Cara Menulis Deskripsi Pekerjaan Analis Data

Berbagai Jenis Analis

Seorang analis data memainkan peran penting di setiap organisasi dengan mengumpulkan, mengatur, dan menganalisis kumpulan data besar untuk menginformasikan keputusan bisnis strategis. Namun, bidang analitik semakin terspesialisasi dan, bergantung pada jenis pekerjaan yang Anda butuhkan bantuannya, Anda mungkin perlu mempertimbangkan tipe analis yang Anda rekrut.

• Analis Data. Analis data tradisional membuat laporan dan melakukan analisis untuk menginformasikan keputusan bisnis strategis. Landasan yang kuat dalam statistika, SQL, dan konsep visualisasi penting dalam peran ini.
• Analis Bisnis. Analis bisnis memanfaatkan alat data untuk meningkatkan proses bisnis internal. Dalam peran ini, pengetahuan yang kuat tentang SQL dan alat manajemen proyek penting.
• Analis Business Intelligence. Analis business intelligence juga sangat fokus pada peningkatan kesehatan bisnis tetapi memiliki banyak fungsi serupa dengan analis data. Sekali lagi, pengetahuan mendalam tentang SQL, manajemen proyek, dan alat visualisasi diperlukan untuk peran ini.
• Data Engineer. Data engineer berfokus pada pembangunan infrastruktur data untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mentransformasi data agar siap dianalisis. Pengetahuan tentang alat orkestrasi data seperti Airflow, serta keterampilan pemrograman yang kuat, sangat membantu dalam peran ini.
• Analytics Engineer. Peran analytics engineer adalah hibrida antara data engineer dan analis data. Tugas engineer adalah membangun pipeline data dan melakukan analisis untuk mendorong pengambilan keputusan bisnis yang tepat. Dengan hadirnya alat seperti dbt, pemodelan data menjadi lebih mudah dari sebelumnya. Penguasaan alat orkestrasi data serta pengetahuan mendalam tentang SQL adalah hal mendasar dalam peran ini.
• Data Scientist. Data scientist memiliki fungsi yang mirip dengan analis data; data scientist menyiapkan analisis yang mendorong bisnis maju. Namun, komponen besar dalam peran ini bergantung pada pemanfaatan analitik prediktif dan metode peramalan. Pengetahuan mendalam tentang statistika inferensial, machine learning, dan pemrograman sangat penting untuk berhasil.

Di luar tipe analis, Anda juga perlu memikirkan model bisnis Anda sendiri sebelum menulis deskripsi. Meskipun banyak keterampilan analis data dapat dialihkan dan tanggung jawab akan terbawa dari satu pekerjaan ke pekerjaan lain, mungkin ada perbedaan berdasarkan industri tempat Anda beroperasi (kesehatan, pemerintahan, fintech, dll.).

Tanggung Jawab Analis Data

Di bawah ini, kami soroti beberapa peran dan tanggung jawab utama seorang analis data pada umumnya. Sekali lagi, ini akan berbeda tergantung pada bisnis, industri, dan struktur tim Anda. 

Tanggung Jawab Inti Analis Data

Pada intinya, tanggung jawab seorang analis data bertumpu pada tiga pilar: automasi, pelaporan, dan tata kelola data. Mari kita lihat masing-masing secara lebih rinci. 

• Automasi. Seorang analis data sebaiknya sering berupaya mengotomatisasi tugas yang memerlukan langkah-langkah berulang. Waktu yang dihemat pada tingkat individu berarti lebih banyak waktu untuk mengerjakan proyek lain. Pada tingkat perusahaan, ini berarti lebih sedikit uang yang terbuang dan potensi untuk membangun lebih banyak sumber pendapatan.
• Pelaporan. Area ini adalah inti dari pekerjaan seorang analis data – analisis dan visualisasi. Pelaporan mencakup segala hal mulai dari pelaporan indikator kinerja utama (KPI) perusahaan hingga memvisualisasikan wawasan dan mengkomunikasikannya kepada audiens.
• Tata kelola data. Seperti pepatah, "garbage in, garbage out." Seorang analis data hanya dapat melakukan analisis terbatas pada data yang buruk sebelum laporan mulai rusak dan wawasannya menjadi cacat, yang mengarah pada keputusan bisnis yang buruk. Peran penting analis data adalah mengidentifikasi dan memperbaiki masalah kualitas data. Aspek lain dari program tata kelola data meliputi peningkatan dokumentasi, penandaan dan pengklasifikasian aset data, serta pengembangan praktik manajemen metadata yang baik.

Tanggung Jawab Lainnya

Tanggung jawab lain yang mungkin dimiliki seorang analis data meliputi:

• Menjawab pertanyaan data ad-hoc;
• Memberikan sesi enablement bagi pengguna data; dan
• Menghapus utang teknis (yaitu hal-hal yang tidak menambah nilai dan hanya membuat lingkungan analitik menjadi semrawut)

Perbedaan Antarindustri

Di luar tanggung jawab inti, analis data dapat mengembangkan spesialisasi berdasarkan industri bisnis tempat mereka pernah atau sedang bekerja. Mengembangkan konteks bisnis memiliki banyak keuntungan, termasuk mengurangi waktu yang dibutuhkan seorang analis data untuk naik ke kecepatan dan menggali lebih dalam topik relevan yang spesifik industri. Namun, persyaratan pekerjaan yang melekat pada seorang analis data tidak bervariasi secara drastis dari satu sektor ke sektor lain.

Di beberapa industri, seperti keuangan atau layanan kesehatan, seorang analis data mungkin berfokus pada jenis data yang lebih spesifik, seperti catatan keuangan atau rekam medis pasien. Dalam pemasaran atau e-niaga, analis data mungkin bertanggung jawab menganalisis perilaku dan tren pelanggan. Dalam penjualan, analis data mungkin lebih tertarik pada tingkat konversi antara berbagai tahapan corong penjualan.

Kualifikasi Analis Data

Seorang analis data akan membutuhkan berbagai keterampilan, pengetahuan, dan pendidikan. Anda dapat mengetahui lebih lanjut tentang cara menjadi analis data dalam artikel terpisah. Meskipun pengalaman juga dapat berperan besar dalam menemukan kandidat yang tepat, banyak peran akan membutuhkan kombinasi dari hal-hal berikut:

Pendidikan

Prasyarat umum untuk peran analis data adalah gelar Sarjana di bidang kuantitatif (ilmu komputer, matematika, atau ekonomi). Namun, kemampuan untuk belajar mandiri menggunakan sumber daya online tidak pernah semudah ini. Sebagai contoh, DataCamp menawarkan Sertifikasi Analis Data yang sepenuhnya terintegrasi secara online. Ini memberi siapa pun yang ingin beralih ke analitik data kesempatan untuk mempelajari keterampilan analitik penting dari rumah mereka. Untuk kandidat dengan latar belakang non-tradisional, pengalaman, proyek, portofolio, dan sertifikasi online semuanya merupakan cara yang baik untuk menilai tingkat pengalaman kandidat di bidang ini.

Pengetahuan dan Alat

Mendapatkan sertifikasi adalah langkah awal yang bagus. Namun, tidak berhenti di situ. Seorang analis data juga harus menunjukkan bahwa mereka dapat menjalankan tanggung jawab pekerjaan yang dibutuhkan seorang analis data. Bagaimana Anda menerapkan pemformatan bersyarat di spreadsheet? Apa perbedaan antara LEFT JOIN dan RIGHT JOIN di SQL? Bagaimana garis regresi terbaik ditentukan dalam model regresi linear? Ini adalah pertanyaan wawancara analis data yang harus Anda kuasai. Pada bagian ini, kita melihat apa saja yang termasuk dalam perangkat alat seorang analis data.

Statistika dan Probabilitas

Landasan yang kuat dalam statistika dan probabilitas adalah suatu keharusan untuk beroperasi dalam peran analitis, khususnya pengetahuan tentang ukuran pemusatan dan penyebaran, regresi linear, regresi non-linear, distribusi sampel, uji hipotesis, dan sebagainya. 

Spreadsheet (Excel/Google Sheets)

Meskipun chatGPT mungkin suatu hari akan mengambil alih dunia, banyak pekerjaan masih dilakukan di spreadsheet. Sebagai alat pilihan yang tersebar luas di dunia bisnis, mengembangkan pengetahuan yang solid tentang Excel atau Google Sheets bisa bermanfaat. Lihat jalur keterampilan Spreadsheet Fundamentals kami untuk menjadi ahli spreadsheet.

SQL

SQL adalah andalan analitik. Ini adalah bahasa yang digunakan untuk berkomunikasi dengan database guna mengambil data dan melakukan analisis di atasnya. Wawancara teknis sebagian besar terdiri dari satu atau beberapa pertanyaan SQL. Jika Anda mencari pengantar atau penyegaran, lihat Kursus Pengantar SQL kami.

Pemrograman

Untuk analisis yang lebih lanjut, bahasa skrip dapat berguna untuk mengisi celah dari alat analitik lainnya. Python dan R umum digunakan oleh analis data untuk melakukan analisis statistik dalam skala besar. Untuk Python, lihat jalur karier Data Analyst with Python di DataCamp. Untuk R, lihat jalur karier Data Analyst with R.

Alat Visualisasi

Jika menganalisis data itu penting, mengkomunikasikan wawasannya adalah hal yang esensial. Seorang analis data memanfaatkan alat visualisasi apa pun yang tersedia di pasar, seperti Microsoft Power BI, Tableau, Looker, dan lain-lain, meski tingkat keakrabannya dapat bervariasi.

Alat Rekayasa

Data build tool (dbt) – meskipun rekayasa analitik adalah konsep yang relatif baru, dbt telah menggemparkan dunia analitik. dbt adalah alat yang dibangun berdasarkan konsep ELT (Extract-Load-Transform) alih-alih ETL (Extract-Transform-Load), yang memfasilitasi proses transformasi data berdasarkan data yang sudah dimuat ke dalam gudang data. L

Git/Github – alat kontrol versi yang digunakan untuk menyimpan log perubahan yang dilakukan pada skrip sql, model data, workbook, dan sebagainya. Semua info tersentralisasi dalam repository di Github, platform yang mendukung Git, dan memungkinkan kolaborasi antartim analitik yang lebih baik.

Keterampilan Lunak

Sementara membangun keterampilan kuantitatif yang kuat itu penting, semuanya akan menyatu dengan mengembangkan keterampilan berikut, yang merupakan sifat-sifat esensial yang perlu dicari pada seorang analis data.

• Kolaborasi lintas fungsi
• Manajemen proyek
• Bekerja pada masalah yang ambigu/kompleks
• Perhatian terhadap detail

Templat Deskripsi Pekerjaan Analis Data

Di bawah ini adalah templat deskripsi pekerjaan untuk peran analis data. Anda dapat menggunakan teks apa pun sebagai titik awal, tetapi pastikan untuk mempersonalisasi sebanyak mungkin berdasarkan kebutuhan perusahaan Anda, industri bisnis, proyek spesifik yang Anda butuhkan bantuannya, dan sebagainya. Personalisasi adalah kunci untuk mendapatkan kandidat yang lebih baik dan lebih terinformasi.

Jabatan: Analis Data

Lokasi: [Kota, Provinsi] /  [Sepenuhnya Remote] / [Hibrida]

Deskripsi Pekerjaan:

Kami mencari Analis Data yang sangat terampil dan berorientasi pada detail untuk bergabung dengan tim kami. Dalam peran ini, Anda akan bertanggung jawab mengumpulkan, mengatur, dan menganalisis kumpulan data besar untuk memberikan wawasan dan mendukung pengambilan keputusan di dalam organisasi. Anda juga akan bertanggung jawab membuat laporan dan visualisasi untuk mengkomunikasikan temuan Anda kepada berbagai pemangku kepentingan.

Tanggung Jawab:

• Mengumpulkan, membersihkan, dan mengorganisasi data dari berbagai sumber
• Melakukan analisis statistik serta mengembangkan laporan dan visualisasi untuk mengkomunikasikan temuan
• Bekerja dengan tim lintas fungsi untuk mengidentifikasi tren dan pola dalam data
• Membuat dasbor dan laporan otomatis untuk memantau indikator kinerja utama
• Terus meningkatkan proses dan sistem untuk pengumpulan, analisis, dan pelaporan data

Kualifikasi:

• [opsional] Gelar Sarjana di bidang terkait (misalnya, Ilmu Komputer, Matematika, Statistika)
• Pengalaman 2+ tahun sebagai analis data atau peran terkait. Jika Anda tidak memiliki pengalaman 2+ tahun di bidang ini, mohon bagikan proyek terkait yang pernah Anda kerjakan sebelumnya.
• Pengetahuan yang kuat tentang SQL
• alat visualisasi data (misalnya, Tableau, Excel, Looker, Google Sheets)
• Pengalaman dengan perangkat lunak analisis statistik (misalnya, R, Python) menjadi nilai tambah
• Kemampuan pemecahan masalah dan komunikasi yang sangat baik
• Kemampuan untuk bekerja mandiri dan mengelola banyak proyek sekaligus

Kesimpulan

Simpan, klik, dan pasang. Selamat, Anda kini telah membagikan deskripsi pekerjaan yang tersusun dengan sempurna. Sekarang bagian sulitnya dimulai: mewawancarai kandidat yang tepat untuk menemukan kecocokan terbaik bagi posisi yang terbuka. Jangan lupa untuk melihat platform Recruit milik DataCamp untuk terhubung dengan talenta terbaik. Bagi pencari kerja, Anda dapat menemukan pilihan lowongan di platform Data Jobs milik DataCamp.

Ingin pemahaman yang lebih baik tentang analisis data dan apa saja cakupannya? Lihat panduan 'apa itu analisis data' kami.