomunikasikan data dan analitik. Namun sayangnya, 49 persen dari mereka merasa organisasi mereka belum cukup kuat dalam hal storytelling, meskipun literasi data karyawan sudah tinggi.

Ini menunjukkan bahwa kemampuan bercerita lewat data bukan hanya membuat data lebih menarik, tapi juga membuatnya dipercaya, dimengerti, dan berdampak langsung pada arah bisnis.

5. Tips dan Trik Mengasah Kemampuan Data Visualization dan Data Storytelling

Kalau kamu mau mahir dua kemampuan ini, ada beberapa tips yang bisa kamu coba mulai sekarang.

Pertama, rajin eksplorasi dan belajar tools visualisasi data seperti Tableau, Power BI, atau Google Data Studio. Mulai dari proyek sederhana, misalnya bikin dashboard buat laporan keuangan pribadi atau tren hobi yang kamu suka. Semakin sering praktek, semakin jago juga kamu nentuin chart mana yang paling pas buat berbagai jenis data.

Kedua, belajar struktur cerita yang kuat. Baca buku storytelling, belajar copywriting, atau tonton presentasi para profesional di YouTube dan TED Talks. Perhatikan gimana mereka membangun alur cerita, mulai dari pembukaan, konflik, hingga penyelesaian.

Ketiga, jangan lupa latihan presentasi! Coba presentasikan data yang udah kamu olah ke teman atau mentor. Minta feedback, perbaiki cara penyampaian, dan terus asah kemampuan berbicaramu.

Terakhir, selalu pikirkan audiensmu. Apakah mereka paham data? Apa yang mereka butuhkan dari presentasimu? Dengan begitu, kamu bisa menyesuaikan gaya visualisasi dan storytelling-mu agar lebih efektif.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

FAQ

1. Kenapa Data Storytelling dianggap penting oleh eksekutif perusahaan?

Karena storytelling membantu menyampaikan insight data secara jelas dan berdampak. Survei menunjukkan 93% eksekutif percaya bahwa storytelling dari data dapat mendorong keputusan yang meningkatkan pendapatan, dan 87% setuju bahwa presentasi data yang jelas membuat pemimpin lebih sering mengambil keputusan berbasis data.

2. Apakah visualisasi data saja tidak cukup tanpa storytelling?

Visualisasi membantu membuat data lebih mudah dipahami, tapi tanpa storytelling, insight-nya bisa terasa datar dan kurang bermakna. Storytelling memberikan konteks, konflik, dan solusi dari data yang disajikan. Hal ini yang membuat audiens terhubung dan bergerak berdasarkan insight.

3. Apa tantangan terbesar dalam menerapkan data storytelling di tempat kerja?

Salah satu tantangan utamanya adalah kurangnya skill storytelling di dalam organisasi, meskipun banyak karyawan sudah memiliki literasi data. Faktanya, 49% eksekutif merasa organisasinya masih lemah dalam aspek storytelling, yang bisa berdampak pada efektivitas komunikasi data.

Masih banyak manfaat data science yang tidak dijelaskan dalam pembahasan. Apakah kalian ingin mempelajari lebih dalam perannya di setiap industri bisnis? Bahkan detail machine learning yang bisa diaplikasi untuk setiap permasalahan? Kalian bisa pelajari di DQLab nih. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science