Ragam Task Data Analyst Update 2024
Data merupakan suatu komponen penting yang ada dalam perusahaan. Data yang diperoleh dalam perusahaan biasanya merupakan data mentah, artinya belum memiliki informasi yang bisa digunakan untuk mengambil keputusan. Oleh karena itu data perlu dianalisis oleh seseorang yang memang ahli di bidangnya. Seorang ahli data disebut data analyst. Data analyst ini memiliki peranan penting pada masa kini. Lalu apa saja ragam tugas profesi data analyst?
Data analyst adalah salah satu profesi yang bergerak dalam bidang data. Data analyst sama dengan profesi lainnya, yaitu memiliki beragam tugas yang perlu dilakukan. Perusahaan yang memiliki kepentingan yang berbasis data memerlukan bantuan data analyst untuk beberapa kepentingan. Manfaat perusahaan menggunakan jasa data analyst antara lain seperti meningkatkan pelayanan, proses maintenance mesin menjadi lebih mudah, memudahkan dalam dunia bisnis, dan masih banyak lainnya.
1. Mengumpulkan Data
Data yang dibutuhkan oleh perusahaan perlu dikumpulkan terlebih dahulu sebelum dilakukannya proses analisis data. Proses pengumpulan data bisa dilakukan menggunakan beberapa teknik, tergantung dengan jenis data yang digunakan pula.
Beberapa metode pengumpulan data antara lain wawancara, observasi, kuesioner, studi dokumen, atau dengan melakukan penelitian. Dengan melakukan proses pengumpulan data dengan maksimal entu akan b9isa menghasilkan data sesuai dengan yang diinginkan dan dibutuhkan.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Mengekstrak Data
Data merupakan salah satu komponen paling penting bagi data analyst. Data inilah yang akan digunakan untuk proses analisis. Sebelum dianalisis, data perlu diekstrak. Ekstraksi data adalah proses pengambilan data dari sumbernya.
Terdapat beberapa jenis proses ekstraksi data, yaitu update notification (menggambarkan penggalian data setiap pembaruan data), ekstraksi terstruktur/tidak terstruktur (mengekspor data dalam format yang sama atau berbagai format), ekstraksi tambahan (mengekstrak data secara teratur).
3. Menganalisis Data
Data yang diperoleh dari proses pengumpulan data ini nantinya akan dianalisis atau dolah. Sebelum dianalisis, data yang terkumpul dari berbagai sumber itu melewati proses integrasi data, pembersihan data, seleksi data atau biasanya proses-proses ini disebut dengan pre-processing data. Setelah data yang akan digunakan benar-benar siap diolah, maka data analyst menganalisis data tersebut dengan menggunakan tools pendukung maupun algoritma machine learning yang sesuai.
4. Memvisualisasikan data
Data yang telah dianalisis oleh data analyst perlu divisualisasikan agar memudahkan dalam proses pemahaman hasil analisis. Visualisasi data adalah suatu proses penggunaan elemen visual untuk penyampaian hasil analisis data. Elemen yang bisa digunakan dalam proses visualisasi data antara lain seperti diagram, grafik, peta, dan masih banyak lainnya.
Penggunaan visualisasi data ini merupakan salah satu tugas data analyst yang perlu dilakukan agar pembaca lebih mudah memahami hasil analisis data.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Data analyst memiliki beberapa tugas penting yang perlu dilakukan untuk memudahkan pembaca hasil analisis terutama orang-orang yang masih awam tentang data. Proses visualisasi data ini dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai tools yang tersedia.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita