Pernah dengar pepatah, “data is the new oil”? Di era digital ini, semua bisnis berlomba-lomba mengumpulkan data sebanyak mungkin. Tapi tahukah kamu, data mentah tanpa analisis itu sama saja seperti minyak mentah—tidak bisa langsung dipakai! Inilah kenapa peran seorang Data Analyst makin hot dan banyak dicari di berbagai industri. Lalu, apa sih sebenarnya tugas seorang Data Analyst? Bagaimana cara jadi Data Analyst yang andal dan dicari banyak perusahaan?
Menelusuri Dunia Data Analyst, Lebih dari Sekadar Mengolah Angka
Banyak yang mengira jadi Data Analyst itu kerjaannya cuma main Excel, bikin grafik, atau menghitung angka-angka. Padahal, peran ini jauh lebih dinamis. Seorang Data Analyst harus mampu melihat keadaan, menggali insight dari data, dan menerjemahkan insight itu jadi rekomendasi strategi yang berguna. Misal, dari sekumpulan data pelanggan, seorang Data Analyst bisa membantu menentukan produk apa yang paling diminati atau mengapa pelanggan tiba-tiba berhenti menggunakan layanan.
Keterampilan Wajib Seorang Data Analyst
Ada beberapa skill utama yang wajib dikuasai, di antaranya:
Critical thinking, kemampuan interpretasi data, dan menguasai alat analitik seperti SQL, Python, atau bahkan tools visualisasi seperti Tableau. Namun tenang, kamu tak harus jadi jago matematika dulu! Kuncinya ada di kemauan belajar dan rajin mencari insight dari setiap data yang dihadapi.
Lembaga pelatihan kini juga banyak menawarkan sertifikasi Data Analyst resmi yang bisa membantu kamu lebih mudah membangun kredibilitas.
Bukan Sekadar Statistik, Tapi Menjadi Penyambung Bisnis dan Teknologi
Data Analyst bukan hanya menghitung atau memvisualisasikan data. Mereka adalah jembatan antara tim teknis dan manajemen bisnis, membantu perusahaan menilai performa, memahami perilaku konsumen, hingga meramalkan tren masa depan. Menariknya, beberapa perusahaan besar seperti Google, Tokopedia, hingga Grab membentuk tim analitik khusus agar setiap keputusan bisnis makin berbasis bukti, bukan sekadar insting semata (Harvard Business Review).
Pada akhirnya, Data Analyst harus punya kemampuan komunikasi yang ciamik, karena data yang mereka olah harus mampu “berbicara” pada semua pihak, dari sesama kolega hingga manajemen.
Belajar Data Analyst: Mulai dari Mana?
Jangan minder jika kamu bukan lulusan statistik atau ilmu komputer. Banyak Data Analyst sukses justru berasal dari jurusan yang beragam, bahkan sastra! Mulailah dengan belajar konsep dasar data dan statistik sederhana. Ikuti kursus gratis atau berbayar di platform online (seperti Coursera, Udemy, atau DataCamp), lalu praktikkan pada proyek sederhana dulu: misal, analisis data keuangan bulanan pribadi, atau statistik kasus Covid-19 di Indonesia. Jika ingin serius, jangan lupa pertimbangkan menambah sertifikasi supaya CV kamu makin stand out di mata recruiter!
Prospek Karier Data Analyst, Semakin Dibutuhkan di Masa Depan
Permintaan profesional bidang analitik makin meroket tiap tahun. Bahkan, World Economic Forum menyebut Data Analyst sebagai salah satu profesi paling dicari hingga 2030 mendatang. Hampir semua sektor, mulai dari perbankan, e-commerce, layanan kesehatan, hingga pemerintahan, butuh tenaga ahli di bidang ini.
Salah satu tips agar terus relevan adalah jangan berhenti belajar teknologi terbaru dan tren analisis data terkini. Dengan modal pengalaman dan sertifikasi Data Analyst yang diakui, peluang kerja dan gaji yang kompetitif bisa kamu dapatkan!
Simpulannya, jadi Data Analyst itu seru dan penuh tantangan. Tak melulu soal angka, tapi juga tentang membantu bisnis berjalan ke arah yang benar dengan keputusan berbasis data.
Pertanyaan Umum (FAQ)
Apakah harus mahir coding untuk menjadi Data Analyst?
Tidak harus expert, tetapi memahami dasar-dasar coding, misal SQL atau Python, sangat membantu dalam pekerjaan sehari-hari.
Apakah harus punya sertifikasi Data Analyst?
Sertifikasi Data Analyst memang tidak wajib, tetapi bisa mendongkrak kredibilitas dan kepercayaan perusahaan terhadap skill kamu.
Apakah Data Analyst dan Data Scientist itu sama?
Beda! Data Analyst fokus pada analisis dan interpretasi data, sedangkan Data Scientist lebih banyak membangun model prediktif dan machine learning.
Leave a Comment