Data Analyst Ngapain Aja? Tugas, Skill, dan Contoh Kerja Sehari-hari

Banyak orang tertarik masuk ke dunia data karena peluang karirnya besar. Namun masih banyak yang bertanya, data analyst ngapain aja sebenarnya di dunia kerja?

Profesi Data Analyst memiliki peran penting dalam membantu perusahaan mengambil keputusan berdasarkan data. Hampir semua perusahaan modern sekarang mengandalkan data untuk memahami pelanggan, meningkatkan penjualan, dan mengembangkan strategi bisnis.

Jika kamu baru mulai belajar dunia data, kamu juga bisa membaca panduan lengkap tentang  data analyst belajar apa saja  agar tahu skill apa saja yang perlu dipelajari.

Di artikel ini kita akan membahas secara lengkap apa saja yang dilakukan Data Analyst dalam pekerjaan sehari-hari.

Salah satu tugas utama Data Analyst adalah mengumpulkan data yang akan dianalisis. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber seperti:

• Database perusahaan
• Website analytics
• Data penjualan
• Data pelanggan
• Survey pengguna



Contohnya, jika kamu bekerja di perusahaan e-commerce, kamu mungkin akan mengumpulkan data seperti:

• Jumlah transaksi
• Produk yang paling laris
• Perilaku pelanggan
• Sumber traffic website

Data ini nantinya akan digunakan untuk proses analisis data lebih lanjut.



Setelah data dikumpulkan, langkah berikutnya adalah melakukan data cleaning. Proses ini merupakan salah satu tahap paling penting dalam analisis data.

Data cleaning adalah proses membersihkan data dari kesalahan, duplikasi, atau inkonsistensi agar data siap digunakan dalam analisis. Data yang tidak bersih bisa menyebabkan hasil analisis menjadi tidak akurat.

Dalam pekerjaan sehari-hari, Data Analyst sering menemukan berbagai masalah pada data, seperti berikut:

Data duplikat adalah data yang muncul lebih dari satu kali dalam dataset.

Contohnya, satu transaksi pelanggan tercatat dua kali di database. Jika tidak dihapus, hal ini bisa membuat laporan penjualan terlihat lebih tinggi dari yang sebenarnya.



Biasanya Data Analyst akan menghapus duplikat menggunakan:

• Fitur Remove Duplicates di Excel
• Query SQL
• Script Python



Missing values adalah data yang tidak memiliki nilai.

Contohnya seperti kolom umur pelanggan yang kosong atau data kota yang tidak terisi.



Cara mengatasinya bisa dengan:

• Menghapus data yang tidak lengkap
• Mengisi nilai dengan rata-rata (mean)
• Mengganti dengan data yang paling sering muncul



Masalah lain yang sering terjadi adalah format data yang berbeda-beda.

Contohnya format tanggal yang tidak sama seperti ini:

Jika format ini tidak disamakan, proses analisis atau pengolahan data bisa mengalami error.



Outlier adalah data yang nilainya jauh berbeda dari pola umum.

Misalnya, rata-rata pembelian pelanggan adalah Rp100.000, tetapi ada satu data pembelian sebesar Rp10.000.000.

Data seperti ini perlu dianalisis apakah merupakan kesalahan input atau memang transaksi khusus.



Kesalahan ini juga sering terjadi dalam dataset, misalnya:

• Penulisan kota yang berbeda seperti "Jakarta", "jakarta", atau "JKT"
• Angka tersimpan sebagai teks
• Data kategori yang tidak konsisten

Masalah seperti ini bisa mengganggu proses analisis dan membuat hasil laporan menjadi tidak akurat.



Berikut contohnya pada sebuah tabel



Karena itu, proses data cleaning sangat penting untuk:

• Meningkatkan kualitas data
• Menghindari kesalahan analisis
• Mengurangi bias
• Membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih tepat



Beberapa tools yang sering digunakan Data Analyst untuk melakukan data cleaning antara lain:

• Microsoft Excel atau Google Sheets
• SQL
• Python (Pandas, NumPy)
• OpenRefine



Dalam praktiknya, banyak Data Analyst pemula mulai melakukan data cleaning menggunakan Microsoft Excel sebelum menggunakan tools yang lebih advanced.

Jika kamu ingin belajar data cleaning seperti yang digunakan di dunia kerja, kamu bisa mulai dari kelas berikut:

Menjadi Expert Data Analyst Menggunakan Excel

56 Siswa • 85 Modul • 5 jam

Rp 129.000

Rp 599.000

Atau kalau kamu sudah menguasai Analisis Data menggunakan Microsoft Excel, Kamu bisa upgrade skill kamu ke SQL dan juga Power BI.

Mahir SQL & Power BI: Jadi Data Analyst Siap Kerja

11 Siswa • 124 Modul • 9.5 jam

Rp 199.000

Rp 799.000

Kelas ini dilengkapi dengan Studi Kasus menggunakan data sebanyak 128.000+ data sehingga kamu akan belajar dan dilatih cara mengolah dan menganalisa data yang BESAR.



Setelah data siap digunakan, Data Analyst mulai melakukan analisis data.

Tujuan analisis ini adalah untuk menemukan insight yang berguna bagi perusahaan.



Contohnya seperti:

• Produk apa yang paling banyak dibeli pelanggan
• Kota mana yang memiliki penjualan tertinggi
• Waktu terbaik untuk menjalankan promosi
• Perilaku pelanggan saat menggunakan aplikasi

Dari hasil analisis ini, perusahaan bisa membuat keputusan bisnis yang lebih tepat.



Selain menganalisis data, Data Analyst juga bertugas membuat laporan yang mudah dipahami oleh tim lain.



Laporan ini biasanya dibuat dalam bentuk:

• Dashboard
• Grafik
• Chart
• Report mingguan atau bulanan



Tools yang sering digunakan:

• Excel
• Power BI
• Tableau
• Google Data Studio

Dashboard ini membantu manajer atau CEO memahami kondisi bisnis secara cepat.



Tugas Data Analyst tidak hanya melihat angka, tetapi juga memberikan rekomendasi berdasarkan data.



Misalnya:

• Menyarankan produk mana yang perlu dipromosikan
• Menganalisis kampanye marketing
• Menemukan peluang bisnis baru

Inilah alasan kenapa Data Analyst sangat penting bagi perusahaan.



Jika dibandingkan dengan peran lain seperti Business Analyst, ada beberapa perbedaan yang cukup jelas. Kamu bisa membaca penjelasan lengkapnya di artikel ini:

 Business Analyst vs Data Analyst 



Agar lebih mudah dipahami, berikut contoh aktivitas seorang Data Analyst dalam satu hari kerja:

1. Memeriksa data penjualan terbaru
2. Mengupdate dashboard bisnis
3. Menganalisis performa produk
4. Membuat laporan untuk tim marketing
5. Mengolah data menggunakan Excel atau SQL

Meskipun terlihat sederhana, pekerjaan ini sangat penting karena keputusan perusahaan sering dibuat berdasarkan data yang dianalisis oleh Data Analyst.



Agar bisa melakukan semua tugas tersebut, seorang Data Analyst biasanya memiliki beberapa skill penting seperti:

• Analisis data
• Excel
• SQL
• Data visualization
• Statistik dasar
• Problem solving

Skill ini biasanya dipelajari secara bertahap oleh pemula yang ingin masuk ke dunia data.



Profesi ini menjadi populer karena beberapa alasan:

• Permintaan tinggi di banyak industri
• Gaji yang cukup kompetitif
• Bisa bekerja di berbagai perusahaan
• Peluang karir berkembang

Bahkan banyak orang yang sebelumnya tidak memiliki background IT akhirnya belajar data analysis dan berhasil berkarir di bidang ini.



Jadi, jika kamu masih bertanya data analyst ngapain aja, jawabannya cukup banyak. Mulai dari mengumpulkan data, membersihkan data, menganalisis data, hingga membuat laporan dan memberikan rekomendasi bisnis.

Profesi ini sangat penting di era digital karena hampir semua perusahaan sekarang menggunakan data untuk mengambil keputusan.

Jika kamu tertarik memulai karir di bidang ini, langkah pertama yang bisa dilakukan adalah mempelajari dasar-dasar analisis data dan tools yang digunakan oleh Data Analyst.