Seiring dengan kemajuan teknologi digital, pekerjaan data analysis menjadi semakin krusial dalam membantu perusahaan menetapkan arah kebijakan yang tepat.
Kondisi ini mendorong meningkatnya permintaan terhadap profesi data analyst di berbagai sektor bisnis.
Data analyst sendiri adalah pekerjaan yang bepatokan pada pengolahan bermcam data untuk memperoleh informasi yang bernilai.
Menurut laporan dari World Economic Forum (WEF), data analyst termasuk salah satu pekerjaan yang paling di butuhkan pada tahun 2025.
Meskipun belum banyak di kenal secara luas, pekerjaan data analysis ini menyimpan peluang karier yang menjanjikan di masa depan, terutama bagi mereka yang mulai mempelajari tugas dan keterampilan yang di butuhkan sejak dini.
Lantas sebenarnya, apa itu data analyst? Simak penjelasannya di artikel ini.
Baca Juga: Cara Mendapatkan Sertifikasi Data Analyst
Apa itu Pekerjaan Data Analysis?
Seorang data analyst bertanggung jawab mengolah data dengan berbagai alat bantu, lalu menyajikannya dalam format yang mudah di pahami oleh pemangku kepentingan.
Banyak orang tidak tahu dan memberi tanggapan bahwa pekerjaan data analyst cuma sebatas mengumpulkan atau merapikan data.
Padahal, perannya jauh lebih strategis.
Dalam organisasi atau perusahaan, data analyst membantu manajemen dalam pengambilan keputusan melalui interpretasi data yang akurat.
Data yang telah di kumpulkan baik berupa hasil survei, grafik, tabel, maupun gambar akan di olah menggunakan software analisis untuk di terjemahkan menjadi insight yang bermakna.
Hasil akhir dari pekerjaan ini bisa berupa laporan tren pasar, kondisi terkini, atau fakta yang menjadi dasar pengambilan kebijakan di bidang pemasaran, produksi, hingga penjualan.
Tugas data analyst
Secara umum, tugas utama pekerjaan data analysis adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat di baca dan di gunakan untuk pengambilan keputusan.
Berikut tugas data analyst adalah:
1. Menganalisis data
Namun, proses ini mencakup beberapa tahapan penting.
Analyst perlu memulai dengan mengevaluasi kualitas data, melanjutkan ke tahap interpretasi, dan kemudian menyaring informasi untuk menghasilkan hasil akhir yang relevan.
Selain itu, mereka juga perlu menganalisis permasalahan yang sedang di hadapi oleh bisnis, serta mencari tahu akar penyebabnya melalui data.
Setelah proses analisis selesai, data analyst akan menyusun laporan statistik berdasarkan hasil temuannya dan mempresentasikan insight tersebut kepada pihak terkait.
2. Membaca arah bisnis dari informasi yang di peroleh
Menganalisis tak hanya satu-satunya tugas data analyst tapi juga memberikan perhatian dan memberi saran serta penyelesaiannya berdasarkan data yang dia kumpulkan.
Karena itulah, seorang data analyst harus mampu membaca arah pergerakan bisnis dan memastikan langkah yang di ambil sejalan dengan target yang ingin di capai.
Peran ini sangat penting karena setiap keputusan yang di ambil berdasarkan data akan berdampak langsung pada pertumbuhan dan keberlanjutan bisnis.
3. Menerjemahkan data
Selain itu, data analyst juga bertanggung jawab menerjemahkan data statistik yang kompleks menjadi informasi yang mudah di pahami.
Banyak orang kesulitan memahami angka atau grafik, sehingga data analyst harus mampu mengubahnya menjadi penjelasan yang jelas dan informatif.
4. Menyiapkan laporan
Laporan yang di susun menjadi bentuk akhir dari pekerjaan mereka—berisi rangkuman hasil analisis yang siap disampaikan kepada manajemen untuk di jadikan dasar pengambilan kebijakan.
Skill data analyst
Dalam menjalankan tugasnya, data analyst juga memerlukan keterampilan khusus dan pemahaman terhadap berbagai alat bantu analisis yang mendukung efektivitas kerja mereka.
1. Memahami machine learning
Salah satu keterampilan penting bagi data analyst adalah pemahaman tentang machine learning sebagai dasar dalam mengembangkan sistem berbasis perangkat lunak.
Untuk mendukung hal ini, mereka perlu menguasai beberapa bahasa pemrograman seperti Python, R, JavaScript, serta bahasa lain yang berbasis OOP (Object Oriented Programming).
2. Mengerti konsep matematika dan statistic
Dalam proses pengolahan data, pengetahuan statistik dan matematika sangat di butuhkan untuk meningkatkan akurasi analisis.
3. Komunikasi baik
Selain itu, kemampuan komunikasi juga menjadi skill esensial.
Seorang data analyst harus bisa menjelaskan istilah teknis dalam bahasa yang mudah di pahami dan mengaitkannya dengan kondisi bisnis agar solusi yang di tawarkan relevan.
Tanpa komunikasi yang efektif, penyampaian informasi bisa gagal dan berdampak pada kualitas kinerja.
4. Mampu melakukan visualisasi data
Oleh karena itu, data analyst juga perlu memiliki kemampuan visualisasi data menyajikan informasi dalam bentuk grafik atau visual yang menarik agar insight yang di hasilkan lebih mudah di pahami dan berdampak.
5. Memahami bahasa pemrograman SQL
Dalam pengelolaan dan manajemen data, SQL (Structured Query Language) menjadi bahasa pemrograman utama yang di gunakan oleh data analyst.
Bahasa ini memungkinkan mereka untuk mengambil, mengelola, dan memanipulasi data yang tersimpan dalam database relasional.
Untuk menunjang tugas tersebut, para data analyst umumnya memanfaatkan berbagai aplikasi database seperti SQL Server, PostgreSQL, dan MySQL.
Oleh karena itu, pemahaman terhadap cara kerja dan penggunaan alat-alat ini menjadi sangat penting dalam pekerjaan sehari-hari.
Jenis analisa data analyst
Dalam proses analisis data, ada empat jenis analisa yang paling sering di pakai.
Masing-masing jenis analisa ini memiliki peran strategis dalam memberikan informasi penting yang mendukung pengambilan keputusan bisnis.
Berikut jenis analisa yang di lakukan data analyst adalah:
1. Analitik diagnostic
Diagnostic analysis, yang bertujuan untuk mencari tahu penyebab dari suatu masalah.
Analisis ini di lakukan dengan membandingkan kumpulan data deskriptif guna mengidentifikasi hubungan, pola, atau faktor yang berkontribusi terhadap hasil tertentu—baik itu positif maupun negatif.
2. Analitik deskriptif
Descriptive analysis, yang di gunakan untuk mengevaluasi peristiwa atau data masa lalu.
Tujuannya adalah untuk memahami apa yang telah terjadi dalam suatu periode tertentu, seperti tren pengunjung situs web setiap tahun, pendapatan bulanan, atau data penjualan berdasarkan waktu.
3. Analitik preskriptif
Sementara itu, analisis preskriptif bertujuan untuk merekomendasikan solusi yang tepat terhadap permasalahan bisnis.
Jenis analisa ini di anggap sangat penting karena mampu memberikan arahan terhadap langkah yang sebaiknya di ambil, baik dalam menangani kendala saat ini maupun mempersiapkan diri terhadap perubahan pasar di masa depan.
Untuk menjalankan analisa preskriptif, biasanya di butuhkan algoritma yang lebih kompleks dan dukungan teknologi tingkat lanjut.
4. Analisis prediktif
analisis prediktif, yang berguna untuk memperbaiki kemungkinan hasil di waktu yang akan datang.
Prediksi ini didasarkan pada temuan dari analisis deskriptif dan diagnostik, sehingga perusahaan dapat merancang strategi yang bersifat proaktif demi mengoptimalkan kinerja bisnisnya.
Gaji data analyst
Dengan meningkatnya kebutuhan perusahaan terhadap data untuk menyusun strategi yang tepat, profesi data analyst pun menjadi semakin di minati.
Tak mengherankan bila peran ini termasuk salah satu yang menawarkan kompensasi tinggi.
Gaji seorang data analyst di Indonesia bisa mencapai angka mulai dari Rp18 juta per bulan.
Namun demikian, besar kecilnya gaji juga bergantung pada tingkat pengalaman yang di miliki.
Umumnya, kisaran tersebut bisa di capai oleh mereka yang telah memiliki pengalaman kerja antara dua hingga lima tahun di bidang ini.
Di samping itu, perlu di sadari bahwa besarnya gaji seorang data analyst juga di pengaruhi oleh berbagai faktor lain, seperti skala perusahaan, lokasi tempat bekerja, serta tingkat keahlian yang di miliki.
Makin tinggi gaji yang di dapat, umumnya sesuai dengan tanggung jawab yang perlu di jalankan.
Nah, itulah penjelasan lengkap mengenai profesi data analyst—mulai dari pengertian, tanggung jawab, hingga potensi penghasilannya.
Secara garis besar, data analyst merupakan sosok yang bertugas mengolah dan menganalisis data demi menghasilkan informasi yang relevan bagi kebutuhan bisnis.
Perlu dicatat juga bahwa pekerjaan di bidang pengolahan data tidak hanya terbatas pada data analyst saja, tetapi juga mencakup profesi lain seperti data scientist.
Keduanya memerlukan kemampuan berpikir kritis, ketelitian, dan perhatian terhadap detail untuk menyajikan data yang akurat dan bermanfaat.
kesimpulan
Profesi data analyst semakin dibutuhkan di era digital karena perannya yang penting dalam mengolah dan menganalisis data untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.
Tugas utamanya meliputi menganalisis data, membaca arah bisnis, menyusun laporan, dan menerjemahkan informasi kompleks menjadi insight yang mudah dipahami.
Untuk menjalankan perannya secara efektif, data analyst harus menguasai keterampilan teknis seperti SQL, statistik, pemrograman, visualisasi data, serta komunikasi yang baik.
Jenis analisis data yang umum digunakan meliputi deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif. Karena kontribusinya yang signifikan, profesi ini menawarkan prospek karier dan gaji yang menjanjikan, tergantung pada pengalaman dan keahlian.
FAQ
karena perilaku, selera, dan tren yang dekat dengan target pasar sangat cepat mengalami perubahan.
Biasanya, masa kerja di level ini berlangsung 1–2 tahun.
Mengumpulkan data, Melakukan pembersihan dan preprocessing data,Menganalisis data untuk mengidentifikasi tren
