Tugas Umum Data Analyst di Semua Bidang Industri

Tugas data analyst di setiap perusahaan berbeda-beda. Pekerjaan dan tanggung jawabnya dipengaruhi oleh bidang perusahaan tempat ia bekerja dan tujuan yang ingin dicapai. Pekerjaan seorang data analyst dimulai dengan raw data yang perlu dibersihkan, dimanipulasi, dan diolah sedemikian rupa sehingga bisa dianalisis dengan metode yang diinginkan untuk menghasilkan insight yang bermanfaat bagi perusahaan. Analisis data di perusahaan menggunakan berbagai teknik untuk memproses dan menganalisis data. Teknik ini meliputi teknik statistik, programming, visualisasi, dan lain sebagainya. Kabar baiknya, beberapa proses analisis data dilakukan secara otomatis sehingga prosesnya lebih mudah dan cepat. Namun, beberapa proses tetap harus dikembangkan secara manual. 

Tugas dan tanggung jawab data analyst sangat beragam. Tak heran jika tools yang digunakan pun sangat bervariasi. Beberapa data analyst terbiasa menggunakan tools visualisasi data untuk membuat report. Namun data analyst di tempat lain mungkin saja lebih banyak bekerja menggunakan bahasa pemrograman R atau Python. Meskipun demikian, ada tugas dan tanggung jawab yang memang selalu dikerjakan oleh data analyst dimanapun ia bekerja. Pada artikel kali ini DQLab telah merangkum tugas dan tanggung jawab umum data analyst yang dilakukan di semua bidang industri. Penasaran apa saja? Yuk kita simak bersama!

1. Membangun Pertanyaan

Pekerjaan pertama yang dilakukan oleh data analyst adalah membangun tujuan dari analisis. Terkadang menyusun tujuan adalah bagian paling sulit dari proses analisis data. Hal ini karena apa yang terlihat tidak selalu menjadi isu penting yang menyebabkan adanya anomali. Seorang data analyst perlu membuat hipotesis yang nantinya akan di-"investigasi" dan didalami. Proses ini membutuhkan waktu yang cukup panjang. Sebelum adanya hasil dari uji hipotesis tersebut, akan sangat sulit untuk menentukan benar atau salah.

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

2. Mengumpulkan Data

Setelah berhasil mengidentifikasi pertanyaan yang akan digunakan untuk membuat tujuan, tugas data analyst selanjutnya adalah memikirkan data paling baik untuk menjawab pertanyaan tersebut. Data ini dapat berupa data kuantitatif atau kualitatif. Jika dikategorikan secara lebih detail, data yang digunakan dapat berupa data primer, sekunder, atau data semi sekunder. Akses data ini tidak selalu mudah, data analyst bisa menggunakan berbagai strategi untuk mendapatkan data tersebut, misalnya melalui survei, monitoring social media, analisis website, online tracking, dan lain sebagainya. Setelah berhasil dikumpulkan, data analyst kemudian akan membersihkan data agar bisa diolah lebih lanjut.

3. Melakukan Analisis

Saat data telah bersih, maka data siap dianalisis. Ada banyak tipe dan metode analisis data. Salah satu tantangan pada tugas ini adalah bagaimana cara menentukan metode yang paling sesuai untuk menjawab sebuah pertanyaan. Agar lebih mudah, data analyst biasanya membuat overview menggunakan metode analisis deskriptif. Metode ini berisi rangkuman dari data agar lebih mudah dipahami. Metode ini bukanlah metode akhir, namun digunakan sebagai pembuka untuk analisis yang lebih dalam.

Metode selanjutnya adalah analisis diagnostik yang digunakan untuk menjelaskan mengapa sesuatu terjadi. Metode ini membantu data analyst untuk mengidentifikasi masalah yang terjadi. Kemudian, data analyst akan menggunakan beberapa metode untuk membuat sebuah tindak lanjut yang bisa digunakan oleh stakeholders untuk menarik kesimpulan.

4. Mengkomunikasikan Hasil

Tugas lain yang akan selalu dikerjakan oleh data analyst dimanapun mereka bekerja adalah mengkomunikasikan insight yang didapatkan kepada stakeholder atau tim lain yang membutuhkan. Biasanya, data analyst membutuhkan bantuan visualisasi data seperti grafik dan chart agar lebih mudah menjelaskan. Selain dashboard, data analyst juga bisa menggunakan bantuan power point untuk menjelaskan insight yang didapatkan. Pada tugas ini, data analyst tidak hanya membutuhkan pemahaman teknik, tapi juga skill public speaking yang baik agar informasi terdeliver dengan sempurna.

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

5. Persiapkan Diri Menjadi Data Analyst Bersama DQLab

Ingin berkarir menjadi data analyst tapi tidak berasal dari background pendidikan IT dan data? Yuk belajar bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk mengakses free modul "Introduce to Data Science" menggunakan R dan Python serta FREE akses e-book 24 jam agar proses belajarmu lebih mudah. Selamat belajar!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Tags