Data Analyst Adalah: Pengertian, Tugas, dan Skill

Di era digital yang serba cepat ini, data menjadi salah satu aset paling berharga bagi perusahaan. Dengan menganalisis data dengan cermat, perusahaan dapat mengoptimalkan keputusan bisnis mereka, mengidentifikasi tren pasar, dan meningkatkan efisiensi operasional. Salah satu bidang yang berkembang pesat dalam dunia bisnis adalah data analytist atau analisis data.

Table of Contents

Apa itu Data Analyst?

Seorang Data Analyst adalah seorang profesional yang melakukan analisis data atau data analytics, sebuah cabang ilmu yang bertujuan untuk menggali dan mengembangkan data besar (big data) guna membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.

Proses analisis data yang dilakukan oleh Data Analyst melibatkan berbagai teknik, seperti pembelajaran mesin komputer, kecerdasan buatan (AI), statistik, dan pemrosesan bahasa alami. Hal ini bertujuan untuk menemukan pola-pola yang diharapkan dari data dan memanfaatkan visualisasi data untuk memudahkan pemahaman pengguna.

Selain menganalisis data, seorang Data Analyst juga bertanggung jawab dalam mengolah dan menerjemahkan data numerik ke dalam laporan yang dapat dipahami dengan mudah oleh perusahaan. Data yang telah diolah juga dimanfaatkan untuk membantu perusahaan dalam membuat keputusan yang lebih baik, terutama terkait strategi penjualan, pemasaran, dan hal-hal lainnya.

Tugas Data Analyst

Profesi Data Analyst diperkirakan akan sangat dibutuhkan di berbagai sektor perusahaan. Mengapa demikian? Karena para profesional ini akan bertanggung jawab untuk mengumpulkan data primer dan sekunder menggunakan berbagai alat, mengembangkan dan menjaga database, menganalisis data untuk menemukan tren, membuat laporan hasil analisis, dan mengumpulkan data berkualitas dalam tim.

Perbandingan dengan Data Scientist sering kali muncul, meskipun keduanya memiliki cakupan kerja yang berbeda. Data Scientist lebih fokus pada identifikasi, perencanaan, pengawasan, dan pengelolaan data secara keseluruhan. Sementara itu, Data Analyst lebih difokuskan pada visualisasi dan analisis data untuk mendukung pengambilan keputusan yang tepat. Selain itu, mereka juga harus mampu menganalisis dan mengartikan data menjadi informasi yang dapat dimengerti.

Seorang Data Analyst juga memiliki tanggung jawab dalam merancang dan menjaga sistem data dan database. Hal ini memastikan bahwa mereka dapat menjalankan tugas utama mereka dengan lancar, oleh karena itu, akses ke sistem database juga penting untuk dimiliki oleh seorang Data Analyst.

Selain itu, seorang Data Analyst juga bekerja sama dengan berbagai profesi lain di perusahaan, seperti engineer, programmer, dan pengambil keputusan. Kemampuan bekerja dalam tim yang baik sangat penting bagi seorang Data Analyst untuk menunjang tugas dan tanggung jawab mereka.

Yang tidak kalah pentingnya adalah kemampuan untuk memastikan pesan yang disampaikan dapat dipahami dengan baik oleh para pengambil keputusan. Sebab, kesalahan dalam makna pesan tersebut dapat berdampak pada keputusan perusahaan di masa mendatang.

Skill Data Analyst

Untuk itu saya akan memberikan 5 keterampilan yang harus dimiliki seorang data analyst agar dapat menganalisis data dengan tepat dan akurat.

1. Penguasaan Bahasa Pemrograman

Keterampilan pertama yang harus dimiliki adalah penguasaan bahasa pemrograman. Umumnya, ada tiga bahasa populer yang harus dikuasai, yaitu SQL, Python, dan R.

SQL digunakan sebagai database untuk menyimpan data yang akan diolah menjadi informasi. SQL digunakan oleh data analyst untuk melakukan analisis data dengan cepat dan mampu menampung lebih banyak data dibandingkan Excel.

Python digunakan untuk membuat website, pengembangan perangkat lunak, matematika, scripting data science, big data, data mining, bahkan machine learning. R adalah bahasa pemrograman dan perangkat lunak untuk komputasi statistik dan grafik.

2. Penguasaan MS Excel

MS Excel adalah hal paling fundamental yang harus dikuasai oleh seorang data analyst. Dengan menguasai alat ini, Anda dapat mengolah data dengan menggunakan rumus-rumus yang ada.

3. Keterampilan Statistik dan Matematika

Sebagai seorang yang bekerja dengan data berupa angka, Anda perlu menguasai statistik dan matematika agar dapat memvisualisasikan data ke dalam bentuk tabel, grafik, atau format lainnya.

4. Visualisasi Data

Setelah data dianalisis, langkah selanjutnya adalah memvisualisasikan dan membagikan data kepada orang lain. Untuk memastikan bahwa pengguna memahami maksud dari data yang telah dianalisis, data harus dipresentasikan dalam bentuk visualisasi data. Biasanya, alat yang digunakan untuk membuat visualisasi data adalah Tableau.

5. Kemampuan Presentasi

Selain keterampilan statistik dan bahasa pemrograman, seorang data analyst juga harus dapat mempresentasikan data kepada perusahaan atau klien dalam bentuk yang dapat disimpulkan. Jika tidak memiliki kemampuan presentasi yang baik, maka orang lain akan kesulitan memahami dan mengolah data yang dipresentasikan.

Jenis-Jenis Data Analyst

Ada beberapa jenis data analyst yang umum digunakan dalam bisnis, yaitu:

1. Descriptive Analyst

Analisis deskriptif adalah jenis analisis yang menggambarkan apa yang terjadi dalam bisnis. Ini termasuk dalam pengukuran kinerja historis dan pengukuran KPI (Key Performance Indicator). Analisis ini membantu perusahaan untuk memahami situasi saat ini dan tren masa lalu.

2. Diagnostic Analyst

Analisis diagnostik membantu menjawab pertanyaan “mengapa” suatu peristiwa terjadi. Ini melibatkan penggalian data lebih dalam untuk mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi hasil bisnis.

3. Predictive Analyst

Analisis prediktif menggunakan data historis untuk membuat perkiraan tentang peristiwa mendatang. Ini membantu perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan prediksi yang akurat.

4. Prescriptive Analyst

Analisis preskriptif adalah jenis analisis yang memberikan rekomendasi tentang tindakan yang harus diambil. Ini melibatkan penggunaan model matematika dan teknik analisis yang canggih untuk mengoptimalkan keputusan bisnis.

Manfaat Data Analyst dalam Bisnis

Data analyst memiliki banyak manfaat bagi bisnis, di antaranya:

Dengan menganalisis data, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan fakta dan bukti, bukan hanya intuisi.
Data analyst membantu perusahaan untuk mengidentifikasi area di mana mereka dapat meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi biaya.
Dengan menganalisis data pelanggan, perusahaan dapat memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan mereka, sehingga dapat meningkatkan pengalaman pelanggan.
Data analyst membantu perusahaan untuk mengidentifikasi tren pasar yang dapat mereka manfaatkan untuk mengembangkan strategi pemasaran dan penjualan yang lebih efektif.
Dengan menganalisis data, perusahaan dapat mengidentifikasi area di mana mereka dapat meningkatkan produktivitas karyawan dan proses bisnis.

Akhir kata, dengan menganalisis data dengan cermat, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi operasional, memahami pelanggan mereka, dan mengidentifikasi tren pasar yang dapat mereka manfaatkan. Oleh karena itu, penting bagi setiap perusahaan untuk memahami dan memanfaatkan data analyst dalam operasional mereka untuk tetap bersaing di pasar yang semakin kompetitif ini. Semoga informasi ini bermanfaat, terimakasih.

Baca juga:

Referensi

Groebner, D. F., Shannon, P. W., Fry, P. C., & Smith, K. D. (2017). Business statistics: decision making with data. Pearson.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis. Cengage Learning.
Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to linear regression analysis. John Wiley & Sons.
Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data science for business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. O’Reilly Media, Inc.
Pyle, D. (2015). Data preparation for data mining. Morgan Kaufmann.
Sharda, R., Delen, D., & Turban, E. (2019). Business intelligence: a managerial approach. Pearson Education.
Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2013). Introduction to data mining. Pearson Education.
Winston, W. L., & Albright, S. C. (2014). Practical management science. Cengage Learning.
Zikmund, W. G., Babin, B. J., Carr, J. C., & Griffin, M. (2013). Business research methods. Cengage Learning.

Please follow and like us: