Kini, data analyst merupakan salah satu profesi yang paling diminati dan dicari perusahaan. Mereka berperan krusial karena menyajikan data yang dibutuhkan pihak manajemen.
Apakah kamu tertarik ingin menjadi salah satunya? Jika masih seorang data analyst pemula, kamu perlu pahami dahulu jenjang karir data analyst serta beberapa skill yang perlu dikuasai di setiap level.
Dengan memahami alur karier ini, kamu bisa merencanakan roadmap belajar secara lebih terarah dan realistis!
Jenjang Karir Data Analyst
Karier data analyst tidak berhenti di satu titik. Ada tahapan yang jelas, mulai dari level pemula hingga posisi strategis yang sangat berpengaruh dalam bisnis.
Berikut adalah beberapa jenjang karir data analyst yang harus kamu tahu:
1. Junior Data Analyst (Entry-Level)
Tahap pertama adalah Junior Data Analyst yang fokus pada pembersihan data, penulisan query sederhana, dan pembuatan laporan rutin saja. Mereka akan menggunakan tools seperti Excel, SQL, atau tools visualisasi sederhana.
Posisi ini sangat cocok untuk fresh graduate atau career switcher yang baru terjun. Di tahap ini, kamu perlu membangun fondasi teknis dan memahami alur kerja data di bidang data analyst.
2. Data Analyst (Mid-Level)
Di level ini, kamu diminta untuk mengolah dataset yang lebih besar dan kompleks serta membangun dashboard untuk stakeholder.
Umumnya, data analyst mid-level diharuskan untuk menguasai SQL lanjutan, Python, statistik, dan visualisasi data yang lebih mendalam.
Tak sekadar menyajikan data, kamu juga diharuskan untuk memberikan insight yang mendukung pengambilan keputusan bisnis.
3. Senior Data Analyst
Selanjutnya adalah senior data analyst yang bertanggung jawab memimpin proyek analisis data dan melakukan eksperimen statistik lanjutan.
Di sini, kamu diharuskan untuk menentukan metode analisis, melakukan validasi data, serta memastikan kualitas hasil analisis.
Selain itu, senior analyst biasanya membimbing junior dan berkolaborasi erat dengan data engineer serta data scientist.
4. Lead Data Analyst atau Data Analytics Manager
Terakhir adalah posisi yang lebih fokus ke bidang strategi dan kepemimpinan. Seorang lead data analyst diharuskan untuk mengatur roadmap analitik, memimpin tim, dan berkoordinasi lintas departemen.
Kamu juga harus bisa menghasilkan insight yang selaras dengan tujuan bisnis perusahaan. Peran ini memastikan bahwa data benar-benar memberikan dampak nyata.
Skill Data Analyst yang Dibutuhkan di Setiap Level
Ingatlah bahwa setiap career path data analyst di atas membutuhkan kombinasi skill yang berbeda. Mari pahami kebutuhan skill ini agar kamu bisa mempelajarinya sesuai level kariermu sekarang!
- Junior: Pelajari Excel, SQL dasar, dan statistik dasar untuk memahami data dan membuat laporan sederhana. Skill ini menjadi fondasi sebelum masuk ke analisis yang lebih kompleks.
- Mid-level: Di tahap ini, kamu perlu mempelajari Python, SQL lanjutan, dashboard BI, dan EDA untuk menghasilkan insight yang lebih mendalam yang digunakan untuk pengambilan keputusan strategis.
- Senior: Selanjutnya adalah skill untuk melakukan advanced analytics, business acumen, dan kemampuan mentoring. Kamu dituntut berpikir strategis sekaligus menjadi pemimpin yang baik.
- Lead: Di posisi ini, kamu harus memiliki skill leadership, decision-making, dan data strategy. Fokusnya bukan hanya teknis, tetapi bagaimana penggunaan data sebagai alat strategis perusahaan.
Pilihan Karir Lanjutan untuk Data Analyst
Selain tingkatan yang vertikal di atas, ada juga jenjang karir data analyst yang bersifat horizontal.
Di sini, kamu diberikan banyak opsi untuk berkembang ke jalur spesialisasi tertentu, seperti business intelligence, data scientist, data engineer, dan product analyst.
1. Business Intelligence (BI) Analyst
BI Analyst bertugas untuk menyusun dashboard dan laporan strategis untuk manajemen. Di sini, kamu harus memiliki skill visualisasi data dan storytelling yang kuat untuk menyajikan insight yang mudah dipahami stakeholder.
2. Data Scientist
Data Scientist bertugas untuk mengembangkan model prediktif, machine learning, dan eksperimen statistik lanjutan.
Peran ini cenderung lebih teknis dan banyak menggunakan bahasa Python, algoritma, serta pemodelan data.
3. Data Engineer
Selanjutnya adalah data engineer yang bertanggung jawab untuk membangun data pipeline dan infrastruktur data. Mereka menyajikan ketersediaan data yang bersih dan siap digunakan, baik oleh analyst maupun data scientist.
4. Product Analyst
Product analyst bertanggung jawab untuk menganalisis perilaku pengguna dan performa produk digital. Di sini, kamu akan sering terlibat dalam A/B testing dan evaluasi fitur.
Tips Meraih Jenjang Karir Data Analyst dengan Baik
Untuk mengikuti roadmap data analyst di atas dengan sempurna, kamu perlu menyiapkan strategi yang terarah. Mari ikuti beberapa tips berikut ini:
1. Bangun Proyek Portofolio
Buatlah portofolio yang memuat kemampuan nyata-mu dalam mengolah dan menganalisis data, bukan sekadar teori. Proyek ini bisa berupa analisis dataset publik, dashboard, atau studi kasus sederhana.
2. Ambil Sertifikasi Relevan
Ikutlah program sertifikasi Google Data Analytics, SQL, atau Python untuk meningkatkan kredibilitas profesionalmu. Sertifikat ini menjadi bukti nyata bahwa skill-mu sudah memenuhi standar industri.
3. Ikuti Komunitas dan Update Teknologi Terbaru
Dunia data berkembang sangat cepat, baik dari sisi tools maupun metode analisis. Maka dari itu, aktiflah di komunitas untuk belajar dari pengalaman praktisi lain dan tetap update terhadap tren terbaru!
4. Perkuat Skill Komunikasi
Terakhir, seorang data analyst tidak hanya diminta untuk mengolah data, tetapi harus menyampaikan insight secara jelas dan meyakinkan.
Untuk itu, berlatihlah untuk menyampaikan hasil analisis dengan baik kepada stakeholder non-teknis.
Siapkan Karier Data Analyst-mu Sekarang!
Itulah beberapa jenjang karir data analyst, baik secara virtual maupun horizontal. Dapat disimpulkan bahwa setiap level membutuhkan skill, mindset, dan pengalaman yang berbeda.
Kalau kamu masih pemula di bidang ini, yuk pertimbangkan untuk mengikuti kursus Data Analyst dari Coding Studio!
Dalam kelas ini, kamu akan mempelajari skill dasar Python, library Python, manipulasi data, visualisasi, hingga penyempurnaan model regresi untuk prediksi dan pengambilan keputusan.
Dengan pendekatan praktis dan berbasis proyek nyata, kamu bisa memahami pola data, menghasilkan insight bernilai, serta menyusun portofolio profesional sebagai seorang data analyst.
Mari mulai langkah awalmu untuk menjadi data analyst handal!