Siap Jadi Data Analyst Andal? Simak Tips Berikut

Data analyst merupakan salah satu profesi kekinian yang saat ini menjadi incaran para kaum milenial. Profesi ini memiliki peranan penting dalam perusahaan terutama di era digital seperti ini. Data analyst pun memiliki berbagai hal yang menjadikan daya tarik bagi para calon data analyst. Beberapa diantaranya seperti waktu kerja yang fleksibel, gaji yang menggiurkan, serta jenjang karir data analyst yang cukup menjanjikan. Oleh karena itu, tidak heran jika banyak yang meminati profesi ii bahkan sampai rela mengikuti pelatihan data analyst.

Untuk menjadi seorang data analyst terdapat banyak hal maupun skill yang perlu dipersiapkan agar dapat melaksanakan tugas dan tanggung jawab dalam menganalisis data seperti skill yang perlu dimiliki, tools yang digunakan, cara menjadi data analyst yang profesional, dan lainnya. Beberapa hal tersebut tentunya perlu dipahami dengan benar agar kedepannya lebih maksimal dalam menjalankan tugas dan tanggung jawabnya.  Kira-kira apa sajakah hal yang perlu diketahui terkait data analyst? Yuk simak artikel berikut ini!

1. Tugas dan Tanggung Jawab

Menjadi seorang data analyst memiliki peranan penting serta tugas dan tanggung jawab yang besar. terdapat berbagai tugas utama data analyst yaitu mengumpulkan data, membersihkan data, menemukan tren, korelasi serta pola dalam data, terampil dalam presentasi serta teliti dalam penyimpanan. Adapun beberapa tanggung jawab data analyst yaitu menganalisis dan menafsirkan kumpulan data, menyediakan panduan dan pemetaan terkait sektor dan pesaing di bidang bisnis, merancang dan melaksanakan survei, memantau dan mengaudit kualitas data, melakukan penelitian dan analisis data, membuat dashboard data, grafik dan visualisasi, dll.

Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

2. Skill Data Analyst

Seperti yang telah diketahui bahwa data analyst bertanggung jawab besar terhadap data perusahaan. Untuk memaksimalkan kinerjanya, seorang data analyst perlu menguasai berbagai bidang ilmu yaitu 

• memahami bahasa pemrograman seperti SQL Python, Oracle, R, dll

• kemampuan matematika

• menganalisis dan menyajikan data

• data warehousing

• memiliki keterampilan memecahkan masalah

• paham terhadap machine learning dan artificial intelligence

• mampu menggunakan digital marketing serta analytic tools

3. Jenjang Karir Data Analyst

Pada umumnya setiap profesi memiliki jenjang karir yang cukup diincar para karyawannya untuk diraih. Sama halnya dengan data analyst pun memiliki jenjang karir yang menjanjikan. Semakin tinggi jabatan yang ditempati maka semakin besar pula tanggung jawabnya, dan hal itu pun berbanding lurus dengan gaji yang diterima. Berikut ini beberapa jenjang karir data analyst yaitu :

• Data Analyst - Entry Level, posisi ini biasanya ditempati para pemula yang pengalamannya masih kurang dari satu tahun. Beberapa tugasnya antara lain melakukan pengumpulan data, pembersihan data, pelaporan data

• Junior Data Analyst, tahap lanjutan dari daya analyst - entry level. Adapun tugas-tugasnya yaitu membantu perusahaan untuk menetapkan kebijakan dan pengambilan keputusan, mengidentifikasi pola, mengwmbangkan aplikasi java, melakukan ekstraksi, pemrosesan, manipulasi dan penyimpanan data

• Senior Data Analyst, biasanya pada tahapan ini adalah orang yang sudah bertahun-tahun terjun dan bidang data. Tugasnya antara lain berkoordinasi dengan tim manajemen untuk menyampaikan informasi hasil analisis data

• Data Analyst Manager, tugasnya antara lain membangun dan mengembangkan model data, merancang proses teknik untuk menangani masalah bisnis, mengawasi penyampaian wawasan dan laporan yang digunakan untuk menganalisis fungsi bisnis dan metrik kerja, menjaga keakuratan hasil laporan data .

4. Tools Data Analyst

Dalam menjalankan tugasnya, seorang data analyst membutuhkan tools data analyst untuk memudahkan. Terdapat beberapa macam tools data analyst yang sering digunakan serta memiliki fungsi dan tujuan masing-masing. Sebagai contoh beberapa tools yang dapat digunakan untuk visualisasi data adalah Tableau, Power BI, Plotly, Google Data Studio, dll. Tools untuk pengolahan data seperti RapidMiner, R, Python, Matlab, Xplenty, Skytree. dll. Tools manajemen database seperti MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database, SQLite, DBeaver, MongoDB, Apache Cassandra, dll. Namun perlu diketahui pula bahwa biasanya banyak pula satu tools namun bersifat multifungsi, bisa digunakan untuk apa saja sesuai kebutuhan.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 

Dalam menekuni suatu profesi, tidak menutup kemungkinan seseorang ingin melanjutkan ke jenjang karier yang di atasnya sebagai awal untuk memulai tantangan baru dalam dunia kerja. Data analyst merupakan salah satu profesi yang memiliki jenjang karir yang menjanjikan. Untuk naik ke jenjang berikutnya tentu dibutuhkan keahlian yang sepadan pul. Kita bisa mencoba untuk memulai belajar dari awal maupun mereview materi maupun praktek sepurtar data analyst di DQLab dan bisa praktek secara live code loh!

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. 

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita