Hampir setiap aktivitas bisnis menghasilkan data.

Daftar Isi

Transaksi menghasilkan data penjualan. Website menghasilkan data kunjungan. Kampanye pemasaran menghasilkan data performa. Tim customer service memiliki data pertanyaan dan keluhan pelanggan. Bahkan aktivitas operasional sehari-hari dapat menghasilkan berbagai informasi yang sebenarnya bisa digunakan untuk memahami kondisi perusahaan.

Masalahnya, memiliki banyak data tidak otomatis membuat perusahaan mampu mengambil keputusan dengan lebih baik.

Data yang masih berupa angka, tabel, atau kumpulan laporan perlu diolah terlebih dahulu agar dapat memberikan informasi yang mudah dipahami.

Di sinilah Data Analyst memiliki peran.

Data Analyst bekerja dengan data untuk menemukan pola, hubungan, perubahan, maupun informasi lain yang dapat membantu menjawab pertanyaan tertentu dalam pekerjaan atau bisnis.

Pekerjaannya bukan sekadar membuat tabel atau grafik.

Ada proses memahami kebutuhan analisis, mengumpulkan dan mempersiapkan data, melakukan analisis, menyajikan hasil, hingga membantu pihak terkait memahami informasi yang dihasilkan.

Karena semakin banyak keputusan organisasi yang membutuhkan dukungan data, kemampuan analisis data menjadi salah satu kompetensi yang semakin relevan untuk berbagai bidang pekerjaan.

Apa Itu Data Analyst?

Data Analyst adalah profesional yang bekerja dengan data untuk menghasilkan informasi dan insight yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.

Dalam pekerjaan sehari-hari, seorang Data Analyst dapat menerima pertanyaan seperti:

Mengapa penjualan bulan ini turun?

Produk mana yang paling banyak diminati pelanggan?

Dari kanal mana pelanggan paling banyak datang?

Bagaimana perubahan performa dibandingkan periode sebelumnya?

Apakah terdapat pola tertentu dalam data pelanggan?

Pertanyaan tersebut tidak dapat dijawab hanya dengan melihat satu angka.

Data Analyst perlu menentukan data yang relevan, membersihkannya jika diperlukan, melakukan analisis, kemudian menyajikan hasilnya dalam bentuk yang dapat dipahami oleh pihak yang membutuhkan.

Karena itu, kemampuan Data Analyst berada di antara data, analisis, dan kebutuhan bisnis.

Data Analyst Bukan Sekadar Orang yang Bisa Mengolah Excel

Salah satu anggapan yang sering muncul adalah bahwa Data Analyst hanya bertugas mengolah spreadsheet.

Spreadsheet memang dapat digunakan dalam pekerjaan analisis data.

Namun, kemampuan seorang Data Analyst tidak berhenti pada penggunaan software tertentu.

Yang lebih penting adalah kemampuan memahami data dan menggunakannya untuk menjawab pertanyaan.

Misalnya, seorang Data Analyst tidak cukup hanya mengetahui bahwa penjualan produk A mencapai angka tertentu.

Ia juga perlu memahami apakah angka tersebut meningkat atau menurun, bagaimana perbandingannya dengan periode sebelumnya, faktor apa yang mungkin berkaitan dengan perubahan tersebut, dan bagaimana informasi itu dapat disampaikan kepada pihak yang membutuhkan.

Dengan kata lain, tools adalah alat bantu.

Kemampuan berpikir analitis tetap menjadi bagian penting dari pekerjaan.

Mengapa Perusahaan Membutuhkan Data Analyst?

Perusahaan menghasilkan data dari berbagai aktivitas.

Semakin banyak aktivitas yang dilakukan secara digital, semakin besar pula jumlah data yang tersedia.

Namun, data yang banyak juga dapat menjadi sulit digunakan apabila tidak dikelola dengan baik.

Bayangkan sebuah perusahaan memiliki ribuan data transaksi.

Manajemen mungkin ingin mengetahui produk yang paling banyak terjual.

Tim pemasaran mungkin ingin mengetahui kanal yang menghasilkan pelanggan paling banyak.

Tim operasional mungkin ingin melihat pola permintaan.

Sementara bagian keuangan membutuhkan informasi mengenai pendapatan dan biaya.

Data yang sama dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan yang berbeda.

Di sinilah kemampuan analisis menjadi penting.

Data Analyst membantu mengubah data yang masih mentah menjadi informasi yang lebih terstruktur sehingga dapat digunakan sesuai kebutuhan.

Apa Saja Tugas Data Analyst?

Tugas Data Analyst dapat berbeda-beda tergantung perusahaan, industri, dan posisi yang dijalankan.

Namun, secara umum pekerjaan tersebut berkaitan dengan beberapa tahapan utama.

1. Memahami Pertanyaan yang Perlu Dijawab

Analisis data sebaiknya dimulai dari pertanyaan.

Bukan dari grafik.

Misalnya perusahaan ingin mengetahui alasan penurunan penjualan.

Data Analyst perlu memahami terlebih dahulu apa yang sebenarnya ingin diketahui.

Apakah ingin melihat perubahan berdasarkan produk?

Wilayah?

Periode?

Jenis pelanggan?

Atau kanal pemasaran?

Pertanyaan yang jelas membantu menentukan data apa yang perlu digunakan.

2. Mengumpulkan dan Menyiapkan Data

Setelah kebutuhan analisis dipahami, data yang relevan perlu disiapkan.

Data dapat berasal dari database, spreadsheet, sistem internal, platform digital, atau sumber lain yang tersedia dalam organisasi.

Data yang ditemukan juga belum tentu langsung siap digunakan.

Ada kemungkinan terdapat data kosong, duplikasi, format yang berbeda, atau kesalahan pencatatan.

Karena itu, proses persiapan data menjadi bagian penting dalam analisis.

3. Membersihkan Data

Data yang tidak rapi dapat menghasilkan analisis yang tidak akurat.

Misalnya terdapat nama kategori yang ditulis dengan format berbeda, tanggal yang tidak konsisten, atau data yang tercatat lebih dari satu kali.

Data Analyst perlu mengidentifikasi dan menangani masalah tersebut sesuai kebutuhan analisis.

Proses ini sering disebut sebagai data cleaning atau data cleansing.

Walaupun tidak selalu terlihat oleh pengguna akhir, tahap ini dapat memengaruhi kualitas hasil analisis.

4. Menganalisis Data

Setelah data siap, proses analisis dapat dilakukan.

Analisis dapat mencakup perbandingan, pengelompokan, pencarian pola, pengukuran perubahan, maupun metode lain yang sesuai dengan pertanyaan yang ingin dijawab.

Pada tahap ini, kemampuan berpikir kritis menjadi penting.

Data Analyst tidak hanya melihat angka.

Ia perlu memahami apa yang sebenarnya ditunjukkan oleh angka tersebut.

5. Membuat Visualisasi Data

Hasil analisis perlu disampaikan dengan cara yang mudah dipahami.

Salah satu caranya adalah menggunakan visualisasi data.

Grafik, tabel, dashboard, dan bentuk visual lainnya dapat membantu pengguna melihat pola yang sulit ditemukan jika hanya melihat kumpulan angka.

Namun, visualisasi juga perlu dibuat sesuai konteks.

Tidak semua data harus ditampilkan dalam grafik yang sama.

Pemilihan bentuk visual perlu mempertimbangkan informasi apa yang ingin disampaikan.

6. Menyampaikan Insight

Tahap terakhir bukan hanya menunjukkan hasil analisis.

Data Analyst juga perlu menjelaskan apa arti hasil tersebut.

Misalnya sebuah grafik menunjukkan bahwa penjualan meningkat.

Pertanyaan berikutnya adalah:

Meningkat dibandingkan kapan?

Produk mana yang mengalami peningkatan?

Di wilayah mana peningkatan paling besar terjadi?

Apa yang perlu diperhatikan dari perubahan tersebut?

Kemampuan menjelaskan hasil analisis membuat pekerjaan Data Analyst lebih bernilai bagi organisasi.

Skill Apa yang Dibutuhkan Data Analyst?

Data Analyst membutuhkan kombinasi antara kemampuan teknis dan kemampuan berpikir.

Tidak cukup hanya menguasai satu software.

Beberapa kemampuan yang relevan antara lain:

Kemampuan Mengolah Data

Data Analyst perlu memahami bagaimana data disusun, diperiksa, dibersihkan, dan diproses.

Kemampuan Analitis

Kemampuan analitis membantu seseorang melihat hubungan, pola, perubahan, dan informasi penting dalam data.

Statistik Dasar

Pemahaman statistik dapat membantu dalam membaca data dan menentukan metode analisis yang sesuai.

Visualisasi Data

Hasil analisis perlu disampaikan secara jelas melalui tabel, grafik, atau dashboard.

Penggunaan Tools

Tools seperti spreadsheet, SQL, database, dan berbagai aplikasi visualisasi dapat digunakan sesuai kebutuhan pekerjaan.

Namun, tools yang digunakan dapat berbeda antara satu perusahaan dengan perusahaan lainnya.

Komunikasi

Data Analyst juga perlu mampu menjelaskan hasil analisis kepada orang yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis.

Kemampuan komunikasi menjadi penting karena hasil analisis pada akhirnya digunakan oleh manusia untuk memahami suatu kondisi.

Data Analyst dan Pengambilan Keputusan

Data Analyst tidak selalu menjadi pihak yang mengambil keputusan.

Peran utamanya adalah membantu menyediakan informasi yang dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan.

Misalnya, seorang manajer pemasaran ingin menentukan kanal yang perlu mendapatkan perhatian lebih.

Data Analyst dapat membantu menunjukkan performa masing-masing kanal berdasarkan data yang tersedia.

Keputusan akhirnya tetap berada pada pihak yang memiliki tanggung jawab terhadap strategi tersebut.

Karena itu, Data Analyst dapat dipahami sebagai salah satu penghubung antara data dan keputusan.

Contoh Penerapan Data Analyst di Berbagai Bidang

Pekerjaan analisis data dapat digunakan dalam banyak fungsi bisnis.

Data Analyst di Pemasaran

Tim pemasaran dapat menggunakan analisis data untuk memahami performa kampanye, perilaku pelanggan, sumber traffic, conversion, dan berbagai indikator lainnya.

Data Analyst dapat membantu melihat perubahan performa dari waktu ke waktu dan menemukan area yang perlu diperhatikan.

Data Analyst di Penjualan

Dalam penjualan, data dapat digunakan untuk melihat performa produk, wilayah, pelanggan, periode penjualan, maupun target.

Analisis tersebut dapat membantu tim memahami kondisi penjualan berdasarkan data yang tersedia.

Data Analyst di Operasional

Data operasional dapat digunakan untuk melihat produktivitas, volume pekerjaan, waktu proses, penggunaan sumber daya, dan berbagai indikator lainnya.

Analisis membantu perusahaan melihat bagian mana yang mengalami perubahan atau membutuhkan perhatian.

Data Analyst di Sumber Daya Manusia

HR juga menghasilkan berbagai data.

Misalnya data karyawan, rekrutmen, pelatihan, absensi, dan perkembangan kompetensi.

Analisis data dapat membantu HR memahami pola tertentu dalam aktivitas sumber daya manusia.

Dengan begitu, pekerjaan Data Analyst tidak terbatas pada perusahaan teknologi.

Selama sebuah organisasi menghasilkan dan menggunakan data, kebutuhan terhadap kemampuan analisis dapat muncul.

Data Analyst vs Data Scientist, Apakah Sama?

Data Analyst dan Data Scientist sering dianggap sama karena keduanya bekerja dengan data.

Padahal, keduanya dapat memiliki fokus pekerjaan yang berbeda.

Data Analyst umumnya berfokus pada pengolahan dan analisis data untuk menghasilkan informasi dan insight yang dapat digunakan dalam kebutuhan bisnis atau operasional.

Sementara itu, Data Scientist dapat memiliki lingkup yang lebih luas dalam pemodelan data, machine learning, statistik lanjutan, dan pengembangan model prediktif, tergantung peran di organisasi.

Perbedaan tersebut penting dipahami oleh seseorang yang ingin membangun karier di bidang data.

Tidak semua pekerjaan yang berkaitan dengan data membutuhkan kompetensi yang sama.

Apakah Data Analyst Harus Bisa Coding?

Tidak semua pekerjaan Data Analyst memiliki tuntutan coding yang sama.

Namun, kemampuan teknis tertentu dapat menjadi bagian dari pekerjaan, terutama ketika berhubungan dengan database, SQL, otomatisasi, atau pengolahan data dalam jumlah besar.

Di sisi lain, kemampuan menggunakan spreadsheet, memahami struktur data, melakukan analisis, dan menyampaikan hasil juga tetap relevan.

Karena kebutuhan setiap perusahaan berbeda, calon Data Analyst sebaiknya melihat kembali deskripsi pekerjaan dan tools yang digunakan oleh perusahaan yang dituju.

Dengan begitu, pengembangan skill dapat dilakukan berdasarkan kebutuhan yang nyata.

Mengapa Kompetensi Data Analyst Perlu Dibuktikan?

Kemampuan analisis data tidak hanya dibangun melalui teori.

Seseorang perlu mampu menerapkan pengetahuan tersebut pada data dan kebutuhan pekerjaan.

Sertifikasi kompetensi dapat menjadi salah satu mekanisme untuk menilai kompetensi seseorang berdasarkan skema yang digunakan.

Bagi profesional, sertifikasi dapat menjadi bagian dari bukti kompetensi di samping pengalaman kerja, portofolio, pendidikan, dan pembelajaran lainnya.

Bagi perusahaan, pengakuan kompetensi juga dapat membantu dalam proses pemetaan kebutuhan tenaga kerja.

Namun, sertifikasi tetap perlu dipahami sesuai skemanya.

Yang perlu diperhatikan bukan hanya nama sertifikatnya, tetapi kompetensi apa yang dinilai di dalamnya.

Siapa yang Cocok Mengembangkan Kompetensi Data Analyst?

Kompetensi Data Analyst dapat relevan bagi berbagai latar belakang pekerjaan.

Profesional di bidang pemasaran dapat menggunakan analisis data untuk memahami performa kampanye.

Tim penjualan dapat menggunakan data untuk memahami performa produk dan pelanggan.

Profesional HR dapat menggunakan data untuk melihat informasi tenaga kerja.

Tim operasional dapat menggunakan analisis untuk memahami proses kerja.

Bahkan seseorang yang sedang berpindah jalur karier dapat mulai mempelajari data analytics sebagai salah satu bidang kompetensi yang dapat dikembangkan.

Yang terpenting adalah memahami tujuan penggunaannya.

Belajar tools tanpa memahami masalah yang ingin diselesaikan dapat membuat proses belajar menjadi kurang terarah.

Data Analyst Bukan Sekadar “Jago Angka”

Kemampuan bekerja dengan angka memang penting.

Tetapi Data Analyst juga perlu mampu bertanya.

Mengapa angka tersebut berubah?

Apa yang menyebabkan perbedaan?

Sudah sesuaikah data yang digunakan?

Pola apa saja yang perlu diperhatikan?

Yang terpenting, apakah hasil analisis benar-benar menjawab pertanyaan awal?

Pertanyaan-pertanyaan tersebut membuat pekerjaan Data Analyst tidak hanya bersifat teknis.

Ada proses berpikir di balik setiap analisis.

Karena itu, orang yang ingin mengembangkan kompetensi Data Analyst sebaiknya tidak hanya belajar menggunakan software.

Kemampuan memahami masalah, memeriksa data, menganalisis informasi, dan menyampaikan hasil juga perlu dikembangkan.

Kesimpulan

Data Analyst memiliki peran dalam mengubah data menjadi informasi yang dapat membantu organisasi memahami kondisi tertentu.

Pekerjaannya mencakup berbagai tahapan, mulai dari memahami kebutuhan analisis, menyiapkan data, membersihkan data, melakukan analisis, membuat visualisasi, hingga menyampaikan insight.

Karena itu, kompetensi Data Analyst tidak hanya berkaitan dengan kemampuan menggunakan software.

Kemampuan analitis, pemahaman data, statistik dasar, visualisasi, komunikasi, dan pemahaman terhadap kebutuhan bisnis juga menjadi bagian penting dari pekerjaan.

Kebutuhan terhadap kompetensi analisis data juga dapat ditemukan di berbagai bidang, mulai dari pemasaran, penjualan, operasional, hingga sumber daya manusia.

Bagi profesional yang ingin mengembangkan kemampuan di bidang data, memahami terlebih dahulu peran dan kompetensi Data Analyst dapat membantu menentukan jalur pembelajaran yang lebih terarah.

Sementara bagi perusahaan, kemampuan mengolah data menjadi informasi dapat membantu berbagai tim memahami kondisi bisnis berdasarkan data yang tersedia.