Apa Tugas Data Analyst?

Digitalisasi masyarakat kita yang pesat dan meningkatnya adopsi berbagai jenis perangkat elektronik telah menghasilkan pertumbuhan data yang eksponensial. Kecenderungan ini tidak menunjukkan tanda-tanda melambat dalam waktu dekat. Justru sebaliknya: dengan penerapan Internet of Things dan infrastruktur 5G yang diharapkan, laju pembuatan data kemungkinan akan meningkat lebih jauh. 

Dengan latar belakang ini, perusahaan memiliki permintaan besar terhadap profesional data yang dapat membangun infrastruktur data yang kuat dan andal serta menganalisis sejumlah besar data untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. 

Di antara berbagai peran data yang tersedia, data analyst sangat populer dan bergaji tinggi. Menurut Forbes, pasar kerja untuk data analyst sedang booming, dan prospeknya cerah bagi para profesional yang banyak dicari ini. 

Jadi, apa tugas data analyst? Di sini, kami mengupas perannya dan menilai mengapa mereka dengan cepat menjadi peran wajib ada di setiap departemen data. Dalam artikel terpisah, kami telah menguraikan cara menjadi data analyst dan bagaimana Anda dapat mempersiapkan pertanyaan wawancara data analyst.  

Apa itu Data Analyst?

Secara umum, data analyst bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menyiapkan, dan menganalisis data untuk mengekstrak wawasan yang bermakna. 

Rutinitas harian seorang data analyst mencakup beragam tugas, mulai dari mengembangkan sistem untuk pengumpulan data dan menggunakan bahasa pemrograman untuk membersihkan serta menganalisis data hingga membuat laporan dan mengomunikasikan wawasan kepada para pemangku kepentingan.  

Mengingat sifatnya yang serbabisa, sangat umum menggunakan jabatan lain untuk menggambarkan data analyst, termasuk:

• Analis bisnis
• Analis business intelligence
• Konsultan market intelligence
• Analis riset operasional 
• Analis competitive intelligence
• Data strategist

Apapun jabatan pastinya, korporasi di hampir setiap industri dapat memperoleh manfaat dari pekerjaan data analyst, mulai dari kesehatan dan pemasaran hingga logistik dan biologi. Ini adalah salah satu alasan utama melonjaknya permintaan terhadap data analyst.

Data Analyst vs Data Scientist

Kesalahpahaman umum di kalangan calon profesional data adalah perbedaan antara data analyst dan data scientist. Meskipun tidak ada garis batas yang jelas antara kedua peran ini – bergantung pada perusahaannya, data analyst dan data scientist mungkin terlibat dalam jenis tugas yang sama – ada juga perbedaan penting terkait sifat pekerjaan dan tingkat keahlian dalam penggunaan data. 

Dari sisi sifat pekerjaan, data analyst cenderung bersifat eksploratif dan deskriptif, berbeda dengan profil yang lebih eksperimental pada data scientist. 

Peran data analyst lebih berfokus pada menemukan pola dalam kolom-kolom data (terstruktur) yang besar, membangun visualisasi dan laporan, serta mengomunikasikan wawasan. 

Di sisi lain, data scientist cenderung menangani ketidakpastian melalui penggunaan teknik yang termasuk dalam ranah analitik prediktif. Ini biasanya mencakup pengembangan model data dan algoritma machine learning untuk membuat prediksi tentang masa depan.

Terkait tingkat keahlian yang dibutuhkan untuk kedua peran, data scientist terkadang dianggap sebagai versi yang lebih teknis dari data analyst. Secara keseluruhan, data scientist harus lebih fasih dalam pemrograman tingkat lanjut dan alat komputasi. Selain itu, karena data scientist bertanggung jawab mengembangkan model data dan algoritma machine learning, mereka perlu memiliki latar belakang yang kuat dalam matematika dan statistik. 

Pada tabel di bawah, Anda dapat menemukan perbedaan utama antara data analyst dan data scientist: 

Apa Tugas Data Analyst? 

Terlepas dari banyaknya jabatan, beberapa tanggung jawab utama data analyst umumnya dapat dipisahkan ke dalam tugas-tugas yang terkait dengan berbagai tahap dari siklus hidup proyek berikut:

Sumber: DataCamp

 Di bawah ini, kami menguraikan lebih rinci apa yang dilakukan data analyst selama proses ini:

Ekstraksi data

Data analyst sering terlibat dalam tugas pengumpulan data. Namun, sementara data scientist menangani data terstruktur dan tidak terstruktur, yang meningkatkan jumlah dan kompleksitas teknik yang diperlukan untuk pengumpulan data, data analyst sebagian besar bekerja dengan data terstruktur, yang biasanya disimpan dalam basis data relasional milik perusahaan.

Persiapan data 

Data yang dikumpulkan sering kali memiliki duplikasi, kesalahan, nilai ekstrem, dan berbagai anomali lainnya. Untuk mengubah data mentah menjadi data yang siap dianalisis, data harus melalui proses pembersihan. Data analyst menghabiskan waktu yang cukup untuk melakukan prapemrosesan dan meringkas data guna menemukan dan mengatasi kesalahan. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang proses persiapan data melalui kursus online kami. 

Eksplorasi data

Setelah data bersih, saatnya eksplorasi. Pada tahap ini, data analyst mengeksplorasi data untuk mencari tren dan pola yang dapat membantu mereka menjawab pertanyaan bisnis tertentu. Anda dapat menggunakan berbagai alat untuk proses ini, seperti yang didemonstrasikan dalam kursus Exploratory Data Analysis in SQL kami. 

Visualisasi data & pelaporan

Mengomunikasikan hasil analisis adalah bagian kunci dari pekerjaan data analyst. Ini dapat dilakukan melalui pembuatan visualisasi data yang dirangkum dalam dashboard dan laporan manajemen, beserta komentar yang dibagikan kepada pemangku kepentingan akhir. Alat business intelligence swalayang, seperti Tableau dan Power BI, umum digunakan untuk tujuan ini. 

Keterampilan yang Diperlukan Data Analyst

Data analyst adalah profesional yang multitalenta dan serbaguna. Mengingat sifat tanggung jawab mereka, mereka memerlukan perpaduan keterampilan teknis dan kepemimpinan yang seimbang. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang cara menjadi data analyst di artikel lengkap kami, namun di bawah ini, kami menyoroti sebagian pengetahuan yang Anda perlukan.

Dimulai dengan keterampilan teknis data analyst, kami dapat menyoroti hal-hal berikut:

Pemrograman

Data analyst sering menggunakan bahasa pemrograman di setiap tahap siklus hidup proyek data analyst. Dua bahasa pemrograman paling umum untuk data science adalah Python dan R. 

Bahasa yang sangat populer ini memungkinkan data analyst menangani set data besar dan melakukan berbagai teknik data untuk menemukan pola dan tren yang relevan. 

Jika Anda ingin mulai mempelajari salah satu bahasa ini, lihat kursus Python dan R.

Manajemen basis data

Sebagian besar dataset yang ditangani data analyst disimpan dalam basis data relasional. Structured Query Language (SQL) adalah bahasa pemrograman standar di industri untuk berkomunikasi dan memanipulasi basis data relasional. Setiap calon data analyst sebaiknya memiliki SQL dalam perangkat keterampilannya. 

Visualisasi data

Menyajikan hasil secara meyakinkan dan informatif sangat penting untuk mengubah data menjadi keputusan yang dapat ditindaklanjuti. Visualisasi data adalah seni memasukkan data ke dalam representasi visual, seperti grafik dan bagan. 

Ada banyak alat yang memungkinkan data analyst membuat visualisasi yang menarik, termasuk pustaka Python seperti matplotlib, pustaka R seperti ggplot2, dan perangkat lunak Business Intelligence seperti Tableau dan Power BI.

Statistik dan matematika

Meskipun data analyst tidak menangani algoritma machine learning yang kompleks, mereka tetap membutuhkan pemahaman yang kuat tentang statistik dan matematika. Pengetahuan ini penting untuk memahami berbagai teknik data yang tersedia, dan menentukan alat serta teknik terbaik untuk mengatasi suatu masalah. Demikian pula, latar belakang ini bisa krusial saat menyajikan hasil data kepada audiens teknis.

Adapun keterampilan kepemimpinan data analyst, beberapa yang esensial meliputi:

Kepekaan bisnis

Pekerjaan Anda sebagai data analyst tidak akan berdampak besar jika Anda tidak memahami data yang Anda tangani. Selain keterampilan teknis dan coding, data analyst harus memiliki tingkat keahlian domain bisnis tertentu untuk memahami apa yang mereka lakukan.

Mengembangkan kepekaan bisnis di industri atau sektor tempat Anda bekerja, baik itu keuangan, kesehatan, pemasaran, atau lainnya, akan membantu Anda memahami data dan melakukan analisis yang lebih baik. Ini juga menjadi salah satu alasan mengapa semua orang, apa pun latar belakangnya, disambut di data science.

Komunikasi

Kami sudah menyebutkan bahwa mengomunikasikan dan mempresentasikan wawasan adalah bagian penting dari pekerjaan data analyst. 

Agar berdampak lebih besar, wawasan Anda harus dapat dipahami dengan baik oleh berbagai departemen dan pemangku kepentingan di perusahaan Anda. Itulah mengapa kemampuan menulis dan berbicara yang kuat merupakan aset penting bagi data analyst. Ini termasuk mempelajari pendekatan dan kerangka komunikasi yang inovatif, seperti data storytelling.

Pemecahan masalah

Setiap analisis data dimulai dengan sebuah pertanyaan. Data analyst harus memiliki rasa ingin tahu terhadap data. Setelah pertanyaan bisnis dibingkai, data analyst perlu cerdik untuk menemukan teknik data yang paling sesuai guna menjawab pertanyaan tersebut. Hal ini membuat analisis data menjadi tugas yang menantang namun juga penuh keseruan dan penghargaan. 

Baca panduan kami tentang keterampilan esensial data analyst untuk membahas ini lebih detail.

Alat yang Digunakan Data Analyst

Data analyst mengandalkan berbagai alat yang membuat pekerjaan mereka lebih akurat dan efisien. Lanskap Alat Data & Machine Learning berkembang pesat, dengan alat baru bermunculan setiap hari untuk menangani tugas tertentu. 

Tidak mungkin mengetahui semuanya, tetapi Anda harus terbuka untuk mempelajari alat baru jika dibutuhkan dalam posisi data analyst Anda.

Meski demikian, ada beberapa alat yang hampir digunakan oleh semua data analyst. Mempelajarinya adalah titik awal yang bagus jika Anda mempertimbangkan untuk memulai karier sebagai data analyst.

• Python atau R. Bahasa pemrograman andalan dalam data science.
• Jupyter Notebook. Integrated Development Environment populer untuk notebook kode yang ditulis dalam berbagai bahasa pemrograman, termasuk Python dan R
• SQL. Bahasa standar untuk berkomunikasi dengan basis data relasional.
• Microsoft Excel. Spreadsheet paling populer dan banyak digunakan di berbagai departemen. 
• Tableau dan Power BI. Dua alat Business Intelligence terdepan. Keduanya memungkinkan data analyst membuat dashboard dan laporan interaktif yang siap pakai. 

Ekspektasi Gaji Data Analyst

Data analyst sangat dicari. Persaingan yang lebih tinggi antarperusahaan untuk merekrut data analyst berujung pada tingkat gaji yang lebih tinggi untuk menarik talenta. 

Seperti yang kami ulas dalam artikel gaji data science, rata-rata gaji di AS adalah $70K, berkisar antara $46K hingga $106K, tergantung berbagai faktor, termasuk senioritas dan lokasi.

Kursus Online Data Analyst

Sekarang Anda tahu apa yang dilakukan data analyst, ada beberapa cara untuk memulai karier di industri ini. Tidak ada satu rute yang terbaik secara mutlak. Semuanya akan bergantung pada keadaan pribadi Anda. Anda harus bertanya pada diri sendiri berapa banyak uang dan waktu yang ingin Anda investasikan, dan jenis pendidikan apa yang paling sesuai dengan gaya hidup Anda. 

Di antara berbagai rute yang tersedia untuk menjadi data analyst, kursus online adalah opsi yang hebat, fleksibel, dan terjangkau untuk memulai. DataCamp memiliki banyak kursus terkait analisis data, dari tingkat pemula hingga ahli, yang dapat membantu Anda mempelajari dasar-dasar analisis data dengan cara yang mudah diakses. Di bawah ini kami sajikan tiga jalur belajar berbeda untuk menjadi data analyst:

Data Analyst with Python (Konten kursus: 62 jam)

Jalur ini dimulai dengan dasar-dasar bahasa pemrograman Python untuk analisis data. Setelah membahas dasar-dasarnya, Anda akan menyelami lebih dalam teknik pengolahan dan visualisasi data. 

Anda juga akan belajar mengambil data dari berbagai sumber seperti web, basis data, dan file JSON. Terakhir, jalur ini memberikan gambaran umum teknik exploratory data analysis dan meningkatkan pemahaman pembelajar tentang konsep basis data relasional dan SQL.

Data Analyst with R (Konten kursus: 77 jam)

Jalur ini berfokus pada keterampilan utama yang diperlukan oleh data analyst yang bekerja dengan bahasa pemrograman R. Ini menawarkan konten komprehensif yang mencakup paket R yang paling umum digunakan seperti tidyverse, ggplot, dan dplyr. 

Serupa dengan jalur Python, kursus ini membantu membangun pemahaman menengah tentang keterampilan data analyst seperti pencarian, manipulasi, dan visualisasi data. 

Data Analyst with SQL (Konten kursus: 41 jam)

Jalur karier ini membantu pembelajar mengembangkan pemahaman mendalam tentang SQL Server, konsep basis data relasional, desainnya, dan pengoptimalan kinerja.

Kesimpulan

Jadi, apa tugas data analyst? Seperti yang telah kita lihat, mereka bertanggung jawab mengekstraksi, menyiapkan, mengeksplorasi, dan memvisualisasikan data. Di dalam tugas-tugas ini, banyak keterampilan yang diperlukan, dan perusahaan dari hampir semua industri mencari profesional data yang dapat memanfaatkan data mereka untuk membuat keputusan yang lebih baik. 

Jika Anda mempertimbangkan untuk masuk ke dunia data science, peran data analyst mungkin yang paling mudah diakses, karena tidak memerlukan latar belakang yang kuat dalam matematika dan komputasi tingkat lanjut, seperti halnya data scientist. Terdengar menjanjikan, bukan?

Sekarang saatnya Anda melangkah maju dan memulai perjalanan belajar Anda. Saat Anda siap, buktikan keahlian Anda dengan Sertifikasi Data Analyst kami untuk menonjol di mata perekrut.