Apa itu Data Analyst? Yuk Lihat Tugas dan Skillnya!

Jaman saat ini, usaha mana sich yang gak perlu data? Dimulai dari usaha kesehatan sampai usaha kulineran, semua perlu info supaya bisa terus bertahan di dalam industrinya masing-masing. Tersebut mengapa banyak usaha yang memerlukan data …

Apa itu Data Analyst

Jaman saat ini, usaha mana sich yang gak perlu data? Dimulai dari usaha kesehatan sampai usaha kulineran, semua perlu info supaya bisa terus bertahan di dalam industrinya masing-masing. Tersebut mengapa banyak usaha yang memerlukan data analyst.

Argumennya simpel, karena karier ini bisa menolong usaha untuk membikin keputusan yang tepat, berbasiskan data, dan dapat dipertanggungjawabkan.

Dengan prospeknya yang demikian janjikan, tidaklah aneh bila karier ini menjadi satu diantara lajur karier yang memikat. Maka dari itu, kita akan membahas apakah itu data analyst, beberapa tugasnya, sampai kemampuan yang mereka punyai.

Tanpa perlu lama-lama kembali, yok dibaca!

Apakah itu Data Analyst?

Secara singkat, data analyst ialah karier yang bekerja untuk menerjemahkan data jadi info yang bermanfaat.

Maka perannya dapat dimisalkan seperti GPS di kendaraan. Sama seperti yang kamu ketahui, GPS berperan untuk tampilkan status kendaraan dan mengarahkannya ke arah tempat arah secara tepat.

contoh gps di mobil
Begitu halnya data analyst. Mereka perlu mengeruk data yang berkaitan dengan keadaan usaha sekarang ini, lalu memproses datanya jadi info penting. Hingga, faksi management tahu apa usaha sanggup capai maksudnya atau mungkin tidak.

Tetapi pantas dicatat jika karier ini bukanlah peramal. Mereka tidak bisa meramalkan nasib usaha di masa datang.

Walaupun demikian, mereka dapat pastikan apa usaha telah ada di lajur yang pas atau memang belum berdasar data yang didapat.

Nach, memiliki arti peranannya itu wajib donk? Tentunya! Lalu, upahnya berapakah sich?

Upah Data Analyst di Indonesia
Berdasar penelitian Indeed, rerata upah data analyst di Indonesia ialah sekitaran Rp4,dua juta:

umumnya upah data analyst di indonesia
Tetapi angka ini tentu saja bukan angka masih tetap. Banyaknya dapat berbeda di setiap daerah dan perusahaan. Misalnya, rerata upah karier ini di Depok dan Tangerang dapat capai Rp5 juta sampai Rp7 juta.

Disamping itu, nominal upah yang didapatkan pasti dikuasai oleh pengalaman juga. Dalam kata lain, upah seorang data analyst di entry tingkat tentunya akan berlainan dengan data analyst pada tingkat senior.

Dengan prediksi upah di atas, kurang lebih apa saja sich pekerjaan data analyst? Yok kita saksikan pada bagian seterusnya.

Apa Saja Pekerjaan Data Analyst?
Pada umumnya, berikut beberapa pekerjaan yang dihandle oleh data analyst:

  1. Kumpulkan data
    Pertama kali data analyst perlu kumpulkan data lebih dahulu. Baik dari sumber primer (seperti customer) atau sumber sekunder (seperti hasil pengamatan).

Data yang dihimpun selanjutnya dapat diletakkan di program pengolah data, misalnya seperti Excel.

Cara ini penting, karena kamu harus pastikan jika data yang kamu keduk betul-betul sesuai keperluan riset. Disamping itu, yakinkan sumber datanya benar.

  1. Menerjemahkan data
    Data yang kamu mengumpulkan sudah pasti tidak didiamkan demikian saja, kan?

Maka dari itu, datanya perlu didefinisikan dengan alat analitis. Hingga, pola-pola tertentu bisa dideteksi. Nach, skema yang diketemukan data analyst menjadi dasar info untuk usaha.

Contoh simpelnya ini, misalnya kamu sedang memproses data pemasaran dari bulan Januari sampai Maret. Berdasar hasil analitis data, kamu bisa menerjemahkan jika tingkat pemasaran paling tinggi di tiga bulan awal berada di akhir Februari dan awalnya Maret.

  1. Membuat laporan
    Sesudah mendapatkan info yang diharapkan, data analyst perlu pastikan jika info itu dapat dimengerti seluruh pihak utama di usaha.

Tersebut kenapa data analyst perlu membuat laporan penemuan yang dapat dimengerti secara mudah. Baik pada tingkat manager, sampai di tingkat entry yang bekerja menyelesaikan aktivitas usaha.

Contoh-contoh program yang sering dipakai data analyst untuk lakukan visualisasi data ialah Tableau dan Power BI.

  1. Bekerjasama dengan seksi lain
    Data analyst bukan hanya terkait dengan faksi management saja lho. Mereka perlu bekerjasama dengan beragam seksi untuk mengeruk data yang lebih tepat.

Misalnya, misalnya data analyst ingin mengeruk data berkaitan dampak promosi pemasaran pada hasil pemasaran. Sudah pasti mereka harus bekerjasama dengan seksi marketing.

Atau, contoh yang tersering diketemukan ialah kerjasama data analyst dengan manager atau pemilik usaha saat proses ambil keputusan.

Dengan lakukan kerjasama, data analyst bukan hanya sanggup mengeruk data yang tepat, tetapi juga menolong usaha saat membuat keputusan berbasiskan data (data-driven)

  1. Mengurus mekanisme database
    Semua data yang didapatkan akan diletakkan dalam database, dan data analyst bekerja untuk jaga mekanismenya supaya tidak ada kerusakan.

Peranan ini tidak dapat diacuhkan, karena semua data penting yang ada pada usaha dapat lenyap tanpa sisa jika database tidak dijaga secara baik. Apa lagi bila usahanya memercayakan basis online.

Langkah data analyst mengurus mekanisme database juga berbagai macam. Satu diantaranya dengan membenahi permasalahan berkaitan coding dalam database-nya.

Data Analyst versus Data Scientist
Nach, lebih kurang tersebut ke-5 pekerjaan data analyst. Tetapi, sebenarnya apa sich yang membandingkan pekerjaan data analyst dengan data scientist?

contoh menganalisis data di netbook
Walaupun sepintas ke-2 nya kedengar sama, tetapi dua karier ini punyai tanggung-jawab yang lain.

Bedanya berada di konsentrasi kerjanya. Jika data analyst konsentrasi pada mengeruk dan menerjemahkan data, data scientist lebih konsentrasi pada manfaatkan info yang ada untuk mengenali kesempatan dan trend, atau bahkan juga meramalkan cara usaha yang akan datang.

5+ Kemampuan yang Diperlukan untuk Jadi Data Analyst
Berikut beberapa kemampuan yang penting didalami bila kamu ingin jadi seorang data analyst:

  1. Bahasa programming statistik
    Kenapa kemampuan ini penting? Karena bahasa programming statistik bisa menolongmu lakukan analisis data dan lakukan perkiraan dengan barisan data yang luas.

Contoh-contoh bahasa programming statistik yang tersering dipakai ialah Python atau R. Selain perannya yang bervariatif, langkah belajarnya juga tidak demikian susah.

Sebagai permulaan, Anda dapat cari artikel, video, atau pelatihan yang sediakan materi mengenai bahasa pemrograman dasar.

  1. Spreadsheet
    Kamu tentunya sudah mengetahui jika software spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Google Spreadsheet bisa menolongmu kumpulkan data dan memprosesnya.

Misalnya, bila kamu sedang menganalisa data pemasaran. Kamu dapat kumpulkan datanya di Excel, lalu memprosesnya dengan memakai beragam rumus yang berada di Excel.

Maka dari itu, kamu harus pelajari mengenai langkah memakai spreadsheet. Karena spreadsheet sebagai alat pengolah data yang paling dasar.

  1. Structured Query Language (SQL)
    Kemampuan ini bisa menolong data analyst dalam membuat susunan data. Disamping itu, kamu dapat simpan dan mengurus data dengan manfaatkan SQL.

Tetapi.. Sebenarnya SQL apa itu sich? Simpelnya, SQL adalah bahasa pemrograman yang biasanya dipakai untuk terhubung, mengganti, dan ambil data dari database.

Maka bila kamu ingin jadi seorang data analyst yang handal, sudah pasti kamu harus kuasai SQL.

  1. Visualisasi data
    Info yang didapatkan pasti tidak ada maknanya bila susah dimengerti, kan? Tersebut kenapa kamu harus belajar langkah memvisualisasikan data.

Kemampuan ini akan bermanfaat saat kamu membuat laporan. Terutamanya saat kamu sampaikan info yang kamu bisa ke manager atau stakeholder.

Dengan pelajari visualisasi data, kamu dapat menolong beberapa pemegang ketetapan untuk membikin peraturan yang pas berdasar info yang kamu dapatkan.

  1. Machine learning
    Sekarang ini, Artificial Intelligence (AI) sebagai salah satunya topik utama di pengetahuan data. Hingga, kamu perlu pelajarinya supaya masih tetap up-date dengan metodologi pengendalian data saat ini.

Nach, salah satunya cabang dari AI yang sekarang ini sering dibicarakan ialah machine learning. Tidaklah aneh, karena tehnologi yang ini seringkali dipakai untuk beragam jenis feature. Dimulai dari chatbot sampai feature voice recognition.

Meskipun tidak seluruhnya data analyst mengimplementasikan machine learning. Tetapi minimal machine learning bisa mengajari sistem pemrosesan data yang baru dan efektif.

  1. Pengetahuan usaha
    Pada intinya, ini bukan kemampuan yang harus dipunyai data analyst. Tetapi dengan mempunyai wacana yang luas mengenai pengetahuan usaha, data analyst dapat gampang mengeruk data yang berkaitan berkaitan keperluan usaha.

Pengetahuan berkaitan pengetahuan usaha dapat memudahkan komunikasi di antara data analyst dengan faksi manager saat mengulas keterkaitan hasil analitis dengan arah usaha.

Kamu dapat pelajari pengetahuan usaha secara nonformal, begitu halnya pengetahuan dan kemampuan sebagai data analyst.

Walaupun demikian, seringkali data analyst mempunyai background pengajaran resmi di bagian statistika, matematika, pengetahuan computer, atau management.

Namun, tidak boleh berkecil hati bila kamu bukan datang dari jalur itu. Karena kamu bisa pelajari pengetahuan data secara otodidak, kok! Bila kamu selalu telaten belajar dan mengaplikasikan kemampuan, jalanmu menjadi data analyst masih lebar terbuka.

Langkah Jadi Data Analyst: Harus Dimulai dari Mana?
Oke, saat ini kamu sudah mengetahui beragam kemampuan yang diperlukan menjadi seorang data analyst. Tetapi kamu harus mulai darimanakah?

Nach, bila kamu ingin jadi seorang data analyst yang pro, turuti beberapa langkah berikut ini:

  1. Kuasai Wacana Dasar Ditambah Dahulu
    Pertama kali, sudah pasti kamu harus kuasai beragam wacana dasar lebih dulu. Misalnya, wacana tehnis seperti bahasa pemrograman, statistik, sampai visualisasi data.

Cara yang ini bukan hanya berlaku di karier data analyst saja. Karena, jalan karier apa saja yang kamu tentukan, tentu kamu harus kuasai pengetahuan dasarnya lebih dahulu.

Trick-nya, kamu tak perlu kuasai semua teorinya secara prima. Karena, pengetahuan yang sebetulnya akan kamu peroleh saat lakukan praktek. Tersebut kenapa cara yang perlu kamu kerjakan setelah itu kerjakan project.

  1. Mulai Coba Kerjakan Project
    Kemungkinan kamu berpikiran, darimanakah kamu dapat mendapatkan project? Apa lagi sekarang ini kamu masih juga dalam babak belajar.

Tenang, karena ada beberapa project analitis data yang dapat kamu dapatkan di internet. Berikut contoh-contoh project yang umum ditangani oleh data analyst pemula:

Data Scraping: Project ini benar-benar sederhana. Kamu perlu ambil data dari internet, lalu menggantinya jadi pola yang dapat dipakai. Contoh alat yang dapat kamu pakai ialah Parsehub atau Octoparse.
Exploratory Data Analysis: Project ini mempunyai tujuan untuk menganalisa skema yang berada di pada suatu dataset. Umumnya project ini digerakkan dengan memakai algoritme berbasiskan Python atau R.
Data Visualization: Ingat, pekerjaan data analyst tidak cuma menganalisa data, tetapi juga merepresentasikan hasil analitis datanya . Maka, kamu dapat mencoba kerjakan project visualisasi data dengan memakai alat seperti Canva Graph Maker atau Tableau Public.
Sesudah kerjakan beberapa proyek itu, apa yang penting kamu kerjakan? Tentu saja membuat portfolio!

  1. Bangun Portfolio
    Portfolio dapat dimisalkan seperti “mahar” yang bisa membuat kamu kelihatan potensial di mata perusahaan.

Maka pastikanlah kamu simpan beragam project yang telah kamu lakukan di portfolio. Yakinkan beberapa proyek yang kamu masukan betul-betul sebagai wakil kemampuan yang kamu punyai.

contoh portfolio data analyst di media
Misalnya, bila kamu ingin menyoroti kemampuan berkaitan analitis data, kamu dapat tampilkan project exploratory data analysis yang sempat kamu lakukan.

Atau, bila kamu ingin memperlihatkan jika kamu punyai kemampuan data reporting yang baik, kamu dapat tampilkan beberapa proyek berkaitan visualisasi data.

  1. Mencari Lowongan Tugas Data Analyst di Tingkat Dasar
    Saat kamu telah kuasai kemampuan data analyst dan membuat portfolio yang memikat, lumrah saja bila kamu punyai keyakinan diri yang tinggi untuk langsung masuk ke dunia kerja.

Tetapi, bila kamu betul-betul belum mempunyai pengalaman kerja sebagai data analyst, sebaiknya kamu cari lowongan pada tingkat dasar (entry tingkat) lebih dahulu.

lowongan data analyst entry tingkat di linkedin
Argumennya sederhana, karena kesempatan untuk bekerja di entry tingkat semakin lebih terbuka untuk calon yang belum eksper. Disamping itu, kamu perlu membuat pengalaman pada tingkat dasar saat sebelum berlanjut ke tingkat yang semakin tinggi.

Nach, untuk meningkatkan karier, tidak cuma pengalaman saja yang perlu kamu mengumpulkan, tetapi juga skill-skill baru yang berkaitan dengan tugasmu.

  1. Bangun Skillmu untuk Tingkatkan Karier
    Ada beberapa langkah yang dapat kamu kerjakan untuk meningkatkan kemampuan. Dimulai dari membaca artikel, melihat video YouTube, sampai ikuti pelatihan online.

Ini penting, karena sesudah kamu masuk ke dunia kerja, tentu kamu akan mengetahui kemampuan apa yang penting kamu bangun.

Misalnya, bila kamu telah jago dalam soal analitis data, tetapi tetap kurang kuat dalam merepresentasikan datanya, kamu bisa jadi ikuti pelatihan Tableau, Google Data Studio, dan semacamnya.

Kenapa harus pelatihan? Karena dari beragam pilihan yang ada, pelatihan online ialah opsi terbaik untuk tingkatkan kariermu. Selainnya mendapatkan wacana baru, kamu bisa juga kerjakan project langsung dan mendapatkan sertifikat ketrampilan.

Telah Siap Jadi Data Analyst?
Nach, saat ini kamu telah tahu apa yang penting disiapkan menjadi seorang data analyst. Dimulai dari pelajari beberapa tugasnya, sampai mempelajari kemampuan yang diperlukan.

Apa kamu ingin belajar lebih dalam mengenai pengetahuan data? Tenang, karena kamu dapat ikuti kelas data science untuk yang baru memulai di Bitlabs!

Di kelas ini, kamu akan pahami beragam ide dasar di bagian data science secara gampang dimengerti.

Misalnya, kamu akan belajar langkah memakai R, yakni salah satunya bahasa pemrograman statistik. Hingga, kamu dapat jadi lebih siap untuk berkarier di dunia data.

Tinggalkan komentar