Organisasi di semua industri semakin bergantung pada data untuk membuat keputusan bisnis yang penting. Mereka juga menggunakan data untuk mengidentifikasi inefisiensi dan masalah bisnis lain yang perlu ditangani. Itulah mengapa data analyst di era industri sekarang ini begitu dibutuhkan.
Dalam organisasi, tugas analis data adalah menetapkan nilai numerik ke fungsi bisnis yang penting, sehingga kinerja dapat dinilai dan dibandingkan dari waktu ke waktu.
Tetapi pekerjaan itu melibatkan lebih dari sekadar melihat angka. Seorang analis juga perlu tahu bagaimana menggunakan data untuk memungkinkan organisasi membuat keputusan yang lebih tepat.
Apa itu Analytics?
Analytics menyatukan teori dan praktik untuk mengidentifikasi dan mengomunikasikan wawasan berbasis data yang memungkinkan manajer, pemangku kepentingan, dan eksekutif lain dalam organisasi untuk membuat keputusan yang lebih tepat.
Data analyst yang berpengalaman mempertimbangkan pekerjaan mereka dalam konteks yang lebih besar, dalam organisasi dengan mempertimbangkan berbagai faktor eksternal.
Analis juga dapat mempertanggungjawabkan lingkungan kompetitif, kepentingan bisnis internal dan eksternal kepada pemangku kepentingan.
Apa Saja Jenis Analisis Data?
Empat jenis analisis data dibangun satu sama lain untuk meningkatkan nilai bagi organisasi. Jenis dari data analyst tersebut adalah:
- Analisis deskriptif. Bidang pekerjaan yang memeriksa apa yang terjadi di masa lalu, termasuk pendapatan bulanan, penjualan triwulanan, lalu lintas situs web tahunan, dan sebagainya. Jenis temuan ini memungkinkan organisasi untuk melihat tren.
- Analisis diagnostik. Bidang pekerjaan yang mempertimbangkan mengapa sesuatu terjadi dengan membandingkan kumpulan data deskriptif untuk mengidentifikasi ketergantungan dan pola. Ini membantu organisasi menentukan penyebab dari hasil yang positif atau negatif.
- Analisis prediktif. Bidang pekerjaan yang berusaha menentukan kemungkinan hasil dengan mendeteksi kecenderungan dalam analisis deskriptif dan diagnostik. Hal ini memungkinkan organisasi untuk mengambil tindakan proaktif, misalnya seperti menjangkau pelanggan yang kemungkinan tidak akan memperpanjang kontrak.
- Analisis preskriptif. Bidang pekerjaan yang mencoba mengidentifikasi tindakan bisnis apa yang harus dilakukan.
Meskipun jenis analisis ini memberikan nilai yang signifikan dalam kemampuan untuk mengatasi potensi masalah atau tetap menjadi yang terdepan dalam tren industri.
Analisis ini seringkali memerlukan penggunaan algoritma yang kompleks dan teknologi canggih seperti pembelajaran mesin.
Apa Saja Keterampilan Paling Penting untuk Data Analyst?
Analis data yang efektif memiliki kombinasi keterampilan teknis dan keterampilan kepemimpinan. Keterampilan teknis meliputi pengetahuan bahasa database seperti SQL, R, atau Python; alat spreadsheet seperti Microsoft Excel atau Google Sheets; dan perangkat lunak visualisasi data seperti Tableau atau Qlik.
Keterampilan matematika dan statistik juga berharga untuk membantu mengumpulkan, mengukur, mengatur, dan menganalisis data.
Keterampilan kepemimpinan mempersiapkan seorang analis data untuk menyelesaikan tugas-tugas pengambilan keputusan dan pemecahan masalah.
Kemampuan ini memungkinkan analis untuk berpikir secara strategis tentang informasi yang akan membantu pemangku kepentingan membuat keputusan bisnis berdasarkan data dan untuk mengkomunikasikan nilai informasi ini secara efektif.
Selain data analyst, temukan juga tips karir lainnya di sini. Temukan informasi lowongan kerja terupdate dan rencanakan karir hebatmu di TopKarir. Download aplikasinya gratis di App Store dan Play Store.