Apa Itu Data Analyst?

Warta Ekonomi, Jakarta -

Hari ini, setiap organisasi makin bergantung pada data untuk membuat keputusan bisnis penting, seperti produk baru mana yang akan dikembangkan, segmen pasar baru yang akan dimasuki, investasi baru yang harus dilakukan, dan pelanggan baru (atau yang sudah ada) untuk ditargetkan. Mereka juga menggunakan data untuk mengidentifikasi inefisiensi dan masalah bisnis lainnya yang perlu ditangani.

Dalam sebuah organisasi, tugas data analyst adalah menetapkan nilai numerik untuk fungsi bisnis penting ini sehingga kinerja dapat dinilai dan dibandingkan dari waktu ke waktu. Namun, pekerjaan itu melibatkan lebih dari sekadar melihat angka karena seorang analis juga perlu tahu bagaimana menggunakan data untuk membantu organisasi membuat keputusan yang lebih tepat.

Baca Juga: Apa Itu Data Visualization?

Apa Itu Data Analyst?

Data analyst adalah proses mengumpulkan wawasan dari data untuk membantu menginformasikan keputusan bisnis yang lebih baik. Proses menganalisis data biasanya bergerak melalui lima fase berulang:

• Mengidentifikasi data yang ingin Anda analisis;
• Mengumpulkan datanya;
• Membersihkan data untuk persiapan analisis;
• Menganalisis datanya;
• Menafsirkan hasil analisis.

Data analyst dapat mengambil bentuk yang berbeda, tergantung pada pertanyaan yang Anda coba jawab. Secara singkat, analisis deskriptif memberi tahu kita apa yang terjadi, analisis diagnostik memberi tahu kita mengapa hal itu terjadi, analisis prediktif membentuk proyeksi tentang masa depan, dan analisis preskriptif menciptakan saran yang dapat ditindaklanjuti tentang tindakan apa yang harus diambil.

Tugas dan Tanggung Jawab Data Analyst

Seorang data analyst adalah orang yang tugasnya mengumpulkan dan menafsirkan data untuk memecahkan masalah tertentu. Peran tersebut mencakup banyak waktu yang dihabiskan dengan data, tetapi juga harus mengomunikasikan temuan tersebut.

Inilah yang dilakukan seorang data analyst:

1. Mengumpulkan data: Analis sering mengumpulkan data sendiri. Kegiatan ini dilakukan dengan melakukan survei, melacak karakteristik pengunjung di situs web perusahaan, atau membeli kumpulan data dari spesialis pengumpulan data.

2. Membersihkan data: Data mentah mungkin berisi duplikat, kesalahan, atau outlier. Membersihkan data berarti menjaga kualitas data dalam spreadsheet atau melalui bahasa pemrograman agar interpretasi Anda tidak salah.

3. Model data: Ini memerlukan pembuatan dan perancangan struktur database. Anda dapat memilih jenis data apa yang akan disimpan dan dikumpulkan, menetapkan bagaimana kategori data berkaitan satu sama lain, dan bekerja melalui bagaimana data sebenarnya muncul.

4. Menafsirkan data: Menafsirkan data akan melibatkan pencarian pola atau tren dalam data yang akan membantu Anda menjawab pertanyaan yang ada.

5. Presentasi: Mengomunikasikan hasil temuan Anda akan menjadi bagian penting dari pekerjaan. Anda melakukan ini dengan menyusun visualisasi seperti bagan dan grafik, menulis laporan, dan menyajikan informasi kepada pihak yang berkepentingan.

Jenis-Jenis Data Analytics

Empat jenis analitik data saling membangun untuk memberikan peningkatan nilai bagi organisasi.

1. Analitik deskriptif memeriksa apa yang terjadi di masa lalu: Pendapatan bulanan, penjualan triwulanan, trafik situs web tahunan, dan sebagainya. Jenis temuan ini memungkinkan organisasi untuk melihat tren.

2. Analitik diagnostik mempertimbangkan mengapa sesuatu terjadi dengan membandingkan kumpulan data deskriptif untuk mengidentifikasi dependensi dan pola. Ini membantu organisasi menentukan penyebab hasil positif atau negatif.

3. Analisis prediktif berusaha untuk menentukan kemungkinan hasil dengan mendeteksi kecenderungan dalam analisis deskriptif dan diagnostik. Hal ini memungkinkan organisasi untuk mengambil tindakan proaktif, seperti menjangkau pelanggan yang kemungkinan tidak akan memperpanjang kontrak, misalnya.

4. Analitik preskriptif mencoba mengidentifikasi tindakan bisnis apa yang harus diambil. Meskipun jenis analisis ini memberikan nilai signifikan dalam kemampuan untuk mengatasi masalah potensial atau tetap berada di depan tren industri, analisis ini sering kali membutuhkan penggunaan algoritma yang kompleks dan teknologi canggih seperti machine learning.

Dalam survei tahun 2016 terhadap lebih dari 2.000 eksekutif bisnis, konsultan PwC menemukan bahwa organisasi menganggap analitik deskriptif tidak cukup untuk pengambilan keputusan berdasarkan informasi dan data. Dengan demikian, analitik diagnostik dan prediktif makin penting bagi organisasi.

Tools Apa Saja yang Digunakan Data Analyst?

Selama proses analisis data, seorang analis sering menggunakan berbagai macam alat bantu untuk membuat pekerjaan mereka lebih akurat dan efisien. Beberapa alat bantu yang paling umum dalam industri analisis data meliputi:

• Microsoft Excel
• Google Spreadsheet
• SQL
• Tablo
• R atau Python
• SAS
• Microsoft Power BI
• Notebook Jupyter