Improve 7 Skill Ini, Kunci Sukses Jadi Data Analyst Andal
Data analyst merupakan profesi idaman jaman sekarang di industri data. Bukan tidak mungkin jika semua orang ingin mendapatkan posisi ini. Tapi menjadi seorang data analyst, tidak hanya bisa bicara gaji mahal dan fantastis. Salah satu kunci keberhasilan untuk menjadi seorang data analyst adalah punya skill-skill yang mumpuni untuk menunjang pekerjaannya. Logikanya, kalau posisi ini diberi gaji besar maka tanggung jawab yang dibebankan juga besar.
Jadi, selain mendapatkan posisi strategis di bidang data juga dibarengi dengan kemampuan yang lebih agar bisa sejajar bahkan punya nilai lebih dengan kandidat lainnya. Disamping keharusan menguasai beberapa hard skill, seorang data analyst yang baik juga harus memiliki soft skill penting yang wajib dimiliki dan akan sangat bermanfaat ketika sudah terjun ke dunia profesional.
Skill-skill ini tentunya jangan diremehkan apalagi harus dipelajari sebagai bekal untuk menjadi seorang data analyst yang bertalenta. Apa aja skill-skill yang perlu dipelajari calon data analyst sehingga menjadi data analyst yang bertalenta. Langsung intip aja yuk sahabat DQLab lewat artikel berikut ini!
1. Critical Thinking
Seorang data analyst perlu memiliki skill problem solving dan critical thinking. Hal ini dikarenakan data analyst perlu melakukan eksperimen dan observasi terhadap data, menguji hipotesis ataupun dugaan yang timbul sebelum melakukan penarikan kesimpulan dan menghubungkan antara hasil temuan yang diperoleh dengan fenomena yang terjadi di perusahaan.
Disinilah peran data analyst diuji untuk menerjemahkan pertanyaan bisnis menjadi sebuah jawaban yang dijadikan sebagai pengambil keputusan bagi pihak-pihak terkait. Oleh karena itu, data analyst dalam menyelesaikan permasalahannya perlu didukung dengan berbagai tools dan software agar keputusan yang diambil tepat dan akurat.
Selain itu, dengan critical thinking dapat melatih kemampuanmu dalam mempertanyakan informasi untuk membuat keputusan yang lebih baik dan memahami hal dengan baik. Dengan berpikir kritis secara tidak langsung kamu juga dapat meningkatkan softskill dalam berhubungan dengan orang lain, karena kamu dapat lebih berpikiran terbuka dan dengan mudah memahami point of view atau sudut pandang orang lain.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Statistics
Penguasaan kuantitatif yang kuat merupakan bagian utama dalam menunjang pekerjaan sebagai data analyst. Menjadi seorang data analyst, pastinya tidak akan terlepas dari yang namanya analisis data dan penerapan ilmu statistik. Maka dari itu, ilmu statistik juga harus dikuasai sepenuhnya oleh calon data analyst.
Dalam tingkatan atau jenjang karir yang ditempuh oleh seorang data analyst maka ada beberapa materi dasar yang perlu dikuasai. Misalnya pada posisi data analyst tingkat entry level maka mereka setidaknya perlu menguasai statistik dasar beserta pengambilan keputusan.
Sedangkan pada tingkatan senior data analyst maka mereka juga perlu menguasai beberapa teknik dasar seputar statistik seperti A/B testing, predictive modelling, trend analysis dan cluster analysis. Penggunaan teknik analisis data dalam statistik tidak hanya bagaimana caranya data analyst menyelesaikan masalahnya namun perlu juga dihubungkan dengan fenomena yang terjadi dalam suatu bisnis.
3. Data Management dan Query
Sebagai seorang data analyst pastinya kamu harus bekerja dengan nyaman dengan menggunakan data. Maka dari itu, manajemen database sangat diperlukan agar data analyst terampil dalam mengumpulkan, mengatur, dan memanipulasi data pada jumlah besar dengan bantuan basis data dan teknologi.
Salah satunya seorang data analyst perlu menguasai penggunaan bahasa SQL atau Structured Query Language. Untuk menjadi seorang Data Analyst diperlukan beberapa keahlian dan kamu bisa mulai belajar Data Analyst dengan SQL terlebih dahulu.
SQL (Structured Query Language) merupakan bahasa pemrograman terstruktur yang dirancang untuk mengolah serta mengakses sistem manajemen database. SQL diperlukan ketika kamu ingin mendeploy hasil analisis data ke web statis. Selain itu SQL dipuji karena kesederhanaan sintaks yang pendek dan mudah dipahami dari pada bahasa pemrograman lain. Sehingga SQL cocok dipilih sebagai bahasa terbaik untuk memulai untuk belajar Data Analyst.
4. Tableau
Tableau adalah tools visualisasi data yang digunakan untuk data analysis dan business intelligence. Kelebihan Tableau antara lain user friendly, pilihan grafik atau visual yang interaktif, dapat mengolah data dari berbagai sumber, dan terintegrasi dengan script language.
Selain itu Tableau juga memiliki dashboard yang mobile friendly sehingga kita bisa menggunakan Tableau melalui smartphone. Sahabat DQ bisa belajar Tableau dengan versi gratisnya yaitu Tableau Public. Agar skill semakin meningkat, sahabat DQ juga bisa mengikuti webinar atau workshop yang membahas visualisasi data dengan Tableau.
5. Business Acumen
Bukan hanya pandai dalam melakukan analisis data, seorang data analyst juga diperlukan pengetahuan dan kecakapan terkait ketajaman bisnis. Seorang pemimpin mungkin memiliki literasi bisnis yang baik, sehingga ia peka terhadap situasi dan perkembangan bisnis terkini. Kelebihan ini belum tentu diiringi dengan kompetensi business acumen yang memadai. Begitu pula sebaliknya.
Namun, seorang talenta dengan business acumen yang baik berpeluang lebih besar untuk menguasai literasi bisnis dibanding kondisi sebaliknya. Mengapa? Karena secara garis besar, kompetensi business acumen yang kuat bertindak sebagai œkendaraan untuk meningkatkan kinerja dan mengembangkan kepemimpinan talenta perusahaan.
Sosok pemimpin dengan business acumen sekali lagi berperan memikul tanggung jawab penuh atas pengambilan keputusan dan pembangunan strategi dalam suatu perusahaan. Sebelum memutuskan langkah-langkah yang dipakai, tentu talenta perlu mengisi pemahamannya tentang bisnis yang dikelola
6. Data Visualization and Communication
Visualisasi data mempermudah penyampaian informasi secara efektif. Para analis yang bekerja dengan data mentah dengan jumlah besar akan menggunakan sistem visualisasi data. Bila prosesnya tepat, maka hal ini akan memudahkan pembuatan kesimpulan dan menyederhanakan proses pengambilan keputusan. Selain memvisualisasikan data, seorang data analyst memiliki tugas untuk melakukan storytelling hasil analisis yang telah dilakukan. Untuk itu, softskill seperti mempresentasikan data perlu dimiliki oleh analis data.
Dengan melakukan data storytelling, kamu dapat mengemas hasil analisis yang rumit dengan bahasa yang lebih sederhana sehingga audience kamu yang berasal dari lain divisi bisa memahami informasi yang telah kamu sampaikan. Dengan bercerita secara emosional memiliki dampak yang akan lebih mudah diingat oleh audience.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
7. Inquisiteveness
Menjadi seorang data analyst kamu juga harus memiliki rasa ingin tahu yang tinggi karena, dengan kemampuan ini kamu dapat mendorong pencarian untuk mencari jawaban, menyelam lebih dalam dari asumsi awal. Selain harus memiliki keingintahuan yang tinggi pada suatu data, tetapi juga harus menjawab pertanyaan tersebut.
Keingintahuan yang kuat sangat penting karena bidang Data analyst merupakan bidang yang berkembang sangat cepat, sehingga kamu perlu memperbaharui pengetahuan kamu secara teratur salah satunya dengan membaca konten online dan membaca buku-buku yang relevan dengan trend dalam data analyst.
Selain itu, dengan memiliki rasa keingintahuan mungkin ketika kamu dihadapkan oleh banyak data kamu tidak melihat banyak insight dalam data tersebut. Tetapi, jika kamu memiliki rasa keingintahuan memungkinkan kamu untuk menyaring data tersebut untuk menemukan jawaban dari rasa penasaran kamu dan mendapat lebih banyak insight.
Apakah diantara kalian ada yang ingin menjadi seorang data analyst? Tapi masih ragu dengan background pendidikan? Bagi kamu yang tidak memiliki background STEM bisa mempelajari skill set apa saja yang harus dimiliki oleh seorang data analyst jangan khawatir karena kamu bisa mengikuti kursus online bersama DQLab.
Dengan begitu belajar kamu jadi lebih terarah dan kamu juga dapat terhindar dari overdosis informasi, selain itu kamu tidak perlu bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun.
Materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau isi form dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Reyvan Maulid