Connect with us

Karier AI 101

Apa itu Data Analyst? Gaji, Tanggung Jawab, Keterampilan, & Jalur Karir

mm
data-analyst

Forum Ekonomi Dunia dalam Laporan Masa Depan Pekerjaan 2020 memasukkan analis data sebagai pekerjaan yang tumbuh kedua tercepat. Menurut Glassdoor’s perkiraan, gaji rata-rata Analis Data adalah $71.228 per tahun di AS. Data adalah minyak baru. W. Edwards Deming, seorang Statistikawan dan Penulis Amerika mengatakan bahwa “Kita percaya pada Tuhan. Yang lain harus membawa data.”

Data memiliki potensi besar yang dapat digunakan dalam pertumbuhan bisnis dan pengambilan keputusan. Analisis data merujuk pada manipulasi data untuk mengekstrak wawasan yang dapat digunakan. Ketika data terus tumbuh secara eksponensial, kebutuhan akan seseorang yang dapat menganalisis data ini juga meningkat.

Apa itu Data Analyst?

Aanalisis data mengamati pola dan tren dalam data dan menjelaskannya. Mereka membantu organisasi dalam mengidentifikasi peluang dan membuat keputusan yang didasarkan pada data. Analis Data menyimpulkan penyebab di balik peristiwa tertentu, dan mereka melakukannya dengan membuat laporan, dashboard, visualisasi data, dan presentasi. Di bidang kesehatan, mereka menganalisis data medis untuk meningkatkan sisi bisnis rumah sakit dan perawatan pasien. Di sektor keuangan, mereka menyarankan rencana investasi dan strategi bisnis berdasarkan data keuangan.

Deskripsi Pekerjaan Data Analyst

Aanalisis data memiliki banyak tugas, dari mengumpulkan data hingga mengkomunikasikan hasilnya. Deskripsi pekerjaan analis data secara rinci adalah sebagai berikut:

Pengumpulan Data: Mengumpulkan data adalah langkah pertama dalam siklus analitik. Di industri besar di mana peran dan tanggung jawab didefinisikan dengan jelas, analis data menerima data dari insinyur data. Jika tidak, data diperoleh dari basis data internal atau sumber eksternal.

Pembersihan Data: Dalam kebanyakan kasus, data tidak bersih. Data tersebut mengandung nilai yang hilang, catatan yang duplikat, dan inkonsistensi format. Sebelum analisis, data diproses menjadi format yang sesuai untuk analisis data.

Analisis Data: Pada langkah ini, analis data mempelajari data untuk mencari wawasan yang dapat membantu. Mereka melakukan tes statistik dan memvisualisasikan distribusi variabel tunggal dan hubungan antara variabel multiple. Mereka melihat data dari berbagai perspektif menggunakan berbagai alat statistik, visualisasi, dan intelijen bisnis (BI) serta grafik untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam.

Interpretasi Data: Interpretasi data merujuk pada pendokumentasian temuan dan hasil dalam konteks masalah bisnis. Pada langkah ini, analis data menjawab pertanyaan kritis dan mencapai kesimpulan yang relevan.

Mengkomunikasikan Wawasan: Akhirnya, analis data membagikan temuan kunci kepada tim, termasuk manajemen dan pemangku kepentingan. Berdasarkan hasilnya, analis data menyarankan strategi, termasuk mengidentifikasi peluang baru, meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan kampanye pemasaran, dan sebagainya. Wawasan dibagikan melalui laporan, presentasi, dashboard, dan visualisasi.

Bagaimana Menjadi Data Analyst?

Keterampilan Pemrograman: Pemrograman adalah keterampilan teknis paling penting untuk analis data. Seorang analis data harus memiliki pengetahuan yang memadai tentang SQL (Bahasa Query Sekuensial) untuk memasukkan, mengekstrak, dan memperbarui data dalam basis data relasional. Kandidat harus mahir dalam Python atau R.

Statistik: Statistik diperlukan untuk mempelajari, menganalisis, memvisualisasikan, dan menafsirkan data untuk membuat keputusan yang tepat. Banyak teknik visualisasi data memerlukan pemahaman yang solid tentang statistik. Misalnya, membuat plot scatter melibatkan pemahaman tentang regresi dan korelasi, dan plot kotak memerlukan pemahaman tentang ukuran tendensi sentral dan dispersi.

Keterampilan Visualisasi Data: Gambar lebih berharga daripada seribu kata. Analis data menggunakan visualisasi untuk menyajikan informasi kepada tim dan pemangku kepentingan non-teknis. Mereka menggunakan alat seperti PowerBI, Tableau, Excel, dan perpustakaan Python seperti Matplotlib dan Seaborn untuk membuat visualisasi. Berbagai grafik ada, tetapi memilih gaya yang tepat diperlukan untuk menyampaikan pesan.

Keterampilan Lunak: Komunikasi adalah keterampilan lunak paling kritis untuk analis data. Mengkomunikasikan wawasan kunci kepada tim teknis dan pemangku kepentingan dapat membantu bisnis memodifikasi strateginya. Seorang analis data harus memiliki kemampuan presentasi yang baik dan perhatian terhadap detail untuk menyampaikan poinnya. Mereka harus memiliki pemikiran kritis dan kreativitas untuk melihat data dari berbagai perspektif. Seorang analis data memerlukan keterampilan pemecahan masalah dan manajemen proyek untuk secara efektif menjawab pertanyaan yang diajukan oleh pemangku kepentingan dan majikan dan menyelesaikan proyek.

Banyak platform Edtech mengajarkan keterampilan yang diperlukan untuk menjadi analis data. Mendaftar dalam sertifikasi yang tepat akan membantu Anda mempelajari keterampilan dan meningkatkan kredibilitas Anda sebagai ahli. Anda dapat meningkatkan keahlian Anda dengan menerapkan keterampilan yang diperoleh pada dataset nyata. Presentasi dan dokumentasi proyek yang efektif akan membantu Anda mendapatkan pekerjaan analisis data pertama Anda.

Jalur Karir untuk Data Analyst

Analisis data adalah bidang yang beragam dan memiliki banyak peran dalam industri analitik, yang sebagai berikut:

  • Business Analyst
  • Operations Analyst
  • Financial Analyst
  • Marketing Analyst
  • Risk Analyst

Bergantung pada keterampilan, minat, dan pengalaman Anda, Anda dapat mengejar karir di salah satu peran di atas. Jalur karir untuk Data Analyst juga termasuk menjadi analis senior, beralih ke ilmuwan data, atau maju ke peran manajemen.

Aanalisis data memungkinkan potensi data mentah dengan menggunakan metode statistik dan alat visualisasi. Selain itu, banyak peran pekerjaan di bawah payung analisis data akan terus tumbuh hingga dekade berikutnya.

Ingin lebih banyak konten terkait AI? Kunjungi unite.ai.

Haziqa adalah Ilmuwan Data dengan pengalaman luas dalam menulis konten teknis untuk perusahaan AI dan SaaS.