Ragam Project Data Analyst di Bidang Keuangan
Data Analyst adalah profesi yang dibutuhkan di hampir semua industri. Teknologi digital yang terus berkembang membuat perusahaan yang berada di berbagai bidang juga terkena imbasnya. Demi beradaptasi dan tidak tergerus teknologi, mereka mulai memanfaatkan data untuk menjawab permasalahan yang ada. Sehingga tidak heran jika kebutuhan akan praktisi data menjadi bagian penting dalam sebuah perusahaan.
Data Analyst di bidang keuangan memainkan peran kunci dalam membantu perusahaan mengelola risiko, mengoptimalkan investasi, mendeteksi penipuan, dan merencanakan keuangan dengan lebih efektif. Melalui berbagai project seperti analisis risiko kredit, analisis portofolio investasi, deteksi penipuan, dan perencanaan anggaran, mereka menyediakan wawasan berharga yang mendukung pengambilan keputusan strategis dan operasional dalam industri keuangan.
Setiap project ini membantu perusahaan keuangan tetap kompetitif dan beradaptasi dengan perubahan pasar yang dinamis. Dalam artikel ini, kita akan membahas project Data Analyst di bidang keuangan tersebut secara lebih detail. Yuk, simak pembahasannya!
1. Analisis Risiko Kredit
Dalam project ini, Data Analyst akan menganalisis data historis pelanggan dan faktor-faktor lain seperti riwayat kredit, pendapatan, dan hutang untuk menilai risiko kredit calon peminjam. Mereka dapat menggunakan model statistik dan Machine Learning untuk memprediksi kemungkinan gagal bayar dan menentukan tingkat risiko yang terkait dengan memberikan pinjaman kepada pelanggan tertentu.
Hasil analisis ini bisa membantu lembaga keuangan dalam mengambil keputusan yang lebih baik tentang pemberian kredit dan pengelolaan portofolio pinjaman.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Analisis Portofolio Investasi
Seperti judulnya, dalam project ini melibatkan analisis kinerja berbagai aset dalam portofolio investasi, termasuk saham, obligasi, dan instrumen keuangan lainnya. Data Analyst bisa mengevaluasi data pasar, tren ekonomi, dan kinerja historis aset untuk membuat rekomendasi tentang alokasi aset, rebalancing portfolio, dan strategi investasi lainnya.
Analisis ini bertujuan untuk meningkatkan pengembalian investasi sambil meminimalkan risiko melalui diversifikasi dan pengelolaan aktif portofolio.
3. Analisis Fraud Detection
Data Analyst bekerja dengan tim keamanan untuk mengidentifikasi pola dan anomali dalam data transaksi yang bisa menunjukkan aktivitas penipuan. Mereka dapat menggunakan kombinasi dari algoritma Machine Learning dan analisis statistik untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan, seperti pembelian dalam jumlah besar yang tidak biasa atau aktivitas yang tidak sesuai dengan profil pengguna.
Dengan analisis ini, perusahaan keuangan dapat mencegah kerugian besar akibat penipuan dan meningkatkan keamanan transaksi.
4. Analisis Perencanaan Keuangan dan Anggaran
Project ini melibatkan analisis data keuangan internal, sehingga membutuhkan data seperti pendapatan, pengeluaran, dan arus kas, untuk membantu perusahaan dalam perencanaan keuangan dan pengelolaan anggaran. Data Analyst akan menilai kinerja keuangan masa lalu, memperkirakan pendapatan dan pengeluaran di masa depan, lalu mengidentifikasi area di mana perusahaan dapat mengurangi biaya atau meningkatkan efisiensi.
Hasil dari analisis ini digunakan untuk menyusun anggaran tahunan, merencanakan investasi modal, dan membuat keputusan strategis lainnya.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Tertarik menjadi Data Analyst? Bootcamp Data Analyst adalah pilihan yang sangat baik bagi untuk memasuki dunia analisis data dengan cepat dan efisien. DQLab adalah salah satu lembaga kursus yang menyediakan bootcamp bagi mereka yang tertarik menjadi Data Analyst, yaitu Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri