Pengertian Data Analyst, Skill dan Tools yang Dibutuhkan!

Data analyst menjadi salah satu pilihan saya untuk dipelajari di akhir tahun 2024 ini. Menimbang banyak alasan salah satunya karena pekerjaan saya yang merupakan seorang SEO Specialist. Banyak data yang perlu saya olah, serta banyak insights yang harus saya berikan ke business owner dari hasil riset yang sudah dilakukan. Agar semakin memperkuat hasil riset dan olah data-nya, maka saya memulai journey saya menjadi data analyst. Untuk mengawali proses belajar, mari simak penjelasan apa itu data analyst, digunakan saat kapan, hingga skill yang dibutuhkan oleh seorang analyst!

Apa itu Data Analyst?

Data analyst adalah profesional yang bertugas mengolah dan menganalisis data untuk memberikan wawasan atau insight yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Mereka bekerja dengan data historis, seperti penjualan, perilaku pelanggan, atau performa produk, untuk membantu perusahaan memahami apa yang sedang terjadi atau telah terjadi di masa lalu.

Dalam perannya, seorang data analyst menjembatani data mentah dan informasi yang bermanfaat. Dengan kata lain, mereka membantu “menceritakan cerita” yang tersembunyi di balik angka-angka.

Untuk Apa Data Analyst Digunakan?

Data analyst digunakan untuk banyak hal, tergantung kebutuhan perusahaan. Beberapa contoh kasus penggunaannya adalah:

1. Mengidentifikasi Pola Konsumen: Menentukan produk mana yang paling laris dan kapan waktu terbaik untuk promosi.
2. Mengoptimalkan Operasional: Menganalisis efisiensi proses bisnis untuk mengurangi biaya dan meningkatkan produktivitas.
3. Mendukung Keputusan Strategis: Memberikan laporan berdasarkan data untuk membantu manajemen mengambil keputusan berbasis fakta, bukan intuisi semata.
4. Menganalisis Tren Pasar: Memprediksi peluang baru berdasarkan data historis.

Hasil analisis ini bisa diaplikasikan di berbagai industri, seperti ritel, perbankan, kesehatan, hingga teknologi.

Apa yang Dilakukan Seorang Data Analyst?

Pekerjaan utama data analyst mencakup beberapa aktivitas penting, di antaranya:

1. Mengumpulkan Data: Mengakses data dari berbagai sumber, seperti database, laporan, atau survei.
2. Membersihkan Data: Memastikan data bebas dari kesalahan, duplikasi, atau informasi yang tidak relevan.
3. Menganalisis Data: Menggunakan metode statistik atau visualisasi untuk mengidentifikasi pola, tren, dan anomali.
4. Membuat Laporan: Menyusun laporan atau dashboard yang mudah dipahami untuk tim lain.
5. Berkomunikasi dengan Tim: Menjelaskan hasil analisis kepada pihak non-teknis untuk membantu pengambilan keputusan.

Contoh konkret: Seorang data analyst di perusahaan e-commerce dapat menganalisis data penjualan untuk menentukan produk mana yang perlu stok ulang lebih cepat.

Proses Kerja Data Analyst

Berikut adalah gambaran umum proses kerja seorang data analyst:

1. Definisi Masalah: Memahami apa yang ingin dicapai melalui analisis data.
2. Pengumpulan Data: Mengambil data dari sumber internal maupun eksternal.
3. Data Cleaning: Membersihkan data agar analisis menjadi lebih akurat.
4. Analisis: Menggunakan teknik seperti regresi, clustering, atau segmentasi untuk memahami data.
5. Interpretasi: Menyajikan insight dalam bentuk laporan, visualisasi, atau presentasi.

Proses ini sering kali bersifat iteratif, artinya bisa diulang untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.

Skill yang Dibutuhkan untuk Menjadi Seorang Data Analyst

Menjadi data analyst memerlukan kombinasi skill teknis dan non-teknis, seperti:

1. Teknis:
   • Excel: Untuk analisis data sederhana.
   • SQL: Untuk mengambil data dari database.
   • Bahasa Pemrograman: Python atau R untuk analisis lebih kompleks.
   • Visualisasi Data: Tableau atau Power BI untuk membuat laporan visual.
2. Non-Teknis:
   • Kemampuan Komunikasi: Menyampaikan hasil analisis dengan jelas.
   • Penyelesaian Masalah: Berpikir kritis dalam menemukan solusi.
   • Manajemen Waktu: Mengelola proyek dan tenggat waktu.

Skill ini bisa dipelajari melalui pendidikan formal, bootcamp, atau kursus online.

Tools Data Analyst

Data analyst menggunakan berbagai alat untuk mendukung pekerjaannya. Beberapa yang paling umum adalah:

1. Excel: Analisis data sederhana dan pembuatan laporan.
2. SQL: Mengakses dan mengolah data dalam database.
3. Tableau/Power BI: Membuat visualisasi data yang menarik dan mudah dipahami.
4. Python/R: Analisis data lanjutan, seperti prediksi atau machine learning.
5. Google Analytics: Untuk analisis data terkait performa website.

Pemahaman yang mendalam tentang alat-alat ini dapat membantu data analyst bekerja lebih efisien dan efektif.

Kesimpulan

Data analyst adalah peran yang semakin krusial di era data-driven. Dengan skill yang tepat dan pemahaman tools yang baik, kamu bisa menjadi bagian penting dalam pengambilan keputusan strategis di perusahaan mana pun.