Skill Data Analyst yang Wajib Dimiliki untuk Menghadapi Revolusi Industri 4.0

Data Analyst perlu menggunakan berbagai macam keterampilan yang berbeda setiap harinya, mulai dari menganalisis mendalam hingga melakukan visualisasi dan penceritaan. Pada setiap prosesnya tentunya membutuhkan skill yang mendalam, karena proses tersebut akan berpengaruh dan berdampak pada hasil wawasan data. Satu menit akan menggunakan SQL untuk mengumpulkan data, lalu akan berkolaborasi dan mengharuskan untuk presentasi pada hasil temuan. œMemang skill seperti apa saja sih yang harus dimiliki?, pada artikel DQLab kali ini sahabat data DQLab akan memahami skill apa saja yang menjadikan profesi Data Analyst sesungguhnya. Skill-skill ini bisa kamu lampirkan pada resume lho dan bisa membantu prospek karirmu menjadi lebih profesional! Yuk, langsung saja kita simak artikel berikut ini

1. Memiliki Keterampilan Problem Solving

Menjadi Data Analyst yang handal tentunya membutuhkan waktu yang cukup panjang dalam mengasah keterampilan, salah satunya adalah problem solving. Keterampilan ini menjadi hal terpenting yang harus dimiliki, karena pekerjaan yang dilakukan hampir setiap harinya membutuhkan pemikiran yang kritis dan mengetahui pertanyaan yang tepat untuk diajukan. Jika pertanyaan yang diajukan berdasarkan pengetahuan yang tepat maka akan mendapatkan jawaban yang sangat berdampak pada keberlangsungan bisnis. Data Analyst juga harus bisa berpikir secara logis melalui masalah yang dihadapinya karena nantinya akan memberikan sebuah kesimpulan yang tepat pada wawasan data.

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

2. Memiliki Ilmu Pengetahuan Numerik dan Pemrograman

Setiap harinya Data Analyst akan diberikan sebuah tantangan melalui data, untuk mengekstrak data dan menganalisis data lebih dalam dibutuhkannya pengetahuan atau keahlian numerik. Dengan memiliki keahlian numerik baik melalui pendidikan formal atau mengikuti kursus online sekalipun akan memudahkan pengerjaan analisis nantinya. Memiliki landasan statistik juga bermanfaat seperti statistik deskriptif dan inferensial. Adapun bahasa pemrograman seperti penggunaan R, Python, SQL dan juga bahasa Query. Excel biasanya menjadi software membantu dalam pengolahan data, mulai dari pemula yang sedang belajar Data Analyst hingga praktisi Data Analyst handal sekalipun masih menggunakan Excel.

3. Ekspert dalam Visualisasi Data

Setelah melakukan pengolahan data lalu membuat model algoritma, maka Data Analyst harus mempresentasikan dan memberitahukan informasi dari data yang sudah diolah tersebut. Biasanya Data Analyst akan menggunakan tools untuk mempresentasikan data tersebut menjadi sebuah pemahaman yang lebih sederhana dan mudah dimengerti bagi orang awam sekalipun dengan melibatkan penggunaan bantu visual seperti grafik atau diagram dengan berbagai macam bentuk yang dapat dipilih. Tools yang digunakan biasanya dapat menggunakan fitur yang tersedia di Excel, Tableau, JupyteR, BI, dan lainnya. 

4. Terampil dalam Komunikasi

Selain menggunakan alat bantu visualisasi data, Data Analyst harus bisa komunikasi secara verbal dengan jelas kepada pebisnis atau pemangku kepentingan lainnya. Meskipun sudah menggunakan visual perlunya seseorang menjelaskan dengan detail terhadap data yang sudah dipaparkan, sehingga pebisnis atau pemangku kepentingan akan lebih mudah dalam merancang keputusan yang lebih strategis dan tepat. Dengan komunikasi secara verbal dan memiliki keterampilan ini menjadi salah satu jembatan antara data dengan para pebisnis, sahabat data DQLab akan sering melakukan presentasi didepan audiens atau banyak orang dan akan bekerjasama dengan tim-tim lainnya karena dari data tersebut menjadi sebuah pertimbangan bagi keberlangsungan bisnis.

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

5. Kembangkan Skill Analytics-mu Menghadapi Real Case Industry Bersama DQLab!

Dari poin-poin diatas, kamu bisa lho mengembangkan skill menjadi tingkat yang lebih advance bersama DQLab! Di DQLab kamu bisa belajar dengan module yang terstruktur hingga kamu bisa mengaplikasikan ilmu-ilmunya langsung pada fitur project atau langsung terjun kedalam industri nyata melalui job connector. Tunggu apalagi? Yuk langsung daftarkan dirimu sekarang di DQLab lalu nikmati module GRATIS Introduction to Data Science with Python atau  Introduction to Data Science with R. Selamat mencoba sahabat Data DQLab!

Penulis: Agnes Nurlisa