Written by Gabriella Marsella
Tahukah Anda? Pekerjaan dalam bidang analisa data akan menjadi salah satu karir masa depan yang menjanjikan. Seiring berkembangnya era digitalisasi dan teknologi yang super canggih, tentunya akan menghasilkan banyak sekali sumber data. Data bukan hanya berkaitan dengan kegiatan dalam suatu perusahaan atau industri, melainkan keseluruhan aktivitas hidup sehari-hari.
World Economic Forum (WEF, 2023) menyatakan bahwa pekerjaan yang paling bersinar di masa depan adalah profesi data analyst. Data Analyst dibutuhkan perusahaan sebagai alat bantu strategis dalam pengambilan keputusan pada era Revolusi Industri 4.0.
Menurut PWC dalam laporan “2024 AI Business Prediction”, literasi data akan menjadi keterampilan fundamental utama dalam dunia kerja yang semakin didominasi oleh AI. Peran data analyst sangat besar dalam pengolahan data dan pengembagan solusi analitik, otomatisasi dan inovatif.
Selain itu, menurut Laporan US Bureau of Labor Statistics, permintaan profesi Data Analyst mengalami pertumbuhan signifikan sebesar 23% antara periode tahun 2022 sampai dengan tahun 2032, Profesi Data Analyst unggul dibandingkan profesi lainnya dengan signifikansi bertumbuh sekitar 5%.
Apa Itu Data Analyst?
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), data adalah keterangan yang benar dan nyata. Data berasal dari suatu fakta atau kenyataan yang diolah menjadi sebuah informasi. Sedangkan, arti kata analisis menurut KBBI adalah penyelidikan terhadap suatu peristiwa untuk mengetahui kebenarannya.
Sementara itu, Data Analyst adalah seorang profesional yang bertugas untuk mengumpulkan, mengolah, menganalisa dan memvisualisasikan data sebagai alat bantu pengambilan keputusan strategis bagi perusahaan.
Tugas dan Tanggung Jawab Data Analyst
Seorang Data Analyst bertugas untuk mengolah dan menganalisa data. Berikut adalah tugas dan tanggung jawabnya secara lengkap:
1. Pengumpulan dan Pembersihan Data
Fakta yang dikumpulkan akan digunakan sebagai data. Seorang data analyst akan melalui proses pengumpulan data sebagai tahapan pertamanya.
Pengumpulan data dilakukan dari berbagai sumber berdasarkan historikal aktivitas bisnis suatu perusahaan atau industri. Jenis sumber data yang diperoleh beragam, seperti database, excel, spreadsheet, API, dsb.
Selanjutnya, data-data tersebut akan dipersiapkan untuk analisis lebih lanjut melalui pembersihan data. Tahap ini sering dikenal dengan istilah cleaning data atau data wrangling. Data Wrangling adalah proses membersihkan, menyusun dan mengonversi data mentah dari berbagai sumber menjadi format yang konsisten untuk analisa data.
2. Analisa Data
Analisis data adalah proses untuk mendeskripsikan dan mengidentifikasikan sebuah data dengan menggunakan metode statistik untuk menemukan pola, korelasi, dan tren dalam dataset.
Tahapan analisa data menjadi tahap paling menantang untuk seorang professional data analyst. Inilah kenapa mereka membutuhkan ketelitian dan keterampilan analitis yang tepat dan akurat.
Baca juga: Apa saja Teknik Analisis Data?
3. Visualisasi Data
Menurut KBBI, arti kata visualisasi adalah pengungkapan suatu gagasan atau pesan dengan menggunakan bentuk, gambar, tulisan dan grafik.
Visualisasi data merupakan tahapan untuk menyajikan laporan hasil analisis dalam bentuk grafik, chart, dan dashboard interaktif.
Visualisasi data digunakan sebagai alat bantu pemahaman dan analisa stakeholder perusahaan. Hasil akhir analisis ditampilkan pada tahapan ini.
4. Interpretasi Analisis Data
Menurut KBBI, interpretasi adalah pemberian kesan, pendapat atau pandangan terhadap sesuatu.
Tahapan selanjutnya yaitu menginterpretasikan hasil analisis data secara kontekstual, memberikan rekomendasi berbasis data untuk membantu proses pengambilan keputusan suatu bisnis, serta mengidentifikasi peluang bisnis serta masalah operasional dan potensi efisiensi dalam pengembangan suatu bisnis.
5. Monitoring dan Evaluasi
Monitoring hasil analisa data dengan performa bisnis perusahaan berbasis data dengan cara memantau performa metrik, KPI atau OKR secara berkala.
Seorang data analyst profesional wajib berkolaborasi dengan tim dan stakeholder untuk memberikan insight strategi bisnis kompetitif.
Melakukan evaluasi dan optimasi strategi berdasarkan perubahan data, tren pasar dan pola bisnis proses perusahaan. Keterampilan komunikasi sangat dibutuhkan untuk berkoordinasi dengan tim dan stakeholder.
Tools Data Analyst dan Kegunaannya
Seorang profesional data analyst tentunya membutuhkan alat untuk membantu tugas dan tanggung jawabnya. Berikut ini merupakan tabel rincian tools yang paling sering digunakan oleh seorang data analyst profesional.
| Tugas dan Peran | Alat yang digunakan | Kegunaan |
| Bahasa Pemrograman dan Statistik | Python Programming | Analysis data, statistik, machine learning |
| R | Statistik lanjutan (complex) dan visualisasi data | |
| Query dan Manajemen Data | SQL | Mengambil dan mengolah database |
| PostgreSQL, MySQL | Sistem manajemen database relasional | |
| Microsoft Excel | Mengumpulkan, membersihkan dan mengolah database | |
| Data Wrangling dan ETL (Extract, Transform, Load) | Alteryx | Membersihkan dan transformasi data |
| Trifacta | Pembersihan data otomatis | |
| Power Query (Excel dan Power BI) | Transformasi database | |
| Big Data and Cloud Computing Tools | Google BigQuery | Analisis data skala besar dalam komputasi awan (cloud) |
| Snowflakes | Cloud data warehouse | |
| AWS Redshift | Data Warehouse Amazon | |
| Azure Synapse | Integration dan Analitik big data Azure | |
| Visualisasi Dashboard dan Analyze Reporting | Tableau | Visualisasi data dan Interaktif Dashboard |
| Power BI | Pelaporan bisnis dinamis dan visualisasi data | |
| Looker Data Studio | Business Intelligence Google Cloud Computing | |
| Microsoft Excel | Pivot Table dan Interactive Dashboard by Slicer Filter |
Jenjang Karir Data Analyst
Istilah “Data is the New Oil” berarti data adalah sumber daya berharga di masa depan. Melalui data, suatu perusahaan dapat menghasilkan nilai dan keunggulan kompetitif di era Revolusi Industri 4.0.
Pentingnya peranan data berdampak positif pada peluang berkarir dalam industri kerja nyata. Berikut ini merupakan jenjang karir seorang untuk seorang data analyst profesional:
Junior Data Analyst
- Tugas utama: Pengumpulan dan pembersihan data, melakukan query SQL dasar, eksplorasi data warehouse dan menyusun laporan berupa grafik sederhana.
- Kualifikasi pengalaman minimal 2 tahun (Fresh-graduates)
- Kisaran gaji: Rp 5.000.000,- sampai Rp 9.000.000,- /bulan
Middle Data Analyst
- Tugas utama: Analisa data, berkolaborasi dengan tim dan stakeholder, memberikan insight tren dan pola bisnis berbasis data menggunakan dashboard interaktif.
- Kualifikasi pengalaman minimal 2-4 tahun (mahir SQL, Excel dan Visualization Tools)
- Kisaran gaji: Rp 8.000.000,- sampai Rp 15.000.000,- /bulan
Senior Data Analyst
- Tugas utama: Monitoring dan evaluasi kinerja analisis tim junior dan middle data analyst, menyusun strategi analisis data skala besar dengan teknik statistik dan machine learning, serta bertanggung jawab atas kualitas dan akurasi laporan analisa data.
- Kualifikasi pengalaman minimal 4-7 tahun (mahir Python Programming, R, SQL dan visualization tools)
- Kisaran gaji: Rp 15.000.000,- sampai Rp 30.000.000,- /bulan
Business Intelligence Analyst/Head of Analytic Data
- Tugas utama: Menganalisa data tidak terstruktur, membangun model prediktif dan machine learning, serta mendesain A/B testing eksperimen untuk proses advanced analytics berdasarkan performa metric KPI.
- Kualifikasi pengalaman minimal 7-10 tahun (memiliki pengalaman data engineering, data scientist, dan AI)
- Kisaran gaji: Rp 20.000.000,- sampai Rp 40.000.000,- /bulan
Chief Data Officer (CDO)
- Tugas utama: Mengelola strategi data enterprise-wide ecosystem, mengembangkan implementasi transformasi data digital dan AI dan mengintegrasikan data warehouse dengan pengawasan keamanan data, compliance dan governance.
- Kualifikasi pengalaman diatas 10 tahun (mahir bahasa pemrograman statistical, analytical, dan visualization tools)
- Kisaran gaji: Rp 70.000.000,- sampai Rp 150.000.000,- /bulan
Cara Menjadi Data Analyst Profesional
Data analyst menjadi salah satu profesi paling menjanjikan dan dibutuhkan oleh perusahaan. Seorang data analyst profesional telah melewati proses belajar dan berlatih untuk menggali potensi dan karir cemerlang di masa depan.
Berikut ini persiapan karir untuk menjadi data analyst yang wajib Anda miliki:
1. Tingkatkan Keterampilan Teknis dan Non-Teknis
Keterampilan teknis yang wajib dimiliki yaitu Microsoft Excel, SQL, Python, R dan Data Visualization Tools seperti Power BI, Tableau dan Looker Data Studio.
Sementara itu, keterampilan non-teknis untuk mendukung profesional karir data analyst terdiri dari teamwork, problem solving, analitis skills dan komunikasi data (data storytelling).
2. Berlatih bersama Mentor dan Praktisi
Anda dapat belajar tanpa batas waktu dan lokasi bersama Coding Studio dengan program Flexy (Video-on-demand) program Mahir Data Analyst. Sementara itu, untuk persiapan karir Data Analyst untuk pemula (belajar dari nol), Anda juga dapat mengikuti program live class intensif bernama Coding Studio Fast Track.
Terakhir, lakukan juga latihan mandiri dengan dataset Kaggle untuk meningkatkan skill teknis yang diperlukan.
3. Ikuti Program Sertifikasi
Anda bisa mengikuti berbagai sertifikasi seperti Google Data Analytics, Microsoft Certified: Data Analyst Associate, IBM Data Analyst Professional Certified, dan Tableau Desktop Specialist.
Sebagai alternatif, dapatkan juga sertifikasi Training Center bersama Coding Studio! Kami menyediakan kelas video learning (Flexy), kelas intensif bersama mentor (Fast Track), exclusive class with expert (Data Science AI) dan sertifikasi internasional Certiport dan BNSP!
4. Bangun Portfolio Data Analyst
Portfolio adalah kumpulan proyek nyata dan simulasi yang menunjukkan kemampuan atau skills seseorang dalam bidang tertentu.
Portfolio Data Analyst Professional biasanya berisikan deskripsi proyek, langkah analisis, visualisasi data, insight, dan rekomendasi serta link proyeknya dalam GitHub, Google Drive, Tableau/Power BI Public.
5. Perluas Koneksi Ahli Data Melalui Community
Terakhir, perluas juga jaringan koneksi Anda. Dengan memiliki koneksi sesama ahli data, Anda dapat mengembangkan pola berpikir dan cara menganalisis sebuah fenomena data.
Misalnya–dalam Komunitas Coding Studio–Anda diberikan kesempatan untuk sharing dan kolaborasi bersama ahli data specialist!
Baca juga: 10 Skill untuk Menjadi Data Analyst Agar Pekerjaan Lebih Mudah!
Raih Karier Cemerlang sebagai Data Analyst Profesional!
Itulah 5 cara menjadi data analyst profesional yang harus Anda terapkan. Meningkatnya permintaan akan profesi ini membuat data analyst menjadi salah satu karier paling menjanjikan di era digital.
Dalam artikel ini, Anda telah mempelajari mulai dari pengertian data analyst, tugas dan tanggung jawabnya, jenjang karier, hingga langkah-langkah strategis untuk menjadi profesional yang kompeten.
Mulailah dengan menguasai keterampilan teknis data analyst bersama Coding Studio! Kami menghadirkan kelas flexi dan kelas live dengan materi-materi yang dibutuhkan untuk berkarier sebagai data analyst–mulai dari Microsoft Excel, SQL, Power BI, hingga Tableau.
Tak hanya materi yang ter-update, para akademisi dan mentor kami juga menggunakan pendekatan praktis dan studi kasus nyata. Ini membuat Anda paham akan materi dan siap praktik di dunia kerja!Tunggu apalagi? Kunjungi website Coding Studio sekarang dan wujudkan impian Anda menjadi Data Analyst profesional!