Pendahuluan

Hello fellas! Di era teknologi informasi yang terus berkembang pesat, data analyst memiliki skill dan peran penting dalam mengelola informasi dari volume data yang terus bertambah. Kompleksitas data yang terus meningkat ini juga menuntut agar seorang data analyst tidak hanya mengidentifikasi tren dan pola data, tetapi juga memainkan peran strategis dalam mendukung pengambilan keputusan yang efektif.

Faktanya, prediksi pertumbuhan volume data yang mencapai 163 zetabytes pada tahun 2025, seperti yang disampaikan dalam penelitian “Data Age 2025: The Evolution of Data to Life Critical” oleh International Data Corp (IDC). Nilai tersebut menegaskan pentingnya peran data analyst dalam menghadapi tantangan era Data Age. Jika dilihat dari tingginya angka tersebut, terdapat peluang yang signifikan bagi para data analyst, loh. Terutama untuk memberikan kontribusi guna mendukung proses pengambilan keputusan yang kompetitif.

Namun, sebelum kamu menjadi data analyst yang profesional, mari kita kenali terlebih dahulu apa itu data analyst dan skill apa saja yang harus dimiliki. Check it out!

Apa itu Data Analyst?

Seorang data analyst adalah individu yang berfokus pada eksplorasi dan analisis data untuk mendukung proses pengambilan keputusan yang lebih baik dalam suatu organisasi atau perusahaan. Tugas utamanya adalah mencakup pengumpulan data dari berbagai sumber, membersihkannya, melakukan analisis, dan menyajikan insight yang didapatkan secara jelas. 

Dengan kata lain, peran seorang data analyst adalah mengubah data yang awalnya sulit diakses menjadi dapat digunakan, yang kompleks menjadi sederhana, serta yang abstrak menjadi informasi konkret dan bermanfaat. FYI, data analyst adalah bagian data science, loh! Jadi antara 2 pekerjaan tersebut memiliki beberapa perbedaan.

Bicara tentang urgensi peran seorang data analyst, ternyata sudah ada penelitian terbaru yang mengeksplorasi hubungan antara kebutuhan perusahaan dan pentingnya peran seorang data analyst! Salah satunya adalah penelitian Jin Zhang dari University of Wisconsin pada tahun 2023 yang berjudul Investigation of Essential Skills for Data Analysts: An Analysis Based on LinkedIn. 

Penelitian tersebut menyebutkan bahwa dari 2512 iklan pekerjaan data analyst yang diteliti, sebanyak 56,8% diunggah oleh perusahaan besar dengan lebih dari 1000 karyawan. Dari jumlah tersebut, 28% berasal dari perusahaan yang bahkan memiliki lebih dari 10.000 karyawan. Ada juga 19% iklan dari perusahaan berukuran 400-1.000 karyawan, dan 22% dari perusahaan dengan 200 karyawan atau kurang. Hanya sekitar 7% iklan yang berasal dari perusahaan dengan 100 karyawan atau kurang. 

Penelitian Jin Zhang ini menunjukkan bahwa “semakin besar ukuran perusahaan, maka semakin tinggi pula kebutuhan mereka terhadap data analyst”.

Hal ini selaras karena perusahaan yang lebih besar cenderung menangani data yang lebih kompleks dalam jumlah yang lebih besar. 

Dalam penelitian tersebut, disampaikan juga bahwa dari 2512 iklan pekerjaan data analyst, 86.7% diunggah oleh perusahaan layanan yang menandakan dominasi sektor ini dalam permintaan untuk profesional analisis data. Sektor produksi menyumbang 9.2%, menunjukkan kebutuhan yang signifikan di industri pembuatan produk. Sisanya, pada perusahaan manufaktur dengan persentase sekitar 4.1%, juga semakin mengakui manfaat analisis data dalam meningkatkan kualitas produk dan rantai pasok. 

Dari uraian data tersebut, dapat kita ketahui bahwa seiring perkembangan teknologi maka sektor layanan memainkan peran sentral dalam mengoptimalkan pengalaman pelanggan dan efisiensi operasional. Hal ini bisa menjadi lebih optimal melalui penerapan analisis data.

Faktanya, dapat kita lihat bahwa memang sangat banyak perusahaan yang memerlukan seorang data analyst.

Namun, tentunya perusahaan tidak akan sembarangan dalam merekrut posisi ini. Dibutuhkan profesional dengan keterampilan teknis (hard skills) yang kuat dan memadai. 

Penasaran apa saja skills nya? Mari kita bahas beberapa keterampilan yang perlu dipersiapkan untuk berhasil dalam peran ini, yuk!

Keterampilan Teknis (Hard Skills)

Hard skill adalah keterampilan inti yang esensial dalam suatu pekerjaan dan mencakup kemampuan spesifik terhadap suatu bidang. Dalam konteks data analyst, hard skill menjadi komponen esensial yang membentuk fondasi keahlian profesional. Berikut adalah beberapa hard skill kunci yang dibutuhkan oleh seorang data analyst:

A. Bahasa Pemrograman
Sebagai seorang data analyst, kemampuan dalam bahasa pemrograman seperti Python, R, atau SQL menjadi hal yang sangat penting. 

• Python yang dikenal sebagai bahasa serbaguna, digunakan untuk berbagai tugas seperti manipulasi data, analisis statistik, dan visualisasi. Dengan memahami bahasa Python, kita akan menyadari betapa banyaknya contoh penggunaan dan manfaatnya. 
• Selanjutnya, bahasa R, yang memiliki fokus pada statistika, menyediakan paket atau library, dan fungsi statistik khusus untuk mendukung analisis data mendalam. 
• Sementara itu, SQL digunakan untuk mengelola dan memanipulasi data dalam basis data, memungkinkan analis untuk mengekstraksi, menggabungkan, dan menyusun data sesuai kebutuhan. 

Penguasaan bahasa-bahasa ini memungkinkan data analyst untuk merinci, membersihkan, menganalisis data dengan efisien, dan memberikan dasar yang kuat untuk menangani kompleksitas tugas analisis data. Oleh karena itu, sangat diperlukan bagi para calon data analyst untuk memiliki keterampilan setidaknya satu atau lebih bahasa pemrograman yang telah disebutkan.

B. Ilmu Statistika dan Matematika
Selain menguasai bahasa pemrograman, seorang data analyst juga harus  memiliki pemahaman yang mendalam terhadap konsep statistika dan matematika. 

• Statistika melibatkan penerapan metode matematis untuk merangkum, menganalisis, dan menafsirkan data. Seorang Data Analyst perlu memahami distribusi data, ukuran pemusatan seperti mean dan median, serta konsep variabilitas dan probabilitas. Pemahaman statistika memungkinkan pengenalan pola, tren, dan anomali dalam dataset. Konsep inferensial statistika memungkinkan generalisasi berdasarkan sampel data terbatas dan mendukung proses pengambilan keputusan yang lebih luas.
• Sementara itu, dari segi matematika, pemahaman aljabar linear, kalkulus, dan teori bilangan dapat mendukung analisis data yang lebih kompleks. Ini disebabkan oleh fakta bahwa semua algoritma yang akan diterapkan oleh data analyst berasal dari perhitungan matematika dan statistika.

C. Data Cleaning
Data cleaning merupakan hard skill penting bagi seorang data analyst. Skill Ini melibatkan kemampuan untuk membersihkan dan memproses data mentah agar dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. Data analyst perlu menguasai teknik pengidentifikasian dan penanganan data yang tidak lengkap, duplikat, atau tidak sesuai agar hasil analisis akurat dan relevan.

Keterampilan data cleaning mencakup pemahaman mendalam tentang manipulasi data, penggunaan algoritma cleansing, dan penguasaan alat-alat seperti pandas dalam bahasa pemrograman Python. Dengan berhasil membersihkan data, seorang data analyst dapat memastikan bahwa set data yang digunakan dalam analisisnya berkualitas tinggi dan dapat diandalkan.

D. Visualisasi Data

Visualisasi data adalah kemampuan untuk menyajikan temuan data melalui grafik atau ilustrasi. Tujuannya adalah mempermudah pemahaman wawasan berbasis data, bahkan bagi non-ahli analisis data.

Dengan visualisasi data, seorang data analyst dapat membantu pengambil keputusan bisnis untuk mengidentifikasi pola dan memahami ide-ide kompleks secara cepat. Kemampuan ini juga memungkinkan data analyst untuk memahami situasi perusahaan, menyampaikan wawasan kepada pemimpin tim, dan membentuk pengambilan keputusan perusahaan.

Contoh kasusnya adalah seperti berikut.

Aria, pemilik Serba Ada Mart, tengah berusaha meningkatkan performa penjualan toko. Melalui analisis data penjualan selama satu bulan terakhir, Aria mengidentifikasi produk terlaris, yaitu Produk X, Produk Y, dan Produk Z. Ia juga melakukan segmentasi pelanggan, fokus pada pelanggan setia, dan merancang strategi untuk meningkatkan frekuensi belanja.

Dengan data harian, Aria merencanakan penataan stok dan promosi khusus untuk produk terlaris. Ia juga memperhatikan hari-hari sibuk dan memutuskan untuk meningkatkan stok selama hari puncak kunjungan.Produk yang kurang laku mendapatkan program diskon dan promosi untuk menarik lebih banyak pelanggan.

Semua keputusan Aria didasarkan pada analisis mendalam terhadap data penjualan, dengan harapan dapat membawa Serba Ada Mart menuju kesuksesan yang lebih besar dalam dunia ritel.

Bagaimana visualisasi penjualan pada Serba Ada Mart?

Teknologi Artificial Intelligence (AI) telah menjadi bagian hidup kita yang hampir tak terhindarkan, sering kali tanpa kita sadari bahwa hampir semua aktivitas kita berhubungan dengan AI.

Machine Learning sebagai bagian dari AI adalah konsep di mana mesin dapat belajar secara otomatis tanpa arahan langsung dari pengguna. Biasanya, saat seorang Data Analyst melakukan analisis data, mereka menggunakan algoritma machine learning untuk mempermudah proses tersebut.

Meskipun tidak semua analisis memanfaatkan machine learning, tetapi memiliki pemahaman umum tentang konsep ini dapat menjadi nilai tambah dalam persaingan mencari pekerjaan di industri terkait.

Skill pada machine learning untuk seorang data analyst mencakup pemahaman konsep dasar, pemilihan dan penerapan model, penguasaan algoritma seperti regresi dan decision trees, serta penggunaan framework seperti scikit-learn ataupun TensorFlow.

Evaluasi performa model dengan metrik relevan juga diperlukan. Dengan keterampilan ini, seorang data analyst dapat merancang, melatih, dan mengevaluasi model machine learning untuk mendapatkan wawasan mendalam dari data.

6. Software dan Tools Visualisasi Data

Tidak semua individu memahami sepenuhnya makna atau wawasan yang diperoleh dari hasil analisis data. Tahap berikutnya setelah seorang data analyst menyelesaikan analisis data adalah visualisasi data. Melalui visualisasi data, informasi dari data menjadi lebih jelas dan menarik secara visual.

Ada beberapa alat visualisasi data yang populer di kalangan data analyst, seperti Google Colaboratory, Tableau, Power BI, Google Data Studio, dan lainnya.

7. Pemahaman Bisnis

Pemahaman Bisnis (Business Understanding) merupakan hard skill yang sangat berharga bagi seorang data analyst. Kemampuan ini memungkinkan data analyst untuk membuat konteks analisis, menentukan tujuan analisis yang sesuai dengan kebutuhan bisnis, dan merumuskan pertanyaan yang relevan.

Selain itu, pemahaman bisnis membantu dalam komunikasi hasil analisis secara efektif kepada pemangku kepentingan non-teknis. Data analyst yang memiliki kemampuan ini dapat mengidentifikasi peluang dan tantangan bisnis, merancang solusi analitis yang optimal, serta mengintegrasikan temuan analisis data dalam strategi bisnis perusahaan.

Dengan demikian, pemahaman bisnis tidak hanya meningkatkan kualitas analisis data, tetapi juga memperkuat kontribusi seorang data analyst dalam mencapai tujuan bisnis organisasi.

Lalu, bagaimana peluang untuk menjadi data analyst di Indonesia?

Peluang Kerja Menjadi Data Analyst di Indonesia

Prospek karier sebagai data analyst di Indonesia menunjukkan pertumbuhan yang positif, sejalan dengan meningkatnya kesadaran perusahaan terhadap pentingnya analisis data dalam pengambilan keputusan strategis. Berikut adalah penjelasan lebih rinci mengenai prospek karier data analyst di Indonesia:

• Pemula Data Analyst (Entry Level)
  Pada tingkat pemula, seorang Data Analyst biasanya akan terlibat dalam tugas-tugas dasar seperti pengumpulan data, pembersihan data, dan analisis awal. Entry level ini menawarkan peluang bagi lulusan baru atau mereka yang baru memasuki industri untuk memahami dasar-dasar pekerjaan dan mendapatkan bimbingan dari supervisor senior.
• Junior Data Analyst
  Seiring berjalannya waktu dan pengalaman bertambah, seorang data analyst dapat naik ke level junior. Pada tingkat ini, tugas analisis menjadi lebih kompleks sehingga individu diharapkan dapat melakukan analisis data secara mandiri. Peluang untuk terlibat dalam proyek-proyek yang lebih menantang juga meningkat, memungkinkan pertumbuhan lebih lanjut dalam karier.

• Senior Data Analyst
  Tingkat senior membuka pintu bagi data analyst yang memiliki beberapa tahun pengalaman dan keahlian yang mapan. Sebagai senior, tugas melibatkan kepemimpinan dalam proyek-proyek analisis data yang lebih besar dan kompleks. Selain itu, seorang Senior Data Analyst diharapkan untuk berperan sebagai mentor, membimbing junior, dan membagikan pengalaman.

• Data Scientist
  Beberapa Senior Data Analyst di Indonesia memilih untuk memperdalam keahlian mereka dalam data science. Posisi ini biasanya terlibat dalam penerapan teknik machine learning untuk analisis data yang lebih canggih, membuka peluang untuk terlibat dalam proyek-proyek inovatif, dan mendukung pengambilan keputusan strategis perusahaan.

• Industri dan Lokalitas
  Prospek karier data analyst di Indonesia juga dipengaruhi oleh industri dan lokasi tempat seseorang bekerja. Sebagai contoh, sektor e-commerce, perbankan, telekomunikasi, dan manufaktur di Indonesia menawarkan peluang yang besar bagi data analyst. Selain itu, kota-kota besar seperti Jakarta, Bandung, dan Surabaya menjadi pusat pertumbuhan karier data analyst.

Berapa Perkiraan Gaji untuk Data Analyst, ya?

Per tanggal 04 Januari 2024, gaji untuk data analyst di berbagai kota di Indonesia dapat diidentifikasi melalui data yang dikutip dari platform pencarian kerja Indeed dengan rata-rata gaji pokok per bulan adalah Rp5.014.474.

Berikut adalah rincian gaji data analyst per bulan di beberapa kota di Indonesia:

1. Tangerang   = Rp 7.516.951
2. Jakarta         = Rp 6.532.031 
3. Pekanbaru  = Rp 5.473.767 
4. Semarang   = Rp 4.227.535 
5. Bogor            = Rp 3.935.026
6. Medan          = Rp 3.746.717
7. Surabaya    = Rp 3.477.888 
8. Yogyakarta = Rp 3.411.353 
9. Bandung     = Rp 3.324.073 

Gimana, kamu sudah tertarik menjadi data analyst yang profesional? Ternyata, untuk jadi bintang data analyst itu tidak instan, ya. Harus rela meluangkan waktu yang tidak sebentar dan siap untuk banyak mencoba, terutama ketika lagi mencoba langsung di proyek nyata. 

Meskipun terkadang penuh dengan trial-error, tapi kamu harus tetap semangat terus belajarnya, apalagi untuk mengasah hard skill yang bisa membantu kariermu di dunia data. Jadi, stay semangat terus, ya, biar bisa jadi data analyst yang jago dan diakui di industri! 

Gimana nih? Kamu tertarik dan memiliki skills untuk menjadi seorang data analyst dan saat ini sedang mencari posisi yang sesuai? Yuk cek peluang pekerjaan sebagai data analyst di platform Dicoding Jobs. Ganbatte and Good luck! 🚀