Data Analyst Profesi Kekinian 2022, Yuk Kenali Tugas Utamanya!
Di era digital seperti sekarang ini, perusahaan di semua industri semakin bergantung pada data dalam membuat sebuah keputusan bisnis. Mulai dari mensurvey produk baru apa yang akan dikembangkan, seperti apa target pasar dan pelanggannya, dan investasi baru yang akan dibuat.
Tidak hanya itu, data juga digunakan oleh perusahaan dalam mengidentifikasi masalah seperti inefisiensi dalam suatu bisnis. Inilah mengapa peran Data Analyst semakin dibutuhkan dalam suatu perusahaan.
Pekerjaan yang satu ini memang sangat berhubungan dengan yang namanya data. Data Analyst berfokus kepada berbagai jenis data yang dapat diolah dan digunakan untuk kepentingan perusahaan. Tapi, apakah job desk Data Analyst hanyalah mengolah data? Tentu saja tidak.
Tugas dan tanggung jawab Data Analyst di setiap perusahaan berbeda-beda. Hal ini dipengaruhi oleh bidang perusahaan tempat Data Analyst bekerja.
Meskipun demikian, ada tugas dan tanggung jawab yang sebenarnya umum dikerjakan oleh setiap Data Analyst dimanapun ia bekerja, loh. Nah, jika kamu tertarik dengan pekerjaan yang satu ini, maka wajib bagi kamu untuk memperhatikan beberapa hal terkait dengan pekerjaan Data Analyst. Sehingga, prospek kerja yang didapatkan nantinya dapat membantu kamu dalam mengembangkan potensi diri.
Yuk cari tahu tugas yang harus dilakukan seorang Data Analyst!
1. Collecting & Preparing
Sebagian besar tugas dari seorang Data Analyst adalah melakukan pengumpulan dan persiapan data. Sebelum mengolah data, hal utama yang dilakukan adalah mengumpulkan data. Data Analyst biasanya mengumpulkan data dari berbagai sumber yang tentunya kredibel dan permasalahan yang ingin dipecahkan.
Misalnya ingin meningkatkan penjualan dengan memperbaiki strategi bisnis, bisa menggunakan data penjualan, ingin meningkatkan kualitas karyawan atau lingkungan perusahaan bisa menggunakan data karyawan, dan lain sebagainya.
Data yang kurang atau salah dapat berdampak besar pada hasil analisis karena mengakibatkan hasil tidak valid, efek negatif pada keputusan bisnis yang mana dapat menyebabkan hilangnya pendapatan, dampak negatif terhadap bisnis dan lain sebagainya.
Selain dituntut selalu memeriksa data yang dikumpulkan, aspek yang akan berpengaruh pada laporan adalah persiapan data seperti pembuatan profil, pembersihan dan transformasi data agar siap untuk dimodelkan dan divisualisasikan.
Menampilkan atau menyajikan data bisa menggunakan bahasa pemrograman SQL agar dalam mengumpulkan data lebih sistematis serta berjalan efektif. Jika tidak menggunakan cara tersebut maka hasil akan semakin lama.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Analyzing & Modeling
Sesuai dengan namanya, Data Analyst merupakan pekerjaan yang memerlukan banyak kegiatan menganalisis. Setelah data dikumpulkan dan diolah menjadi data yang bersih, artinya data sudah siap untuk dianalisis dan dimodelkan.
Yup, analisis data bisa dibilang merupakan tugas utama Data Analyst. Analisis data merupakan suatu proses yang bertujuan menemukan informasi yang berguna serta dapat dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan.
Membuat model data yang efektif dan tepat adalah langkah penting dalam membantu perusahaan/organisasi memahami dan mendapatkan insight. Model data yang efektif akan membuat laporan lebih akurat, memungkinkan data dieksplorasi lebih cepat dan lebih efisien, mengurangi waktu untuk proses penulisan laporan, dan menyederhanakan pemeliharaan laporan di masa mendatang.
Supaya tidak kesulitan dalam menganalisis data, biasanya Data Analyst membuat overview menggunakan metode analisis deskriptif. Metode ini berisikan rangkuman data agar lebih mudah untuk dipahami. Metode ini digunakan sebagai pembuka atau acuan untuk analisis yang lebih dalam.
Beberapa metode analisis yang digunakan selain metode analisis deskriptif antara lain yaitu analisis teks, analisis inferensial, analisis deskriptif, analisis diagnostik, dan analisis prediktif.
Seorang Data Analyst sangat cocok dengan pekerjaan ini karena untuk menyelesaikan atau menghasilkan sebuah informasi dari data yang masuk memerlukan model. Model tersebut seperti matematika untuk meninjau probabilitas dari pola data serta menggunakan statistika.
Data Analyst juga akan menggunakan tools yang mampu memudahkan proses analisis misalnya seperti Python, SQL, R, dan Tableau.
3. Presenting Result
Mempresentasikan hasil analisis data secara visualisasi kepada stakeholder perusahaan juga merupakan bagian penting dari pekerjaan Data Analyst. Sehingga tidak hanya bekerja di belakang, seorang Data Analyst harus memiliki bahasa yang komunikatif dan efektif agar data tersampaikan dengan jelas.
Nilai tambahan bagi kamu yang memiliki kemampuan public speaking, memilih pekerjaan sebagai Data Analyst akan membuat kemampuan kamu tersalurkan. Dimulai dari menyusun visualisasi dengan bagan atau grafik, menulis laporan, hingga menyajikan informasi kepada pihak yang berkepentingan.
4. Interpreting Data
Data yang masuk dari berbagai sumber kemudian disatukan dan dipilah-pilih. Seorang Data Analyst juga harus memiliki kemampuan untuk menafsirkan data yang diperoleh. Menafsirkan data dengan tepat akan memberikan solusi yang nyata terhadap kondisi bisnis yang sedang berjalan. Inilah mengapa pekerjaan ini tidak bisa dilakukan secara sembarangan tanpa dasar pengetahuan yang tepat.
Di tahapan ini, dilakukan juga penyediaan data analisis menggunakan Google, Apache Superset, Tableau, Power BI dan masih banyak lagi. Perlu digaris bawahi, memilih tampilan yang menarik juga bisa menjadi pertimbangan dalam proses interpreting. Selain itu, penafsiran yang salah tentu saja dapat berakibat fatal terhadap jalannya perusahaan.
Oleh karena itu jangan sampai salah dalam mengartikan data dan pastikan benar-benar memahami data secara rinci.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Kabar gembira buat kalian-kalian semua yang ingin belajar untuk menjadi Data Analyst! Kalian bisa coba mengikuti kursus online Data Science di DQLab.
DQLab merupakan salah satu lembaga kursus Data Science yang telah berhasil menyalurkan banyak member untuk bekerja sebagai praktisi data. Ada 3 bahasa pemrograman yang bisa kamu pelajari di DQLab saat ini, yaitu bahasa R, Python, dan juga SQL.
Modul-modul yang ada di DQLab disusun oleh praktisi data yang telah berpengalaman di bidangnya selama bertahun-tahun. Bahasa yang digunakan juga bahasa yang sangat sederhana serta mudah dimengerti oleh orang awam sekalipun.
Selain modul yang berbayar, kamu juga bisa menikmati Free Module dari DQLab loh. Caranya gampang banget, kamu cukup Sign Up di DQLab.id lalu menjadi member dan akan bisa menikmati modul-modul yang ada. Yuk, tunggu apa lag nihhh?
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annissa Widya Davita