Di tengah gempuran transformasi digital, pertanyaan “Pekerjaan Data Analyst seperti apa?” semakin sering mengemuka. Profesi ini telah menjadi pilar penting dalam pengambilan keputusan bisnis yang strategis dan berbasis data. Jika kamu membayangkan seorang detektif yang menyelidiki cerita di balik tumpukan angka dan data, maka itulah kira-kira gambaran seorang Data Analyst. Mereka adalah para penyelidik yang bertugas mengubah big data yang acak dan mentah menjadi insight atau wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Bayangkan sebuah perusahaan e-commerce yang ingin meningkatkan penjualan. Daripada menebak-nebak strategi, mereka mengandalkan Data Analyst untuk menganalisis data perilaku pelanggan, tren pencarian, dan riwayat transaksi. Dari sinilah, strategi pemasaran yang tepat sasaran dapat dirumuskan. Inilah inti dari pekerjaan Data Analyst: membongkar pola tersembunyi dalam data untuk menjawab pertanyaan bisnis yang kritis.
Apa Itu Data Analyst?
Secara definitif, Data Analyst adalah seorang profesional yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis kumpulan data untuk membantu organisasi membuat keputusan yang lebih terinformasi. Mereka memanfaatkan berbagai alat dan teknik, mulai dari tools data analyst sederhana seperti Excel hingga bahasa pemrograman seperti Python dan SQL, untuk mengekstrak makna dari data.
Peran mereka sering disamakan dengan Data Scientist, namun kedua profesi ini memiliki fokus yang berbeda. Seorang Data Scientist lebih berfokus pada pembuatan model prediktif yang kompleks dan algoritma machine learning, sementara Data Analyst lebih menekankan pada pengolahan data, analisis tren, dan visualisasi data untuk kebutuhan bisnis yang lebih langsung. Sebagai analogi, jika Data Scientist adalah orang yang merancang peta untuk menemukan harta karun, maka Data Analyst adalah orang yang membaca peta tersebut, menganalisis medan, dan merekomendasikan rute terbaik untuk sampai ke tujuan.
Jenis-Jenis Data Analytics
Untuk memahami pekerjaan Data Analyst lebih dalam, kita perlu mengenal tiga jenis analitik yang menjadi area spesialisasinya:
1. Descriptive Analytics (Analitik Deskriptif)
Jenis ini menjawab pertanyaan fundamental: “Apa yang terjadi?”. Analitik deskriptif menganalisis data historis untuk memberikan gambaran tentang apa yang telah terjadi di masa lalu. Contoh paling umum adalah dashboard Google Analytics yang menampilkan jumlah pengunjung website, sumber traffic, dan perilaku pengguna. Ini adalah fondasi dari semua jenis analisis data.
2. Predictive Analytics (Analitik Prediktif)
Langkah selanjutnya adalah menjawab: “Apa yang akan terjadi?”. Analitik prediktif menggunakan data historis yang dikombinasikan dengan teknik statistik dan machine learning untuk memprediksi kemungkinan di masa depan. Contohnya adalah algoritma rekomendasi di platform streaming seperti Netflix atau sistem peringatan dini untuk potensi kegagalan mesin di industri manufaktur.
3. Prescriptive Analytics (Analitik Preskriptif)
Ini adalah level analitik yang paling maju, yang menjawab: “Apa yang harus kita lakukan?”. Analitik preskriptif tidak hanya memprediksi apa yang akan terjadi, tetapi juga memberikan sejumlah rekomendasi aksi yang dapat diambil untuk memanfaatkan prediksi tersebut atau memitigasi risikonya. Sistem ini membutuhkan daya komputasi yang besar dan data yang sangat kompleks.
Tugas dan Tanggung Jawab Data Analyst Sehari-hari
Lalu, pekerjaan Data Analyst seperti apa dalam kesehariannya? Berikut adalah uraian tugas dan tanggung jawab utamanya:
- Tugas pertama adalah mengumpulkan data primer dan sekunder dari berbagai sumber, seperti database perusahaan, API, hasil survei, atau data dari media sosial.
- Data Analyst harus “membersihkan” data dari noise, duplikasi, dan kesalahan format untuk memastikan kualitas dan keakuratan data sebelum dianalisis.
- Setelah data bersih, tahap inti dimulai. Dengan menggunakan metode statistik dan alat analisis, mereka mengeksplorasi data untuk menemukan pola, korelasi, tren, dan anomali yang bermakna.
- Hasil analisis yang kompleks kemudian disajikan dalam bentuk visual yang mudah dipahami, seperti grafik, diagram, dan dashboard interaktif menggunakan tools seperti Tableau atau Power BI. Kemampuan ini sering disebut sebagai data storytelling.
- Seorang Data Analyst tidak hanya menyajikan angka, tetapi juga harus mampu menerjemahkannya menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti. Mereka membuat laporan yang ringkas dan memberikan rekomendasi strategis kepada stakeholder atau manajemen.
- Mereka bekerja sama dengan berbagai departemen, seperti tim pemasaran, keuangan, atau operasional, untuk memahami kebutuhan bisnis dan memastikan analisis yang dilakukan selaras dengan tujuan organisasi.
Skill dan Kualifikasi yang Wajib Dikuasai
Agar dapat menjawab tantangan pekerjaannya, seorang Data Analyst harus membekali diri dengan kombinasi hard skill dan soft skill.
Hard Skill (Keterampilan Teknis)
Adapun keterampilam teknis sebagai berikut:
- Penguasaan Python (dengan library Pandas, NumPy) dan/atau R untuk analisis data adalah keharusan.
- Kemampuan menulis query SQL untuk mengambil, memfilter, dan mengelola data dari database relasional adalah skill paling fundamental.
- Mahir menggunakan software seperti Tableau, Microsoft Power BI, atau Google Looker Studio untuk membuat dashboard dan laporan.
- Pemahaman kuat tentang konsep statistik seperti mean, median, regresi, hipotesis, dan signifikansi sangat penting untuk analisis yang akurat.
- Tool seperti Microsoft Excel atau Google Sheets masih menjadi andalan untuk analisis data skala kecil hingga menengah.
Soft Skill (Keterampilan Non-Teknis)
Berikut ini keterampilan soft skill:
- Kemampuan untuk memecah masalah kompleks menjadi bagian-bagian kecil dan mengevaluasi data secara logis.
- Mental untuk mencari solusi dari suatu permasalahan bisnis menggunakan data sebagai dasar argumentasi.
- Kemampuan untuk menyampaikan temuan teknis secara jelas dan mudah dimengerti kepada audiens non-teknis, seperti manajer atau tim pemasaran.
- Ketelitian dalam membersihkan dan menganalisis data untuk menghindari kesalahan yang dapat berakibat fatal pada keputusan bisnis.
Jenjang Karier dan Prospek Masa Depan
Pekerjaan Data Analyst menawarkan jalur karier yang jelas dan menjanjikan. Biasanya, jenjangnya dimulai dari:
- Junior Data Analyst: Fokus pada tugas-tugas dasar seperti pengumpulan data, data cleaning, dan membuat laporan sederhana.
- Data Analyst (Mid-Level): Sudah mandiri dalam melakukan analisis yang lebih kompleks dan terlibat dalam proyek strategis.
- Senior Data Analyst: Memimpin proyek analitis, membimbing junior, dan berinteraksi langsung dengan level manajemen puncak untuk memberikan rekomendasi strategis.
- Spesialis atau Posisi Manajerial: Dapat berkembang menjadi peran seperti Data Scientist, Business Intelligence Analyst, Analytics Manager, atau bahkan Chief Data Officer (CDO).
Berdasarkan banyak laporan, termasuk dari LinkedIn dan Google, permintaan terhadap talenta data terus melonjak. Hampir semua sektor industri, dari fintech, e-commerce, kesehatan, hingga logistik, membutuhkan jasa seorang Data Analyst. Gaji seorang Data Analyst di Indonesia bervariasi, dengan kisaran untuk level pemula sekitar Rp 5 – 8 juta per bulan, dan untuk level senior dapat mencapai Rp 15 juta per bulan atau lebih, tergantung pengalaman dan perusahaan.
Cara Memulai Karier sebagai Data Analyst
Bagi kamu yang tertarik, berikut adalah langkah-langkah praktis untuk memulai karier di bidang ini:
- Mulailah dengan mempelajari SQL, Python (dasar dan library untuk data analysis), dan statistik dasar. Banyak sumber online gratis dan berbayar yang tersedia.
- Teori tanpa praktek akan sulit bersaing. Kerjakan proyek-proyek analisis data mandiri menggunakan dataset publik (contohnya dari Kaggle). Buatlah visualisasi dan cerita dari data tersebut, lalu kumpulkan dalam sebuah portofolio online.
- Latihlah cara kamu menyampaikan temuan data. Cobalah untuk menjelaskan proyek portofolio kepada teman yang bukan dari teknis.
- Dapatkan sertifikasi dari platform seperti Google (Google Data Analytics Certificate), Coursera, atau Microsoft dapat menambah kredibilitas CV Anda.
- Dunia data terus berkembang. Ikuti perkembangan tren, ikuti webinar, dan bergabunglah dengan komunitas Data Analyst untuk memperluas wawasan dan jaringan.
Pertanyaan yang Sering Ditanyakan (FAQ)
1. Apakah harus berasal dari jurusan IT untuk menjadi Data Analyst?
Tidak harus. Latar belakang seperti Statistika, Matematika, Ekonomi, bahkan Sosial yang dilengkapi dengan skill teknis yang memadai sangat memungkinkan untuk berkarir di bidang ini.
2. Apakah Data Analyst harus jago coding?
Kemampuan coding (terutama SQL dan Python) sangat disarankan dan sering menjadi requirement. Namun, level “jago” bisa dibangun secara bertahap. Untuk posisi entry-level, pemahaman dasar SQL dan logika pemrograman seringkali sudah cukup.
3. Tool apa yang paling penting untuk dikuasai pertama kali?
SQL adalah yang terpenting karena digunakan hampir di semua perusahaan untuk mengambil data. Selanjutnya, kuasai salah satu tools visualisasi (seperti Power BI atau Tableau) dan bahasa analisis seperti Python.
4. Apa perbedaan utama Data Analyst dan Data Scientist?
Data Analyst fokus pada analisis data historis untuk memahami tren dan membuat laporan. Data Scientist lebih berfokus pada pembuatan model prediktif dan machine learning untuk memprediksi masa depan.
5. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menjadi Data Analyst?
Dengan pembelajaran yang intensif dan fokus, dalam waktu 6-12 bulan Anda sudah dapat menguasai skill fundamental dan menyusun portofolio yang cukup untuk melamar posisi junior.
