Ketika mendengar profesi data analyst, banyak orang membayangkan seseorang yang seharian berkutat dengan deretan angka dan rumus di layar. Namun gambaran tersebut hanya benar sebagian. Sebagian besar waktu kerjanya justru habis untuk berdiskusi dengan divisi lain, menelusuri asal usul data yang berantakan, dan menjelaskan temuan kepada orang yang tidak pernah menyentuh baris kode.
Gambaran yang tidak lengkap ini membuat banyak orang salah menilai kecocokan dirinya dengan profesi tersebut. Contohnya, ada yang mundur karena merasa tidak cukup pandai berhitung, padahal kekuatan utamanya justru pada kemampuan bertanya dan menjelaskan. Gambaran yang tepat juga membantu menyiapkan bekal yang benar-benar terpakai. Memahami isi pekerjaannya apa adanya menjadi langkah pertama sebelum memutuskan menekuni jalur ini.
Bagaimana Sebenarnya Seorang Data Analyst Bekerja Setiap Hari?
Profesi ini sebaiknya dilihat bukan sebagai pekerjaan menghitung, melainkan sebagai pekerjaan menjawab pertanyaan. Rangkaiannya berulang dalam pola yang sama, dimulai dari pertanyaan yang datang dari divisi lain dan berakhir pada keputusan yang diambil setelah temuan disampaikan.
Satu siklus umumnya menempuh lima tahap. Pertanyaan bisnis diterjemahkan menjadi pertanyaan data, data diambil dari sumbernya, dirapikan sampai layak dipakai, dianalisis untuk menemukan pola, lalu disajikan dalam bentuk yang mudah dibaca. Sebagian permintaan bahkan berhenti di tahap kedua karena datanya ternyata belum tersedia. Panjang satu siklus bervariasi, mulai dari beberapa jam untuk permintaan sederhana sampai beberapa pekan untuk analisis besar.
Proporsi waktunya sering mengejutkan pendatang baru. Tahap merapikan data biasanya memakan porsi terbesar, sementara analisis yang dibayangkan sebagai inti pekerjaan justru berlangsung singkat. Pola berulang ini juga membuat pekerjaannya relatif mudah diperkirakan meski topiknya berganti-ganti. Kenyataan itu sebenarnya menguntungkan pendatang baru, sebab bagian terberatnya lebih menuntut ketelitian dibanding kemampuan matematis tingkat lanjut.
Tugas Utama yang Melekat pada Peran Data Analyst
Jobdesk seorang analis memang berbeda antarperusahaan, tetapi lima tanggung jawab berikut hampir selalu muncul.
1. Menerjemahkan Pertanyaan Bisnis Menjadi Pertanyaan Data
Permintaan yang datang biasanya masih kabur. Contohnya, pertanyaan yang diterima berbunyi mengapa penjualan cabang tertentu turun, tanpa keterangan kategori produk maupun periode yang dimaksud. Tugas analis adalah memecahnya menjadi pertanyaan yang bisa dijawab dengan data yang tersedia. Catat pula keputusan apa yang akan diambil setelah jawabannya diperoleh, sebab hal itu menentukan seberapa rinci analisisnya perlu disusun. Biasakan mengulang kembali permintaan itu dengan kalimat sendiri untuk memastikan tidak ada salah tangkap sejak awal.
2. Mengambil dan Membersihkan Data
Data yang dibutuhkan jarang tersedia di satu tempat yang rapi. Analis mengambilnya dari basis data memakai SQL, menggabungkannya dengan berkas dari divisi lain, lalu menyeragamkan format, menangani nilai yang hilang, dan menyingkirkan catatan ganda. Pencatatan setiap perlakuan terhadap data juga diperlukan agar hasilnya bisa ditelusuri kembali bila muncul pertanyaan. Contohnya, satu pelanggan yang tercatat dua kali dengan ejaan nama berbeda sudah cukup untuk menggeser angka total. Ketelitian di tahap ini termasuk yang sering diuji pada seleksi kerja.
3. Melakukan Analisis dan Pengujian
Setelah data siap, pola dicari melalui perbandingan antarperiode, pembagian berdasarkan segmen, sampai pengujian statistik bila diperlukan. Perkakasnya bisa berupa lembar kerja untuk kasus sederhana atau Python beserta pustaka seperti Pandas untuk data berukuran besar. Membandingkan hasil dengan periode sebelumnya atau dengan kelompok pembanding membantu memastikan temuan bukan fluktuasi biasa. Perhatikan pula ukuran kelompok yang dibandingkan, sebab selisih pada kelompok kecil mudah terlihat besar padahal belum tentu berarti. Inilah alasan mengapa pemahaman statistik dasar tetap menjadi syarat.
4. Membangun Dashboard dan Laporan Berkala
Sebagian besar analis bertanggung jawab atas beberapa laporan rutin yang dipantau manajemen. Tugasnya mencakup menentukan metrik yang ditampilkan, merancang tata letaknya, sampai memastikan angkanya diperbarui otomatis lewat perangkat seperti Power BI atau Tableau. Menyediakan penyaring sederhana untuk periode dan wilayah biasanya sudah memenuhi sebagian besar kebutuhan. Batasi jumlah metrik yang ditampilkan pada satu halaman agar pembacanya tidak kehilangan arah. Semakin sedikit pertanyaan susulan yang muncul, semakin berhasil rancangan tersebut.
5. Menyampaikan Temuan kepada Pemangku Kepentingan
Bagian akhir ini menentukan apakah hasil kerja berlanjut menjadi tindakan atau berhenti sebagai arsip. Analis perlu menyusun penjelasan yang menghubungkan angka dengan langkah konkret, menyebutkan tingkat keyakinan, sekaligus terbuka mengenai keterbatasan analisisnya. Contohnya, satu halaman ringkasan berisi temuan utama beserta usulan tindakan biasanya lebih efektif dibanding presentasi berisi dua puluh grafik. Siapkan pula jawaban atas pertanyaan yang mungkin muncul, terutama mengenai sumber data dan periode yang dipakai. Keterbukaan soal batas kepastian juga menumbuhkan kepercayaan jangka panjang.
Pergeseran Posisi Analis di Dalam Organisasi
Jika sebelumnya analis dipanggil hanya ketika laporan dibutuhkan, sekarang perhatian bergeser ke pelibatan sejak tahap perencanaan. Perusahaan menyadari bahwa keputusan yang dirancang dengan data sejak awal lebih murah dibanding memperbaiki keputusan yang sudah telanjur berjalan.
Perkakas berbasis kecerdasan buatan turut mempercepat pekerjaan teknis seperti pembersihan awal dan penyusunan ringkasan. Hasil keluarannya tetap perlu diperiksa, sebab kesalahan yang tampil rapi justru sulit dikenali. Contohnya, ringkasan otomatis dapat menyebutkan penurunan angka tanpa menjelaskan bahwa penyebabnya adalah perubahan cara pencatatan. Perubahan itu tidak mengurangi peran analis, melainkan memindahkan bobot pekerjaannya ke perumusan masalah, penilaian mutu data, dan penafsiran hasil.
Peluang Karier yang Terbuka dari Posisi Ini
Tidak heran jika profesi ini kini semakin dicari lintas sektor, mulai dari perbankan, asuransi, ritel, logistik, sampai instansi pemerintah. Hampir semua organisasi kini memiliki data, dan sebagian besar masih kekurangan orang yang bisa membacanya.
Jenjangnya juga terbuka. Dari posisi analis, seseorang dapat naik menjadi analis senior atau pemimpin tim, bergeser ke business intelligence, atau melanjutkan ke bidang data science bila tertarik pada pemodelan prediktif. Sebagian praktisi memilih bertahan sebagai spesialis pada satu industri tertentu, dan jalur itu sama menjanjikannya.
Menyiapkan Diri Memasuki Profesi Ini
Memasuki profesi ini tanpa bekal yang tertata biasanya berakhir pada rasa kewalahan di bulan-bulan pertama. Materi yang tersebar di internet umumnya membahas perkakas, bukan urutan kerjanya. Untuk membangun kompetensi di bidang ini, bootcamp Data Analyst bersertifikat dari Course-Net dapat menjadi langkah awal yang tepat.
Materinya disusun mengikuti alur kerja sehari-hari seorang analis, mulai dari pengenalan analisis data, Excel, basis data dan SQL, Python beserta statistiknya, visualisasi dan penyampaian hasil, tata kelola serta kualitas data, sampai proyek akhir yang ditinjau langsung oleh coach. Penerapan kecerdasan buatan dalam analisis data juga sudah masuk ke dalam pembahasannya.
Pendampingnya praktisi aktif, contohnya Coach Dena yang bekerja di bidang data analytics industri asuransi dan Coach Yohannes yang memimpin proyek pengembangan perangkat lunak, dengan satu coach menangani maksimal dua belas peserta. Tersedia pula garansi mengulang kelas tanpa biaya tambahan sepanjang materinya belum sepenuhnya dikuasai. Course-Net tersertifikasi oleh EC-Council, ISC2, serta BNSP, telah meluluskan lebih dari 100.000 alumni termasuk yang berasal dari luar bidang teknologi informasi, dan menyediakan pendampingan karier mulai dari penyusunan CV sampai persiapan wawancara.
