Mengapa Data Analyst Profesi yang Dicari di Era Digital?

Rangkuman

Data Analyst adalah profesional yang mengolah dan menganalisis data untuk menghasilkan insight yang membantu perusahaan mengambil keputusan.
Tugas Data Analyst mencakup pengumpulan, pembersihan, pengolahan, analisis, dan visualisasi data.
Jenis analisis yang umum digunakan meliputi descriptive, diagnostic, predictive, dan prescriptive analysis.
Meningkatnya volume data, transformasi digital, perkembangan AI, dan kebutuhan bisnis terhadap keputusan berbasis data membuat Data Analyst semakin dibutuhkan di berbagai industri.
Untuk memulai karier, kamu perlu menguasai skill seperti statistik, SQL, Excel, Python, data visualization, serta kemampuan komunikasi dan problem solving.
Siap membangun karier di bidang data? Daftar di Bootcamp Data Science: Master Data Analytics, AI & Real-World Projects dari Digital Skola dan pelajari Data Science dari fundamental hingga AI, lengkap dengan 6 project portofolio dan 6 minggu virtual internship.

Mengapa data analyst profesi yang dicari di era digital? Pertanyaan ini semakin relevan ketika hampir setiap aktivitas bisnis saat ini tidak lepas dari data. Dari aktivitas pelanggan hingga perkembangan bisnis, ada begitu banyak informasi yang terus bertambah dan menjadi bagian penting dalam dunia kerja modern.

Di tengah kondisi tersebut, kemampuan bekerja dengan data mulai menjadi skill yang semakin diperhatikan perusahaan. Tak heran, profesi yang berkaitan dengan data pun semakin menarik perhatian, termasuk data analyst yang kini dibutuhkan di berbagai industri, bukan hanya perusahaan teknologi.

Lantas, apa yang membuat profesi ini semakin dibutuhkan di era digital? Seperti apa peluangnya di dunia kerja dan apa yang perlu dipersiapkan untuk menekuni bidang ini? Simak pembahasan lengkapnya di artikel berikut!

Apa Itu Data Analyst?

Data Analyst adalah profesional yang bertugas mengolah dan menganalisis data untuk menemukan informasi yang dapat membantu perusahaan memahami kondisi bisnis dan mengambil keputusan. Peran ini dibutuhkan di berbagai industri karena data kini menjadi bagian penting dalam proses bisnis, mulai dari pemasaran, keuangan, operasional, hingga pengembangan produk.

Kebutuhan terhadap profesi yang berkaitan dengan data juga terus meningkat. Berdasarkan World Economic Forum dalam Future of Jobs Report 2025, Data Analysts and Scientists termasuk kelompok pekerjaan yang diproyeksikan mengalami pertumbuhan hingga sekitar 30–35% dalam lima tahun ke depan, seiring perkembangan teknologi dan semakin luasnya penggunaan big data.

Dalam praktiknya, Data Analyst tidak hanya berhadapan dengan angka. Mereka perlu memahami konteks bisnis, mengolah data menjadi insight, lalu menyampaikannya dalam bentuk yang mudah dipahami sehingga dapat digunakan oleh berbagai pihak dalam perusahaan. Karena itu, kemampuan analisis perlu berjalan beriringan dengan pemahaman bisnis dan komunikasi yang baik.

Apa Saja Tugas Data Analyst?

Data Analyst adalah profesional yang berfokus pada pengumpulan, pengolahan, dan interpretasi data untuk menghasilkan informasi yang berguna bagi perusahaan. Peran utamanya adalah mengubah data mentah menjadi insight yang dapat membantu bisnis mengambil keputusan dengan lebih tepat, mulai dari memahami perilaku pelanggan, melihat tren pasar, hingga meningkatkan efisiensi operasional.

Secara umum, tugas Data Analyst meliputi beberapa hal berikut:

1. Pengumpulan Data

Data Analyst bertanggung jawab mencari dan mengumpulkan data dari berbagai sumber yang relevan, seperti basis data internal perusahaan, hasil survei, laporan pasar, atau data publik. Mereka juga perlu memastikan data yang digunakan valid, lengkap, dan sesuai dengan kebutuhan analisis.

2. Pembersihan Data

Data yang dikumpulkan sering kali mengandung error, data duplikat, atau informasi yang tidak relevan. Data Analyst bertugas membersihkan dan memeriksa data tersebut agar kualitasnya tetap terjaga sebelum digunakan untuk analisis.

3. Pengolahan dan Penyusunan Data

Setelah data dibersihkan, Data Analyst mengolahnya ke dalam format yang lebih terstruktur. Proses ini dapat mencakup penggabungan beberapa sumber data, membuat pivot table, atau menyusun data agar lebih mudah dianalisis.

4. Analisis Data

Data Analyst menganalisis data untuk menemukan pola, tren, hubungan, atau anomali yang dapat memberikan insight bagi bisnis. Dalam prosesnya, mereka dapat menggunakan berbagai metode analisis serta tools seperti Excel, SQL, Python, atau software analitik lainnya.

5. Interpretasi dan Visualisasi Data

Hasil analisis kemudian diterjemahkan menjadi insight yang mudah dipahami oleh tim atau pihak yang berkepentingan. Data Analyst dapat menyajikan temuan tersebut melalui grafik, dashboard interaktif, atau laporan visual agar informasi lebih mudah dipahami.

6. Mendukung Pengambilan Keputusan

Data Analyst menyampaikan hasil analisis dan insight kepada manajemen atau tim terkait sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan. Hasil tersebut dapat digunakan untuk mengevaluasi strategi, meningkatkan efisiensi, memahami pelanggan, hingga menemukan peluang bisnis baru.

Apa Saja Jenis Analisis Data yang Dilakukan Data Analyst?

Data Analyst dapat menggunakan berbagai jenis analisis untuk memahami kondisi bisnis, menemukan penyebab suatu masalah, hingga membantu perusahaan memperkirakan kemungkinan yang terjadi di masa depan. Empat jenis analisis data yang umum digunakan adalah sebagai berikut:

1. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif digunakan untuk memahami dan merangkum apa yang telah terjadi berdasarkan data historis. Hasilnya dapat disajikan dalam bentuk laporan, grafik, dashboard, atau ringkasan statistik seperti rata-rata, median, dan persentase.

Contohnya, perusahaan retail menganalisis total penjualan bulanan untuk melihat perkembangan penjualan dan mengetahui produk yang memiliki performa paling baik.

2. Analisis Diagnostik

Analisis diagnostik digunakan untuk mencari tahu mengapa suatu kondisi atau perubahan terjadi. Data Analyst akan menggali data lebih dalam untuk menemukan pola, hubungan, atau faktor yang mungkin menjadi penyebab suatu masalah.

Misalnya, rumah sakit menganalisis data pasien untuk mencari faktor yang menyebabkan peningkatan jumlah pasien dengan kondisi tertentu.

3. Analisis Prediktif

Analisis prediktif menggunakan data historis untuk memperkirakan kemungkinan yang dapat terjadi di masa depan. Analisis ini dapat memanfaatkan metode statistik maupun machine learning untuk menghasilkan prediksi berdasarkan pola yang ditemukan dalam data.

Contohnya, perusahaan e-commerce menganalisis pola pembelian sebelumnya untuk memperkirakan produk yang berpotensi mengalami peningkatan permintaan.

4. Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif berfokus pada pertanyaan “apa yang sebaiknya dilakukan?” berdasarkan hasil analisis dan prediksi yang telah diperoleh. Jenis analisis ini dapat membantu perusahaan membandingkan berbagai pilihan dan menentukan tindakan yang paling sesuai dengan tujuan bisnis.

Contohnya, perusahaan dapat menggunakan data penjualan dan prediksi permintaan untuk menentukan jumlah stok yang perlu disiapkan atau strategi promosi yang paling tepat.

Dengan memahami keempat jenis analisis tersebut, Data Analyst dapat melihat data tidak hanya dari sisi apa yang terjadi, tetapi juga mengapa hal itu terjadi, apa yang mungkin terjadi selanjutnya, dan tindakan apa yang dapat diambil.

Mengapa Data Analyst Menjadi Profesi yang Dicari di Era Digital?

Perkembangan teknologi membuat perusahaan menghasilkan dan mengelola data dalam jumlah yang semakin besar. Namun, data yang banyak tidak akan memberikan manfaat maksimal jika perusahaan tidak memiliki kemampuan untuk mengolah dan memahaminya. Di sinilah kebutuhan terhadap profesional di bidang analitik data semakin berkembang.

Sebagai gambaran, U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) memproyeksikan pekerjaan Data Scientist tumbuh 33,5% pada 2024–2034, dengan sekitar 82.500 pekerjaan baru. Pertumbuhan ini jauh lebih tinggi dibandingkan rata-rata seluruh pekerjaan yang diproyeksikan sebesar 3,1%.

Lantas, apa yang membuat Data Analyst semakin dibutuhkan? Berikut beberapa alasannya:

1. Volume Data Terus Meningkat

Setiap aktivitas digital dapat menghasilkan data, mulai dari transaksi, interaksi pelanggan, hingga penggunaan produk dan layanan. Semakin banyak data yang dimiliki perusahaan, semakin besar pula kebutuhan terhadap tenaga profesional yang mampu mengolah dan menganalisisnya.

2. Bisnis Membutuhkan Keputusan Berbasis Data

Perusahaan tidak bisa hanya mengandalkan asumsi dalam menentukan strategi. Data membantu perusahaan melihat kondisi bisnis berdasarkan informasi yang lebih objektif sehingga keputusan yang diambil memiliki dasar yang lebih kuat.

3. Transformasi Digital Terus Berkembang

Semakin banyak perusahaan beralih ke sistem dan layanan digital, semakin banyak pula data yang dihasilkan dan perlu dikelola. Kondisi ini membuat kemampuan menganalisis data semakin relevan di berbagai bidang pekerjaan.

4. Data Membantu Perusahaan Memahami Pelanggan

Data dapat memberikan gambaran mengenai perilaku, kebutuhan, dan preferensi pelanggan. Dengan menganalisis informasi tersebut, perusahaan dapat memahami audiens dengan lebih baik dan menyesuaikan produk maupun strategi pemasaran.

5. Perkembangan AI Membutuhkan Data Berkualitas

Perkembangan AI turut meningkatkan kebutuhan terhadap data yang berkualitas. Dalam survei IBM terhadap perusahaan enterprise, 42% responden melaporkan bahwa perusahaan mereka telah secara aktif menerapkan AI, sementara 40% lainnya masih mengeksplorasi atau mengujinya. IBM juga mencatat bahwa kompleksitas data menjadi salah satu hambatan dalam penerapan AI.

6. Data Analyst Dibutuhkan di Berbagai Industri

Kebutuhan terhadap analisis data tidak terbatas pada perusahaan teknologi. Industri seperti keuangan, retail, kesehatan, manufaktur, pendidikan, hingga transportasi juga memanfaatkan data untuk mendukung berbagai keputusan bisnis.

7. Analisis Data Membantu Meningkatkan Efisiensi Bisnis

Dengan menemukan pola, masalah, dan peluang dari data, perusahaan dapat mengetahui bagian mana yang perlu diperbaiki. Insight tersebut dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses kerja, mengurangi pemborosan, dan membantu perusahaan menggunakan sumber daya secara lebih efektif.

Jadi, alasan Data Analyst menjadi profesi yang dicari di era digital bukan hanya karena perusahaan memiliki semakin banyak data. Yang lebih penting, perusahaan membutuhkan orang yang mampu mengubah data tersebut menjadi informasi yang dapat dipahami dan digunakan untuk mengambil keputusan.

Apa Saja Skill yang Dibutuhkan Data Analyst?

Untuk menjadi Data Analyst, kamu tidak hanya perlu bisa mengolah angka. Profesi ini membutuhkan kombinasi technical skill dan soft skill agar data yang dianalisis dapat menghasilkan insight yang benar-benar berguna bagi bisnis.

1. Kemampuan Analisis Data

Kemampuan utama yang perlu dikuasai adalah menganalisis data untuk menemukan pola, tren, hubungan, maupun masalah yang dapat memberikan insight bagi perusahaan. Data Analyst juga perlu memahami dasar statistik agar dapat membaca dan menginterpretasikan data dengan tepat.

2. SQL

SQL (Structured Query Language) digunakan untuk mengambil, mengelola, dan memproses data yang tersimpan dalam database. Kemampuan SQL penting karena Data Analyst sering kali perlu bekerja dengan data dalam jumlah besar.

3. Excel

Excel masih menjadi salah satu tools yang banyak digunakan untuk mengolah dan menganalisis data. Beberapa kemampuan yang penting dikuasai antara lain pivot table, lookup, formulas, hingga pembuatan grafik dan laporan.

4. Data Visualization

Data Analyst perlu mampu menyajikan data dalam bentuk visual yang mudah dipahami. Kemampuan ini dapat digunakan untuk membuat chart, dashboard, dan laporan menggunakan tools seperti Power BI atau Tableau.

5. Python atau R

Python dan R dapat digunakan untuk mengolah dan menganalisis data secara lebih kompleks. Keduanya juga membantu ketika Data Analyst perlu menangani dataset berukuran besar atau melakukan analisis yang membutuhkan otomatisasi.

6. Business Acumen

Memahami bisnis juga penting agar Data Analyst tidak hanya menghasilkan angka, tetapi mampu menghubungkan hasil analisis dengan kebutuhan perusahaan. Dengan begitu, insight yang dihasilkan dapat digunakan untuk mendukung keputusan bisnis.

7. Communication dan Problem Solving

Hasil analisis perlu disampaikan kepada orang lain dengan bahasa yang mudah dipahami. Karena itu, kemampuan komunikasi dan problem solving dibutuhkan agar Data Analyst dapat menjelaskan temuan, memberikan rekomendasi, serta membantu tim menemukan solusi berdasarkan data.

**Bagaimana Prospek Karier Data Analyst?**

Menariknya, profesi Data Analyst memiliki prospek karier yang luas karena kebutuhan terhadap analisis data semakin berkembang di berbagai industri. Tidak hanya terbatas pada sektor teknologi, berikut beberapa bidang yang membuka peluang bagi Data Analyst:

1. Teknologi & Startup

Perusahaan teknologi dan startup digital membutuhkan Data Analyst untuk memahami perilaku pengguna, mengevaluasi performa produk, hingga mendukung strategi pertumbuhan berbasis data.

2. Keuangan dan Perbankan

Di industri finansial, Data Analyst dapat berperan dalam menganalisis risiko, memantau tren pasar, memahami perilaku nasabah, hingga mendeteksi potensi penipuan (fraud detection) melalui pola transaksi.

3. Ritel dan E-Commerce

Platform e-commerce dan bisnis ritel memanfaatkan analisis data untuk memahami pola pembelian konsumen, mengevaluasi efektivitas promosi, serta melihat tren produk yang sedang diminati.

4. Kesehatan

Rumah sakit, klinik, dan perusahaan healthtech memanfaatkan data untuk menganalisis berbagai informasi operasional dan layanan. Hasil analisis tersebut dapat membantu meningkatkan efisiensi dan mendukung pengambilan keputusan.

5. Pemerintahan

Instansi pemerintah juga membutuhkan kemampuan analisis data untuk mendukung perencanaan kebijakan, meningkatkan efisiensi pelayanan publik, hingga menjalankan berbagai program berbasis data.

Selain peluang lintas industri, Data Analyst juga memiliki berbagai pilihan untuk mengembangkan karier. Dengan pengalaman dan skill yang semakin kuat, seorang Data Analyst dapat berkembang menjadi Senior Data Analyst, Business Intelligence Analyst, atau mengambil jalur lain seperti Data Scientist maupun posisi manajerial di bidang data.

Perkembangan teknologi, meningkatnya penggunaan data, dan kebutuhan perusahaan terhadap pengambilan keputusan berbasis data membuat profesi ini tetap relevan untuk jangka panjang. Karena itu, bagi kamu yang tertarik dengan dunia data, Data Analyst bisa menjadi salah satu pilihan karier yang menarik untuk dipertimbangkan.

Bagaimana Cara Memulai Karier sebagai Data Analyst?

Tertarik berkarier sebagai Data Analyst tetapi belum tahu harus mulai dari mana? Kamu tidak harus langsung menguasai semua tools dan teknik analisis. Mulailah dari fundamental, kemudian kembangkan kemampuan melalui praktik dan pengalaman.

1. Pelajari Fundamental Data Analysis

Mulai dengan memahami dasar-dasar data, seperti statistik, proses pengolahan data, data visualization, dan cara membaca insight. Fundamental yang kuat akan membantu kamu memahami proses analisis dengan lebih mudah.

2. Kuasai Tools yang Dibutuhkan

Pelajari tools yang umum digunakan Data Analyst, seperti Excel, SQL, Python, Power BI, atau Tableau. Tidak perlu menguasai semuanya sekaligus. Pilih beberapa tools utama dan kuasai secara bertahap.

3. Perbanyak Praktik dengan Dataset

Setelah memahami teori, coba gunakan dataset nyata atau dataset publik untuk melakukan analisis. Kamu bisa berlatih membersihkan data, mencari pola, membuat visualisasi, hingga menyusun insight dari hasil analisis.

4. Bangun Portofolio

Dokumentasikan hasil proyek analisis data yang kamu kerjakan. Portofolio dapat menunjukkan kemampuanmu dalam menggunakan tools, menganalisis data, dan menyampaikan hasil analisis untuk menjawab suatu permasalahan bisnis.

5. Kembangkan Skill Bisnis dan Komunikasi

Data Analyst tidak hanya bekerja dengan data, tetapi juga perlu memahami kebutuhan bisnis dan menyampaikan hasil analisis kepada orang lain. Karena itu, kemampuan komunikasi, problem solving, dan pemahaman bisnis juga penting untuk dikembangkan.

6. Mulai Cari Pengalaman

Setelah memiliki dasar skill dan portofolio, kamu bisa mulai mencari pengalaman melalui internship, proyek freelance, atau posisi entry-level. Dari pengalaman tersebut, kamu dapat terus mengembangkan kemampuan sekaligus memahami bagaimana analisis data diterapkan dalam dunia kerja.

Kesimpulan

Data Analyst menjadi salah satu profesi yang semakin relevan di era digital karena perusahaan membutuhkan kemampuan untuk mengolah data menjadi insight yang dapat mendukung pengambilan keputusan. Perannya mencakup berbagai proses, mulai dari mengumpulkan dan membersihkan data, melakukan analisis, hingga menyajikan hasilnya dalam bentuk yang mudah dipahami. Kebutuhan tersebut juga membuat Data Analyst dibutuhkan di berbagai industri, mulai dari teknologi, keuangan, retail, kesehatan, hingga pemerintahan.

Untuk membangun karier sebagai Data Analyst, kemampuan analisis perlu didukung dengan penguasaan tools seperti Excel, SQL, Python, dan data visualization. Selain technical skill, kemampuan memahami kebutuhan bisnis, berkomunikasi, dan memecahkan masalah juga penting untuk menghasilkan analisis yang benar-benar memberikan nilai bagi perusahaan. Dengan terus belajar, memperbanyak praktik, dan membangun portofolio, peluang untuk berkembang di bidang data pun semakin terbuka.

Siapkan Karier sebagai Data Analyst bersama Digital Skola!

Kalau kamu tertarik membangun karier sebagai Data Analyst, salah satu langkah yang bisa dilakukan adalah mengikuti program belajar yang memberikan materi sekaligus praktik langsung. Bootcamp Data Science: Master Data Analytics, AI & Real-World Projects dapat menjadi pilihan untuk mempelajari data analysis dari fundamental hingga penerapannya dalam berbagai proyek.

Di dalam kelas, kamu akan mempelajari berbagai materi yang relevan untuk membangun skill sebagai Data Analyst, seperti:

Basic and Intermediate SQL
Basic and Intermediate Programming with Python
Data Analysis with NumPy
Data Visualization
DataFrame
Machine Learning
Basic–Advanced Statistics
Git & Version Control System

Tidak hanya berfokus pada technical skill, program ini juga dilengkapi berbagai fasilitas untuk membantu persiapan karier, seperti portfolio project, real experience internship, job connector, personal branding, hingga 1-on-1 career counseling with HR Expert.

FAQ

1. Apakah Data Analyst harus bisa coding?

Tidak selalu. Namun, kemampuan SQL dan dasar Python akan sangat membantu dalam mengolah dan menganalisis data.

2. Apakah lulusan non-IT bisa menjadi Data Analyst?

Bisa. Siapa pun dapat mempelajari data analysis dari dasar selama memiliki kemampuan analisis dan mau terus berlatih.

3. Apa saja tools yang perlu dikuasai Data Analyst?

Beberapa yang umum digunakan adalah Excel, SQL, Python, Power BI, dan Tableau.

4. Apakah Data Analyst bisa bekerja secara remote?

Bisa. Beberapa perusahaan menawarkan posisi remote maupun hybrid untuk pekerjaan di bidang analisis data.4 juta per bulan, tergantung pengalaman, skill, dan industri tempat bekerja.

Apakah kamu yakin ingin keluar?

Mengapa Data Analyst Profesi yang Dicari di Era Digital? Kenali Alasannya!

Share