Apa Itu Data Analyst dan Tugasnya?

Di era digital saat ini, data menjadi aset berharga bagi perusahaan dalam mengambil keputusan bisnis yang lebih baik. 

Salah satu profesi yang berperan penting dalam pengelolaan data adalah Data Analyst. Profesi ini semakin diminati karena kemampuannya dalam mengolah data untuk menghasilkan wawasan yang berguna bagi perusahaan. 

Lalu, apa sebenarnya Data Analyst, dan apa saja tugasnya?

Pengertian Data Analyst

Data Analyst adalah seseorang yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menginterpretasikan data guna mendukung pengambilan keputusan bisnis. 

Seorang Data Analyst bekerja dengan berbagai jenis data, seperti data penjualan, perilaku pelanggan, tren pasar, hingga performa operasional perusahaan.

Peran Data Analyst sangat penting di berbagai industri, mulai dari e-commerce, perbankan, kesehatan, hingga teknologi. 

Dengan kemampuan analisis data yang baik, seorang Data Analyst dapat membantu perusahaan meningkatkan efisiensi, mengidentifikasi peluang, dan mengurangi risiko bisnis.

Peran Data Analyst di Berbagai Industri

• E-commerce: Menganalisis pola pembelian pelanggan untuk meningkatkan strategi pemasaran dan rekomendasi produk.
• Keuangan: Mengidentifikasi risiko kredit, menganalisis tren investasi, dan mengoptimalkan strategi keuangan.
• Kesehatan: Menganalisis data pasien untuk meningkatkan kualitas layanan medis dan manajemen rumah sakit.
• Teknologi: Menganalisis data pengguna aplikasi atau situs web untuk meningkatkan pengalaman pengguna.
• Manufaktur: Memantau efisiensi produksi dan mengurangi pemborosan dalam rantai pasokan.

Tugas dan Tanggung Jawab Data Analyst

Seorang Data Analyst memiliki berbagai tugas utama yang harus dijalankan agar dapat memberikan wawasan yang berharga bagi perusahaan. 

Berikut beberapa tugas utama Data Analyst:

1. Mengumpulkan Data

Langkah pertama yang dilakukan seorang Data Analyst adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal. Sumber data bisa berupa:

• Database perusahaan: Data transaksi, riwayat pelanggan, laporan keuangan.
• Survei dan Kuesioner: Untuk memahami preferensi pelanggan atau opini masyarakat.
• Media Sosial: Data interaksi pengguna dengan brand di platform seperti Instagram, Facebook, dan Twitter.
• Sensor IoT: Dalam industri manufaktur atau kesehatan, data bisa diperoleh dari perangkat pintar atau alat kesehatan.

2. Membersihkan dan Mengolah Data

Data yang dikumpulkan sering kali belum dalam kondisi siap untuk dianalisis. Oleh karena itu, Data Analyst harus melakukan data cleaning, yaitu:

• Menghilangkan data yang tidak relevan atau duplikat.
• Menyusun ulang format data agar sesuai dengan kebutuhan analisis.
• Mengisi data yang hilang menggunakan metode estimasi.

3. Menganalisis Data

Setelah data siap, langkah selanjutnya adalah menganalisis data dengan berbagai metode, seperti:

• Analisis Deskriptif: Menggambarkan pola dan tren data secara umum.
• Analisis Diagnostik: Menjelaskan penyebab dari suatu kejadian berdasarkan data historis.
• Analisis Prediktif: Menggunakan model statistik atau machine learning untuk memprediksi tren masa depan.
• Analisis Preskriptif: Memberikan rekomendasi berdasarkan data untuk membantu pengambilan keputusan.

Beberapa alat yang digunakan untuk analisis data meliputi:

• Microsoft Excel: Untuk analisis data sederhana dan visualisasi dasar.
• SQL: Untuk mengambil dan mengelola data dalam database.
• Python atau R: Untuk analisis data yang lebih kompleks, termasuk machine learning.
• Power BI atau Tableau: Untuk membuat dashboard dan visualisasi data yang menarik.

4. Menginterpretasikan Hasil Analisis

Hasil analisis data harus diterjemahkan menjadi informasi yang mudah dipahami oleh tim manajemen dan pemangku kepentingan lainnya. 

Seorang Data Analyst harus mampu menyusun laporan dan visualisasi data menggunakan alat seperti:

• Tableau atau Power BI untuk visualisasi data interaktif.
• Google Data Studio untuk laporan berbasis web.
• Slide Presentasi untuk menyampaikan insight secara jelas kepada tim.

5. Membantu Pengambilan Keputusan

Berdasarkan hasil analisis, Data Analyst akan memberikan rekomendasi kepada perusahaan untuk membantu pengambilan keputusan yang lebih baik. Contohnya:

• Di bisnis e-commerce: Data Analyst dapat merekomendasikan strategi pemasaran berdasarkan pola pembelian pelanggan.
• Di industri keuangan: Dapat memberikan wawasan tentang risiko investasi berdasarkan tren pasar.
• Di bidang kesehatan: Membantu dokter dan manajemen rumah sakit dalam perencanaan perawatan pasien.

6. Membuat Model Prediktif

Selain menganalisis data historis, Data Analyst juga dapat menggunakan teknik machine learning sederhana untuk membuat model prediktif. 

Beberapa contoh penggunaannya adalah:

• Memprediksi churn pelanggan berdasarkan pola interaksi.
• Menentukan strategi penetapan harga berdasarkan permintaan pasar.
• Menganalisis efektivitas kampanye pemasaran sebelum diterapkan.

Keterampilan yang Dibutuhkan oleh Data Analyst

Untuk menjadi seorang Data Analyst yang kompeten, seseorang harus memiliki berbagai keterampilan, di antaranya:

1. Keterampilan Teknis

• Menguasai alat analisis data seperti SQL, Python, R, dan Excel.
• Menggunakan software visualisasi data seperti Tableau atau Power BI.
• Memahami konsep database dan query data.

2. Pemahaman Statistik

• Memahami metode analisis statistik seperti regresi, probabilitas, dan distribusi data.
• Menggunakan teknik eksplorasi data untuk menemukan insight.

3. Pemikiran Analitis

• Mampu mengidentifikasi pola dan wawasan dari data yang tersedia.
• Memahami cara menyusun hipotesis dan menguji hasilnya secara logis.

4. Komunikasi

• Mampu menyampaikan hasil analisis secara jelas kepada tim non-teknis.
• Bisa membuat laporan dan presentasi data yang menarik dan mudah dipahami.

5. Problem-Solving

• Mampu mengatasi tantangan dalam pengolahan dan analisis data.
• Mencari solusi berdasarkan data untuk meningkatkan performa bisnis.

Profesi Data Analyst menjadi semakin penting seiring dengan meningkatnya peran data dalam bisnis modern. 

Dengan tugas utama mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menginterpretasikan data, Data Analyst membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang lebih akurat dan strategis. 

Jika kamu tertarik dengan dunia data dan memiliki keterampilan analitis yang kuat, profesi Data Analyst bisa menjadi pilihan karier yang menjanjikan dengan peluang yang luas di berbagai industri.

Kabar baiknya, kamu bisa pelajari materi untuk menjadi Data Analyst yang handal di Pijar Academy! Gabung kelasnya sekarang juga hanya di pijaracademy.id!