Selama ini, profesi data analyst sering dianggap identik dengan kemampuan membuat grafik dan dashboard. Meski begitu, situasi sebenarnya bergerak ke arah sebaliknya. Pembuatan grafik berada di bagian akhir pekerjaan dan biasanya paling cepat diselesaikan, sementara porsi waktu terbesar habis untuk mengambil data dari sumbernya lalu merapikannya.
Salah paham ini berpengaruh langsung pada cara belajar. Contohnya, seseorang yang memulai dari perangkat visualisasi bisa terlihat cakap saat menyusun tampilan, tetapi kesulitan menjawab ketika ditanya dari mana angka tersebut diambil dan mengapa nilainya berbeda dengan laporan divisi lain. Kesulitan seperti ini biasanya baru muncul di wawancara teknis, ketika pertanyaan menyasar cara pengambilan dan pembersihan datanya. Roadmap data analyst yang disusun sejak awal membantu menghindari kondisi seperti itu.
Mengapa Urutan Belajar Lebih Menentukan daripada Jumlah Tools?
Untuk memahami hal ini, bidang analisis data perlu dilihat dari sudut yang berbeda. Perangkat lunak berfungsi sebagai alat kerja, sedangkan yang dinilai perusahaan adalah kemampuan mengubah pertanyaan bisnis menjadi jawaban yang dapat ditelusuri dasarnya.
Seseorang yang menguasai lima perangkat sekaligus tetap kesulitan bila belum memahami cara memilih data yang relevan atau menilai kewajaran sebuah angka. Sebaliknya, analis dengan perangkat terbatas tetapi berpikir runtut umumnya menghasilkan rekomendasi yang lebih dipercaya. Contohnya, perusahaan yang seluruh datanya berada di satu basis data akan lebih menghargai kelancaran SQL dibanding penguasaan tiga perangkat visualisasi sekaligus. Perusahaan pun jarang menuntut penguasaan semua perangkat, melainkan kelancaran memakai perangkat yang sudah dipakai timnya.
Alasan lain yang sering luput adalah masa pakai. Perangkat analisis berganti setiap beberapa tahun, sementara cara berpikir analitis tetap terpakai. Membalik urutannya hanya menghasilkan tampilan rapi di atas dasar yang belum kuat. Karena itu roadmap yang baik dimulai dari cara berpikir, dilanjutkan ke keterampilan mengambil dan mengolah data, lalu ditutup dengan penyajian.
Tahapan Skill dalam Roadmap Data Analyst
Setidaknya terdapat lima lapisan kemampuan yang perlu dibangun secara berurutan.
1. Kerangka Berpikir Analitis dan Pemahaman Bisnis
Kemampuan pertama bukan teknis, melainkan mengenali persoalan yang sedang dihadapi organisasi. Biasakan bertanya mengapa sebuah angka bergerak, siapa yang terdampak, dan keputusan apa yang menunggu di ujung analisis. Pahami pula jenis data yang tersedia beserta batas kesimpulan yang bisa ditarik darinya. Contohnya, sebelum menghitung apa pun, pastikan dulu apakah penurunan yang ditanyakan diukur dari jumlah transaksi atau dari nilai penjualannya. Latar belakang di bidang keuangan, pemasaran, atau operasional justru menjadi modal karena konteks bisnisnya sudah dikenali.
2. Excel dan Pengolahan Data di Lembar Kerja
Excel masih menjadi tempat data pertama kali disentuh di sebagian besar perusahaan. Kuasai pivot table, fungsi pencarian, pembersihan data, sampai macro untuk pekerjaan yang berulang. Biasakan pula menata data mentah agar setiap baris mewakili satu catatan, sebab bentuk itulah yang dibutuhkan analisis lanjutan. Latih juga penggabungan data dari beberapa berkas terpisah, sebab kondisi itu yang paling sering ditemui di lapangan. Kemampuan ini sering diremehkan padahal cukup sering diuji pada tahap seleksi kerja.
3. SQL untuk Mengambil Data dari Basis Data
Data yang dibutuhkan jarang tersedia sebagai berkas siap pakai, melainkan tersimpan di basis data perusahaan. SQL dipakai untuk mengambilnya sendiri, mulai dari penyaringan sederhana, penggabungan antartabel, sampai kueri bertingkat. Pelajari juga cara membaca struktur tabel dan hubungan antarentitas agar hasil kueri tidak memuat angka ganda. Biasakan memeriksa jumlah baris sebelum dan sesudah penggabungan sebagai cara cepat mendeteksi kesalahan kueri. Karena itu penguasaan SQL mengurangi ketergantungan pada tim lain untuk urusan yang sebenarnya bisa dikerjakan sendiri.
4. Python dan Statistik untuk Analisis Lanjutan
Ketika volume data bertambah atau perhitungannya berlapis, Python mengambil alih peran lembar kerja. Pustaka seperti Pandas dan NumPy mempercepat pengolahan, sementara pemahaman statistik menjaga agar kesimpulan tidak melenceng. Mulai dari kasus sederhana, contohnya memperkirakan penjualan bulan berikutnya, sebelum menyentuh metode yang lebih rumit. Pahami pula asumsi di balik setiap metode agar hasilnya tidak dipakai di luar konteks yang sesuai. Lapisan ini menjadi pembeda antara analis pemula dan analis yang dipercaya menangani persoalan besar.
5. Visualisasi dan Penyampaian Hasil
Temuan analisis perlu sampai ke pihak yang mengambil keputusan agar berguna. Kuasai Tableau atau Power BI untuk membangun dashboard, lalu latih penyusunan penjelasan yang menghubungkan angka dengan tindakan. Pilih satu pesan utama untuk setiap tampilan daripada menumpuk seluruh temuan sekaligus. Sesuaikan tingkat kerincian dengan pembacanya, sebab kebutuhan tim operasional berbeda dengan kebutuhan jajaran pimpinan. Latih pula kesiapan menjawab pertanyaan spontan saat presentasi, sebab bagian ini sulit disiapkan sepenuhnya.
Pergeseran Cara Perusahaan Memakai Data
Pendekatan lama yang hanya mengandalkan laporan bulanan berbentuk lembar kerja kini mulai ditinggalkan. Perusahaan menuntut angka yang bisa diakses kapan saja, ditambah kepastian bahwa nilainya konsisten antardivisi.
Perubahan itu memunculkan kebutuhan berupa tata kelola dan kualitas data, mulai dari penetapan definisi metrik sampai penelusuran asal usul angka. Perangkat berbasis kecerdasan buatan juga mulai mengambil alih pekerjaan berulang, contohnya pembersihan awal dan penyusunan ringkasan. Kewajiban memeriksa ulang keluaran otomatis justru menjadi tanggung jawab baru yang tidak bisa dialihkan ke sistem. Peran analis tidak berkurang, tetapi fokusnya berpindah ke perumusan masalah, pemeriksaan hasil keluaran otomatis, dan penafsiran temuan.
Peluang Karier yang Terbuka dari Jalur Ini
Situasi ini menegaskan pentingnya menguasai analisis data secara utuh. Sebagian perusahaan bahkan membuka posisi analis untuk satu divisi saja, contohnya khusus operasional atau khusus pemasaran. Kebutuhannya tersebar di sektor perbankan, asuransi, ritel, logistik, sampai instansi pemerintah, dan posisi ini termasuk yang cukup banyak dibuka untuk skema kerja jarak jauh.
Jalur lanjutannya juga bercabang. Rentang penghasilannya mengikuti kedalaman kemampuan dan cakupan tanggung jawab, bukan lama masa kerja semata. Dari posisi analis, seseorang dapat bergerak ke business intelligence, data engineering, atau melanjutkan ke data science, tergantung minat pada sisi bisnis atau sisi teknis.
Menempuh Roadmap Data Analyst secara Terstruktur
Menyusun sendiri urutan belajar tetap mungkin dilakukan, hanya saja waktu yang terpakai untuk mencoba-coba biasanya lebih panjang dari perkiraan. Salah satu cara memulainya adalah melalui bootcamp Data Analyst dari Course-Net yang menyusun materinya mengikuti urutan tersebut.
Cakupannya bergerak dari pengenalan analisis data, Excel, basis data dan SQL, Python beserta statistiknya, visualisasi dan penyampaian hasil, tata kelola serta kualitas data, hingga proyek akhir. Setiap tahap ditutup dengan latihan sehingga materi sebelumnya sempat dipakai sebelum berpindah. Materi penopang berupa dasar pemrograman dan perancangan basis data disediakan dalam bentuk video mandiri yang bisa diulang kapan saja.
Pendampingnya praktisi aktif, contohnya Coach Dena yang bekerja di bidang data analytics industri asuransi dan Coach Reynold yang berkarier sebagai data scientist di perbankan. Kelas dibatasi dua belas peserta per coach, disertai peninjauan proyek portofolio dan pendampingan karier mulai dari penyusunan CV sampai strategi melamar. Tersedia pula garansi mengikuti kelas ulang tanpa biaya tambahan bagi yang merasa materinya belum sepenuhnya dikuasai. Course-Net juga tercatat sebagai authorized training partner CompTIA serta tersertifikasi oleh EC-Council, ISC2, dan BNSP, dengan alumni yang sebagian berasal dari luar bidang teknologi informasi.
