Data Analyst: Pengertian, Tugas, Manfaat, Skillnya
 |
| Data Analyst |
Pengertian Data Analyst
Data analyst adalah seseorang yang bertanggung jawab untuk melakukan analisis dan riset data (data analytics) dengan menggunakan tools tertentu. Data analyst juga dapat dikatakan sebagai orang yang bertugas untuk menganalisis data untuk meningkatkan keuntungan, dan kredibilitas suatu perusahaan.
Tidak hanya di dunia bisnis, seorang data analyst yang tertarik dan passionate di dunia akademis dan penelitian, kemampuan analisis data ini sangat mempermudah dalam melakukan riset dengan data yang padat, akurat, waktu yang efisien.
Tugas Data analyst
Data analyst memiliki berbagai macam tugas berkaitan dengan pemrograman dan statistika. Ketika melakukan tugasnya, mereka akan menerapkan berbagai disiplin seperti pemrograman komputer, matematika, dan statistik untuk menggambarkan, memprediksi, dan meningkatkan performa bisnis.
Berikut beberapa tugas dari data analyst di antaranya,
1. Mengumpulkan data
Sebagai pengolah informasi mentah, mereka memiliki tugas dalam mengumpulkan data untuk mengetahui karakter pengunjung website dan informasi terkait perusahaan. Hal ini tidak hanya mereka lakukan dengan membeli data. Namun, biasanya seorang analis juga perlu mencarinya sendiri dengan melakukan survey.
Baca Juga: Data Collection: Pengertian, Tujuan, Fungsi, Metode, Cara Melakukan, dan Manfaatnya
2. Membersihkan Data
Dalam menjalankan tugas, seorang data analyst akan menemukan duplikasi dan kerusakan pada data. Oleh karena itu, mereka memiliki tanggung jawab untuk memelihara kualitas dan membersihkannya dengan bahasa pemrograman komputer.
Baca Juga: Pengertian Data Cleansing, Penyebab, Kriteria, Proses, Cara, dan Manfaatnya
3. Model Data
Menciptakan dan merancang struktur database merupakan salah satu tugas seorang analis data. Pada proses ini, mereka melakukan penyeleksian bahan apa saja yang akan mereka simpan dan kumpulkan. Serta menetapkan kategori apa saja yang dapat mengaitkan antar bahan.
4. Interpretasi
Setelah mendapatkan bahan, seorang data analyst memiliki tugas untuk menginterpretasikannya. Proses interpretasi ini juga terkait dengan mencari jawaban yang dapat membantu menyelesaikan permasalahan bisnis. Selanjutnya, hasil interpretasi ini biasanya akan berbentuk laporan prediksi, pola, atau trends yang sedang terjadi maupun akan terjadi.
5. Mempresentasikan Laporan
Mengkomunikasikan atau mempresentasikan hasil interpretasi yang mereka dapatkan adalah salah satu bagian penting dari tugas data analyst. Dalam mempresentasikan seorang analis perlu memberikan gambaran jelas seperti grafik, laporan tertulis, dan informasi menarik bagi perusahaan. Oleh karena itu, seorang analis juga perlu memiliki kemampuan komunikasi yang baik untuk menyampaikan hasil laporannya.
Manfaat Data Analyst
Analisis data dapat membantu bisnis dalam segala hal, mulai dari personalisasi promosi pemasaran untuk konsumen hingga mengidentifikasi dan mengurangi risiko bisnis. Berikut beberapa manfaat data analyst bagi bisnis di antaranya,
1. Personalisasi Pengalaman Konsumen
Bisnis mengumpulkan data pelanggan dari berbagai saluran, termasuk gerai fisik, e-commerce, dan media sosial. Dengan memanfaatkan analisis data untuk membuat profil pelanggan yang komprehensif dari data-data tersebut, bisnis dapat memperoleh insight tentang perilaku konsumen.
Berkat insight tersebut, bisnis dapat memberikan pengalaman yang lebih personal bagi konsumen. Sebut saja bisnis ritel pakaian yang memiliki toko online dan gerai fisik. Perusahaan dapat menganalisis data penjualannya bersama dengan data dari halaman media sosialnya.
Kemudian bisnis ini bisa membuat kampanye media sosial yang ditargetkan untuk mempromosikan penjualan e-commerce pada kategori produk yang memang sudah diminati pelanggan.
Bisnis dapat menjalankan model analisis consumer behaviour berdasarkan data pelanggan untuk mengoptimalkan pengalaman pelanggan. Sebagai contoh, bisnis dapat menjalankan model prediksi pada data transaksi e-commerce untuk menentukan produk yang akan direkomendasikan saat pembayaran guna meningkatkan penjualan.
2. Memberi Informasi untuk Pengambilan Keputusan Bisnis
Bisnis dapat memanfaatkan analisis data untuk memandu keputusan bisnis dan meminimalkan kerugian finansial.
Baca Juga: Pengertian Decision Making, Tujuan, Dasar, Faktor, Gaya, Proses, dan Caranya
Analisis dengan model prediksi dapat memperkirakan hal yang akan terjadi sebagai respons atas perubahan pada bisnis. Sementara itu, analisis preskriptif bisa menunjukkan reaksi yang seharusnya dilakukan oleh bisnis atas perubahan tersebut.
Kita ambil contoh sebuah bisnis melakukan perubahan harga atau penawaran produk. Apakah perubahan ini akan memengaruhi permintaan atau demand pelanggan? Seorang data analyst dapat menguji pengaruh penawaran tersebut.
Setelah mengumpulkan data penjualan produk yang harganya diubah, perusahaan dapat menggunakan alat analisis data untuk menentukan keberhasilan perubahan dan memvisualisasikan hasilnya. Data tersebut membantu pengambil keputusan memilih akan meluncurkan perubahan harga di seluruh wilayah atau tidak.
3. Menekan Risiko dan Mencegah Kerugian
Risiko merupakan bagian tak terpisahkan dari bisnis, mulai dari risiko pencurian, piutang tidak tertagih, hingga adanya tuntutan hukum. Analisis data dapat membantu bisnis memahami risiko dan mengambil tindakan preventif.
Misalnya, suatu bisnis ritel dengan banyak cabang menerapkan model statistik yang dapat memprediksi tindakan atau peristiwa di masa depan untuk menentukan toko mana yang memiliki risiko pencurian tertinggi.
Kemudian, bisnis dapat menggunakan data ini untuk menentukan jumlah keamanan yang diperlukan di toko atau bahkan menentukan perlu divestasi dari lokasi tertentu.
Dengan kata lain, bisnis dapat memanfaatkan analisis data untuk membatasi kerugian. Bahkan, bisnis bisa membuat model statistik yang memberikan rekomendasi secara otomatis untuk mengatasi masalah yang berulang.
4. Meningkatkan Keamanan
Semua bisnis menghadapi ancaman keamanan data. Bisnis dapat meminta data analyst untuk mendiagnosis penyebab pelanggaran data yang pernah terjadi dengan memproses dan memvisualisasikan data yang relevan.
Bersama dengan tim information technology (IT), analis data dapat menggunakan aplikasi analisis data untuk mengurai, memproses, dan memvisualisasikan log audit sehingga sumber data breach dapat diketahui. Informasi ini dapat membantu IT menemukan kerentanan dan memperbaiki keamanan data perusahaan.
Tidak hanya itu, berkat hasil analisis data tersebut, tim IT juga dapat menggunakan model statistik untuk mencegah terjadinya data breach di masa mendatang.
5. Menyederhanakan Operasional
Di samping poin-poin manfaat data analyst di atas, operasional bisnis juga dapat dibuat lebih efisien dengan analisis data. Mari kita ambil contoh dalam hal pengelolaan inventory.
Mengumpulkan dan menganalisis data tentang rantai pasokan dapat menunjukkan titik pemicu keterlambatan atau kemacetan produksi bersumber dan membantu memprediksi risiko masalah yang mungkin muncul di masa depan.
Jika perkiraan permintaan menunjukkan bahwa vendor tertentu tidak akan mampu menangani volume yang dibutuhkan, perusahaan dapat menambah atau mengganti vendor ini untuk menghindari penundaan produksi.
Skill Data Analyst
Berikut beberapa skill yang dibutuhkan untuk menjadi seorang analis data profesional di antaranya,
1. Memahami penggunaan bahasa pemrograman SQL
Bahasa SQL merupakan bahasa pemrograman untuk menangani urusan pengelolaan dan manajemen data. Banyak tools yang digunakan untuk membantu dalam proses pengembangan aplikasi, seperti MySQL, SQL Server, PostGre, dan lain sebagainya. Pada umumnya, Anda akan banyak bekerja pada sisi server.
2. Memahami konsep statistik dan matematika
Berikutnya, seorang data analyst juga harus mampu untuk memahami dan mengimplementasikan penerapan statistika dan matematika dalam membantu proses analisis data secara lebih akurat dan tersistem. Anda harus siap untuk berhubungan dengan berbagai bentuk sajian angka terkait data proyek.
3. Mampu untuk memvisualisasikan data
Selanjutnya, salah satu skill yang harus dimiliki seorang analis data adalah mampu untuk memvisualisasikan data ke dalam bentuk grafik dan visual. Sehingga, data yang berhasil diperoleh dapat disajikan dengan baik dan disampaikan dengan lebih komunikatif.
Baca Juga: Pengertian Visualisasi Data, Tujuan, Tipe, dan Jenisnya
4. Mampu menggunakan machine learning
Skill terakhir yang harus anda kuasai adalah mempelajari dan mampu untuk menerapkan konsep pengembangan perangkat lunak dengan metode machine learning. Bahasa pemrograman yang biasanya digunakan adalah Python, R, JavaScript, dan bahasa pemrograman yang menerapkan paradigma OOP (Object Oriented Programming).
Dari berbagai sumber
Post a Comment for "Data Analyst: Pengertian, Tugas, Manfaat, Skillnya"