Keseharian Data Analyst dengan 4 Tugas Utamanya
Data Analyst adalah profesi yang berkaitan erat dengan data. Melihat perkembangan zaman seperti saat ini berdampak pada peningkatan data yang semakin cepat dan beragam. Data-data yang terus meningkat tentu tidak bisa dianggap sepele. Jika tidak disimpan dengan benar maka hanya akan menjadi sia-sia.
Namun jika disimpan dalam penyimpanan data yang canggih dan memiliki infrastruktur yang baik, dapat berguna dalam industri. Data-data yang ada bisa dikumpulkan dan dianalisis. Tujuannya yaitu menemukan informasi yang berguna dari balik data guna perkembangan bisnis di industri. Semakin banyak data, semakin menarik analisis yang dihasilkan.
Namun perlu diingat bahwa hasil dari suatu analisis bergantung pada prosesnya apakah sudah sesuai atau belum. Contohnya pada tahap analisis, terdapat tahap penerapan metode tertentu untuk mengolah data. Nah, jika metode yang digunakan kurang tepat, maka bisa menyebabkan hasil analisis yang kurang menjawab permasalahan yang ingin dipecahkan.
Data Analyst harus memahami setiap proses analisis yang dilakukan mulai dari pengumpulan data, metode analisis yang digunakan, hingga kesimpulan yang disampaikan. Seluruh proses ini merupakan tugas Data Analyst. Penasaran apa saja sih tugas Data Analyst? Yuk, simak dibawah ini!
1. Mengumpulkan dan Membersihkan Data
Tugas pertama Data Analyst adalah mengumpulkan dan membersihkan data. Tahap pertama dalam analisis adalah mengumpulkan data. Proses mengumpulkan data tidak bisa dilakukan sembarangan. Ada banyak jenis data yang digunakan dalam analisis, sehingga metode pengumpulannya pun berbeda-beda.
Misalnya jenis data primer cara pengumpulan datanya adalah langsung pada objek penelitian, sedangkan data sekunder cara pengumpulan datanya bisa dengan studi pustaka atau dokumen.
Di industri Data Analyst akan mengumpulkan data dengan mengekstrak data dari database perusahaan, seperti data penjualan, data karyawan, dan lain sebagainya. Data yang sudah dikumpulkan biasanya masih berupa raw data atau data mentah yang masih terdapat missing value, tipe data yang tidak seragam, dan kekurangan lainnya.
Sehingga Data Analyst perlu membersihkan data terlebih dahulu agar data siap untuk analisis. Tugas membersihkan data ini termasuk handling missing value, memperbaiki tipe data yang tidak seragam, menghapus data, dan lainnya. Pembersihan data merupakan tahap yang membutuhkan waktu yang tidak sedikit karena data yang digunakan untuk analisis sangat banyak.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Analisis Data
Bila data sudah siap, maka Data Analyst akan melakukan analisis. Analisis data adalah suatu proses yang dilakukan dengan tujuan memperoleh informasi di balik suatu kumpulan data. Untuk mencapai tujuan tersebut, Data Analyst harus tahu mana metode analisis yang tepat untuk data yang dimiliki. Jika metode analisisnya tidak sesuai, bisa jadi hasil analisis menjadi bias dan malah tidak berdampak bagi lajunya bisnis.
Tentu hal ini tidak menjawab atau menyelesaikan permasalahan yang ada. Karena data yang digunakan sangat banyak, proses analisis data perlu menggunakan tool canggih yang mampu mengolah data dalam jumlah besar. Beberapa diantaranya yaitu R dan Python. Dua tools ini populer digunakan oleh Data Analyst dan juga banyak menjadi pembahasan di berbagai workshop atau webinar.
3. Visualisasi Data Hasil Analisis
Tugas selanjutnya seorang Data Analyst adalah membuat visualisasi data. Tahap ini merupakan aktivitas dimana hasil dari analisis yang telah dilakukan sebelumnya disajikan dalam bentuk yang lebih mudah dipahami oleh audience.
Biasanya hasil analisis ditampilkan dalam bentuk grafik atau plot dengan menambahkan warna-warna yang menarik, judul grafik, dan lainnya sesuai keinginan. Namun jangan sampai menghilangkan inti dari visualisasi tersebut.
Informasi hasil analisis harus hal utama yang harus tersampaikan dengan baik. Untuk mempermudah tugas tersebut Data Analyst akan menggunakan tools tertentu seperti R dan Python. Yup, tidak hanya untuk analisis, namun kedua tools tersebut juga dapat diandalkan untuk visualisasi data. Ada satu tools lagi yang memiliki fitur untuk visualisasi data dengan lebih interaktif yaitu Tableau.
4. Membuat Laporan Hasil Analisis dan Berikan Insight Bisnis
Setelah seluruh proses analisis dilakukan, satu lagi tugas Data Analyst yaitu membuat laporan hasil analisis. Ketika melakukan suatu analisis tentu ada tujuan yang hendak dicapai dan permasalahan yang ingin diselesaikan. Data Analyst akan membuat kesimpulan berupa informasi yang berguna yang diperoleh dari hasil analisis. Salah satu skill yang dibutuhkan seorang Data Analyst adalah ilmu bisnis.
Dengan memahami ilmu bisnis, Data Analyst akan lebih mudah mengkomunikasikan informasi hasil analisis dari sisi bisnis kepada stakeholder. Selain itu, dari informasi tersebut dapat ditarik insight guna memajukan bisnis. Data Analyst bertugas memberikan insight menarik dari setiap analisis yang dilakukannya sehingga dapat menjadi pedoman bisnis di masa mendatang.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Tugas Data Analyst secara umum adalah menganalisis data untuk memperoleh informasi yang tersembunyi di balik data. Terlihat sederhana, namun ternyata banyak tahap yang harus dilakukan hingga mendapatkan informasi tersebut. Oleh karena itu banyak perusahaan yang mencari talenta-talenta data untuk mengolah data yang dimiliki perusahaan dan berkontribusi memajukan perusahaan.
Tidak hanya dari kalangan dengan latar belakang IT, banyak juga dari kalangan non IT yang berhasil menjadi Data Analyst di perusahaan ternama. Tertarik menjadi Data Analyst? Yuk, gabung di DQLab.id! Belajar data lebih mudah dengan materi terstruktur dari para mentor data handal dan sertifikat gratis setiap modulnya. Gabung juga di grup DQLab di Discord untuk sharing dan belajar bareng member-member lainnya.
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya