Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Keseharian Data Analyst dari Peran Hingga Prospek Karir

Belajar Data Science di Rumah 16-Juni-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b0e676f27d623467b149a6ee521b7e1b_x_Thumbnail800.jpg

Apa itu Data Analyst? Mungkin profesi ini sudah tidak asing terdengar. Perkembangan internet semakin berkembang dan penggunaannya banyak diterapkan di berbagai bidang seperti pendidikan, kesehatan, ekonomi, dan sebagainya. Melalui internet kita bisa melakukan banyak hal yang dulunya dilakukan secara manual misalnya seminar, berbelanja, memesan transportasi umum, dan kursus. Kemudahan ini juga menyebabkan banyak data yang terkumpul dalam waktu singkat disebut dengan big data. Disinilah Data Analyst berperan yaitu menganalisis big data untuk menemukan informasi yang berguna.


Data Analyst merupakan profesi yang bertanggung jawab dalam mengumpulkan data, menafsirkan data, menganalisis, serta memvisualisasikan data agar lebih mudah dipahami oleh pihak lain. Untuk melakukan pekerjaan tersebut, Data Analyst harus memiliki skill-skill tertentu diantaranya matematika, statistik, dan pemrograman. Tak jarang juga ilmu bisnis wajib dipahami agar Data Analyst dapat memberikan insight yang berguna. Tidak perlu lama-lama, yuk sekarang kita bahas serba-serbi profesi Data Analyst. Simak sampai akhir, ya!


1. Peran Data Analyst di Industri

data analyst

Kenapa sih Data Analyst banyak dicari di industri? Mungkin pertanyaan ini terlintas di benak teman-teman. Seperti yang kita tahu sekarang ini hampir seluruh aktivitas kita dialihkan ke digital sehingga menyebabkan penumpukan data yang sangat banyak dan bervariasi. Perusahaan mengatasi ini selain dengan menyimpannya dalam sistem penyimpanan yang canggih, namun juga menggunakannya sebagai dasar keputusan bisnis. Data Analyst adalah orang yang bertanggung jawab akan hal tersebut di perusahaan. 


Data Analyst akan menggunakan metode serta tool tertentu yang memduahkannya dalam menganalisis data sehingga memperoleh informasi yang berguna. Seringkali informasi ini kemudian akan digunakan sebagai landasan pengambilan keputusan bisnis dan memperbaharui strategi pemasaran yang lebih efektif. Jadi perusahaan dapat selangkah lebih maju dari kompetitornya.


Data Analyst juga biasanya bekerja sama dengan tim lain seperti Data Engineer dan Data Scientist. Hasil yang didapatkan oleh Data Analyst disampaikan kepada stakeholder sebagai bahan pertimbangan. 


Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer


2. Cara Menjadi Data Analyst

data analyst

Bagaimana cara menjadi Data Analyst? Selain orang-orang yang sudah bergelut di bidang IT, profesi Data Analyst juga menarik hati pemula non IT. Namun memang akan berbeda proses belajarnya karena orang dengan background IT sudah familiar dengan bahasa pemrograman sedangkan yang non IT belum sama sekali sehingga butuh waktu ekstra dalam mempelajarinya.


Untuk jadi Data Analyst, wajib hukumnya memiliki pemahaman tentang matematika dasar, statistik dan metode-metode yang digunakan untuk analisis, dan bahasa pemrograman yang memudahkan proses analisis data. 


Data Analyst juga harus memahami jenis-jenis data karena hal ini akan mempengaruhi penentuan metode analisis dan hasil analisis nantinya. Bagi kamu yang pemula, bisa mengawali dengan memahami jenis-jenis data terlebih dahulu kemudian mempelajari metode-metode analisis yang sering digunakan Data Analyst.


Jangan lupa juga untuk mempelajari bagaimana membuat visualisasi data yang menarik dan mudah dipahami oleh orang lain. Disamping itu, asah soft skill seperti kemampuan komunikasi dan problem solving. 


3. Macam-Macam Tools yang Digunakan

data analyst

Seperti yang telah dikatakan sebelumnya, Data Analyst menggunakan tool tertentu untuk memudahkan analisis data diantaranya yaitu SQL, Python, R, dan Tableau. Tools-tools tersebut dapat dipasang di berbagai sistem operasi misalnya Windows, MacOS, dan Linux. Kegunaan toolsnya yaitu sebagai berikut:

  • SQL digunakan untuk manajemen dan mengakses data yang dibutuhkan untuk analisis.

  • Python digunakan untuk analisis data serta membuat visualisasi data.

  • R digunakan untuk analisis statistik dan memvisualisasikan data.

  • Tableau digunakan untuk analisis dan visualisasi data dengan lebih mudah. Tableau juga dikenal dengan pilihan grafik yang interaktif.


Bagi pemula kamu tidak perlu mempelajari semuanya karena pasti akan bingung dan malah jadi tidak benar-benar memahaminya. Di awal kamu cukup kuasai satu tool database dan satu tool untuk analisis dan visualisasi. Jika sudah dirasa cukup menguasai keduanya, kamu bisa melanjutkan belajar tools lainnya yang mungkin lebih canggih dan sesuai dengan kebutuhan analisismu. 


4. Bagaimana Prospek Karirnya?

data analyst

Nah, ini dia yang paling menarik para jobseeker hingga profesional yang tertarik dengan profesi Data Analyst. Apalagi kalau bukan prospek karir yang menjanjikan. Data Analyst disebut sebagai profesi yang paling dicari saat ini karena perannya yang sangat membantu lajunya suatu bisnis. 


Di Indonesia sendiri kebutuhan akan Data Analyst masih cukup tinggi. jenjang karir Data Analyst yaitu Junior Data Analyst dan Senior Data Analyst. Untuk entry level gaji yang ditawarkan berkisar antara 5 juta hingga 8 juta dan level senior bisa diatas 20 juta. Penempatan profesi ini juga mencakup berbagai bidang seperti pendidikan, kesehatan, e-commerce, food & beverage, dan masih banyak lainnya. 


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


Belajar skill Data Analyst bisa kamu lakukan secara otodidak. Dengan semakin mudahnya akses informasi, kamu dapat menemukan tutorial atau materi yang berkaitan dengan Data Analyst. Selain itu kamu juga bisa mengikuti kursus data science yang fokus pada pengembangan skill Data Analyst seperti DQLab


Disini kamu akan belajar skill Data Analyst yang relevan dengan industri bersama mentor data profesional, project-project data untuk semakin mengasah skill datamu, serta job connector yang memudahkan kamu para jobseeker. Tunggu apa lagi? Yuk, daftar sekarang di DQLab.id!


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login