Skill Wajib Data Analyst di Perusahaan Teknologi: Panduan Relevan 2025

Profesi data analyst di perusahaan teknologi hingga 5 tahun mendatang bisa dibilang “nggak ada matinya” karena posisi ini memiliki peran penting terhadap pengambilan keputusan berbasis data. Menurut laporan McKinsey (2024), perusahaan digital-first memprioritaskan talenta analitik untuk meningkatkan efisiensi operasional dan inovasi produk. Oleh sebab itu, kali ini MinQ akan mengajak kamu untuk belajar secara komprehensif mengenai skill yang dibutuhkan menjadi data analyst di perusahaan teknologi melalui penjelasan kontekstual yang relevan di era modern ini!

1. Konsep Dasar Data Analysis

Pemahaman dasar data analysis merujuk pada kemampuan seseorang dalam mengolah data mentah agar menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Harvard Business Review (Davenport & Bean, 2023) menjelaskan bahwa kemampuan memahami konsep data, seperti struktur, tipe, serta tujuan analisis, merupakan fondasi dari pekerjaan seorang data analyst modern.

Hal ini menjadi penting karena perusahaan teknologi memproses data dalam volume besar dan bervariasi, sehingga pemahaman teoretis menentukan efektivitas analisis. Penerapannya dapat dilakukan melalui eksplorasi dataset nyata, penggunaan platform open data, atau mengikuti proyek mini untuk memahami bagaimana data diinterpretasikan secara praktis. Dalam proses ini, seseorang perlu memperhatikan akurasi interpretasi agar tidak menghasilkan insight yang bias dan menyesatkan.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

2. Kemampuan Statistik dan Probabilitas

Skill statistik dan probabilitas menjadi kompetensi inti karena hampir seluruh proses analisis data bergantung pada kemampuan memahami distribusi data, korelasi, regresi, hingga inferensi. Menurut Journal of Data Science (Chen & Müller, 2024), perusahaan teknologi menggunakan metode statistik untuk memvalidasi hipotesis dan meningkatkan ketepatan model analitik.

Kemampuan ini penting karena kualitas insight sangat ditentukan oleh ketepatan analisis statistik yang dilakukan. Cara mempelajarinya dapat dimulai dari penguasaan konsep dasar seperti mean, median, varians, hingga uji hipotesis melalui tools seperti Excel atau Python. Hal yang perlu diperhatikan adalah konsistensi dalam melakukan verifikasi data sebelum menarik kesimpulan agar hasil analisis lebih dapat dipertanggungjawabkan.

3. Penguasaan Tools Analitik

Tools analitik seperti SQL, Python, Excel, dan visualisasi seperti Tableau atau Power BI menjadi komponen utama pekerjaan seorang data analyst. Menurut laporan Gartner (2024), lebih dari 80% perusahaan teknologi mengandalkan kombinasi tools tersebut untuk pipeline analitik harian.

Tools ini penting karena memudahkan proses pengolahan data, automasi, serta penyajian insight secara visual sehingga mudah dipahami stakeholder. Cara menguasainya adalah dengan mempraktikkan query SQL untuk manipulasi data, membangun notebook Python untuk analisis deskriptif, hingga membuat dashboard interaktif untuk kebutuhan komunikasi data. Pengguna perlu memperhatikan praktik clean coding dan dokumentasi agar workflow analisis lebih rapi dan dapat direplikasi.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

4. Kemampuan Data Storytelling

Data storytelling adalah kemampuan menyampaikan wawasan data dalam bentuk narasi yang jelas, relevan, dan mudah dipahami. Menurut penelitian Stanford Communication Lab (2023), storytelling membantu meningkatkan pemahaman keputusan berbasis data hingga 40% di lingkungan perusahaan. Hal ini menjadi penting karena insight yang kuat sekalipun tidak akan berdampak tanpa presentasi yang efektif. Cara melakukannya adalah dengan menggabungkan visualisasi yang tepat, narasi kontekstual, dan rekomendasi berdasarkan temuan data. Perlu diperhatikan bahwa visual tidak boleh menyesatkan dan harus mengikuti prinsip kejelasan serta integritas data.

5. Logika Pemecahan Masalah

Kemampuan problem-solving membantu data analyst mengurai masalah kompleks menjadi pertanyaan analitis yang dapat dijawab dengan data. MIT Sloan Review (Reeves, 2024) menyebut bahwa perusahaan teknologi mengharapkan data analyst memahami konteks bisnis agar analisis lebih strategis. Hal ini penting karena peran analyst tidak hanya mengolah data, tetapi juga menjawab masalah yang berdampak pada operasional dan produk. Cara mengembangkan skill ini dapat dilakukan dengan mempraktikkan framework problem-solving seperti 5 Whys atau Root Cause Analysis. Perlu diperhatikan bahwa setiap rekomendasi analitis harus realistis diterapkan di lingkungan bisnis.

FAQ

Q: Apa skill paling mendasar untuk menjadi data analyst?
A: Pemahaman statistik dan dasar data analysis menjadi fondasi utama sebelum mempelajari tools lanjutan.

Q: Apakah harus mahir coding?
A: Tidak harus mahir seperti software engineer, namun perlu kompeten dalam SQL dan Python untuk analisis harian.

Q: Berapa lama belajar skill ini hingga siap kerja?
A: Rata-rata 4–8 bulan dengan pembelajaran terstruktur dan praktik proyek nyata.

Jadi, jangan cuma nunggu. Mulai riset tempat belajar yang tepat, cari beasiswa, dan rancang langkahmu mulai dari sekarang. Butuh bantuan cari info pendidikan data di dalam dan luar negeri atau jalur karier data analyst? 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? 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!

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science