Dalam era digital saat ini, data analyst telah menjadi aset berharga bagi berbagai sektor, mulai dari bisnis hingga akademis. Data analyst mengumpulkan data dengan tepat sehingga dapat memberikan wawasan penting yang membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik dan strategis. Mereka bertanggung jawab mengolah dan menganalisis data untuk mengungkap pola, tren, dan insight yang dapat digunakan untuk berbagai tujuan.
Profesi ini tidak hanya penting dalam dunia bisnis tetapi juga dalam penelitian akademis. Dengan pemahaman mendalam tentang peran dan tanggung jawab data analyst, serta perbedaan mendasar dengan data scientist, kita dapat menghargai kompleksitas dan kontribusi signifikan yang mereka berikan dalam memajukan pemahaman dan aplikasi data. Mari kita jelajahi lebih dalam tentang peran penting ini dan bagaimana seseorang dapat meraih karir sebagai data analyst yang sukses.
Apa Itu Data Analyst?
Seorang data analyst bertanggung jawab untuk melakukan analisis dan riset data menggunakan alat-alat tertentu. Dalam dunia bisnis, mereka melakukan riset untuk keperluan pemasaran atau pengembangan produk dengan mempelajari aktivitas target pasar di internet, seperti pencarian di mesin pencari dan media sosial.
Keberadaan data analyst sangat penting di dunia bisnis karena perilaku, selera, dan tren pasar yang terus berubah dengan cepat. Dibandingkan dengan metode riset manual yang memakan waktu lama karena harus membuat dan mengumpulkan kuesioner dari responden, proses analisis data ini lebih efisien dan memberikan hasil yang lebih akurat.
Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist
Banyak orang sering bingung membedakan antara data analyst dan data scientist. Data analyst lebih fokus pada analisis harian dalam sebuah perusahaan, mengolah data spesifik dari berbagai sumber. Misalnya, mereka menganalisis audiens media sosial perusahaan untuk memahami demografi pengunjung, jumlah like, view, dan lainnya. Informasi ini kemudian diteruskan ke tim lain untuk menentukan strategi pemasaran yang tepat.
Sementara itu, data scientist bertugas mengumpulkan dan mengubah data dari berbagai sumber ke format yang sesuai, kemudian menggunakan algoritma dan machine learning untuk membuat model prediktif yang dapat digunakan jangka panjang oleh perusahaan. Data scientist menciptakan banyak pertanyaan baru menggunakan data, sedangkan data analyst mencari jawaban dari pertanyaan tersebut dengan memberikan wawasan baru.
Tugas dan Tanggung Jawab Data Analyst
Data analyst memiliki peran penting dalam perusahaan karena mereka mengubah data mentah menjadi informasi berguna untuk pengambilan keputusan. Tugas utama mereka meliputi:
Mengekstrak Data Primer dan Sekunder ke Berbagai Tools
Mereka mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik data primer seperti survei dan wawancara, maupun data sekunder seperti database dan laporan penelitian, menggunakan berbagai alat untuk mengekstrak dan mengolah data ini agar siap dianalisis.
Mengembangkan dan Memelihara Database
Mereka mengembangkan, mengatur, dan memelihara database yang menyimpan data perusahaan, memastikan data tersebut aman, mudah diakses, dan selalu diperbarui sesuai dengan informasi terbaru.
Melakukan Analisis Data Berdasarkan Tren
Mereka menganalisis data untuk mengidentifikasi tren dan pola yang berdampak signifikan pada proyek perusahaan atau klien, menggunakan teknik statistik dan alat analisis data untuk memberikan wawasan yang dapat digunakan dalam perencanaan strategis dan operasional.
Membuat Laporan Hasil Analisis Data
Mereka menyusun laporan yang jelas dan komprehensif tentang temuan mereka, menggunakan visualisasi data seperti grafik dan diagram, serta interpretasi hasil analisis untuk membantu manajemen dalam pengambilan keputusan.
Mengumpulkan Data yang Berkualitas dalam Tim
Mereka bekerja sama dengan tim lain, seperti data engineer, data scientist, dan manajer proyek, untuk memastikan data yang dikumpulkan berkualitas tinggi dan relevan dengan kebutuhan analisis, melibatkan koordinasi dan komunikasi yang efektif.
Tools yang Digunakan oleh Data Analyst
Berikut adalah beberapa alat yang sering digunakan oleh data analyst, dari pemula hingga tingkat mahir:
Excel
Excel adalah alat yang sangat cocok untuk pemula karena dilengkapi dengan berbagai fitur yang mendukung analisis data dasar. Pengguna dapat membuat grafik dan diagram yang membantu dalam visualisasi data. Selain itu, Excel menawarkan kemampuan manipulasi data menggunakan berbagai fungsi dan rumus, serta tabel pivot yang memudahkan analisis data yang lebih mendalam. Meskipun sederhana, Excel cukup kuat untuk analisis data sehari-hari, terutama bagi mereka yang baru memulai.
- Tingkat keahlian: Pemula hingga menengah
- Penggunaan ideal: Menyimpan/mengedit data, analisis dasar, grafik/charts
- Contoh penggunaan: Mengetahui baju terlaris menggunakan tabel pivot.
Tableau
Tableau adalah alat yang sangat berguna untuk membuat grafik visual yang menarik dan dashboard interaktif tanpa memerlukan pengetahuan coding. Dengan Tableau, pengguna dapat mengubah data mentah menjadi visualisasi yang mudah dipahami dan menarik. Ini sangat berguna untuk presentasi data kepada pemangku kepentingan yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Tableau juga memungkinkan integrasi dengan berbagai sumber data, sehingga pengguna dapat menggabungkan data dari berbagai platform untuk analisis yang lebih komprehensif.
- Tingkat keahlian: Pemula hingga menengah
- Penggunaan ideal: Dashboard dan grafik interaktif, pembersihan data dasar
- Contoh penggunaan: Membuat laporan cantik dan interaktif untuk presentasi data.
Polymer Search
Polymer Search adalah alat AI yang dirancang untuk analisis data penjualan dan pemasaran tanpa memerlukan pengetahuan coding. Alat ini mudah dipelajari dan digunakan, membuatnya ideal untuk pemula yang ingin memahami tren dan pola dalam data pemasaran mereka. Polymer Search memungkinkan pengguna untuk dengan cepat mengidentifikasi peluang dan mengoptimalkan strategi pemasaran berdasarkan data yang dihasilkan.
- Tingkat keahlian: Pemula
- Penggunaan ideal: Data marketing/penjualan, business intelligence
- Contoh penggunaan: Menganalisis performa iklan Facebook.
Akkio
Akkio adalah alat yang memungkinkan pengguna melakukan predictive analytics tanpa coding, menjadikannya ideal untuk aplikasi penjualan dan pemasaran. Dengan Akkio, pengguna dapat memprediksi tren masa depan dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data historis. Ini membantu dalam mengoptimalkan kampanye pemasaran dan meningkatkan efektivitas strategi penjualan.
- Tingkat keahlian: Pemula
- Penggunaan ideal: Penjualan, pemasaran, predictive analytics
- Contoh penggunaan: Memprediksi produk yang akan dibeli pelanggan di e-commerce.
SQL
SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk melakukan query dan manipulasi big data dengan efisiensi tinggi. SQL memungkinkan pengguna untuk mengakses, memanipulasi, dan mengelola data dalam database relasional. Ini adalah alat penting bagi data analyst yang bekerja dengan volume data besar dan membutuhkan kemampuan untuk mengambil dan mengolah data dengan cepat dan akurat.
- Tingkat keahlian: Menengah
- Penggunaan ideal: Query dan manipulasi big data
- Contoh penggunaan: Menggabungkan kumpulan data besar.
R Studio
R Studio adalah alat yang unggul dalam analisis statistik canggih dan machine learning. R Studio banyak digunakan oleh perusahaan besar dan akademisi untuk melakukan analisis data yang kompleks. Alat ini memiliki berbagai pustaka yang mendukung berbagai teknik analisis statistik dan visualisasi data, menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk analisis mendalam dan penelitian.
- Tingkat keahlian: Mahir
- Penggunaan ideal: Machine learning, big data, analisis statistik akademis
- Contoh penggunaan: Memprediksi pergerakan pasar di industri keuangan.
SPSS
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) sering digunakan di bidang pendidikan dan ilmu sosial untuk berbagai tes statistik dan regresi. Alat ini memudahkan pengguna untuk melakukan analisis statistik yang rumit dengan antarmuka yang user-friendly. SPSS banyak digunakan dalam penelitian akademis dan penelitian pasar untuk menganalisis data survei dan eksperimen.
- Tingkat keahlian: Menengah
- Penggunaan ideal: ANOVA, t-tests, regresi
- Contoh penggunaan: Menguji pengaruh obat dengan t-test dalam penelitian medis.
Python
Python adalah bahasa pemrograman serbaguna yang digunakan untuk otomatisasi, big data, dan machine learning. Python memiliki banyak perpustakaan open-source seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-learn yang membuatnya ideal untuk analisis data yang kompleks. Python juga memungkinkan integrasi dengan berbagai alat dan platform, menjadikannya pilihan yang populer di kalangan data analyst dan ilmuwan data.
- Tingkat keahlian: Mahir
- Penggunaan ideal: Otomatisasi, big data, machine learning
- Contoh penggunaan: Membersihkan data yang hilang dari akun Instagram perusahaan.
Power BI
Power BI adalah alat yang mirip dengan Tableau dalam hal visualisasi data, tetapi menawarkan fitur manipulasi data yang lebih komprehensif. Power BI memungkinkan pengguna untuk membuat dashboard interaktif yang dapat diakses dari berbagai perangkat. Alat ini juga mendukung integrasi dengan berbagai sumber data, memudahkan pengguna untuk menggabungkan dan menganalisis data dari berbagai platform.
- Tingkat keahlian: Pemula hingga menengah
- Penggunaan ideal: Dashboard interaktif, manipulasi data
- Contoh penggunaan: Mengidentifikasi perputaran stok barang dalam laporan terperinci.
ATLAS.ti
ATLAS.ti adalah alat yang digunakan untuk analisis data kualitatif, seperti komentar media sosial, survei terbuka, dan wawancara. Alat ini memungkinkan pengguna untuk mengidentifikasi tema dan pola dalam data kualitatif, memudahkan analisis sentimen dan text mining. ATLAS.ti sering digunakan dalam penelitian sosial dan ilmu perilaku untuk mengumpulkan wawasan dari data yang tidak terstruktur.
- Tingkat keahlian: Pemula hingga menengah
- Penggunaan ideal: Sentiment analysis, text mining
- Contoh penggunaan: Menganalisis perasaan peserta eksperimen ilmu sosial setelah menonton video.
Cara Menjadi Data Analyst
Untuk menjadi data analyst yang handal, berikut adalah langkah-langkah yang bisa diambil:
Mempelajari Keahlian yang Mendukung
Untuk menjadi seorang ahli dalam analisis data, penting untuk membekali diri dengan berbagai keahlian yang mendukung. Beberapa kursus yang relevan dan bermanfaat termasuk:
- Matematika: Pemahaman mendalam tentang matematika sangat penting, terutama dalam topik-topik seperti aljabar linear, kalkulus, dan teori probabilitas yang sering digunakan dalam analisis data.
- Statistika: Ilmu statistika adalah fondasi dari analisis data. Mempelajari statistika memungkinkan Anda untuk memahami, menganalisis, dan menginterpretasi data dengan lebih efektif.
- Metodologi Survei: Mengetahui cara merancang, mengimplementasikan, dan menganalisis survei adalah keterampilan yang berharga bagi seorang analis data.
- Metode Riset: Menguasai berbagai metode riset, termasuk riset kualitatif dan kuantitatif, akan meningkatkan kemampuan Anda dalam mengumpulkan dan menganalisis data.
- Ilmu Komputer: Keterampilan dalam ilmu komputer, seperti pemrograman, pengelolaan basis data, dan penggunaan perangkat lunak analisis data, sangat penting untuk memaksimalkan efisiensi dan akurasi dalam pekerjaan analisis data.
Melanjutkan Pendidikan Formal Lanjutan
Pembelajaran mengenai analisis data tidak berhenti pada tingkat sarjana. Banyak profesional memilih untuk melanjutkan pendidikan mereka melalui program Master (S2) yang lebih spesifik dan mendalam. Contohnya:
Master of Science in Data Analytics: Program ini menawarkan kurikulum yang komprehensif, mencakup topik-topik lanjutan dalam analisis data, teknik pemodelan, machine learning, dan big data. Melalui program ini, Anda dapat mengembangkan pengetahuan dan keterampilan yang lebih canggih untuk menjadi seorang analis data yang kompeten dan kompetitif di pasar kerja.
Magang di Perusahaan
Magang di perusahaan yang bergerak di bidang terkait adalah langkah penting untuk mendapatkan pengalaman praktis. Manfaat dari magang meliputi:
- Pengalaman Langsung: Anda akan mendapatkan wawasan praktis tentang bagaimana teori yang dipelajari di kelas diterapkan dalam situasi nyata di tempat kerja.
- Pengembangan Jaringan Profesional: Magang memberikan kesempatan untuk membangun jaringan dengan para profesional di industri, yang bisa sangat berharga untuk karier Anda di masa depan.
- Meningkatkan Resume: Pengalaman magang akan menambah nilai lebih pada resume Anda, menunjukkan bahwa Anda memiliki pengalaman praktis selain pengetahuan teoretis.
Bekali Diri dengan Kemampuan Tambahan
Selain keahlian teknis, kemampuan tambahan juga dapat meningkatkan kinerja Anda sebagai analis data. Beberapa kemampuan tambahan yang berguna meliputi:
Menguasai Bahasa Asing: Menguasai bahasa asing dapat membuka peluang untuk bekerja dengan data internasional dan berkolaborasi dengan tim dari berbagai negara. Ini juga dapat memberikan nilai tambah di perusahaan multinasional.
Keterampilan Komunikasi: Kemampuan untuk menyampaikan temuan dan rekomendasi analisis data dengan jelas dan efektif sangat penting. Ini mencakup kemampuan menulis laporan yang baik, presentasi yang meyakinkan, dan berkomunikasi dengan berbagai pemangku kepentingan.
Pemahaman Bisnis: Memahami konteks bisnis di mana data digunakan dapat membantu Anda memberikan wawasan yang lebih relevan dan berguna untuk keputusan bisnis.
Kisaran Gaji Data Analyst
Berikut adalah kisaran gaji rata-rata untuk berbagai jabatan data analyst di Indonesia:
Junior Data Analyst: IDR 4.000.000 – 8.000.000
Data Analyst: IDR 9.000.000 – 15.000.000
Analis Data Senior: Di atas IDR 30.000.000
Analis Keuangan: IDR 8.000.000 – 15.000.000
Analis Kesehatan: IDR 10.000.000 – 15.000.000
Analis Klaim Asuransi: IDR 8.000.000 – 12.000.000
Analis Pemasaran: IDR 15.000.000 – 18.000.000
Analis Sistem: IDR 8.000.000 – 15.000.000
Ilmuwan Data: IDR 18.000.000 – 27.000.000
Analis Data Permesinan: IDR 8.000.000 – 15.000.000
Konsultan Analisis Data: IDR 7.000.000 – 15.000.000
Penutup
Dengan semakin pentingnya data dalam pengambilan keputusan strategis, peran seorang data analyst menjadi semakin vital di berbagai industri. Kemampuan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasi data secara efektif dapat membuka peluang karir yang luar biasa dan membantu organisasi mencapai tujuan mereka dengan lebih efisien. Jika Anda tertarik untuk mengembangkan keahlian ini dan memulai karir yang menjanjikan sebagai data analyst, Screenesia menawarkan kelas pelatihan yang dirancang khusus untuk membekali Anda dengan pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan. Bergabunglah dengan kelas kursus Data Analyst di Screenesia dan mulailah perjalanan Anda menuju kesuksesan dalam dunia data analytics. Daftar sekarang dan jadilah bagian dari masa depan yang didorong oleh data!
