Selain Analisa Data, Tugas Data Analyst Apalagi?
Profesi Data Analyst telah menjadi salah satu profesi yang memegang peranan kunci dalam dunia bisnis modern. Hal ini juga dipengaruhi oleh penggunaan teknologi yang sedang berkembang pesat dalam dunia bisnis. Sehingga membuat setiap aktivitas yang dilakukan dalam bisnis akan menghasilkan banyak sekali data dengan bentuk yang beragam, mulai dari data yang terstruktur, semi terstruktur, hingga data yang tidak terstruktur sama sekali.
Dengan ledakan data yang terus meningkat, kebutuhan akan para ahli seperti Data Analyst yang mampu mengurai dan menganalisis informasi tersebut menjadi sangat penting. Pada umumnya, tugas utama dari profesi Data Analyst bisa dikelompokkan menjadi empat bagian, mulai dari pemahaman data, analisis data, visualisasi data, serta pengembangan model prediktif. Dalam artikel ini, kita akan membahas tugas-tugas tersebut dengan lebih detail. Simak pembahasannya, yuk!
1. Pemahaman Data
Tugas utama seorang Data Analyst adalah memahami berbagai jenis data, baik dari segi bentuk maupun sumber data. Mereka bertanggung jawab penuh dalam mengumpulkan data dari berbagai platform dan sumber, baik itu database internal perusahaan, data eksternal dari penyedia data pihak ketiga, maupun data dari media sosial. Kemampuan untuk membersihkan, mentransformasi, dan mempersiapkan data secara efisien juga menjadi kunci untuk memastikan keakuratan analisis yang akan dilakukan.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Analisis Data
Setelah data dipersiapkan, Data Analyst kemudian melakukan analisis mendalam untuk menemukan pola, tren, serta insight yang bisa dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan. Mereka dapat menggunakan berbagai teknik analisis statistik dan algoritma Machine Learning untuk mengeksplorasi data dan mengidentifikasi informasi penting. Analisis ini dapat mencakup segmentasi pelanggan, prediksi penjualan, analisis risiko, atau pengoptimalan proses bisnis lainnya.
3. Visualisasi Data
Salah satu aspek penting dari pekerjaan seorang Data Analyst adalah kemampuan untuk mengkomunikasikan temuan mereka secara efektif kepada stakeholder, khususnya yang tidak berasal dari latar belakang teknis. Salah satu cara yang bisa dilakukan adalah dengan menggunakan visualisasi data yang jelas dan mudah dipahami, seperti grafik, diagram, serta dashboard interaktif.
Dengan menggunakan tools seperti Tableau, Power BI, atau library Python untuk visualisasi (misalnya Matplotlib dan Seaborn), Data Analyst dapat membuat visualisasi yang menarik dan informatif untuk mendukung pengambilan keputusan yang berbasis data.
4. Pengembangan Model Prediktif
Di era di mana prediksi dan pemodelan menjadi sangat penting, Data Analyst juga bertanggung jawab untuk mengembangkan model prediktif. Mereka dapat melibatkan penerapan algoritma Machine Learning untuk membuat prediksi berdasarkan data historis. Contoh yang sering ditemui seperti prediksi harga saham, analisis churn pelanggan, atau prediksi permintaan produk. Proses ini melibatkan pemilihan model, evaluasi kinerja, serta iterasi untuk memastikan keakuratan dan keandalan prediksi.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Secara umum, peran seorang Data Analyst tidak hanya berfokus pada proses manipulasi data, tetapi juga pada interpretasi dan pengambilan tindakan yang didasarkan pada temuan analisis. Data Analyst memainkan peran penting dalam membantu perusahaan mengoptimalkan proses bisnis, mengidentifikasi peluang baru, serta menghadapi tantangan dengan cepat dan efektif dalam era informasi yang terus berkembang.
Kamu bisa mulai perjalanan belajar sebagai Data Analyst dengan belajar Excel, SQL dan Python dasar dengan menggunakan modul yang disediakan oleh DQLab. Selain itu, kamu bisa juga memanfaatkan bootcamp Data Analyst with Excel dan 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.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst dengan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri