Apa Itu Data Analyst? Tugas, Skill, Gaji, dan Karier

Data analyst adalah profesi yang berperan mengolah data menjadi informasi yang dapat membantu perusahaan mengambil keputusan bisnis. Peran ini semakin penting karena riset dari Actian menunjukkan bahwa bisnis bisa kehilangan hingga 45% potensi lead akibat kualitas data yang buruk.

Nah, di sinilah data analyst dibutuhkan untuk memastikan data yang digunakan akurat, relevan, dan mudah dipahami. Dengan analisis yang tepat, perusahaan dapat menyusun strategi yang lebih efektif sekaligus mengurangi risiko pengambilan keputusan yang keliru.

Melalui artikel ini, kamu akan mempelajari pengertian data analyst, tugas, skill yang harus dikuasai, hingga cara memulai karier di bidang ini. Yuk, simak pembahasannya sampai selesai agar kamu semakin siap menjadi seorang data analyst profesional!

Baca Juga: Contoh CV Data Analyst dan Panduan Lengkap Menulisnya!

Apa Itu Data Analyst?

Data analyst adalah profesional yang bertugas mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menyajikan data menjadi informasi yang mudah dipahami. Informasi tersebut membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih tepat berdasarkan data (data-driven decision).

Seorang data analyst tidak hanya mengolah angka, tetapi juga mencari pola, tren, dan insight yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kinerja bisnis. Karena itu, profesi ini kini banyak dibutuhkan di berbagai industri, mulai dari teknologi, perbankan, kesehatan, hingga e-commerce.

Beberapa ahli juga memberikan definisi yang memperkuat peran data analyst, di antaranya:

1. Friedrichsen dkk. (2022) menjelaskan bahwa data analyst adalah profesional yang memiliki keahlian menganalisis dan memvisualisasikan data internal agar menghasilkan informasi yang mudah dipahami untuk mendukung keputusan strategis perusahaan.
2. John Tukey berpendapat bahwa analisis data merupakan proses yang mencakup pengumpulan, interpretasi, hingga penafsiran data untuk menemukan pola yang bermakna.
3. Chojecki (2020) mendefinisikan data analyst sebagai profesi yang mengolah big data menjadi informasi yang lebih sederhana sehingga memudahkan manajemen dalam menentukan arah bisnis.
4. Murray (2013) menyatakan bahwa data analyst bertanggung jawab mengubah data mentah menjadi informasi yang komunikatif dan siap digunakan oleh berbagai pihak dalam organisasi.

Apa Tugas Seorang Data Analyst?

Setelah memahami pengertiannya, kamu juga perlu mengetahui apa saja tugas seorang data analyst. 

Meski fokus utamanya adalah mengolah data, profesi ini memiliki tanggung jawab yang cukup beragam untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.

Berikut beberapa tugas utama seorang data analyst:

1. Mengumpulkan data dari berbagai sumber.
2. Membersihkan dan memvalidasi kualitas data (data cleaning).
3. Menganalisis data untuk menemukan pola dan tren.
4. Membuat laporan serta dashboard yang informatif.
5. Menyajikan hasil analisis kepada pemangku kepentingan.
6. Memberikan rekomendasi berdasarkan hasil analisis data.
7. Berkolaborasi dengan tim lintas divisi untuk mendukung kebutuhan bisnis.

Skill yang Harus Dimiliki Data Analyst

Untuk menjalankan pekerjaannya dengan baik, seorang data analyst perlu menguasai hard skill dan soft skill. Kedua kemampuan ini saling melengkapi agar proses analisis data berjalan lebih efektif.

1. Hard Skill yang Harus Dimiliki Data Analyst

Hard skill merupakan kemampuan teknis yang digunakan untuk mengumpulkan, mengolah, menganalisis, hingga menyajikan data. Berikut beberapa hard skill yang perlu dikuasai oleh seorang data analyst:

1. Microsoft Excel: Menguasai rumus, pivot table, dan macro untuk mengolah serta merapikan data dalam skala kecil hingga menengah.
2. SQL: Mampu mengambil, mengelola, dan memanipulasi data langsung dari database, sehingga menjadi salah satu kemampuan yang wajib dimiliki.
3. Bahasa Pemrograman (Python atau R): Digunakan untuk mengolah data dalam jumlah besar, melakukan analisis lanjutan, hingga mengotomatisasi proses pengolahan data.
4. Visualisasi Data: Mampu menyajikan data dalam bentuk grafik atau dashboard menggunakan Tableau atau Power BI agar hasil analisis lebih mudah dipahami.
5. Statistika dan Matematika: Memiliki pemahaman statistik untuk membaca tren, menguji hipotesis, dan menarik kesimpulan berdasarkan data.

2. Soft Skill yang Harus Dimiliki Data Analyst

Selain kemampuan teknis, seorang data analyst juga membutuhkan soft skill agar dapat bekerja sama dengan berbagai tim dan menyampaikan hasil analisis secara efektif. Berikut beberapa soft skill yang penting dimiliki:

1. Problem Solving: Mampu mengidentifikasi akar permasalahan dari data dan memberikan solusi yang sesuai dengan kebutuhan bisnis.
2. Critical Thinking: Memiliki kemampuan mengevaluasi data secara objektif sehingga menghasilkan analisis yang akurat dan minim bias.
3. Komunikasi (Storytelling): Mampu menjelaskan hasil analisis data dalam bahasa yang mudah dipahami oleh tim maupun pihak yang tidak memiliki latar belakang teknis.

Jenis - Jenis Data Analyst

Sumber: Desain oleh Dibimbing

Data analyst tidak hanya memiliki satu peran. Berikut beberapa jenis data analyst yang umum ditemui di berbagai industri.

1. Business Data Analyst

Business data analyst berfokus pada analisis data untuk mendukung strategi dan pengambilan keputusan bisnis. 

Mereka mencari peluang peningkatan penjualan, efisiensi operasional, hingga kepuasan pelanggan. Profesi ini banyak ditemukan di perusahaan ritel, perbankan, dan teknologi.

2. Marketing Data Analyst

Marketing data analyst bertugas menganalisis data pemasaran, seperti performa kampanye, perilaku pelanggan, dan tingkat konversi. 

Hasil analisis digunakan untuk menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif. Peran ini banyak dibutuhkan di perusahaan digital dan e-commerce.

3. Financial Data Analyst

Financial data analyst menganalisis data keuangan untuk membantu perusahaan mengelola anggaran, investasi, dan risiko bisnis. 

Mereka juga menyusun laporan keuangan sebagai dasar pengambilan keputusan. Profesi ini umum ditemukan di sektor perbankan, investasi, dan perusahaan keuangan.

4. Operations Data Analyst

Operations data analyst berfokus pada peningkatan efisiensi proses operasional perusahaan. 

Mereka menganalisis data produksi, logistik, hingga rantai pasok untuk menemukan peluang perbaikan. Dengan begitu, perusahaan dapat meningkatkan produktivitas sekaligus menekan biaya operasional.

5. Product Data Analyst

Product data analyst bertugas menganalisis data penggunaan produk untuk memahami kebutuhan dan perilaku pengguna. 

Hasil analisis membantu tim produk menentukan fitur baru atau meningkatkan pengalaman pengguna. Profesi ini banyak dibutuhkan di perusahaan teknologi dan startup.

6. Healthcare Data Analyst

Healthcare data analyst mengolah data di bidang kesehatan, seperti data pasien, layanan rumah sakit, dan efektivitas pengobatan. 

Analisis tersebut membantu meningkatkan kualitas layanan sekaligus mendukung pengambilan keputusan di sektor kesehatan. Peran ini semakin dibutuhkan seiring berkembangnya transformasi digital di industri kesehatan.

Cara Menjadi Data Analyst

Jika kamu tertarik berkarier sebagai data analyst, ada beberapa langkah yang bisa mulai dipersiapkan sejak sekarang. Dengan belajar secara bertahap dan konsisten, peluang untuk memasuki profesi ini akan semakin besar.

1. Pelajari Dasar Analisis Data

Mulailah dengan memahami konsep dasar analisis data, statistik, dan cara membaca data. Pengetahuan ini akan menjadi fondasi sebelum mempelajari materi yang lebih kompleks. 

Kamu juga bisa memanfaatkan kursus online, buku, atau video pembelajaran sebagai langkah awal.

2. Kuasai Tools yang Dibutuhkan

Pelajari tools yang umum digunakan oleh data analyst, seperti Microsoft Excel, SQL, Tableau, Power BI, dan Python. 

Setiap tools memiliki fungsi yang berbeda dalam proses pengolahan hingga visualisasi data. Semakin banyak tools yang dikuasai, semakin tinggi pula nilai jualmu di dunia kerja.

3. Bangun Portofolio Proyek

Cobalah mengerjakan proyek analisis data menggunakan dataset yang tersedia secara gratis di internet. 

Dokumentasikan proses dan hasil analisis tersebut dalam bentuk portofolio agar dapat menunjukkan kemampuanmu kepada recruiter. Portofolio yang baik sering kali menjadi nilai tambah saat melamar pekerjaan.

4. Ikuti Bootcamp atau Sertifikasi

Mengikuti bootcamp atau sertifikasi dapat membantu memperdalam kemampuan sekaligus mendapatkan pengalaman belajar yang lebih terarah. 

Selain materi yang sesuai kebutuhan industri, kamu juga berkesempatan mengerjakan studi kasus dan membangun jaringan profesional. Bekal tersebut dapat meningkatkan peluangmu untuk memulai karier sebagai data analyst.

Berapa Gaji Data Analyst di Indonesia?

Gaji data analyst di Indonesia dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti pengalaman kerja, lokasi, industri, hingga kemampuan teknis yang dimiliki. Semakin tinggi kompetensi dan portofolio yang dimiliki, umumnya semakin besar pula gaji yang bisa diperoleh.

Berdasarkan data Jobstreet, rata-rata gaji bulanan Data Analyst di Indonesia berada pada kisaran Rp5.500.000 hingga Rp7.950.000 per bulan. Kisaran tersebut merupakan rata-rata nasional yang dihimpun Jobstreet dan dapat berubah seiring perkembangan pasar kerja.

Selain gaji pokok, banyak perusahaan juga menawarkan berbagai tunjangan, seperti bonus kinerja, asuransi kesehatan, hingga kesempatan mengikuti pelatihan atau sertifikasi. 

Hal ini membuat profesi data analyst menjadi salah satu pilihan karier yang menjanjikan di era transformasi digital.

Prospek Karier Data Analyst

Prospek karier data analyst semakin menjanjikan karena banyak perusahaan mulai mengandalkan data untuk mengambil keputusan bisnis. Kebutuhan ini juga didukung oleh berbagai riset global yang menunjukkan tingginya permintaan tenaga kerja di bidang data.

1. Permintaan Data Analyst Terus Meningkat

Laporan World Economic Forum (WEF) memproyeksikan profesi Data Analyst dan Data Scientist tumbuh hingga 40%. 

Sementara itu, U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) memperkirakan pekerjaan terkait data tumbuh sekitar 21%–34% dalam satu dekade.

2. Industri Data Analytics Terus Berkembang

Menurut Market Research Future, pasar data analytics diproyeksikan tumbuh dengan CAGR 27,6%. 

Pertumbuhan ini menunjukkan bahwa analisis data tidak lagi dianggap sebagai fungsi tambahan, melainkan bagian penting dari strategi bisnis.

3. AI Membantu, Bukan Menggantikan

Riset dan analisis dari MIT menunjukkan bahwa AI lebih banyak membantu tugas rutin, seperti data cleaning, SQL sederhana, dan pembuatan dashboard. 

Namun, pemahaman konteks bisnis, pengambilan keputusan, dan komunikasi insight tetap membutuhkan peran manusia.

Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Business Analyst

Ketiga profesi ini sama-sama bekerja dengan data, tetapi memiliki fokus dan tanggung jawab yang berbeda. Agar tidak keliru, berikut perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Business Analyst.

Meskipun memiliki peran yang berbeda, ketiga profesi tersebut saling melengkapi dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Oleh karena itu, kamu dapat memilih jalur karier yang paling sesuai dengan minat, kemampuan, dan tujuan profesionalmu.

Baca Juga: Data Science: Definisi, Fungsi, Proses, Skill, Karier & Gaji

Bootcamp Data Analyst Terbaik di Indonesia: Dibimbing

Kalau kamu ingin berkarier sebagai Data Analyst, memahami konsep analisis data saja belum cukup. Kamu juga perlu menguasai berbagai tools seperti Microsoft Excel, SQL, Python, Tableau, dan Power BI, serta memiliki pengalaman mengerjakan studi kasus yang sesuai dengan kebutuhan industri.

Bootcamp Data Analytics Dibimbing dirancang untuk membantumu menguasai keterampilan tersebut melalui pembelajaran intensif, assignment, dan pendampingan langsung dari mentor berpengalaman. Program ini cocok untuk mahasiswa, fresh graduate, maupun profesional yang ingin upskill atau beralih karier ke bidang data.

Program Bootcamp Data Analytics Dibimbing

1. Kurikulum: Berbasis kebutuhan industri agar materi yang dipelajari relevan dengan dunia kerja.
2. Live Class: 61+ live class interaktif bersama mentor ahli.
3. Assignment & Portofolio: 25+ assignment untuk membangun portofolio profesional.
4. Live Coding Test: Simulasi live coding test sebagai persiapan menghadapi proses rekrutmen.
5. Career Preparation: Layanan persiapan karier meliputi review CV dan LinkedIn, career class, interview practice, hingga showcase.
6. Penyaluran Kerja: Kesempatan terhubung dengan 1.100+ perusahaan mitra melalui program penyaluran kerja.
7. Mentoring: Pendampingan dari fasilitator dan mentor yang berdedikasi serta tersedia 24/7.
8. Komunitas: Akses ke komunitas Expert Business Intelligence & Data Analyst untuk memperluas relasi dan belajar bersama praktisi.

Siap Menjadi Data Analyst Profesional?

Kalau kamu ingin menguasai analisis data dari dasar hingga mampu menghasilkan insight yang bernilai bagi bisnis, Bootcamp Data Analytics Dibimbing siap membantumu. Kamu akan belajar melalui kurikulum yang relevan, mengerjakan proyek untuk portofolio, serta mendapatkan dukungan karier hingga siap memasuki dunia kerja.

Tertarik untuk bergabung? Yuk, kunjungi Bootcamp Data Analytics Dibimbing untuk melihat kurikulum lengkap, jadwal kelas, dan informasi pendaftarannya. Mulailah perjalanan kariermu sebagai Data Analyst bersama Dibimbing!

FAQ

1. Data analyst adalah apa?

Data analyst adalah profesional yang bertugas mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data untuk menghasilkan insight yang membantu perusahaan mengambil keputusan bisnis.

2. Apa tugas utama data analyst?

Tugas utama data analyst meliputi mengumpulkan data, melakukan data cleaning, menganalisis data, membuat laporan atau dashboard, serta menyampaikan hasil analisis kepada tim.

3. Skill apa saja yang dibutuhkan data analyst?

Data analyst perlu menguasai Microsoft Excel, SQL, statistik dasar, serta tools visualisasi data seperti Tableau atau Power BI. Kemampuan berpikir analitis juga sangat penting.

4. Berapa gaji data analyst di Indonesia?

Gaji data analyst di Indonesia bervariasi tergantung pengalaman, industri, dan lokasi kerja. Fresh graduate umumnya memperoleh gaji mulai dari Rp5–8 juta per bulan.

5. Bagaimana cara menjadi data analyst?

Kamu bisa memulai dengan mempelajari dasar analisis data, SQL, Excel, dan visualisasi data. Selain itu, bangun portofolio proyek dan ikuti bootcamp atau sertifikasi untuk meningkatkan peluang kerja.