IDstar, IT Consulting Jakarta – Saat ini, profesi berbasis data mulai menjamur, termasuk data analyst. Hal ini tak lepas dari kebutuhan perusahaan atau instansi akan data-data yang mereka punya.
Data tersebut biasanya akan mereka analisis dan/atau olah, serta nantinya akan dipakai untuk kepentingan perusahaan.
Menjadi seorang data analyst tentu harus memiliki beberapa skill yang wajib dikuasai. Penasaran apa saja 15 Skill menjadi Data Analyst Handal yang wajib kamu kuasai?
Sebelum membahas tentang skill apa saja yang wajib dimiliki, ada baiknya kamu perlu tau apasih data analyst itu?
Pengertian Data Analyst
Menurut Morning Future, data analyst adalah sebuah profesi yang berkaitan dengan analisis data. Profesi ini menuntut seseorang untuk memahami asal-usul data dan distorsi dengan cara menganalisis data-data tersebut. Adapun cara menganalis data-data tersebut tidaklah sembarangan, melainkan dengan menggunakan teknologi khusus.
Saat ini Data Analyst sedang banyak dicari oleh para perusahaan loh. Tapi persaingan sebagai Data Analyst juga cukup ketat, untuk itu kamu perlu memperdalam beberapa skill yang akan membantu kamu menjadi seorang Data Analyst yang handal. Berikut 5 Skill menjadi Data Analyst Handal yang wajib kamu kuasai!
15 Skill menjadi Data Analyst Handal
1. Pemahaman Statistik dalam Analisis Data
Pemahaman yang mendalam tentang statistik adalah salah satu landasan utama dalam karir sebagai analis data. Keterampilan ini melampaui sekadar mengetahui cara menggunakan alat statistik; ini tentang memahami kapan dan bagaimana menerapkan berbagai teknik statistik untuk menginterpretasikan data secara efektif.
Beberapa pemahaman yang harus dikuasai adalah statistik deskriptif, statistik inferensial, regresi dan korelasi hingga penerapan praktisnya dalam Bisnis.
2. Penguasaan SQL dalam Analisis Data
SQL, atau Structured Query Language, adalah bahasa pemrograman standar yang digunakan untuk mengelola dan memanipulasi basis data. Dalam konteks analisis data, penguasaan SQL adalah keterampilan kunci karena hampir semua interaksi dengan basis data, baik untuk menarik data, memperbarui, atau melakukan manipulasi data, memerlukan pemahaman tentang SQL.
Misalnya, mampu untuk menulis query yang efisien untuk menarik data yang tepat dari database dengan penggunaan perintah seperti SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, dan ORDER BY, yang membantu dalam mengambil subset data yang diinginkan dari kumpulan data yang lebih besar.
3. Analisis Data dengan Excel
Excel, salah satu alat yang paling umum dan serbaguna dalam analisis data, memiliki peran kunci dalam toolkit seorang analis data. Meskipun terdapat berbagai alat analisis data yang lebih canggih, kemampuan untuk menggunakan Excel secara efisien tetap sangat berharga.
Misalnya, kemampuan untuk menggunakan formula seperti Pivot table, VLOOKUP, INDEX-MATCH, dan fungsi statistik dasar (seperti SUM, AVERAGE, MEDIAN).
4. Pemrograman (Python/R)
Penguasaan salah satu atau kedua bahasa pemrograman ini sangat diperlukan. Python dan R menawarkan perpustakaan yang luas untuk analisis data dan visualisasi.
Kemampuan pemrograman, khususnya dalam Python atau R, adalah aset penting dalam dunia analisis data. Kedua bahasa ini memiliki keunggulan dan fitur yang mendukung berbagai aspek analisis data.
Python vs R:
- Pilihan antara Python dan R sering kali bergantung pada kebutuhan spesifik proyek dan preferensi pribadi. Python umumnya dianggap lebih serbaguna, baik untuk tugas analisis data umum maupun pengembangan aplikasi yang lebih luas.
- R, di sisi lain, sering dipilih untuk tugas-tugas yang sangat spesifik dalam statistik dan visualisasi data.
- Banyak profesional memilih untuk mempelajari kedua bahasa ini untuk memanfaatkan keunggulan khusus dari masing-masing dalam berbagai konteks analisis data.
Menguasai salah satu atau kedua bahasa ini memberikan analis data alat yang kuat untuk mengelola, memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan data dengan cara yang lebih efisien dan efektif. Kemampuan pemrograman ini juga membuka lebih banyak peluang dalam karir analisis data, dari posisi entry-level hingga peran yang lebih canggih.
5. Machine Learning
Pemahaman tentang machine learning (ML) adalah keterampilan yang semakin penting bagi analis data. ML memungkinkan analis untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi berdasarkan data historis.
Berikut adalah beberapa aspek penting dari keterampilan machine learning dalam analisis data:
- Konsep dasar machine learning
- Algoritma machine learning
- Data preprocessing
- Evaluasi model
- Overfitting dan underfitting
Baca juga: 10 Pekerjaan IT Paling Menjanjikan Tahun 2024
6. Data Visualization
Kemampuan untuk memvisualisasikan data adalah keterampilan penting bagi analis data. Visualisasi data tidak hanya membantu dalam memahami tren dan pola dalam data tetapi juga memainkan peran kunci dalam menyampaikan insight kompleks kepada audiens yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis.
Berikut adalah beberapa aspek penting dari keterampilan visualisasi data:
- Pemilihan jenis grafik yang tepat
- Penggunaan alat visualisasi data
- Desain dan estetika
- Kesadaran Tentang Bias
Visualisasi data yang efektif dapat mengubah cara data dipersepsikan dan dipahami, menjadikannya salah satu keterampilan terpenting dalam analisis data.
Visualisasi yang baik tidak hanya menyampaikan data secara akurat tetapi juga memicu pertanyaan baru, memprovokasi wawasan, dan memungkinkan pengambilan keputusan yang berdasarkan data.
7. Pengolahan dan Pembersihan Data
Pengolahan dan pembersihan data merupakan tahap penting dalam proses analisis data. Sebelum data dapat digunakan untuk analisis, sering kali diperlukan langkah-langkah signifikan untuk memastikan bahwa data tersebut akurat, lengkap, dan relevan.
Seorang data analyst harus mempu melakukan proses pengolahan. Proses pengolahan juga terdiri dari beberapa jenis, yaitu:
- Pengidentifikasian dan penanganan data yang hilang
- Pendeteksian dan koreksi kesalahan
- Penormalan dan standarisasi data
- Penghapusan duplikasi
- Transformasi data
- Penanganan data kategorikal
- Otomatisasi proses pembersihan
- Validasi data
8. Pemahaman Bisnis
Pemahaman tentang bisnis dan industri tempat Anda bekerja membantu dalam Pemahaman bisnis adalah aspek kunci yang membedakan analis data yang baik dengan yang luar biasa.
Data analyst harus mampu memahami konteks bisnis di mana data tersebut digunakan dan bagaimana insight dari data dapat diterapkan untuk keputusan bisnis. Berikut adalah beberapa aspek penting dari pemahaman bisnis dalam analisis data:
- Memahami tujuan dan asas bisnis
- Terampil menerjemahkan data menjadi insight bisnis
- Komunikasi dengan stakeholder bisnis
- Pemahaman tentang industri:
- Analisis risiko dan peluang
- Pengambilan keputusan berbasis data
- Adaptasi dengan perubahan bisnis
Baca juga: 30 ide bisnis digital kreatif 2024
Skill pemahaman bisnis yang mendalam memungkinkan seorang data analyst untuk tidak hanya bekerja dengan data tetapi juga untuk mempengaruhi keputusan strategis dan operasional. Ini membuat analis tidak hanya sebagai pengolah data tetapi juga sebagai penasihat strategis dalam bisnis.
9. Critical Thinking
Analisis kritis terhadap data untuk mengidentifikasi pola, tren, dan anomali adalah kunci dalam menghasilkan insight yang berharga. Critical thinking atau berpikir kritis adalah keterampilan penting dalam analisis data.
Kemampuan ini melibatkan penggunaan logika dan alasan untuk mengevaluasi data secara objektif dan membuat keputusan yang berdasarkan bukti. Berikut hal yang harus diperhatikan dalam critical thinking:
- Evaluasi objective data
- Pemacahan masalah
- Pengambilan keputusan berdasarkan data
- Analisis logis dan sistematis
- Kritis terhadap sumber data
- Paham tentang batasan data
Keterampilan berpikir kritis memungkinkan data analyst untuk tidak hanya memproses dan menganalisis data secara efektif tetapi juga untuk menarik kesimpulan yang logis dan beralasan.
Ini sangat penting dalam menghindari kesalahan dalam interpretasi data dan dalam membuat rekomendasi yang solid dan dapat dipertanggungjawabkan.
10. Komunikasi Efektif dalam Analisis Data
Komunikasi efektif adalah keterampilan penting bagi analis data, karena mereka perlu menyampaikan temuan dan insight dari data kepada berbagai audiens, termasuk mereka yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Berikut adalah beberapa aspek penting dari komunikasi efektif dalam analisis data:
- Menyampaikan insight yang kompleks secara sederhana
- Melakukan visualisasi data yang menarik
- Menyesuaikan pesan dengan audiens
- Keterampilan mendengarkan yang aktif
- Mampu melakukan storytelling
- Kemampuan menerima dan memberi umpan balik
- Terampil menulis
- Menguasai teknologi komunikasi.
Keterampilan komunikasi efektif memungkinkan seorang analis data untuk menjembatani kesenjangan antara analisis teknis dan keputusan bisnis, memastikan bahwa temuan data dimengerti dan dihargai, dan pada akhirnya digunakan untuk membimbing tindakan strategis dalam organisasi.
Baca juga: Apa Itu Teknologi Automation, Jenis, Manfaat & Contohnya
11. Pengetahuan tentang Basis Data
Pengetahuan tentang basis data adalah salah satu keterampilan kunci untuk analis data. Basis data adalah tempat dimana data disimpan dan dikelola, dan pemahaman tentang cara kerja mereka sangat penting dalam proses analisis data.
Memahami perbedaan antara berbagai jenis basis data, seperti relasional (SQL) dan non-relasional (NoSQL).
Basis data relasional, seperti MySQL, PostgreSQL, dan Microsoft SQL Server, menggunakan struktur tabel yang ketat dan cocok untuk data yang terstruktur dengan baik.
Basis data non-relasional, seperti MongoDB, CouchDB, atau Cassandra, lebih fleksibel dan sering digunakan untuk data yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur.
12. Pengalaman dengan ETL Tools
Pengalaman dengan alat ETL (Extract, Transform, Load) adalah keterampilan penting bagi analis data, karena proses ETL merupakan bagian krusial dalam mengelola dan mempersiapkan data untuk analisis.
Ekstraksi Data (Extract): Kemampuan untuk mengekstrak data dari berbagai sumber, baik itu basis data, file spreadsheet, sistem cloud, atau sumber lainnya
Transformasi Data (Transform): Setelah data diekstrak, langkah selanjutnya adalah transformasi, yaitu mengubah dan membersihkan data agar sesuai untuk analisis. Ini termasuk tugas seperti normalisasi data, penggabungan dan pemisahan kolom, konversi format data, dan penanganan data yang hilang atau tidak konsisten.
Pemuatan Data (Load): Tahap terakhir adalah memuat data yang telah ditransformasi ke dalam sistem tujuan, seperti basis data, data warehouse, atau platform analitik.
Tak hanya itu, seorang data analyst juga perlu untuk memahami otomatisasi proses ETL. Sehingga pengumpulan dan persiapan data dapat dilakukan dengan efisien dan konsisten. Ini sering melibatkan penggunaan skrip atau alat otomatisasi.
13. Pemahaman Cloud Computing
Saat ini, semakin banyak perusahaan yang mengadopsi solusi berbasis cloud untuk pengelolaan data dan analisisnya. Maka untuk menjadi data analyst saat ini, Anda harus punya pemahaman tentang cloud computing.
Setidaknya, Anda bisa memahami alat analisis data yang berjalan di cloud, seperti AWS Analytics, Google BigQuery, atau Azure HDInsight, yang memungkinkan analisis data skala besar.
Tak hanya itu, Anda juga dituntut untuk memahami aspek keamanan dalam cloud computing, termasuk enkripsi data, manajemen identitas dan akses, serta kepatuhan terhadap standar dan regulasi yang relevan.
Pemahaman tentang cloud computing memungkinkan analis data untuk memanfaatkan infrastruktur yang fleksibel dan skalabel untuk analisis data, yang dapat meningkatkan efisiensi dan kapabilitas analitik secara keseluruhan.
14. Problem Solving
Kemampuan untuk mengidentifikasi dan memecahkan masalah yang kompleks dengan data sangat dihargai. Seorang analis data yang baik mampu membedakan antara gejala dan akar masalah.
Beberapa langkah yang bisa dilakukan untuk problem solving adalah:
- Mengidentifikasi masalah dengan data
- Berpikir kreatif dan inovatif akan masalah yang ada
- Melakukan pengujian hipotesis
- Mengambil solusi keputusan berbasis data
- Melakukan komunikasi solusi
- serta mengambil pembelajaran dari feedback.
15. Kemampuan untuk Belajar dan Beradaptasi
Industri data dan teknologi berubah dengan cepat, dengan algoritma baru, alat, dan teknologi yang muncul secara berkala.
Penting bagi analis data untuk terus belajar dan memperbarui pengetahuan mereka, baik melalui kursus formal, workshop, webinar, atau sumber pembelajaran mandiri.
Analis data harus bersedia dan mampu beradaptasi dengan teknologi baru. Ini dapat berarti mempelajari bahasa pemrograman baru, mengadaptasi metode analisis baru, atau menggunakan alat baru untuk pengolahan dan visualisasi data.
Terakhir, seorang data analyst yang baik tidak takut untuk bereksperimen dengan teknik atau alat baru. Eksplorasi ini dapat membawa penemuan baru dan cara-cara inovatif dalam menganalisis data.
Kesimpulan
Jika Anda ingin berkarir sebagai seorang data analyst, maka beberapa skill yang dijelaskan di atas perlu Anda pahami dan pelajari.
Memang, tidak memungkinkan jika Anda langsung bisa memahami 15 skill di atas. Namun, setidaknya Anda berusaha untuk mengetahui seluk beluk pekerjaan data analyst. Ayo, pelan-pelan upgrade skill Anda dan jadilah data analyst terbaik.
Jika Anda ingin menjadi data analyst di IDstar, silakan upload CV Anda di career page Kami.
Chat Us