Saat ini, banyak perusahaan yang mulai sadar akan pentingnya arti dari sebuah data sehingga perusahaan tersebut mulai merekrut para data analyst. Karier data analyst sendiri mulai meningkat beberapa tahun belakangan ini.
Dilansir dari laman cfnc.org, data analyst digadang-gadang akan menjadi karier yang sangat menjanjikan di masa depan.
Hal ini menyebabkan banyak orang berlomba-lomba untuk bekerja di bidang tersebut. Tak sedikit orang yang mengikuti kursus online atau bootcamp untuk mendapatkan skill agar mampu menjadi seorang data analyst.
Lalu, mungkin Anda bertanya-tanya apa yang harus Anda lakukan untuk menjadi seorang data analyst? Yuk, simak lebih lanjut karena semuanya akan dikupas tuntas pada artikel ini!
Pengertian Data Analyst
Data analyst merupakan orang yang mengumpulkan dan menginterpretasi data. Tentu saja, untuk berkecimpung di bidang ini, Anda membutuhkan beberapa skill yang dapat menunjang Anda saat bekerja nanti. Skill-skill ini bisa Anda pelajari di bangku pendidikan atau Anda belajar mandiri melalui kursus atau bootcamp.
Skill yang Dibutuhkan
Sebelum anda mulai masuk ke dalam bidang ini, tentunya Anda membutuhkan skill yang memang dibutuhkan selama bekerja di bidang ini. Adapun skill-skill tersebut, antara lain:.
1. SQL
SQL atau Search Query Language merupakan salah satu bahasa pemrograman yang biasanya digunakan untuk mengolah database.
Sejak hampir semua data analyst membutuhkan SQL untuk mengakses data dari database perusahaan sehingga Anda perlu untuk mempelajari skill ini.
Untungnya, Anda tidak akan terlalu sulit dalam mempelajari skill ini karena SQL adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling mudah untuk dipelajari.
2. Statistical Programming
Bahasa statistical programming seperti R atau Python juga perlu Anda pelajari. Kedua bahasa ini dapat membantu Anda dalam menganalisis data yang lebih besar dan Excel tidak bisa melakukannya.
Menguasai bahasa ini berarti Anda mampu untuk membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasi data secara lebih efisien.
Banyak perdebatan antara kedua bahasa ini mana yang lebih baik untuk menganalisis data. Anda dapat memilih untuk mempelajari salah satu atau keduanya karena masing-masing bahasa dapat membantu Anda dalam menyelesaikan tugas.
Namun, bahasa Python lebih populer karena bahasanya paling mudah untuk Anda pelajari, terlebih lagi apabila Anda baru pertama kali belajar bahasa pemrograman.
3. Machine Learning
Machine learning merupakan cabang dari Artificial Intelligence (AI) dan telah menjadi hal yang penting dalam perkembangan data. Skill ini berfokus pada membangun algoritma untuk menemukan kumpulan data besar.
Sebenarnya, seorang data analyst tidak wajib menguasai skill ini, hanya saja skill ini dapat memberikan kelebihan bagi Anda dalam bersaing di dunia kerja kelak.
4. Critical Thinking
Dalam menggunakan data untuk menemukan jawaban dari pertanyaan-pertanyaan yang sudah ada, Anda perlu mengetahui apa pertanyaannya. Oleh karena itu, Anda perlu berfikir selayaknya seorang analis dengan berfikir kritis.
5. Probability and Statistics
Statistik dalam matematika dan sains berhubungan dengan mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data selayaknya tugas dari seorang data analyst.
Dengan dasar yang kuat dari skill ini, Anda dapat mengidentifikasi pola dan trend dalam data. Anda juga dapat menghindari bias dan kesalahan dalam melakukan analisis data.
6. Data Visualization
Karier ini membutuhkan kemampuan dalam memvisualisasi data untuk tetap menjaga hubungan dengan audiens Anda.
Seorang data analyst biasanya menggunakan bagan dan grafik yang eye-catching dan berkualitas tinggi untuk mempresentasikan penemuannya.
7. Presentation Skills
Data visualization dan presentation skills adalah satu kesatuan. Memang setiap orang tidak langsung memiliki kemampuan presentasi dan itu normal, bahkan orang yang sudah berpengalaman saja masih mengalami demam panggung saat melakukan presentasi.
Dengan demikian, Anda perlu berlatih secara berkala agar Anda dapat melakukan presentasi dengan lancar.
Forbes.com juga menyarankan bahwa Anda seharusnya lebih fokus pada pengembangan diri dan audiens Anda daripada kenyamanan Anda saat presentasi.
8. Econometrics
Dengan skill ini, Anda dapat menerapkan model data statistik dan matematika di bidang ekonomi untuk memprediksi trend di masa yang akan datang berdasarkan data sebelumnya.
Memahami econometrics adalah kunci untuk seorang data analyst yang hendak terjun ke sektor finansial, khususnya di bidang investasi keuangan.
Tugas Data Analyst
Setelah mengetahui skill yang dibutuhkan sebelum terjun ke bidang ini, mungkin Anda penasaran apa saja tugas seorang data analyst? Berikut ini penjelasannya!
1. Identifikasi
Seorang data analyst perlu mengidentifikasi dan menemukan pertanyaan yang akan dijawab terkait suatu bisnis. Di sini, skill critical thinking akan sangat membantu Anda untuk melakukan tugas ini.
2. Mengumpulkan
Selanjutnya, Anda akan melakukan pengumpulan data dari database perusahaan Anda untuk menjawab pertanyaan yang sudah ada sebelumnya.
3. Analisis
Setelah mendapatkan data, Anda akan melakukan analisis terhadap data tersebut. Saat inilah, kemampuan bahasa programming Anda sangat berperan penting.
Dengan memahami bahasa programming, Anda akan jauh lebih mudah dan efisien dalam melakukan analisis data.
Anda juga dapat memanipulasi data menggunakan beberapa tools untuk menemukan trends, korelasi, deviasi, dan variasi.
Anda dapat menggunakan kemampuan data mining untuk menemukan pola antara database atau perangkat lunak visualisasi data untuk membantu mengubah data menjadi format grafik.
4. Interpretasi
Anda akan menginterpretasikan hasil analisis Anda untuk melihat bagaimana data dapat menjawab pertanyaan yang sudah ada sebelumnya.
Jenis Data Analyst
Data analyst adalah peran yang luas dan dapat dibagi menjadi beberapa jenis berdasarkan fokus pekerjaan mereka.
Beberapa jenis data analyst yang umum meliputi:
1. Descriptive Analytics
Analisis deskriptif berguna untuk menjawab pertanyaan tentang peristiwa terkini. Analisisnya dilakukan dengan mengumpulkan seluruh data relevan di masa lalu yang akhirnya dipresentasikan kepada para pemangku kepentingan.
Tujuan analisis yang dilakukan adalah agar pemangku kepentingan dapat dengan mudah membaca hasil analisis.
2. Diagnostic Analytics
Jenis diagnostic analytics ini berguna ketika suatu lembaga, organisasi, atau perusahaan ingin lebih memahami suatu masalah tertentu.
Proses analisis dilakukan dengan mengambil, mengembangkan dan menelusuri data. Tentu saja, semakin banyak data yang beragam yang dimasukkan dalam analisis.
3. Predictive Analytics
Predictive Analytics mencoba menjawab atau memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan. Selama proses ini, analisis dilakukan dengan menggunakan data historis untuk menentukan apakah terdapat risiko peristiwa tersebut terulang kembali di masa mendatang.
Data historis yang disebutkan merupakan data tahun-tahun sebelumnya hingga saat ini.
4. Prespective Analytics
Prespective Analytics berguna dalam memberikan jawaban mengenai solusi terbaik untuk diterapkan. Data hasil analisis sebelumnya dapat digunakan untuk mengambil keputusan.
Keputusan seringkali dibuat berdasarkan data mentah yang dapat diambil dengan penuh kepastian.
Tools yang Digunakan
Berikut beberapa tools yang kerap digunakan oleh seorang data analyst:
1. R dan Python
Seorang data analyst paling sering menggunakan bahasa Programming R dan Python. Ketika Anda terjun ke dalam bidang ini, Anda akan menggunakan R untuk mengolah data statistik dan analitik, sedangkan Python adalah bahasa dengan syntax yang mudah dan semantik yang dinamis.
Lebih lanjut, Anda juga dapat mengunduh langsung kedua tools ini langsung dari website resmi karena gratis.
2. Microsoft Excel
Ms Excel dapat membantu Anda dalam mendapatkan insight yang lebih baik dari sebuah data. Tools ini menyediakan fitur yang dapat membantu para penggunanya, seperti sharing workbook, menambahkan data langsung dari foto, dan lain-lain.
3. Tableau
Dalam menganalisis dan memvisualisasi data, Anda dapat menggunakan Tableau. Tools ini dapat membantu Anda bekerja terkait data-set.
Produk dari tools ini sangat bermacam-macam dan Anda dapat memilih hendak menggunakan yang mana sesuai dengan kebutuhan Anda.
4. RapidMiner
Tools selanjutnya adalah RapidMiner. RapidMiner merupakan platform yang dapat Anda gunakan dalam memproses data, membangun model Machine Learning, dan sebagainya.
Adapun perusahaan yang menggunakan tools ini yaitu BMW, EZCater, Sanofi, dan Hewlett Packard Enterprise.
5. KNIME
Konstanz Information Miner atau KNIME adalah platform gratis yang dapat Anda gunakan untuk menganalisis data pada GUI dengan basis workflow.
KNIME menyediakan 2 perangkat lunak yang dapat Anda gunakan yaitu KNIME Analytics Platform dan KNIME Server. Anda tidak membutuhkan keahlian dalam bahasa programming ketika hendak menggunakan tools ini.
6. Power BI
Power BI adalah salah satu produk dari Microsoft yang dapat Anda gunakan dalam menganalisis bisnis. Tools ini menyediakan visualisasi interaktif dengan kemampuan bisnis intelijen mandiri sehingga user dapat membuat dashboard dan melaporkannya sendiri.
7. Apache Spark
Tools ini merupakan projek paling sukses dari Apache Software Foundation. Apache Spark hadir dengan komunitas open-source yang fantastis dan interface untuk pemrograman.
Adapun perusahaan yang menggunakan tools ini yaitu Verizon, Visa, Hortonworks, dan Oracle untuk komputasi data yang real-time dengan kemudahan dalam penggunaan dan kecepatan.
8. QlikView
QlikView merupakan tools yang dapat Anda gunakan sebagai seorang data analyst untuk menganalisis dan memvisualisasi data.
Tools ini bertujuan untuk mempercepat nilai bisnis melalui data dengan berbagai fitur, seperti data integration, data analytics, dan data literacy.
9. Talend
Tools ini merupakan salah satu tools ETL yang paling kuat di pasaran. Talend dapat memudahkan Anda dalam mengatur langkah-langkah yang terlibat dalam proses ETL dan bertujuan untuk memberikan kemudahan dalam akses data.
10. Splunk
Splunk adalah platform untuk mencari, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Terdapat 3 produk dari Splunk yaitu Splunk Free, Splunk Free, dan Splunk Cloud. Ketiga produk tersebut memiliki fitur masing-masing dan tersedia untuk free-download dan trial.
Cara Menjadi Data Analyst
Langkah-langkah untuk menjadi seorang data analyst melibatkan:
1. Pendidikan
Meskipun berbagai jurusan dapat mengarah ke karir data analyst, disarankan untuk memiliki latar belakang dalam statistik, matematika, ilmu komputer, atau bidang terkait.
2. Pengembangan Keterampilan
Pelajari bahasa pemrograman seperti Python atau R, kuasai perangkat lunak analisis data seperti SQL atau Excel, dan terus tingkatkan kemampuan analisis statistik Anda.
3. Pengalaman Praktis
Kerja proyek-proyek kecil atau magang dalam analisis data untuk membangun portofolio Anda.
4. Networking
Bergabung dengan komunitas data analyst, menghadiri konferensi, dan terhubung dengan profesional dalam industri.
5. Mendapatkan Pekerjaan
Terapkan untuk posisi entry-level data analyst dan terus tingkatkan keterampilan saat Anda bekerja.
Jenjang Karir Data Analyst
Karir data analyst biasanya dimulai sebagai entry-level data analyst. Dari sana, Anda dapat naik ke posisi-posisi berikut:
1. Senior Data Analyst
Lebih banyak tanggung jawab dalam analisis data dan berperan sebagai pemimpin tim.
2. Data Analyst Manager
Mengelola tim data analyst dan bertanggung jawab atas proyek-proyek analisis data yang lebih besar.
3. Data Scientist
Jika Anda tertarik pada aspek yang lebih teknis, Anda dapat mengambil langkah ini untuk bekerja pada pemodelan prediktif dan kecerdasan buatan.
4. Data Analytics Consultant
Bekerja sebagai konsultan independen atau untuk perusahaan konsultan untuk membantu berbagai klien dengan analisis data mereka.
Gaji Data Analyst
Setelah mengetahui pengertian, skill, dan tools terkait data analyst, kini saatnya Anda mengetahui berapa kisaran gaji di bidang ini.
Dilansir dari laman glassdoor.com, gaji untuk bidang ini adalah $63,000-$169,000 per tahun di Amerika Serikat yang setara dengan Rp 923 juta-Rp 2,4 M.
Tentu saja kisaran gaji yang diberikan sangatlah besar karena sepadan dengan work-load dan skill yang dibutuhkan untuk terjun langsung di bidang ini.
Contoh Portofolio Data Analyst
Portofolio adalah cara terbaik untuk menunjukkan kemampuan Anda sebagai data analyst. Berikut adalah beberapa contoh portofolio yang dapat Anda jadikan inspirasi:
Portofolio Yan Holtz
Yan Holtz adalah pakar dalam analisis dan visualisasi data. Dia bekerja sebagai insinyur perangkat lunak di Datadog, layanan pemantauan cloud global yang berkantor pusat di AS.
Pada halaman beranda kita akan langsung melihat desain interaktif yang akan menarik perhatian dan menunjukkan kemampuannya. Dari situ kita juga bisa melihat bahwa Yan adalah ahlinya.
Sebagai seorang software engineer, membuat front-end yang indah yang dapat terhubung ke situs web lain, seperti GitHub, tidaklah sulit.
Yan juga membuat pop-up yang menarik untuk setiap proyek untuk menunjukkan gambaran jelas tentang apa yang sedang dia kerjakan. Sebagai pembaca, ini memberikan pengalaman pengguna yang memuaskan.
Kesimpulan
Nah, Anda sudah mengetahui berbagai hal terkait data analyst. Saatnya Anda berpikir ulang apakah Anda benar-benar ingin menekuni bidang ini atau tidak.
Memang gajinya sangat fantastis, tetapi Anda harus berpikir terkait skill yang harus Anda kuasai sebelum memulai karier di bidang ini.
