8 Skill Wajib Data Analyst di Tahun 2025

Dalam era digital yang semakin maju, permintaan akan Data Analyst terus meningkat. Profesi ini berperan penting dalam membantu bisnis mengambil keputusan berbasis data. 

Untuk meraih kesuksesan di bidang ini, ada beberapa keterampilan wajib yang harus dikuasai, terutama di tahun 2025 di mana perkembangan teknologi semakin pesat. Berikut adalah skill utama yang dibutuhkan untuk menjadi seorang Data Analyst yang kompetitif:

1. Kemampuan Analisis Data yang Mendalam

Sebagai seorang Data Analyst, kemampuan utama yang harus dimiliki adalah memahami, mengolah, dan menganalisis data dengan metode yang tepat. 

Data Analyst harus dapat mengidentifikasi pola, tren, dan anomali dalam dataset serta memberikan interpretasi yang akurat. Selain itu, memahami teknik analisis eksploratif dan inferensial akan membantu dalam pengambilan keputusan berbasis data yang lebih efektif.

2. Pemahaman Lanjutan tentang Statistik dan Matematika

Statistik dan matematika adalah dasar dalam analisis data. Memahami konsep statistik seperti distribusi probabilitas, uji hipotesis, regresi linear dan logistik, serta inferensi statistik sangat penting untuk mengidentifikasi hubungan antar variabel. 

Selain itu, penguasaan aljabar linear dan kalkulus dasar dapat membantu dalam pemodelan data yang lebih kompleks.

3. Penguasaan SQL dan Pengelolaan Database

Structured Query Language (SQL) adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengakses, memanipulasi, dan mengelola database. 

Sebagian besar perusahaan menggunakan SQL untuk mengekstrak dan menganalisis data dari berbagai sumber. Memahami konsep database relasional, indexing, dan optimasi query akan meningkatkan efisiensi dalam pengolahan data skala besar.

4. Keahlian dalam Penggunaan Tools Analisis Data

Seorang Data Analyst perlu menguasai berbagai tools untuk mengolah dan menganalisis data dengan lebih efisien. Beberapa tools yang sering digunakan adalah:

1. Microsoft Excel untuk analisis data dasar dan visualisasi sederhana.
2. Tableau & Power BI untuk pembuatan dashboard interaktif dan pelaporan data.
3. Python & R untuk analisis data yang lebih kompleks, automasi, dan penerapan algoritma machine learning. Memahami setidaknya satu atau dua tools ini akan memberikan keunggulan kompetitif di pasar kerja.

5. Kemampuan Visualisasi Data yang Efektif

Data yang kompleks harus dapat dikomunikasikan dengan jelas agar dapat dipahami oleh stakeholder non-teknis. 

Oleh karena itu, seorang Data Analyst perlu memiliki kemampuan dalam membuat visualisasi data yang menarik dan mudah dipahami. Menggunakan tools seperti Tableau, Power BI, matplotlib, dan seaborn dalam Python dapat membantu dalam menyajikan data secara lebih informatif dan actionable.

6. Pemahaman Bisnis dan Industri yang Kuat

Seorang Data Analyst tidak hanya bekerja dengan angka tetapi juga harus memahami konteks bisnis dan industri tempat mereka bekerja. 

Dengan memahami kebutuhan bisnis, Anda dapat memberikan insight yang lebih relevan dan berdampak bagi perusahaan. Pemahaman industri juga membantu dalam mengidentifikasi metrik yang paling penting untuk dianalisis, serta membantu dalam perancangan strategi berbasis data.

7. Keahlian dalam Machine Learning dan Analisis Prediktif

Meskipun bukan syarat utama, memahami dasar-dasar Machine Learning dapat menjadi nilai tambah yang signifikan. 

Algoritma seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan model prediktif dapat membantu dalam mengembangkan analisis yang lebih akurat. Selain itu, pemahaman tentang konsep feature engineering dan validasi model sangat penting dalam mengoptimalkan hasil analisis.

8. Komunikasi, Problem-Solving, dan Storytelling dengan Data

Seorang Data Analyst harus mampu mengomunikasikan temuan mereka kepada tim dan pemangku kepentingan yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. 

Keterampilan komunikasi yang baik akan membantu dalam menyampaikan hasil analisis dengan cara yang mudah dipahami. 

Selain itu, kemampuan problem-solving diperlukan untuk mengatasi tantangan dalam pengolahan data, sementara storytelling dengan data memungkinkan penyajian wawasan dalam format yang lebih menarik dan persuasif.

Menjadi Data Analyst yang handal di tahun 2025 membutuhkan kombinasi keterampilan teknis dan soft skills yang kuat. 

Dengan menguasai analisis data, pemrograman, visualisasi, serta pemahaman bisnis, kamu akan siap menghadapi tantangan di industri yang terus berkembang ini. 

Jika kamu ingin membangun karier di bidang ini, mulailah dengan mempelajari keterampilan di atas dan terus beradaptasi dengan perkembangan teknologi terbaru.

Selain itu, kamu juga bisa belajar di pijaracademy.id untuk mempelajari skill untuk menjadi Data Analyst yang handal! Yuk join kelasnya!