Article Content
Seorang Data Analyst adalah seorang profesional yang mengkhususkan diri dalam menafsirkan dan menganalisis data untuk membantu bisnis membuat keputusan yang berdasarkan informasi.
Contoh: Perusahaan Anda akan meluncurkan produk baru, dan Anda perlu menganalisis tren pasar untuk memprediksi kesuksesannya. Anda melihat bahwa produk serupa laris selama masa liburan. Anda melaporkan temuan ini dan bekerja dengan tim pemasaran untuk merencanakan kampanye liburan. Hasilnya: peluncuran produk dilakukan dengan tepat waktu, yang menghasilkan peningkatan penjualan selama musim puncak liburan.
Saat ini di dunia yang didorong oleh data, peran seorang Data Analyst sangat penting, karena organisasi di semua industri bergantung pada data untuk mengarahkan strategi dan operasional mereka. Data adalah kunci untuk wawasan, pengambilan keputusan, dan tetap menjaga daya saing. Artikel ini menjelaskan apa yang dilakukan oleh Data Analyst, keterampilan yang mereka butuhkan, dan mengapa keahlian mereka sangat diminati.
Data Analyst memainkan peran penting dalam mengubah data mentah menjadi wawasan yang bermakna. Pekerjaan mereka melibatkan beberapa tugas kunci yang memastikan data akurat, bermakna, dan dapat dikerjakan.
↘ Pengumpulan Data
Data Analyst mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti database, survei, dan penyedia data eksternal. Mereka memastikan bahwa data yang dikumpulkan relevan dan dapat dipercaya untuk dianalisis.
↘ Pembersihan dan Persiapan Data
Sebelum melakukan analisis, Data Analyst membersihkan data untuk menghilangkan kesalahan, inkonsistensi, atau duplikasi. Mereka kemudian mempersiapkan data dengan mengorganisir dan membangun struktur yang memudahkan untuk dianalisis.
↘ Analisis Data
Menggunakan metode statistik dan alat analitik, Data Analyst memeriksa data untuk mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan. Proses ini membantu mengungkap wawasan berharga yang dapat menginformasikan strategi bisnis.
↘ Pelaporan dan Visualisasi
Data Analyst membuat laporan dan visualisasi, seperti grafik dan diagram, untuk menyajikan temuan mereka dengan jelas dan efektif. Alat visual ini membantu pemangku kepentingan memahami wawasan data dengan mudah.
↘ Dukungan Pengambilan Keputusan
Data Analyst memberikan wawasan dan rekomendasi tindakan yang dapat diambil berdasarkan analisis mereka. Mereka membantu pemangku kepentingan membuat keputusan yang berdasarkan informasi dengan menerjemahkan data menjadi tindakan strategis dan mengidentifikasi peluang untuk perbaikan.
Untuk berhasil sebagai seorang Data Analyst, Anda memerlukan keterampilan teknis dan kemampuan interpersonal. Ini akan membantu Anda mengelola data dengan baik dan berbagi temuan Anda dengan jelas.
Hard Skills
→ Keterampilan Teknis
Data Analyst harus memiliki keahlian dalam bahasa pemrograman seperti Python atau R, dan mengenal alat analisis data seperti SQL dan Excel. Mereka juga harus cakap menggunakan alat visualisasi data seperti Tableau atau Power BI untuk menyajikan temuan mereka.
→ Pengetahuan Statistik
Memahami metode dan konsep statistik sangat penting untuk menganalisis data dengan akurat dan mendapatkan wawasan yang bermakna.
→ Manajemen Data
Pengetahuan tentang teknik pengumpulan, pembersihan, dan persiapan data sangat penting untuk memastikan integritas dan kegunaan data.
Soft Skills
→ Berpikir Analitis
Kemampuan dalam pemecahan masalah yang kuat dan keterampilan berpikir kritis sangat penting untuk menafsirkan data dan membuat keputusan berdasarkan data.
→ Perhatian terhadap Detail
Data Analyst harus teliti dalam pekerjaan mereka untuk menghindari kesalahan dan memastikan keakuratan analisis mereka.
→ Keterampilan Komunikasi
Kemampuan untuk menjelaskan wawasan data yang kompleks dengan jelas dan efektif kepada pemangku kepentingan non-teknis sangat penting untuk mempengaruhi keputusan bisnis.
→ Kerja Tim
Bekerjasama dengan rekan-rekan dari berbagai departemen seringkali diperlukan untuk mengumpulkan data dan memahami konteks analisis.
Hard Skill dan Soft Skill ini membantu Data Analyst mengelola data kompleks dan memberikan kontribusi besar terhadap kesuksesan organisasi mereka.
Data Analyst sangat penting saat ini dalam dunia yang didorong oleh data, di mana bisnis mengandalkan data untuk membuat keputusan yang berdasarkan informasi dan tetap bersaing. Inilah mengapa mereka sangat diminati:
#1. Pengambilan Keputusan Berbasis Data. Perusahaan semakin bergantung pada data untuk mengarahkan keputusan strategis mereka.
#2. Efisiensi Bisnis. Data Analyst membantu mengidentifikasi area untuk perbaikan operasional, mengurangi biaya, dan meningkatkan efisiensi.
#3. Keunggulan Bersaing. Analisis tren pasar dan perilaku pelanggan membantu bisnis tetap unggul dari pesaing.
#4. Kepatuhan Regulasi. Memastikan keakuratan dan integritas data membantu perusahaan mematuhi regulasi.
#5. Kemajuan Teknologi. Lonjakan data dari teknologi baru menciptakan kebutuhan akan analis terampil untuk menginterpretasikannya.
*Jika Anda tidak menemukan pekerjaan dalam waktu 6 bulan setelah lulus, kami akan mengembalikan uang Anda (S&KB)
Industri yang Paling Membutuhkan Data Analyst
Data Analyst sangat penting di berbagai industri. Di bidang kesehatan, mereka meningkatkan perawatan pasien dan efisiensi operasional sambil memajukan riset medis. Bidang Keuangan mengandalkan mereka untuk manajemen risiko, deteksi kecurangan, dan strategi investasi. Bidang Ritel menggunakan wawasan mereka untuk memahami pelanggan, mengelola inventaris, dan memprediksi penjualan. Dalam pemasaran, analis mengevaluasi efektivitas kampanye, mengelompokkan pelanggan, dan melakukan riset pasar. Perusahaan teknologi mengandalkan mereka untuk menganalisis perilaku pengguna, mengembangkan produk, dan mengukur kinerja. Dan masih banyak lagi.
Contoh Nyata Data Analyst yang Mempengaruhi Pertumbuhan Perusahaan
Cerita ini mengilustrasikan bagaimana Data Analyst bukan hanya tentang angka, tetapi tentang mengubah data mentah menjadi strategi yang dapat dilaksanakan untuk mendorong perusahaan maju di pasar yang kompetitif.
↘ Microsoft
Untuk meningkatkan produktivitas, Tim Microsoft's Workplace Analytics menganalisis metadata dari kalender karyawan. Mereka menemukan bahwa memindahkan kelompok teknik mereka ke gedung yang lebih sedikit secara signifikan mengurangi waktu perjalanan pertemuan dan meningkatkan frekuensi interaksi tatap muka. Langkah ini menghemat perkiraan $520,000 per tahun dalam waktu kerja karyawan dan meningkatkan kolaborasi secara keseluruhan (*sumber: Harvard Business School Online*).
↘ Uber
Dengan menganalisis tiket teks support, Uber mengembangkan Customer Obsession Ticket Assistant (COTA), alat machine learning untuk meningkatkan dukungan pelanggan. Dengan menerapkan COTA, Uber berhasil mengurangi waktu penyelesaian tiket sebesar 10%, yang meningkatkan kepuasan pelanggan dan menyederhanakan operasi dukungan mereka (*sumber: Harvard Business School Online*).
↘ Nextiny
Nextiny, sebuah agensi untuk pertumbuhan bisnis dan video, meningkatkan pelaporan klien dengan menggunakan fitur Databox untuk mengintegrasikan sumber data yang beragam dan membuat laporan komprehensif. Hal ini meningkatkan kemampuan mereka untuk menyediakan wawasan yang dapat dilaksanakan, yang menghasilkan akuisisi 27 klien baru. Penggunaan alat analisis data oleh agensi ini secara signifikan meningkatkan layanan klien dan pertumbuhan bisnis mereka.
