Strategi Dapatkan Ide Ragam Project Data Analyst
Sebagai seorang data analyst, mengembangkan portofolio dengan menyelesaikan berbagai project data analyst merupakan kunci untuk membangun karir yang sukses dan relevan dengan kebutuhan bisnis saat ini. Namun, seringkali mencari ide project yang relevan dengan kebutuhan bisnis dapat menjadi tantangan tersendiri. Oleh karena itu, diperlukan strategi yang efektif untuk dapat menghasilkan ide yang bernilai.
Ada berbagai strategi untuk mendapatkan ide ragam project data analyst yang bagus. Nah, pada artikel kali ini akan dibahas 5 strategi ampuh agar ide ragam projectmu dapat meningkatkan kemampuan analisis data sekaligus sebagai personal branding. Apa saja strategi tersebut? Simak pembahasannya di sini!
1. Menganalisis Kebutuhan Bisnis Berbagai Industri
Menganalisis kebutuhan bisnis dari berbagai industri merupakan salah satu strategi untuk mendapatkan ide-ide proyek data analyst yang relevan dengan kebutuhan bisnis. Dalam proses analisis tersebut, kalian bisa mempelajari masalah dan tantangan yang dihadapi oleh industri. Sehingga dapat menghasilkan ide-ide kreatif yang nantinya memberikan solusi bagi perusahaan. Selain itu, dengan memahami kebutuhan bisnis dari berbagai industri, kalian juga dapat mengembangkan kemampuan untuk beradaptasi dengan lingkungan bisnis yang berbeda-beda.
Melakukan riset dan memahami tren serta masalah bisnis yang terkait dengan industri yang dituju dapat membantu kalian menghasilkan ide-ide kreatif. Kalian bisa mulai dengan membaca laporan industri, jurnal bisnis, atau artikel dari industri tertentu. Selain itu, memahami tren teknologi dan inovasi dalam industri juga dapat membantu memperkirakan kebutuhan industri tersebut di masa depan.
2. Mencari dari Berbagai Sumber Data
Saat proses pencarian sumber data, kalian dapat memulai dengan mengumpulkan data yang tersedia dari sumber-sumber terpercaya seperti situs pemerintah, jurnal akademik, dan data publik. Kalian juga dapat mencoba menggunakan sumber data yang lebih spesifik seperti data internal perusahaan, data dari vendor, atau data dari platform analisis data jika memang mendapatkan akses dan izinnya.
Kalian juga harus memperhatikan kualitas data dari sumber yang kalian pilih. Kualitas data yang buruk dapat menghasilkan kesimpulan yang tidak akurat atau salah dalam proses analisis data. Caranya dengan memeriksa keakuratan dan kesesuaian data dengan tujuan proyek yang akan dilakukan. Dengan cara ini, kalian dapat memastikan kalau data yang digunakan dalam proyek data analyst memiliki kualitas yang baik dan menghasilkan hasil analisis yang dapat dipertanggungjawabkan.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
3. Berdiskusi dengan Praktisi Data
Dalam proses berdiskusi dengan praktisi data, kalian dapat mengambil manfaat dari pengalaman dan pengetahuan mereka yang lebih luas di bidang analisis data. Carilah praktisi data yang telah berhasil melaksanakan proyek data analyst yang serupa dengan proyek yang ingin dilakukan, atau kalian dapat bergabung dengan komunitas data analyst untuk bertukar pengalaman dan ide-ide proyek.
Kalian juga bisa mempelajari teknik-teknik baru dalam analisis data dan tren terbaru dalam industri saat berdiskusi. Tanyakan teknik yang digunakan dalam proyek data analyst tertentu, atau pelajari teknik baru dalam analisis data yang sedang tren di industri saat ini. Dengan cara ini, kalian akan mengembangkan kemampuan analisis data secara bertahap.
4. Modifikasi Project yang Sudah Ada
Kalian dapat memulai dengan mempelajari proyek-proyek data analyst yang serupa yang sudah dilakukan oleh orang lain dan kemudian memikirkan cara untuk mengembangkan atau memodifikasi proyek tersebut. Proses ini mengembangkan kemampuan kalian untuk berpikir kreatif dan inovatif dalam menghasilkan solusi baru. Dengan cara ini, kalian dapat menghasilkan ide-ide proyek data analyst yang relevan bahkan sesuai dengan kondisi tren. Selain itu, dengan modifikasi proyek yang sudah ada, kalian dapat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk memulai proyek dari awal, sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas dalam proses teknik analisis data.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Selesaikan Modul di DQLab
Jika kalian tidak memiliki networking yang luas untuk berdiskusi, atau tidak memiliki waktu untuk riset sumber terpercaya, kalian bisa mulai mengembangkan ide ragam project data analyst di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan buat ide-ide project data analyst yang beragam untuk personal brandingmu sekarang!
Penulis : Dita Feby
Editor : Annissa Widya