Di zaman serba digital, kebutuhan terhadap profesi data analyst semakin meningkat. Apalagi dengan makin banyaknya perusahaan rintisan atau startup berbasis teknologi, mereka membutuhkan sosok data analyst untuk mengolah berbagai data perusahaan. Tak heran, data analyst masuk kategori profesi yang sedang populer di abad 21. Jika tertarik untuk beralih profesi sebagai data analyst, kamu harus mempersiapkan cara belajar data analyst yang efektif dan efisien.
Umumnya, seorang data analyst bertanggung jawab untuk mengambil, mengumpulkan, dan mengelola data terkait dengan angka penjualan, riset pasar, logistik, atau data-data perusahaan lainnya untuk menghasilkan kesimpulan yang berguna untuk keputusan bisnis (Sumber: Rasmussen University). Dalam prosesnya, data analyst melakukan pengelolaan data menggunakan berbagai tools atau bahasa pemrograman yang mendukung seperti Tableau, Microsoft Excel, bahasa pemrograman R, dll.
Banyak yang mengira data scientist dan data analyst adalah profesi yang sama. Faktanya, kedua profesi yang berkaitan dengan data ini memiliki perbedaan yang signifikan. Singkatnya, data analyst bertanggung jawab dalam menggambarkan kesimpulan dari berbagai sumber untuk mencari solusi dan keputusan terbaik bagi bisnis, kesimpulan tersebut akan disajikan dalam bentuk laporan yang mudah dipahami seperti dalam bentuk grafik dan deskripsi. Sedangkan seorang data scientist bertanggung jawab untuk membuat prediksi yang akan datang dan menganalisis keakuratan sebuah informasi.
Jika tertarik untuk memulai karier menjadi seorang data analyst maka kamu harus menyiapkan cara belajar data analyst yang efektif, penasaran bagaimana caranya? Simak terus!
Data analyst adalah seseorang yang bertanggung jawab untuk melakukan analisis dan riset data untuk kepentingan pemasaran, pengembangan produk, aktivitas target pasar, dll. Seorang data analyst sekarang ini sangat dibutuhkan di dunia bisnis karena perilaku, selera, dan tren yang dekat dengan target pasar sangat cepat mengalami perubahan, dibanding dengan melakukan riset manual, proses data analytics lebih menghemat waktu dan dengan data yang lebih akurat. Biasanya, di perusahaan seorang data analyst bertugas untuk:
- Mengekstrak data primer dan sekunder ke berbagai tools
- Mengembangkan dan memelihara database
- Melakukan analisis data berdasarkan tren
- Membuat laporan hasil analisis data
- Mengumpulkan data yang berkualitas
- Berkolaborasi dengan data researcher untuk memperoleh data
- Mengatur dan mengelola data sesuai jenis data
- Menganalisis data dengan alat statistik
- Mempresentasikan data yang sudah diolah
- Berkolaborasi dengan programmer dan engineer untuk pengolahan dan penggunaan data
Microsoft Excel
Secara umum, Microsoft Excel adalah software yang wajib dikuasai oleh para data analyst. Karena biasanya data analyst bekerja
dengan data berupa angka, oleh karena itu Microsoft Excel digunakan
untuk mengolah data secara sederhana dan kesimpulannya bisa terjawab
hanya dengan menggunakan berbagai rumus.
Menguasai Bahasa Pemrograman
Ada tiga bahasa pemrograman yang populer dikalangan data analyst yaitu Python, R, dan SQL. Python biasa digunakan untuk web development, software development, mathematics, scripting data science, big data, data mining, bahkan hingga machine learning. Sedangkan bahasa pemrograman R adalah sebuah bahasa sekaligus software untuk pengolahan data dan grafik, bahasa ini juga terkenal karena merupakan implementasi statistik yang ringan untuk dipelajari.
Selanjutnya, pelajari SQL yaitu database yang menyimpan banyak data untuk diolah dalam bentuk informasi, biasanya software ini digunakan oleh data analyst karena proses analisa datanya lebih cepat dan bisa menampung jumlah dan kapasitas data yang lebih besar dibanding Microsoft Excel.
Visualisasi Data
Visualisasi data biasa dilakukan oleh seorang data analyst setelah mengumpulkan, menyusun, dan analisis data. Visualisasi data merupakan proses menerjemahkan sekumpulan data besar menjadi sebuah informasi dengan kesimpulan yang mudah dipahami oleh perusahaan. Biasanya, untuk memudahkan visualisasi data bisa menggunakan tools bantuan seperti SAS, Tableau, Cognos, dll.
Statistika
Karena data yang dikumpulkan oleh data analyst biasanya berupa angka, oleh karena itu untuk menginterpretasikannya data analyst harus memiliki kemampuan statistika agar bisa mengubah data menjadi informasi yang mudah dipahami dan relevan sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
Machine Learning
Sekumpulan data yang kamu dapatkan berdasarkan hasil pencarian di internet pasti akan menyesuaikan dengan masing-masing algoritmanya. Tentunya, algoritma setiap mesin pencarian dan media sosial berbeda-beda yang akhirnya mempengaruhi keputusan pengguna internet untuk mencari, melakukan review, sampai keputusan pembelian. Oleh karena itu, data analyst harus paham bagaimana cara machine learning bekerja dengan AI.
Data Warehousing
Salah satu tanggung jawab seorang data analyst adalah memantau dan memastikan data yang sudah dikumpulkan tersimpan dengan baik dan aman. Untuk bisa melakukan hal tersebut kamu harus memiliki kemampuan data warehousing.
Membuat Laporan
Terakhir tak kalah penting, tanggung jawab seorang data analyst adalah mempresentasikan sekumpulan data yang ada kepada perusahaan menjadi informasi yang bisa disimpulkan. Oleh karena itu, data analyst harus bisa menulis laporan dengan baik dalam format apapun, umumnya data analyst menggunakan format dokumen di Microsoft Word atau di Microsoft PowerPoint.
Cara Belajar Data Analyst: Siapkan Soft-Skill
Disamping hard-skills, data analyst juga wajib mengimbangi soft-skills agar hasil pekerjaan memuaskan, ada beberapa soft-skills yang bisa kamu siapkan, diantaranya:
- Kemampuan komunikasi mulai dari negosiasi tim, presentasi, dll
- Berpikir kritis saat menghadapi berbagai masalah
- Attention to detail
- Berpikir logis dengan memanfaatkan berbagai metode
- Manajemen proyek
- Dapat bekerja sama tim
- Memiliki kemampuan analisis yang baik dan kreatif
- Business knowledge
Cara Belajar Data Analyst: Siapkan Portofolio
Portofolio data analyst merupakan kunci bagi talenta digital untuk bisa berkarier di bidang data. Portofolio yang menarik dan profesional adalah portofolio yang clear, mudah dipahami oleh pembaca dengan mudah dan jelas, serta menyampaikan informasi yang sesuai dengan topik yang diangkat. Setidaknya ada beberapa hal yang harus ada di portofolio data analyst, diantaranya:
- Informasi dasar meliputi nama lengkap, informasi kontak, dan informasi relevan lainnya yang menunjang personal info di portofolio
- Riwayat pekerjaan yang berkaitan dengan data analyst
- Projects yan berisi hasil kerja berupa case yang berkaitan dengan data analyst
- Tautan link yang bisa menghubungkan project yang sudah dikerjakan ke dalam platform untuk mempublikasikan hasil kerja dalam bentuk portofolio.
