Saukprairiehd – Hai sobat sauk, kali ini saya akan membahas mengenai apa itu data analyst dan cara menjadi data analyst dari suatu perusahaan. Selain itu, saya akan membahas mengenai skills yang wajib kamu kuasai dan pastinya gaji yang bisa kamu dapatkan sebagai seorang data analyst.

Sebelum membahas lebih lanjut tentang tugas dan skills yang wajib kamu kuasai, lebih baik jika kita untuk mengenal lebih dahulu apa itu data analyst. Yuk simak ya.

# Apa itu Data Analyst?

0 Skills Data Analyst yang Wajib Kamu Tahu

Sekarang ini, semua industri semakin bergantung dari data untuk membuat keputusan dalam urusan bisnis. Proses analisis data merupakan proses mengumpulkan informasi dari data untuk membantu pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik.

Mulai dari keputusan untuk pengembangan produk baru, pasar baru yang akan ditargetkan, investasi baru yang akan dibuat, hingga menargetkan pelanggan baru. Dalam hal ini, seseorang yang melakukan analisis data disebut dengan data analyst.

Data analyst juga menggunakan data untuk melakukan identifikasi terhadap masalah bisnis yang perlu ditangani. Jadi, data analyst adalah seseorang yang bertugas dalam mengumpulkan, membersihkan, dan menginterpretasikan kumpulan data untuk menjawab dan memecahkan masalah tertentu.

Sebagai data analyst, kamu bisa bekerja di banyak industri termasuk bisnis, keuangan, sains, kedokteran, maupun pemerintahan. Di samping itu, kamu akan menyelesaikan berbagai macam permasalahan data seperti pelanggan apa yang akan ditargetkan untuk iklan? Kelompok usia berapa? Dan bagaimana perilakunya.

# Tugas dan Tanggung Jawab Data Analyst

Ingin tahu peran dari seorang data analyst dalam suatu perusahaan? Peran dan tanggung jawab ini pastinya akan menghabiskan banyak waktu yang berhubungan dengan data.

Berikut ini merupakan beberapa tugas yang dilakukan oleh analis data antara lain:

Mengumpulkan data: peran data analyst juga sering dalam mengumpulkan data sendiri. Pengumpulan data ini meliputi survei, melakukan tracking pengunjung pada situs web, maupun melakukan pembelian data dari spesialis pengumpulan data.

Membersihkan data: barangkali raw data bisa berisi duplikat maupun kesalahan data. Membersihkan data sangat berguna untuk menjaga kualitas data dengan bahasa pemrograman agar interpretasi tidak terdapat kesalahan.

Pemodelan data: ini membutuhkan pembuatan dan perancangan struktur dari database. Kamu bisa memilih tipe data apa yang akan disimpan dan dikumpulkan, kemudian menetapkan antar kategori data saling terkait satu sama lain.

Menginterpretasikan data: melakukan penafsiran data akan menemukan pola atau tren dalam data yang bisa berguna untuk membantu dalam menjawab pertanyaan yang ada.

Mempresentasikan data: melakukan komunikasi dari hasil temuan dari pengolahan data menjadi bagian penting dari pekerjaan. Kamu berperan dalam menyusun visualisasi seperti grafik, laporan, dan menyajikan informasi tersebut kepada pihak atasan.

# Skills Untuk Menjadi Data Analyst

Adapun untuk menjadi seorang data analyst memerlukan pelatihan dan usaha yang signifikan. Data analyst memerlukan skills khusus untuk berkembang di bidangnya terutama yang berkaitan dengan teknologi.

Di samping hard skills tersebut, walaupun berpusat pada teknologi, akan tetapi pada realitanya sebagai data analyst juga membutuhkan kemampuan soft skills.

# Soft Skills Penting Untuk Data Analyst

Bakat teknis saja tidak bisa membawa kamu menjadi data analyst yang profesional. Ada beberapa keterampilan non-industri khusus yang dibutuhkan. Berikut ini soft skills yang dibutuhkan untuk menjadi seorang data analyst.

#1. Komunikasi

Sebagai seorang data analyst, kamu harus mampu mengkomunikasikan hasil temuan kepada orang lain. Terutama kepada mereka yang tidak mempunyai keahlian teknis. Selanjutnya, kamu harus punya kemampuan untuk membahas poin-poin yang sangat teknis dan memberikan penjelasan dengan mudah dari hal rumit kepada para pengambil keputusan bisnis.

#2. Berpikir Kritis

Melihat data saja tidaklah cukup untuk menjadi data analyst yang hebat. Kamu perlu memahami lebih mendalam dari analisis data tersebut lebih dari angka-angka saja.

Berpikir kritis bisa berarti kamu harus melakukan analisis tentang data, melakukan indentifikasi pola, dan menjabarkan informasi yang bisa ditindaklajuti dari informasi yang ada. Kemampuan berpikir kritis memang bisa saja sulit, namun kamu bisa mengasah keterampilan tersebut dengan menghadapi tugas-tugas yang ada.

# Hard Skills Penting Untuk Data Analyst

Semua tugas data analyst tentunya membutuhkan keterampilan teknis yang perlu dikembangkan dengan baik. Analis data juga sering bertanggung jawab dalam menghapus data yang rusak, mempertahankan kualitas data, dan menyiapkan laporan.

Kamu akan menggunakan berbagai tools dan platform untuk menguraikan sebagian besar informasi dan mengembangkannya. Berikut ini beberapa hard skills penting untuk menjadi seorang data analyst.

#1. SQL dan NoSQL

SQL atau Structured Query Language hingga saat ini masih menjadi standar dalam kueri dan penanganan dalam database berbentuk relasional. Walaupun sudah ada sejak lama, namun popularitas fungsionalitas dan efektivitasnya tetap baik sehingga tidak menunjukan redupnya teknologi ini.

Hampir setiap perusahaan membutuhkan seseorang yang mengetahui SQL, baik untuk mengelola dan menyimpan data, kemudian menghubungkan database, merekomendasikan produk yang diminati, dan membangun struktur database.

Di sisi lain, seiring perkembangan big data maka kamu juga harus fokus membangun diri untuk mempelajari database NoSQL. Seperti namanya, sistem database NoSQL tidak mengatur kumpulan data menggunakan bentuk relasional.

Salah satu jenis database NoSQL yang terkenal dan bisa kamu coba untuk menjadi seorang data analyst adalah MongoDB.

#2. Visualisasi Data

Visualisasi data merupakan kemampuan untuk menyajikan hasil temuan data melalui suatu grafik atau ilustrasi lainnya. Tujuan dari data visualization sebenarnya cukup sederhana yaitu memfasilitasi agar pengetahuan basis data menjadi lebih mudah bahkan pada mereka yang tidak mengerti analisis data.

Menggunakan data visualization tentunya akan membantu pengambilan keputusan bisnis bisa melakukan identifikasi pola dan bisa memahami ide yang kompleks dengan cepat. Visualisasi data akan memberikan dampak yang menguntungkan untuk analisis data, apalagi jika kamu menggunakan bagan dan grafik yang menarik serta berkualitas tinggi.

Adapun software visualisasi standar industri yang user-friendly yaitu Tableau yang bisa kamu coba sebagai seorang data analyst.

#3. MATLAB

MATLAB merupakan bahasan pemrograman dan environment untuk komputasi numerik yang mendukung implementasi algoritme, manipulasi matriks, dan plotting data.

Sebagai data analyst, MATLAB memungkinkan untuk melakukan analisis data dengan cepat dengan mengurangi waktu dari pra-pemrosesan data, pengurangan pembersihan data, pengorganisasian, dan membuat visualisasi data lebih cepat.

Setidaknya, walaupun MATLAB bukanlah keterampilan umum untuk data analyst akan tetapi setidaknya ini akan menambah daya jual kamu kepada perusahaan pemberi kerja.

#4. R

R merupakan salah satu bahasa pemrograman paling luas dan paling banyak digunakan untuk data analyst. Sintaks dan struktur dari bahasa pemrograman R sangat mendukung pekerjaan dari data analitis.

Bahasa pemrograman R juga sangat menarik bagi pebisnis karena bisa menangangi data yang kompleks maupun data dalam jumlah yang besar.

Artikel lainnya : 7 Fakta Menarik dari S-1 Teknik Biomedis UGM (2022)

#5. Python

Menjadi prioritas utama untuk belajar pemrograman python bagi kamu yang ingin menjadi seorang data analis. Bahasa pemrograman python menawarkan banyak macam libraries yang luar biasa, termasuk di antaranya dibuat untuk kecerdasan buatan (AI).

Untuk terus mengikuti perkembangan zaman, kamu harus memahami keterampilan python untuk data analyst. Selain itu, sebagai seorang data analyst kamu harus mempelajari library dari python yang terkenal seperti Pandas untuk menyelesaikan persoalan analisis data.

#6. Machine Learning

Meskipun tidak semua data analyst bekerja dengan menggunakan machine learning, akan tetapi konsep ini sangat penting agar kamu semakin maju di dunia kerja. Karena kecerdasan buatan dan prediktif analitik sangat penting dalam bidang data sains maka machine learning menjadi kunci utama dan alat dari data analyst.

#7. Microsoft Excel

Selama bertahun-tahun MS Excel tetap menjadi andalan bagi bisnis di setiap industri dan mempelajarinya adalah sebuah kewajiban.

Metode penggunaan Excel tingkat lanjut seperti penulisan makro dan pencarian menggunakan VBA sering digunakan untuk pengolahan data dan tentunya bisa digunakan analitik lebih ringan dan cepat.

Namun, Excel terbatas dengan kumpulan data besar, sehingga mempelajari bahasa pemrograman statistik merupakan keharusan lain saat kamu ingin meningkatkan karier sebagai analis data.

#8. Data Cleaning

Data cleaning atau pembersihan data sangat penting untuk kebutuhan analisis data. Hal ini dikarenakan kumpulan data yang dibersihkan dengan benar dan dengan algoritme yang sederhana bisa menghasilkan informasi yang luar biasa.

Di sisi lain, data yang tidak dibersihkan bisa menghasilkan pola yang tidak tepat dan bisa saja mendapatkan kesimpulan yang salah.

# Cara Menjadi Data Analyst

Untuk menjadi seorang data analyst perlu membutuhkan banyak keterampilan. Ketika kamu berkarier sebagai data analyst, kamu akan berperan dalam mengumpulkan, membersihkan, dan mempelajari data untuk kepentingan bisnis.

Pastinya, kamu bisa mendapatkan pekerjaan data analyst ini di semua jenis industri, baik untuk kamu yang baru mulai maupun baru ingin beralih karier. Berikut ini langkah-langkah untuk menjadi seorang data analyst.

1. Membuat sebuah learning plan

Bila kamu baru mengenal dunia analisis data dan ingin memulai karier ke profesi ini maka bisa belajar pengetahuan dasarnya terlebih dahulu. Melihat gambaran tentang dunia analisis data akan membantumu dalam memutuskan apakah karier ini cocok untuk kamu atau tidak.

Sebagian besar posisi data analyst untuk tingkat awal biasanya membutuhkan gelar sarjana. Akan tetapi, saat ini hal tersebut mulai berubah.

Sehingga saat ini untuk menjadi data analyst, kamu bisa mempelajari apa yang dibutuhkan tanpa gelar namun bisa melalui program alternatif seperti program sertifikat, bootcamp, atau belajar mandiri.

2. Membangun Kemampuan Teknikal

Untuk mendapatkan pekerjaan yang berhubungan dengan data analyst biasanya akan membutuhkan berbagai keterampilan teknis maupun khusus. Beberapa keterampilan penting yang kamu perlukan antara lain Statistika, Pemrograman Bahasa R dan Python, SQL (Structured Query Language), data visualisasi, data cleaning, dan lainnya.

Tentunya, kamu bisa fokus terlebih dahulu misalnya pada pemrograman atau visualisasi data. Akan tetapi, semua keterampilan tersebut tergantung dari kebutuhan perusahaan.

Selain hard skills tersebut, perusahaan juga tentunya membutuhkan orang yang mempunyai keterampilan komunikasi, keterampilan pemecahan masalah, dan pengetahuan akan kebutuhan oleh industri.

3. Kerjakan proyek dengan data yang sungguhan

Cara terbaik untuk mempelajari dan analisis data adalah dengan menggunakan data asli di dunia nyata. Tentunya, kamu bisa menggunakan sekumpulan data publik yang gratis dan bisa kamu gunakan untuk merancang proyek kamu sendiri.

Misalnya, kamu bisa melakukan data analisis dengan menggunakan data publik yang disediakan NASA, atau data berita dari BuzzFeed.

4. Kembangkan portfolio dari hasil pekerjaaanmu

Pastikan kamu untuk menyimpan hasil pekerjaan terbaik mengenai analisis data dalam portfolio kamu. Portfolio hasil pekerjaanmu yang bagus akan menjadi lebih menarik di mata banyak rekruiter.

Kamu bisa memilih berbagai jenis proyek untuk menunjukan kemampuanmu misalnya Data scraping dari berbagai sumber internet, melakukan pembersihan dan normalisasi data, melakukan visualisasi data melalui grafik, bagan, dan temuan lainnya.

Selain itu, kamu bisa meluangkan waktu untuk melihat portfolio orang lain dengan pekerjaan data analyst sehingga bisa menjadi inspirasi untukmu. Di samping itu, taruh hasil portfolio dari pekerjaanmu di internet misalnya publikasikan hasil karyamu melalui suatu website atau ke akun GitHub.

5. Berlatih untuk mempresentasikan hasil temuan data

Walaupun sangat mudah untuk fokus pada aspek analisis data, di sisi lain sangat penting untuk melatih keterampilan komunikasimu. Kamu bisa mempresentasikan hasil temuan tentang analisis data kamu kepada pihak atasan perusahaan atau pengambil keputusan perusahaan.

Ketika kemampuan komunikasi kamu dalam menjelaskan analisis data dilakukan dengan baik maka kamu bisa mempermudah perusahaan dalam mengambil keputusan berdasarkan data yang ada.

Jangan lupa, cobalah untuk merekam diri sendiri saat mempresentasikan informasi dan tonton ulang rekamanmu untuk meningkatkan sesuatu yang dirasa masih kurang.

6. Apply Internship atau pekerjaan posisi entry-level

Jika kamu masih sekolah di pendidikan tinggi maka jangan ragu untuk mencoba mendaftar magang untuk mulai mendapatkan pengalaman kerja yang nyata. Setelah mendapatkan pengalaman bekerja mengenai data analyst maka saatnya kamu untuk memperbaiki resume dan mulai melamar pekerjaan sebagai data analyst tingkat pemula.

Kemudian, jangan ragu untuk melamar posisi yang menurut kamu tidak 100% memenuhi syarat yang ada. Bisa jadi, melalui keterampilan, portfolio, dan antusiasme kamu seringkali lebih penting daripada list dari kualifikasi yang ada.

7. Dapatkan sertifikasi atau gelar yang lebih tinggi

Ketika kamu menjalani karier sebagai seorang data analyst, pertimbangkan juga bagaimana kamu ingin lebih maju dan kualifikasi lain apa yang bisa membantu untuk mencapainya. Adapun sertifikasi data analyst bisa membantumu memenuhi syarat untuk posisi yang lebih maju dan gaji yang lebih tinggi dibandingkan sebelumnya.

Selain itu, kamu juga mungkin perlu mendapatkan gelar master dalam bidang terkait maupun data saintis sehingga bisa mendapatkan lebih banyak peluang.

# Gaji Data Analyst

Penasaran dengan gaji yang bisa kamu dapatkan ketika menjadi seorang data analyst? Berdasarkan data dari Glassdoor, gaji rata-rata yang diberikan perusahaan sebagai data analyst adalah sebesar Rp8,2 juta per bulan.

Tentunya, gaji data analyst tersebut akan berbeda tergantung dari level profesi kamu, apakah kamu seorang junior, mid-level, maupun senior data analyst. Di samping itu, gaji data analyst juga akan semakin bertambah seiring dengan bertambahnya pengalaman dan jam terbang selama berkarier di profesi ini.

By Equen