Seiring dunia bisnis semakin kompetitif, perusahaan tidak lagi bisa bergantung pada insting semata. Mereka butuh analisis yang akurat, cepat, dan relevan untuk bisa bergerak tepat sasaran. Itulah mengapa permintaan terhadap data analyst melonjak tajam.
Saat ini, terdapat lebih dari 80.000 lowongan untuk posisi Data Analyst di berbagai industri—mulai dari finansial, perawatan kesehatan, retail, hingga e-commerce. Profesi ini tak lagi terbatas pada satu bidang, tapi bercabang menjadi banyak spesialisasi.
Apa Itu Data Analyst?
Data Analyst adalah profesional yang bertugas menyajikan insight dari data untuk membantu bisnis mengambil keputusan yang tepat. Dengan menggunakan berbagai data analytics tools dan teknik statistik, mereka menafsirkan pola dan tren dari kumpulan data yang kompleks.
Namun tugas mereka tidak berhenti di angka semata. Seorang Data Analyst juga harus:
-
Memastikan kualitas dan integritas data
-
Menyusun proses pengumpulan dan penyimpanan data
-
Menyusun standar pengolahan agar data bisa dimanfaatkan secara strategis
Tanggung Jawab Utama Seorang Data Analyst
Berikut ini adalah rangkuman tugas harian yang biasa dijalankan oleh seorang Data Analyst:
1. Mengolah dan Membersihkan Data
Data mentah seringkali tidak rapi. Tugas awal seorang data analyst adalah memfilter, membersihkan, dan menstrukturkan data agar layak dianalisis.
2. Menganalisis Pola dan Tren
Menggunakan alat statistik dan machine learning dasar untuk mengidentifikasi pola tersembunyi dan tren dalam data. Ini bisa digunakan untuk memprediksi perilaku pelanggan atau performa produk.
3. Menyiapkan Dashboard dan Laporan
Menyajikan hasil analisis dalam bentuk dashboard visual (seperti Power BI atau Tableau) agar mudah dipahami oleh stakeholder non-teknis.
4. Kolaborasi dengan Tim Bisnis
Bekerja sama dengan tim manajemen, marketing, produk, dan keuangan untuk menentukan metrik penting (KPI) dan mengintegrasikan data ke dalam strategi bisnis.
5. Menyusun Infrastruktur Data
Beberapa Data Analyst juga ikut berkontribusi dalam menyusun data pipeline, dokumentasi, dan model data untuk memastikan keberlanjutan proses analisis.
Prospek Karier Data Analyst: Jalan Terbuka Lebar di Era Digital
Permintaan akan Data Analyst tidak hanya meningkat—ia meledak. Saat ini hampir semua sektor industri mulai dari keuangan, teknologi, kesehatan, hingga manufaktur membutuhkan keahlian analisis data untuk mendukung pengambilan keputusan strategis.
Menurut laporan World Economic Forum, Data Analyst dan Scientist masuk dalam Top 10 profesi paling dibutuhkan hingga tahun 2030. Di Indonesia sendiri, banyak perusahaan skala besar hingga startup aktif mencari talenta dengan skill ini—baik untuk posisi permanen maupun proyek berbasis outsourcing.
Jalur Karier Data Analyst
Profesi ini juga menawarkan jalur karier yang jelas dan progresif, seperti:
-
Junior Data Analyst
Masih fokus pada pembersihan data, pembuatan laporan dasar, dan dukungan pada tim senior. -
Mid-Level Data Analyst
Terlibat aktif dalam pengembangan model analitik, visualisasi dashboard, serta mendampingi tim bisnis dalam pengambilan keputusan. -
Senior Data Analyst / Data Strategist
Menjadi pemimpin dalam strategi analisis data lintas departemen dan berkontribusi dalam transformasi digital organisasi. -
Data Scientist
Melangkah lebih jauh ke ranah machine learning, prediktif modeling, dan AI-driven insight. -
Chief Data Officer (CDO)
Jabatan eksekutif yang bertanggung jawab atas strategi data perusahaan secara menyeluruh.
Skill yang Wajib Dimiliki Data Analyst
Untuk sukses di dunia data, seorang Data Analyst harus memiliki perpaduan antara keterampilan teknis (hard skills) dan kecakapan interpersonal (soft skills). Keduanya penting untuk mampu mengolah data secara efektif dan menyampaikan insight yang bisa dipahami serta diimplementasikan oleh berbagai pemangku kepentingan.
Hard Skills (Teknis)
-
SQL & Database Querying
Kemampuan menggunakan SQL untuk mengambil, menggabungkan, dan memfilter data dari database adalah fondasi utama. -
Bahasa Pemrograman (Python / R)
Python menjadi bahasa favorit karena fleksibel untuk analisis, otomatisasi, dan integrasi data. R juga banyak digunakan untuk statistik dan visualisasi. -
Data Visualization Tools
Mahir menggunakan alat seperti Power BI, Tableau, Looker, atau Google Data Studio untuk menyajikan insight secara visual dan interaktif. -
Statistik & Analisis Data
Memahami konsep seperti regresi, korelasi, distribusi, dan A/B testing sangat penting untuk menginterpretasi data secara akurat. -
Excel Tingkat Lanjut
Meskipun terdengar sederhana, Excel masih sangat relevan—terutama untuk quick data cleaning, pivot table, dan kalkulasi awal. -
ETL & Data Wrangling
Mampu menyiapkan data dari berbagai sumber melalui proses Extract, Transform, Load (ETL) agar siap dianalisis.
Soft Skills (Interpersonal)
-
Critical Thinking
Mampu menilai validitas data, mendeteksi bias, dan mencari solusi berbasis logika, bukan asumsi. -
Communication & Data Storytelling
Tidak cukup hanya mengolah data, seorang Data Analyst harus bisa menjelaskan temuan secara jelas dan persuasif kepada stakeholder non-teknis. -
Problem Solving
Menghadapi data mentah yang rumit atau incomplete membutuhkan ketajaman dalam menyelesaikan masalah. -
Attention to Detail
Kesalahan kecil dalam analisis bisa berdampak besar pada keputusan bisnis—itu sebabnya ketelitian sangat penting. -
Business Acumen
Memahami konteks bisnis akan membantu Data Analyst memberikan insight yang benar-benar relevan dan actionable.
Semoga bermanfaat!
Chat Us