Tips Data Analyst Buat Laporan Bisnis yang Menarik & Informatif

Menyusun laporan bisnis yang menarik dan informatif bukan hanya soal menyajikan data, tetapi juga soal mampu menyampaikan arti dan konteks dari angka-angka tersebut. Sebagai data analyst, tugas kalian membantu para stakeholder dalam pengambilan keputusan strategis melalui laporan yang jelas dan memikat. Laporan yang baik mampu menjawab kebutuhan bisnis, menyampaikan insight utama, dan memandu audiens dalam memahami peluang atau tantangan yang ada.
Dalam artikel ini, kalian akan mempelajari cara efektif untuk membuat laporan bisnis yang tidak hanya akurat, tetapi juga mampu memengaruhi pengambilan keputusan. Dengan teknik seperti visualisasi yang tepat, analisis mendalam, dan struktur laporan yang logis, laporan akan menjadi media yang powerful untuk mendorong keberhasilan perusahaan.
1. Peran Data Analyst dalam Pelaporan Bisnis
Data analyst memiliki peran penting dalam pelaporan bisnis, yaitu mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Seorang data analyst harus mampu memahami tujuan laporan dan audiensnya. Mereka bertanggung jawab memastikan data yang digunakan akurat, relevan, dan telah melalui proses pembersihan yang cermat.
Selain itu, seorang data analyst harus mampu menyajikan informasi melalui visualisasi yang menarik dan informatif agar mudah dipahami. Dengan wawasan berbasis data yang disampaikan secara jelas, pelaporan bisnis menjadi alat yang efektif untuk memandu keputusan perusahaan.
Baca juga: Data Analyst: Kenali 4 Jenis Metode Analisis Data
2. Komponen Utama dalam Laporan Bisnis yang Informatif
Laporan bisnis yang informatif selalu didasarkan pada data yang akurat dan relevan. Data tersebut harus sesuai dengan kebutuhan bisnis dan menjawab tujuan utama dari laporan. Proses pengumpulan data memerlukan perhatian khusus untuk memastikan bahwa hanya data yang valid dan terpercaya yang digunakan. Dengan data yang akurat, keputusan yang diambil berdasarkan laporan tersebut akan lebih dapat diandalkan, sehingga meminimalkan risiko kesalahan strategi.
Penting juga menyajikan data melalui visualisasi yang jelas dan mudah dipahami. Grafik, diagram, tabel, atau peta interaktif dapat membantu audiens memahami data lebih cepat dibandingkan sekadar teks. Pilihan visualisasi harus disesuaikan dengan jenis data dan pesan yang ingin disampaikan. Selain itu, penggunaan alat bantu seperti Tableau, Power BI, atau Google Data Studio dapat meningkatkan daya tarik visual laporan.
Laporan bisnis yang informatif tidak hanya berhenti pada penyajian data, tetapi juga memberikan wawasan yang relevan serta rekomendasi berdasarkan analisis data tersebut. Insight ini membantu audiens memahami implikasi dari data yang disajikan, seperti tren atau peluang yang muncul. Rekomendasi yang disampaikan harus praktis dan langsung mendukung tujuan bisnis.
3. Langkah Membuat Laporan Bisnis
Langkah-langkah data analyst dalam membuat laporan bisnis dimulai dengan memahami tujuan laporan dan kebutuhan audiens. Data analyst harus mengetahui masalah atau pertanyaan bisnis yang ingin dijawab, serta siapa yang akan menggunakan laporan tersebut, seperti manajer atau eksekutif. Dengan memahami konteks ini, laporan dapat difokuskan pada informasi yang relevan.
Setelah itu, langkah berikutnya adalah mengumpulkan dan membersihkan data. Data analyst biasanya menggunakan tools seperti SQL, Python, atau Excel untuk mendapatkan data yang akurat, memastikan bahwa data tersebut bebas dari kesalahan atau inkonsistensi yang dapat memengaruhi analisis.
Tahap berikutnya adalah melakukan analisis data untuk menemukan insight yang penting. Analisis ini bisa mencakup identifikasi tren, pola, atau anomali menggunakan alat seperti Tableau, Power BI, atau Google Data Studio. Setelah insight ditemukan, data analyst harus memvisualisasikan hasil analisis dengan grafik, tabel, atau diagram yang menarik dan informatif. Jenis visualisasi yang digunakan harus sesuai dengan pesan yang ingin disampaikan, sehingga mempermudah audiens memahami laporan.
Berikutnya menyusun laporan dengan struktur yang jelas, seperti memulai dengan ringkasan eksekutif, diikuti temuan utama, dan diakhiri dengan rekomendasi. Sebelum disajikan, laporan perlu diperiksa ulang dan direvisi untuk memastikan kualitas dan akurasi. Dengan pendekatan ini, data analyst dapat menghasilkan laporan bisnis yang menarik dan bermanfaat.
4. Tips Membuat Laporan Lebih Menarik
Untuk membuat laporan bisnis lebih menarik, data analyst perlu memanfaatkan desain visual yang profesional namun tetap sederhana. Gunakan kombinasi warna yang tidak berlebihan dan pilih font yang mudah dibaca agar laporan terlihat rapi dan menarik secara visual. Penting juga untuk memberikan highlight pada insight atau data penting menggunakan teks tebal, ikon, atau warna berbeda, sehingga poin utama langsung terlihat oleh pembaca.
Visualisasi interaktif, seperti dashboard dengan filter, juga dapat meningkatkan daya tarik laporan karena memungkinkan audiens menggali data lebih dalam sesuai kebutuhan. Hindari menyajikan terlalu banyak informasi dalam satu visualisasi, fokuslah pada pesan utama yang ingin disampaikan.
Selain itu, gunakan storytelling berbasis data untuk menghubungkan fakta dengan konteks yang relevan bagi audiens. Dengan mengombinasikan elemen visual, penekanan informasi penting, dan penyampaian yang jelas, laporan bisnis akan lebih menarik dan efektif dalam menyampaikan pesan kepada audiens.
Baca juga: Data Analyst vs Data Entry, Bedanya Dimana?
Pembuatan laporan bisnis yang menarik dan informatif perlu diasah agar kalian semakin terbiasa. Ini juga sebaiknya dilakukan pada berbagai project untuk meningkatkan kemampuan analisis. Kalian bisa mulai melatih diri dengan menyelesaikan 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. Ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang! Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan jadilah ahli dalam menyampaikan insight data!