3 Tahap Pengolahan Data yang Dilakukan Jika Kamu Ingin Berkarir Menjadi Data Analyst
Dalam dunia bisnis terdapat banyak jenis data, seperti data produk, data pemasaran, dan data operasi, demikian pula dengan beberapa jenis data analis, seperti analis produk, analis pemasaran, dan analis operasi. Apa yang membedakan pekerjaan ini satu sama lain adalah pengetahuan domain yang relevan dengan setiap kategori, tetapi pada akhirnya, mereka identik dengan istilah 'Data Analyst'.
Lalu, apa yang sebenarnya dilakukan oleh Data Analyst secara umum dalam pekerjaan nya sehari-hari? Pada artikel ini, DQLab akan berbagi mengenai 3 tahap yang dilakukan dalam pekerjaan Data Analyst. Baik itu Product Analyst, Marketing Analyst, Financial Analyst, Research Analyst, Operations Analyst, maupun pekerjaan Data Analyst lainnya. Apa saja ke-3 tahap tersebut? Simak terus penjelasannya ya!
1. Identifikasi Masalah dan Eksplorasi Data
Setiap analisis dimulai dengan masalah atau tugas tertentu. Tingkat kesulitan tugas-tugas ini bisa sangat berbeda. Contoh tugas sederhana adalah jika Anda diminta untuk menulis kueri untuk memberikan statistik, seperti penjualan kemarin dalam rupiah. Contoh tugas yang lebih sulit adalah ketika jawabannya tidak jelas dan Anda diminta untuk menjelajahi datanya. Misalnya. Jika Anda diminta untuk mencari tahu mengapa kinerja penjualan bulan lalu jauh lebih buruk daripada bulan-bulan lainnya. Permasalahan semacam ini memerlukan kemampuan tidak hanya pembuatan query, penulisan kode atau kemampuan teknis lainnya, melainkan juga pemahaman yang mendalam mengenai suatu bidang di mana bisnis tersebut berjalan.
Dengan demikian, langkah pertama adalah untuk mengidentifikasi masalah yang dihadapi atau mengidentifikasi pertanyaan yang ingin dicari tahu jawabannya. Setelah mengidentifikasi masalah, Data Analyst biasanya akan menulis sejumlah kueri untuk menjelajahi dan mengumpulkan informasi yang dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah tersebut. Dengan demikian, seorang Data Analyst perlu mengetahui SQL atau Python (atau keduanya) untuk mengumpulkan informasi yang dibutuhkan.
Melanjutkan contoh sebelumnya, jika kita diminta untuk mencari tahu mengapa kinerja penjualan bulan lalu jauh lebih buruk daripada bulan-bulan lainnya, Kita dapat menanyakan peringkat ulasan pelanggan rata-rata bulan lalu untuk melihat apakah ada masalah dengan produk, atau kita mungkin menanyakan terakhir pembelanjaan pemasaran bulan ini dibandingkan dengan bulan-bulan lainnya untuk melihat apakah ada pemotongan yang signifikan dalam pembelanjaan pemasaran.
Baca Juga : Intip Prospek Pekerjaan Data Analyst di 2020, Yuk Ketahui Lebih Jauh 3 Posisi ini Bersama DQLab
2. Pengumpulan Wawasan dan Visualisasi Hasil
Langkah selanjutnya adalah mengumpulkan wawasan. Terkadang, mengumpulkan wawasan berarti menyalin dan menempel wawasan dari data ke dalam lembar Excel. Dalam kesempatan lain, pengumpulan wawasan juga berarti mengumpulkan beberapa query tertentu yang digunakan dalam analisis sebelumnya untuk digunakan dalam analisis berikutnya
Setelah mengumpulkan wawasan, Data Analyst biasanya harus mampu untuk memvisualisasikan temuan nya. Terkadang, membuatnya semudah membuat grafik batang di Excel. Di lain waktu, ini berarti membuat dasbor yang luas untuk digunakan oleh jajaran eksekutif. Keterampilan yang dibutuhkan dalam langkah ini bergantung pada perusahaan dan proyek. Ini termasuk tetapi tidak terbatas pada, Powerpoint, Excel, Tableau, Matplotlib, dll.
3. Komunikasi Hasil
Terakhir, seorang Data Analyst akan diminta untuk mengkomunikasikan hasil analisisnya, baik melalui slide dengan beberapa grafik statis atau dasbor dengan beberapa metrik KPI. Mirip dengan metode STAR untuk menjawab perilaku, Data Analyst akan membahas masalah yang dihadapi (atau pertanyaan yang ingin dicari jawabannya), pendekatan yang Anda ambil untuk menyelesaikan masalah atau mencari jawaban tersebut, dan hasil akhirnya.
Baca Juga : Data Enginer VS Data Scientist: Sama Namun Berbeda, Yuk Intip Apa Saja Perbedaannya!
4. Yuk Pelajari Skill sebagai Data Analyst Bersama DQLab
Persiapkan karir sebagai Data Analyst dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data.
Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.