Entry-Level Data Analyst, Yuk Intip Role dan Tanggung Jawab Pekerjaannya
Kebutuhan praktisi data kini kian meningkat, mengetahui bahwa setiap perusahaan atau industri dari berbagai sektor telah mengadaptasi serta mengimplementasikan Big Data. mereka menggunakan data untuk mengidentifikasi, menganalisis, hingga mencari jawaban atas masalah atau prediksi baik pada target audiens maupun kegiatan bisnis itu sendiri. Data Analyst salah satu profesi yang dicari oleh perusahaan sebagai tim guna membantu merancang strategi. Menjadi Data Analyst sendiri tidaklah mudah, perusahaan juga memiliki kriteria dalam merekrut seorang Data Analyst karena dataset sangatlah aset penting bagi perusahaan, dengan demikian perusahaan membutuhkan praktisi data yang sangat handal dan juga berpengalaman dalam bidangnya.
Sebagai pemula, tentunya membutuhkan waktu untuk memiliki profesi Data Analyst. Salah satu cara dan langkah awal yang terbaik jika kamu sudah punya pengetahuan dasar Data Analyst maka kamu bisa menjadi entry-level Data Analyst. Ingin tahu seperti apa role entry-level Data Analyst? Yuk, langsung saja simak artikel DQLab berikut ini.
1. Kenali Entry-Level Data Analyst
Entry-level Data Analyst sama dengan seorang Data Analyst junior yang dimana seorang Data Analyst tingkat pemula yang memikul tanggung jawab untuk memeriksa dan mendekonstruksi kumpulan dataset kompleks yang dimiliki oleh perusahaan berdasarkan kriteria yang ditetapkan serta mempresentasikan temuan dari data kedalam formal yang lebih sederhana, agar pihak seperti stakeholders atau pemimpin dalam bisnis memahami data tersebut. Meskipun menjadi pemula dalam bidang analisis data, mereka juga memiliki tanggung jawab untuk mencari jawaban atas permasalahan yang dihadapi oleh perusahaan dan menelusuri lebih lanjut pada data untuk membuat keputusan masa depan dalam berbisnis.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Tipe Model Data yang Dikerjakan
Peran entry-level Data Analyst sendiri menganalisis serta mengumpulkan data untuk membantu perusahaan atau instansi dalam mengambil keputusan. Adapun empat jenis Data Analytics untuk memberikan nilai bagi perusahaan yaitu:
Descriptive Analytics, analitik ini menggambarkan bagaimana skenario tertentu pada waktu tertentu, misalnya memeriksa apa yang terjadi dimasa lalu seperti pendapatan bulanan, seberapa lama datang ke situs web per tahunnya, dan lainnya. Pada Descriptive analytics akan membantu untuk melihat trend yang terjadi atau bahkan dapat melakukan prediksi tren menggunakan data masa lalu.
Diagnostic Analytics, akan mempertimbangakn mengapa sesuatu terjadi dengan membandingkan kumpulan data deskriptif untuk bisa mengidentifikasikan dependensi dan pola. Pada analitik ini berfokus pada apa yang menyebabkan reaksi di balik tindakan tersebut sehingga perusahaan dapat menentukan penyebab hasil antara positif atau negatif.
Predictive Analytics, jenis proses data bertujuan untuk memperkirakan kemungkinan yang terjadi berdasarkan pola yang muncul dalam kumpul data. Hal ini juga memungkinkan perusahaan atau instansi dapat mengambil tindakan seperti menjangkau pelanggan untuk memperpanjang atau berlangganan dengan produk atau layanan bisnis.
Prescriptive Analytics, analitik ini membantu mengidentifikasi tindakan bisnis apa yang sesuai dan harus diambil dan bisa juga menjadi peluang menemukan solusi dari masalah yang diberikan atau terjadi. Seorang Data Analyst akan mencari tahu dan berfokus pada masalah yang harus dipecahkan, hal ini sering kali Data Analyst membutuhkan penggunaan algioritma Machine Learning untuk membantu pengerjaannya.
3. Tanggung Jawab Entry-Level Data Analyst
Menjadi seorang Data Analyst membutuhkan pengalaman yang sangat kuat, karena peran mereka terutama dalam bisnis sangatlah krusial. Maka, langkah awal bagi kamu untuk berkarir menjadi Data Analyst bisa dimulai dengan entry-level. Meskipun seiring berjalannya waktu tugasnya akan semakin berat namun menjadi entry-level Data Analyst sangat membantu kamu untuk menuju profesi yang lebih professional Data Analyst. Beberapa tanggung jawab yang sangat penting dan perlu diketahui yaitu:
Memanfaatkan riwayat data dan perubahan produk yang sudah terencana untuk memodelkan dan memperkirakan trend bisnis.
Melakukan pembaharuan dan mengelola situs web
Menindaklanjuti kasus dan memberikan sebuah ringkasan kasus tersebut untuk di rujuk kepada unit sehingga bisa ditindak lanjuti
Melakukan riset operasional untuk mengidentifikasi dan merekomendasi solusi pada masalah yang kompleks.
4. Prospek Data Analyst dalam Industri
Tentunya ketika bekerja, kita menginginkan sebuah prospek yang bisa menjanjikan karir kita. Menjadi entry-level Data Analyst dengan seorang Data Analyst cukup berbeda, pentingnya kamu mengetahui tanggung jawab antara entry-level dengan senior. Hal yang mendasar dari perbedaan tersebut adalah pengalaman, semakin kamu memiliki pengalaman dan menggeluti bidang Data Analytics akan semakin meningkat posisi karirmu menjadi Data Analyst. Karena tanggung jawab senior Data Analyst sendiri lebih berat dan bisa menjadi bagian dari tim yang sangat penting dari unit perusahaan.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Tertarik Merajut Karir Menjadi Data Analyst? Mulai Bergabung Bersama DQLab!
Untuk mempersiapkan karirmu hingga menjadi senior Data Analyst kamu bisa lho bergabung dengan DQLab! Di DQLab, kamu akan mendapatkan module yang sesuai dengan keinginan kamu serta pembelajarannya yang sangat fleksibel. Selain module yang sudah sesuai dengan kebutuhan industri nyata juga, DQLab menyediakan Live Code Editor bersama dengan praktisi Data Analyst serta fitur Project dan Job Connector untuk membantu kamu bisa langsung mengimplementasikan ilmunya!
Kalo kamu penasaran dan ingin tahu pembelajarannya, kamu bisa signup di DQLab dan nikmati free module œIntroduction to Data Science with Python atau œIntroduction to Data Science with R. Jangan lewatkan kesempatan untuk bisa belajar Data Analyst serta berkarir sebagai praktisi data yang kompeten. Selamat mencoba sahabat Data DQLab!
Penulis: Agnes Nurlisa