Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Simak Skill-skill yang Dibutuhkan oleh Seorang Data Analyst di Era Modern ini

Belajar Data Science di Rumah 29-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8b7168830e527b8adcd3382cc96f1de1_x_Thumbnail800.png

Skill adalah kemampuan untuk menggunakan akal, pikiran, ide, dan kreativitas dalam mengerjakan, mengubah maupun untuk membuat sesuatu yang lebih bermakna sehingga dapat menghasilkan hasil pekerjaan yang maksimal. Setiap profesi tentunya membutuhkan skill-skill yang berbeda. Untuk profesi Data Analyst sendiri terdapat skill wajib yang perlu dikuasai untuk membantu dan juga memaksimalkan hasil kerja seorang Data Analyst.


Data Analyst memiliki tugas untuk mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data dari berbagai sumber data yang dimiliki perusahaan. Data yang dikelola juga bukan hanya angka melainkan juga karakter, huruf, dan lain sebagainya. Analisa atau menganalisa juga sangat penting untuk seorang Data Analyst. Sebanyak 77% organisasi top menganggap data analytics sebagai komponen penting dari kinerja bisnis. Artinya, profesi terkait data analytics ini berpengaruh besar pada kebijakan perusahaan dan strategi pemasaran.


Terlebih dengan culture para tenaga kerja yang sudah mulai berubah, mereka sudah mulai tidak mau terikat hanya dengan satu perusahaan, berbeda dengan zaman dulu yang dimana orang bekerja di satu tempat bisa sampai 10 tahun ataupun sepanjang karirnya. Banyak orang yang tertarik untuk mencari pekerjaan freelancer untuk mendapat sumber pendapat lainya diperusahaan tersebut, dengan begitu tentunya pendapatannya akan lebih besar. Alasan itulah yang membuat profesi ini sangat berpeluang besar bagi para freelancer atau pekerja paruh waktu.


Berikut adalah skill-skill yang diperlukan untuk menjadi Data Analyst : 


1. Pemahaman Bahasa Pemrograman

Bahasa pemrograman atau sering dikatakan sebagai bahasa komputer, adalah sekumpulan instruksi untuk memerintah komputer agar dapat mengolah data sesuai dengan langkah-langkah penyelesaian yang telah ditentukan oleh programmer. Bahasa pemrograman mempunyai 3 level yaitu :


  • Bahasa Program Tingkat Rendah

    Di dalam bahasa ini berisi instruksi-instruksi menggunakan kode binary yang ditujukan langsung kepada komputer. Kode tersebut langsung diolah oleh komputer tanpa harus melalui proses kompilasi.


  • Bahasa Program Tingkat Menengah

    Di dalam bahasa ini berisi instruksi yang berupa kode mnemonic ADD, SUB, DIV, STOLOD, JMP, dan lain sebagainya. Berbeda dengan dengan level sebelumnya, instruksi ini harus diterjemahkan dahulu kedalam bahasa mesin menggunakan teknik kompilasi.


  • Bahasa Program Tingkat Tinggi

    Berbeda dengan level lainya tingkat ini menggunakan bahasa alamiah yang dimengerti oleh manusia, seperti bahasa inggris atau matematika. Tingkatan ini ada untuk mengatasi kekurangan dari level sebelum-sebelumnya.


Bahasa pemrograman merupakan hal yang krusial untuk seorang Data Analyst. Dengan bahasa program Kamu dapat melakukan analisis numerik, dan statistik dengan set data besar. SQL (Structured Query Language) adalah bahasa program yang dirancang untuk mengelola data dalam basis data relasional dan  saat ini metode ini merupakan metode yang paling sering digunakan untuk mengakses data dalam database.


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


2. Data Cleaning Skill yang Wajib Dikuasai

80% pekerjaan Data Analyst adalah membersihkan dan juga mempersiapkan data-data yang akan digunakan. Oleh karna itulah skill inilah merupakan komponen penting untuk Kamu dapat bekerja menjadi seorang ahli data. Data cleaning/ data cleansing adalah proses dalam menyiapkan data untuk dilakukan analisis dengan cara memodifikasi ataupun menghapus data-data yang tidak relevan, duplikat, tidak terformat, dan data yang salah.


Didalam dunia data terdapat ungkapan yang sudah sering digunakan untuk sesama ahli data yaitu “ garbage in, garbage out”. Maka dari itulah data cleansing adalah merupakan proses yang sangat diperlukan untuk menjaga kualitas data dan memastikan tidak terjadi adanya kesalahan saat menginput data sehingga output yang dihasilkan juga berkualitas dan dapat dipertanggung jawabkan.


Terdapat banyak alasan mengapa data tidak bisa langsung digunakan ke dalam algoritma, salah satunya yaitu :

  • Kesalahan Input, Ada banyak kemungkinan manusia melakukan kesalahan input. Mereka mungkin kesalahan ketik, salah perhitungan, atau salah membaca. untuk form terbuka, seperti teks yang tidak terdeteksi, mungkin ada kesalahan ketik yang tidak akan dikenali oleh komputer

  • Duplikat, setiap harinya seorang Data Analyst dapat menginput berjuta-juta data, terkadang terdapat double click yang membuat data tersebut terduplikat

  • Kurangnya Standarisasi, bila kita menggunakan berbagai sumber data, kurangnya standarisasi adalah normal. Untuk mencapai hasil yang benar, semua data yang serupa harus diwakili dengan input yang sama. Hal ini wajib, tetapi untuk mencapai hasil ini kita harus melakukan berbagai macam cara.


3. Data Warehousing

Strategi merupakan hal yang sebenarnya sangat penting untuk kita melakukan sesuatu, namun masih banyak orang yang tidak menggunakan strategi yang membuat flow kerjanya akan menjadi berantakan dan juga tidak efektif. Data warehousing merupakan salah satu jenis sistem manajemen data yang menjadi tempat data dengan jumlah yang  sangat besar dan juga beragama jenis sumber data.


Manajemen data ini juga harus disimpan dengan rapi jika ingin memaksimalkan data warehousing ini. Fungsi dari data warehousing itu sendiri adalah dapat menampilkan data masa lalu yang lengkap, dapat memprediksi pola masa depan, informasi yang konsisten kepada semua pihak, dan masih banyak lagi keuntungan yang didapatkan dari data warehousing.


Berikut hal-hal yang diperlukan untuk memaksimalkan data warehouse antara lain :

  • Database

    Dengan pengelompokan data base yang tepat tentunya akan mempermudah dalam pencarian data itu sendiri. Bentuk-bentuk dari database pun beragam

    • Typical relational database
    • Analytics database
    • Data warehouse appliance
    • Cloud-hosted database


  • Tools untuk ETL

    ETl sendiri merupakan singkatan dari extract, transform dan load. Tools ini diperlukan untuk proses pengambilan data lalu memodifikasi formatnya lalu baru bisa dimasukan ke dalam data warehouse


  • Metadata

    Metadata merupakan keterangan singkat dalam data. Fungsinya adalah memberikan konteks dalam data sehingga dapat dipahami. Di dalam meta data juga memuat hal-hal seperti:

    • Sumber data
    • Berapa kali data diubah
    • Transformasi atau modifikasi dalam proses ETL
    • Dan lain sebagainya.


  • Tool Akses

    Teknologi ada untuk memudahkan manusia dalam beraktivitas sehari-hari. Di dalam database memiliki beragam format data  yang tentunya akan membuat banyak memakan waktu jika tidak dibantu oleh teknologi. Solusi dari permasalahan ini dengan menggunakan tools akses, dengan menggunakan ini tools ini akan memfilter banyak data yang tak perlu di backend. Hanya ada berbagai data yang kamu butuhkan di front end alias tool akses


  • Manajemen Database

    Maintenance database juga sangat penting untuk menjaga data tetap aman. Hal yang perlu diperhatikan dalam tahap ini adalah

    • Keamanan
    • Pembaruan data
    • Pemilihan prioritas tugas
    • Menjaga kualitas data
    • Mengatur backup point


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


4. Kembangkan Skill-mu Bersama DQLab!

Yuk bergabung di DQLab! Kamu bisa belajar menjadi Data Analytics dari nol hingga bisa bergabung di perusahaan besar. Dengan bergabung sekarang kamu bisa mendapat module GRATIS “Introduction to Data Science” loh! Kamu juga bisa mendapat banyak benefits lainya jika belajar di DQLab.


Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi. 


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!