Ragam Trend & Inovasi Project Data Analyst 2025

Tahun 2025 menjadi tahun yang penuh dengan perubahan dan inovasi dalam bidang data analysis. Peran data analyst kini menjadi semakin krusial seiring dengan meningkatnya ketergantungan perusahaan pada data untuk pengambilan keputusan strategis.

Teknologi seperti Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) terus berkembang, membawa kemampuan analisis data ke tingkat yang lebih tinggi. Selain itu, tren baru seperti Data Democratization, Data Storytelling, Augmented Analytics, dan Real-Time Data Processing juga mulai mendominasi landscape data analysis. Penasaran bagaimana trend dan inovasi project Data Analyst di tahun 2025 ini? Yuk, simak selengkapnya berikut ini!

1. Perkembangan Teknologi dalam Data Analysis

Pesatnya perkembangan teknologi saat ini telah membawa banyak perubahan dalam dunia data analysis. Salah satu teknologi yang sangat berpengaruh adalah Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML). Kedua teknologi ini memungkinkan data analyst melakukan analisis yang lebih mendalam dan kompleks dengan memanfaatkan algoritma cerdas yang mampu belajar dari data sebelumnya. AI dan ML juga mendukung otomatisasi proses analisis, sehingga lebih hemat waktu dan tenaga.

Adopsi machine learning secara global pun menunjukkan tren yang terus meningkat. Berdasarkan survei Refinitiv, 46% perusahaan telah menerapkan ML di berbagai bidang dan menjadikannya bagian inti dari operasional bisnis. Sementara itu, 44% baru menggunakannya secara terbatas, dan 10% lainnya masih dalam tahap eksperimen serta investasi pada infrastruktur dan sumber daya manusia. Secara geografis, kawasan Amerika Utara memimpin dengan tingkat adopsi ML sebesar 80%, disusul Asia (37%) dan Eropa (29%).

Namun demikian, masih ada tantangan besar. Menurut laporan Algorithmia, 55% perusahaan di seluruh dunia belum pernah menerapkan model machine learning sama sekali. Ini menunjukkan masih terbukanya peluang luas dalam pemanfaatan teknologi ini.

Tren positif tersebut tercermin pula dalam alokasi dana yang terus meningkat. Pada kuartal pertama tahun 2019, total investasi global untuk machine learning mencapai 29 miliar dolar AS (Statista). Anggaran untuk program ML pun terus tumbuh, umumnya naik sekitar 25% per tahun, terutama di sektor perbankan, manufaktur, dan teknologi informasi.

Menurut laporan McKinsey, pada tahun 2016 saja, total investasi eksternal tahunan untuk AI diperkirakan mencapai 8 hingga 12 miliar dolar, dan hampir 60% dari jumlah itu dialokasikan khusus untuk machine learning. Ini tak lepas dari peran ML sebagai teknologi kunci yang mendukung banyak inovasi lain, seperti robotika dan pengenalan suara.

Dengan pertumbuhan adopsi dan investasi yang signifikan, tidak mengherankan bila machine learning kini menjadi komponen utama dalam berbagai proyek data analysis yang inovatif.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

2. Trend Data Analysis di Tahun 2025

Salah satu tren utama dalam data analysis di tahun 2025 adalah Data Democratization. Tren ini mengacu pada proses penyebaran akses data kepada lebih banyak orang dalam organisasi, bukan hanya terbatas pada data analyst. Dengan data democratization, setiap orang dalam perusahaan dapat mengambil keputusan berdasarkan data, sehingga meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional.

Data Storytelling juga menjadi tren yang semakin populer. Data storytelling adalah seni menyampaikan hasil analisis data dalam bentuk cerita yang mudah dipahami oleh semua orang. Dengan menggunakan visualisasi data yang menarik dan narasi yang kuat, data analyst dapat membantu pemangku kepentingan untuk memahami informasi yang kompleks dan mengambil keputusan yang lebih baik.

Augmented Analytics adalah tren lainnya yang diprediksi akan berkembang pesat. Teknologi ini menggunakan AI dan ML untuk meningkatkan proses analisis data, membantu data analyst mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin terlewat dengan analisis manual. Menurut laporan Mordor Intelligence, ukuran pasar Augmented Analytics diperkirakan mencapai USD 29,81 miliar pada 2025 dan melonjak menjadi USD 102,78 miliar pada 2030, dengan CAGR sebesar 28,09%.

Pertumbuhan ini ditopang oleh penerapan enterprise-wide deployment, integrasi fitur large language model (LLM) seperti natural-language querying dan AI agents, serta meningkatnya adopsi hybrid cloud karena tuntutan kedaulatan data. Industri BFSI memimpin dengan pangsa 24% di tahun 2024, disusul sektor retail dan consumer goods yang tumbuh cepat. Besarnya investasi ini menunjukkan bahwa Augmented Analytics tidak hanya menjadi tren, tetapi juga transformasi jangka panjang dalam dunia data analysis.

Real-Time Data Processing juga menjadi tren yang tidak bisa diabaikan. Dengan semakin cepatnya perubahan di dunia bisnis, kemampuan untuk mengolah dan menganalisis data secara real-time menjadi sangat penting. Real-time data processing memungkinkan perusahaan untuk merespon perubahan pasar dengan cepat dan mengambil keputusan yang lebih tepat waktu.

3. Inovasi Terbaru dalam Project Data Analysis

Inovasi dalam project data analysis terus berkembang seiring dengan kemajuan teknologi. Salah satu inovasi terbaru adalah penggunaan teknologi AI dalam data analysis. AI tidak hanya digunakan untuk mengotomasi proses analisis, tetapi juga untuk mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin tidak terlihat oleh manusia. Dengan AI, data analyst dapat melakukan analisis yang lebih mendalam dan mendapatkan wawasan yang lebih berharga.

Pemanfaatan tool baru juga menjadi inovasi yang penting. Berbagai tool dan platform data analysis baru telah dikembangkan untuk membantu data analyst dalam pekerjaannya. Tool-tool ini tidak hanya membantu dalam proses pengumpulan dan pengolahan data, tetapi juga dalam visualisasi dan penyampaian hasil analisis. Dengan tool yang lebih canggih, data analyst dapat bekerja lebih efisien dan efektif.

Berbagai kasus penggunaan inovatif dari berbagai industri juga menunjukkan bagaimana project data analysis dapat memberikan dampak yang signifikan. Misalnya, dalam industri kesehatan, data analysis digunakan untuk mengidentifikasi pola penyakit dan mengembangkan strategi pengobatan yang lebih efektif. Dalam industri ritel, data analysis digunakan untuk memahami perilaku konsumen dan mengoptimalkan strategi pemasaran. Kasus-kasus ini menunjukkan bagaimana data analysis dapat memberikan nilai tambah yang besar bagi berbagai sektor industri.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

4. Keterampilan yang Diperlukan untuk Menjadi Data Analyst di 2025

Untuk menjadi data analyst yang sukses, ada beberapa keterampilan yang wajib dimiliki, baik oleh para pemula maupun profesional. Keterampilan teknis, seperti kemampuan dalam pemrograman, statistik, dan penggunaan tool data analysis, sangat penting. Data analyst juga perlu memiliki keterampilan analitis yang kuat untuk dapat menginterpretasikan data dengan tepat.

Selain keterampilan teknis dan analitis, soft skills juga menjadi faktor penting. Kemampuan komunikasi, kerjasama tim, dan problem-solving adalah beberapa soft skills yang sangat dibutuhkan oleh data analyst. Dengan keterampilan ini, data analyst dapat bekerja dengan lebih efektif dalam tim dan menyampaikan hasil analisis dengan jelas kepada pemangku kepentingan.

FAQ

1. Apa itu Augmented Analytics, dan seberapa besar pertumbuhannya?

Augmented Analytics adalah proses analisis yang didukung AI dan ML untuk mengidentifikasi pola secara otomatis. Diperkirakan pasar ini tumbuh dari USD 29,81 miliar (2025) menjadi USD 102,78 miliar (2030), dengan pertumbuhan tahunan sebesar 28,09% (Mordor Intelligence).

2. Apakah semua perusahaan sudah menggunakan machine learning?

Belum. Meski adopsi ML terus meningkat, menurut Algorithmia, 55% perusahaan di dunia belum menerapkan model ML sama sekali. Ini menunjukkan bahwa masih banyak peluang terbuka dalam penerapan teknologi ini.

3. Keterampilan apa saja yang diperlukan untuk menjadi data analyst di tahun 2025?

Keterampilan teknis seperti pemrograman, statistik, dan penggunaan tools analitik sangat dibutuhkan. Selain itu, soft skills seperti komunikasi, kolaborasi tim, dan pemecahan masalah juga menjadi kunci untuk menyampaikan insight data secara efektif.

Jadi, kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! 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!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

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

Penulis: Reyvan Maulid