Tugas Data Analyst yang Kerap Disepelekan, Apa Saja?
Sebagai seorang data analyst, tanggung jawab utama yang sering diketahui adalah mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasi data untuk menghasilkan wawasan yang dapat mendukung pengambilan keputusan bisnis. Namun, ada beberapa tugas data analyst yang sering dianggap sepele dan kerap diabaikan.
Padahal, tugas tersebut memiliki peran krusial dalam keberhasilan proses analisis data. Pada artikel ini, DQLab akan membahas beberapa tugas data analyst yang kerap disepelekan. Apa sajakah itu? Simak penjelasannya yuk!
1. Data Cleaning atau Data Cleansing
Salah satu tugas yang paling sering diabaikan adalah pembersihan data. Banyak orang menganggap bahwa data yang tersedia sudah siap untuk dianalisis. Padahal, data yang mentah seringkali mengandung kesalahan, seperti duplikasi, data yang hilang, atau data yang tidak konsisten.
Data cleaning adalah proses yang memakan waktu tetapi sangat penting untuk memastikan bahwa analisis yang dilakukan berdasarkan data yang akurat dan andal. Jika data yang digunakan tidak bersih, hasil analisis bisa menyesatkan dan berdampak negatif pada keputusan bisnis.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Dokumentasi Proses Analisis
Dokumentasi sering kali dianggap sebagai tugas yang tidak terlalu penting dan sering diabaikan oleh data analyst. Namun, dokumentasi proses analisis sangat penting untuk menjaga transparansi dan akuntabilitas.
Dengan mendokumentasikan setiap langkah dalam proses analisis, mulai dari asumsi yang dibuat, metode yang digunakan, hingga keputusan yang diambil, data analyst memastikan bahwa pekerjaan mereka dapat dipahami dan diikuti oleh anggota tim lainnya. Dokumentasi juga penting untuk referensi di masa mendatang dan untuk mempermudah audit jika diperlukan.
3. Komunikasi Hasil Analisis
Data analyst sering kali terfokus pada analisis dan pembuatan laporan tanpa mempertimbangkan cara terbaik untuk mengkomunikasikan hasil tersebut kepada pemangku kepentingan. Kemampuan untuk mengkomunikasikan hasil analisis dengan cara yang jelas dan mudah dipahami adalah keterampilan penting yang sering diabaikan.
Data yang kompleks perlu diubah menjadi wawasan yang mudah dipahami oleh non-teknis. Penggunaan visualisasi data yang efektif dan bahasa yang sederhana dapat membantu pemahaman dan memungkinkan pemangku kepentingan membuat keputusan yang lebih baik.
4. Validasi Model dan Hasil Analisis
Setelah melakukan analisis, penting untuk melakukan validasi terhadap model dan hasil yang diperoleh. Proses validasi ini membantu memastikan bahwa hasil analisis tidak hanya akurat tetapi juga dapat diandalkan ketika diterapkan pada data baru. Banyak data analyst yang tergesa-gesa dalam menghasilkan laporan dan melewatkan tahap validasi ini, yang bisa berujung pada keputusan yang salah jika model yang digunakan ternyata tidak cukup kuat atau tidak sesuai dengan data baru.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Pemahaman Kebutuhan Bisnis
Terkadang data analyst terlalu fokus pada aspek teknis dari pekerjaan mereka dan mengabaikan pemahaman mendalam tentang kebutuhan bisnis yang ingin mereka penuhi. Memahami konteks bisnis dan pertanyaan spesifik yang ingin dijawab melalui analisis data sangat penting untuk menghasilkan wawasan yang benar-benar berguna. Tanpa pemahaman ini, analisis yang dilakukan mungkin tidak relevan atau gagal memberikan nilai tambah yang diharapkan.
Meskipun tugas-tugas ini sering kali dianggap sepele atau diabaikan, mereka memainkan peran penting dalam keberhasilan keseluruhan dari pekerjaan seorang data analyst. Dengan memberi perhatian lebih pada tugas-tugas ini, data analyst tidak hanya dapat meningkatkan kualitas analisis mereka tetapi juga memberikan kontribusi yang lebih signifikan terhadap tujuan bisnis. Dalam dunia yang semakin data-driven, peran data analyst yang teliti dan kompeten menjadi lebih penting dari sebelumnya.
Apapun pilihanmu, penting untuk terus belajar dan mengasah keterampilan. Jika kamu ingin mempercepat karirmu di dunia data, bergabunglah dengan Bootcamp Data Analyst with SQL and Python di DQLab!
Di sini, kamu akan mendapatkan pelatihan intensif yang siap membawamu ke level berikutnya. Jangan lewatkan kesempatan ini, daftarkan dirimu sekarang! 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 dan nikmati belajar data science!
Penulis: Reyvan Maulid