Akhir- akhir ini sering didengungkan tentang profesi data analyst sebagai profesi yang memiliki prospek cerah di masa mendatang. Bahkan di beberapa sponsor media, bermunculan iklan- iklan yang menjembatani pelatihan dan karir dari data analyts. Sebenarnya apakah data analyst itu? keterampilan apa yang diperlukan untuk bekerja menjadi data analyst dan Bagaimana menjadi seorang data analyst? Ulasan berikut ini mungkin membantu dalam menjawab pertanyaan teman- teman semuanya.
Secara sederhana data analyst merupakan sebuah proses mengumpulkan informasi berdasarkan data untuk menginformasikan keputusan bisnis yang lebih baik. Proses analisis data biasanya bergerak melalui lima fase yaitu identifikasi data yang ingin dianalisis, pengumpulan data, pembersihan data untuk persiapan analisis, analisis data dan penafsiran hasil analisis.
 |
| Gambar oleh Oliver Menyhart dari Pixabay |
Tugas dan tanggung jawab seorang Data Analyst
Data analyst adalah orang yang tugasnya mengumpulkan dan menerjemahkan suatu data untuk memecahkan masalah tertentu dan menginformasikannya untuk mendapatkan keputusan yang lebih baik. Tentunya peran tersebut membutuhkan waktu berkecimpung dengan data maupun komunikasi untuk temuan permasalahan dan tindaklanjutnya. Berikut ini tugas dan tanggung jawab seorang data analyst dalam pekerjaannya.
Mengumpulkan data
Proses mengumpulkan data oleh seorang data analyst dilakukan dengan menyelenggarakan survei, melacak karakteristik pengunjung di situs web perusahaan, bahkan membeli kumpulan data dari spesialis pengumpulan data.
Membersihkan data
Seorang data analyst akan membersihkan data untuk menjaga kualitas data dalam spreadsheet atau melalui bahasa pemrograman sehingga tidak terjadi kesalahan dalam interpretasi.
Membuat pemodelan data
Seorang data analyst akan membuat dan merancang struktur database dengan memilih jenis data apa yang akan disimpan dan dikumpulkan, menetapkan bagaimana kategori data terkait satu sama lain, dan menelusuri bagaimana data sebenarnya muncul.
Menafsirkan data
Seorang data analyst menafsirkan data dengan menemukan pola atau tren dalam data yang dapat menjawab pertanyaan yang ada.
Mengomunikasikan hasil temuan
Setelah melakukan berbagai tahapan, seorang data analyst akan mengomunikasikan hasil temuan dengan menyusun visualisasi seperti bagan dan grafik, menulis laporan, dan menyajikan informasi kepada pihak yang berkepentingan.
Tipe analisis data
Seiring kemajuan teknologi yang berkembang pesat dan mencakup segala bidang, maka analyst data akan juga merambah ke bidang- bidang yang penting dalam sendi kehidupan ini. Seperti data analyst dalam bidang makanan, mode, peradilan pidana, lingkungan, sektor publik, bisnis dan pasar, riset operasi, medis dan perawatan kesehatan bahkan bidang intelijen.
Pada berbagai bidang tersebut, data dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan dan mendukung keputusan dengan berbagai cara. Ada empat jenis analisis data yang biasa digunakan di lapangan antara lain sebagai berikut :.
Analisis deskriptif
Analisis deskriptif membantu mendeskripsikan atau meringkas data kuantitatif dengan menyajikan statistik. Misalnya, analisis statistik deskriptif dapat menunjukkan distribusi penjualan di seluruh kelompok karyawan dan angka penjualan rata-rata per karyawan. Dalam hal ini, analisis deskriptif menjawab pertanyaan, “apa yang terjadi?”
Analisis diagnostik
Analisis diagnostik akan menjawab pertanyaan berkaitan dengan penyebab dari sesuatu. Misalnya saja pada saat awal pendemi yang lalu, beberapa pasien tiba- tiba masuk rumah sakit dalam jumlah yang masif dengan diagnosis keluhan yang sama. Analisis diagnostik dapat disimpulkan untuk menjawab pertanyaan, "mengapa itu terjadi?"
Analisis prediktif
Analitik prediktif menggunakan data untuk membentuk proyeksi tentang masa depan. Dengan menggunakan analisis prediktif, dapat terjadi bahwa produk tertentu akan memiliki penjualan terbaiknya selama bulan - bulan tertentu di setiap tahunnya, misalnya, penjualan alat ibadah yang meniingkat menjelang bulan- bulan Ramadhan dan Hari Raya Idul Fitri. Hal ini akan mengarahkan prediksi titik tinggi serupa selama tahun mendatang sehingga dalam hal ini analisis prediktif menjawab pertanyaan, “apa yang mungkin terjadi di masa depan?”
Analisis preskriptif
Analisis preskriptif mengambil semua wawasan yang dikumpulkan dari tiga jenis analisis pertama dan menggunakannya untuk membuat rekomendasi tentang bagaimana perusahaan harus bertindak. Dengan menggunakan contoh sebelumnya, jenis analisis ini mungkin menyarankan rencana pasar untuk membangun kesuksesan di bulan-bulan penjualan tinggi dan memanfaatkan peluang pertumbuhan baru di bulan-bulan yang lebih lambat. Analisis preskriptif dapat disimpulkan untuk menjawab pertanyaan, "apa yang harus dilakukan?"
Aplikasi yang digunakan seorang Data Analyst
Seorang data analyst biasanya menggunakan berbagai aplikasi untuk mendukung pekerjaan mereka diantaranya adalah sebagai berikut ini :
- Microsoft Excel
- Google Spreadsheet
- SQL
- Tablo
- R atau Piton
- SAS
- Microsoft PowerBI
Keterampilan teknis seorang Data Analyst
Seorang data analyst harus memiliki berbagai keterampilan yang akan mendukung pekerjaan mereka. Untuk menjadi seorang data analyst yang baik, maka keterampilan yang harus dikuasai adalahs ebagai berikut :
Microsoft Excel dan SQL.
Keduanya merupakan alat basis data yang menjadi dasar pekerjaan analis data di bidang manapun. Secara umum, kedua keterampilan tersebut dipadukan untuk kebutuhan pekerjaan analisis data di berbagai bidang yang ditentukan.
Bahasa pemrograman Ptyhon atau R
Bahasa pemrograman Ptyhon atau R, menjadi keterampilan selanjutnya untuk menganalisis data. Keduanya mendukung dalam menangani data - data yang sifatnya masif dengan melakukan persamaan yang kompleks. Kedua bahasa pemrograman tersebut merupakan contoh penguasaan keterampilan untuk analisis data, namun tidak dapat dipungkiri bahwa menguasai keterampilan bahasa pemrograman lainnya juga diperlukan sesuai dengan apa yang dibutuhkan dalam pekerjaan.
Tableau, Jupyter Notebook, dan Excel
Seorang data analyst harus mampu menyajikan temuan informasi dengan cara yang jelas dan menarik melalui bagan dan grafik sehingga membuat pemangku kepentingan memahami pekerjaan yang dilakukan. Tableau, Jupyter Notebook, dan Excel merupakan alat- alat efektif untuk memvisualisasikan data berdasarkan temuan dari data analyst.
Statistik dan matematika
Seorang data analyst membutuhkan kemampuan dalam memahami statistik dan matematika untuk memecahkan masalah tertentu, menemukan kesalahan dalam data, dan memahami hasil yang dicapai dengan lebih baik.
Kuliah yang cocok untuk Karir Data Analyst
Berkaitan dengan pekerjaan dan skill yang mesti dikuasai, ada beberapa program studi kuliah yang kemungkinan cocok dengan profesi data analyst ini, diantaranya adalah program studi Matematika, Teknik Informasi, Ekonomi, Statistika, Ilmu Komputer dan lain- lain.
Itulah tentang Profesi dan Karir Data Analyst : Tugas dan Tanggung Jawab, Keterampilan yang Dikuasai, dan Jurusan untuk Data Analyst, semoga insight ini membantu dan bermanfaat.
EmoticonEmoticon