Di era modern ini, kebutuhan akan tenaga kerja yang mampu mengolah dan menganalisis data semakin meningkat. Dengan banyaknya data yang terus berkembang dari tahun ke tahun, tentunya perusahaan-perusahaan membutuhkan seorang data analyst untuk membantu keberlangsungan perusahaannya. Apa itu data analyst? Apa saja tanggung jawabnya?
Untuk memberikan informasi dan wawasan seputar profesi data analyst, Cakap berkolaborasi bersama Pacmann.AI mengadakan webinar bertema “Inside Tokopedia’s Data Analytics: Workflow Effectiveness and Case Study”. Menggandeng Khairunnisa Febrianty, seorang data analyst dari Tokopedia, webinar ini mengupas strategi dan alur kerja data analytics yang efektif. Simak penjelasan selengkapnya, yuk!
Karier sebagai Data Analyst
Data analyst adalah seseorang yang bertanggung jawab untuk mengolah, menganalisis, dan menerjemahkan data untuk kebutuhan tertentu. Hasil analisis data yang diperoleh bersifat penting dan nantinya akan membantu perusahaan atau klien dalam mengidentifikasi berbagai fakta atau tren, menentukan keputusan, proses manajemen perusahaan, dan pengolahan data perusahaan.
Adapun data analytics (DA) adalah proses menganalisis data yang bertujuan untuk mendapat informasi atau kesimpulan dari data tersebut. Data analytics dapat dilakukan dengan berbagai teknik dan proses, serta dapat digunakan dalam berbagai bidang. Menurut Khairunnisa, dalam melakukan tugasnya, seorang data analyst memiliki beberapa tanggung jawab, yaitu:
- SME (Subject Matter Expert): seorang data analyst harus benar-benar menguasai bidangnya sehingga bisa menjadi sumber informasi dalam kebutuhan bisnis yang diperlukan.
- Data understanding: seorang data analyst harus memahami data dan tipe data yang akan digunakan agar mendapat informasi yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan.
- Analysis data: setelah memahami data, tentunya seorang data analyst harus menganalisis data tersebut untuk mendapat informasi yang dapat digunakan untuk kebutuhan monitoring dan reporting.
- Collaboration: kolaborasi sangat diperlukan untuk bertukar pikiran dalam memecahkan berbagai masalah dan hambatan yang ditemukan saat proses analisis data.
- Visualization and storytelling: selain menganalisis data, seorang data analyst juga harus dapat mendefinisikan dan menjelaskan informasi-informasi dari data yang ditemukan agar mudah dipahami.
- Technical skill: kemampuan untuk menggunakan berbagai teknik dan alat analisis data dapat membantu seorang data analyst untuk mengumpulkan, mengukur, mengatur, menganalisis, dan memvisualisasikan data.
Temukan Bakat Terpendammu dan Kembangkan Bersama Cakap Upskill
Jenis-jenis Analisis Data
Khairunnisa mengemukakan bahwa ada beberapa jenis proses menganalisis data, yaitu:
- Descriptive: proses ini merupakan proses paling dasar dan menjadi landasan untuk menuju tahap-tahap analisis data yang selanjutnya. Proses ini menjawab pertanyaan ‘apa yang sedang terjadi?’ dan memberikan gambaran akan data yang digunakan.
- Diagnostic: proses ini bertujuan untuk menggali lebih dalam informasi yang didapatkan dari proses descriptive dan menjawab pertanyaan ‘mengapa itu bisa terjadi?’.
- Predictive: proses ini bertujuan untuk membuat prediksi atas apa yang akan terjadi kedepannya berdasarkan dengan data historis.
- Perspective: proses ini bersifat sangat penting karena akan membantu untuk menentukan strategi apa yang akan dilakukan berdasarkan prediksi yang telah dibuat.
Alur Analisis Data
Seorang data analyst tentunya juga memiliki alur kerja yang jelas dan terstruktur untuk melakukan sebuah analisis. Menurut Khairunnisa, berikut alur analisis data yang efektif dan efisien untuk hasil yang maksimal:
- Plan: pada tahap ini diperlukan kemampuan berpikir kritis agar semua hal menjadi jelas, mulai dari apa yang menjadi masalah, hingga objektif apa yang ingin dijawab. Dalam proses perencanaan, data analyst hendaknya sudah mengetahui data apa saja, ketersediaan data, dan tipe data yang akan digunakan dan apakah data-data tersebut sudah mampu menjangkau masalah yang akan dipecahkan.
- Collect: setelah tahap perencanaan, tahap selanjutnya adalah mengumpulkan data yang dibutuhkan. Ada baiknya saat proses ini, seorang data analyst banyak berdiskusi dengan klien terkait hal-hal yang dibutuhkan, hal-hal yang mereka ingin tahu, dan apa yang perlu didiskusikan.
- Analysis: setelah data terkumpul, yang selanjutnya dilakukan adalah proses analisis. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, dalam proses ini, ada 4 langkah yang perlu dilakukan yaitu descriptive, diagnostic, predictive, dan perspective.
- Interpretation: tahap ini merupakan tahap menerjemahkan hasil analisis. Misal, dari hasil analisis berupa grafik perlu dinarasikan. Lalu, misal hasil akhir analisis ada 4 model, pilihlah hanya 1 model dengan paling sedikit error lalu berikan juga rekomendasi.
- Presentation: tahap ini bersifat opsional tergantung kompleksitas dan urgensi. Misal, jika hasil analisis memiliki pengaruh yang cukup luas, maka diperlukan presentasi.
Wah, sangat keren ya pekerjaan sebagai data analyst. Selain membutuhkan kemampuan khusus, diperlukan juga ketelitian yang tinggi dalam menganalisis data. Nah, kalau kamu, tertarik untuk berkarier di bidang apa? Masih banyak lho webinar-webinar di berbagai bidang karier lainnya yang bisa kamu ikuti di Cakap Upskill. Unduh aplikasi Cakap sekarang, yuk!
Baca Juga:
