Mohon tunggu...
Berliana Rdn
Berliana Rdn Mohon Tunggu... Freelancer - Mahasiswa aktif

Saya adalah seorang mahasiswa aktif di salah satu universitas di kota purwokerto, disisi lain saya juga menyukai konten, traveling, kolaborasi dan mungkin hal baru lainnya.

Selanjutnya

Tutup

Ilmu Sosbud

Panduan Lengkap untuk Profesional Masa Depan

16 November 2024   11:42 Diperbarui: 16 November 2024   11:59 19
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Bagikan ide kreativitasmu dalam bentuk konten di Kompasiana | Sumber gambar: Freepik

Di tengah perkembangan teknologi yang pesat, peran data analyst menjadi salah satu profesi yang paling diminati. Permintaan terhadap profesional yang mampu mengolah data terus meningkat seiring dengan transformasi digital di berbagai sektor, mulai dari bisnis, pendidikan, kesehatan, hingga pemerintahan. Namun, agar dapat bersaing dalam bidang ini, seorang data analyst harus memenuhi standar profesi yang mencakup kompetensi teknis, pemahaman bisnis, etika, dan sertifikasi.

Apa Itu Data Analyst?

Data analyst adalah profesional yang bertugas mengolah dan menganalisis data untuk memberikan wawasan (insight) yang dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. Mereka memanfaatkan berbagai metode statistik, alat analitik, dan teknologi komputer untuk mengekstrak informasi dari data mentah.

Misalnya, di perusahaan e-commerce, seorang data analyst dapat menganalisis data penjualan untuk memahami preferensi pelanggan dan mengidentifikasi produk yang paling diminati.

Standar Kompetensi yang Harus Dimiliki

Agar dapat menjalankan tugasnya secara profesional, seorang data analyst harus memiliki kompetensi berikut:

1. Keterampilan Teknis (Hard Skills)

  • Pengolahan dan Analisis Data:
    Kemampuan untuk membersihkan, memvalidasi, dan mengolah data adalah keterampilan dasar. Penguasaan tools seperti SQL untuk mengelola database, Python atau R untuk analisis statistik, serta Excel untuk perhitungan dasar menjadi keharusan.
  • Visualisasi Data:
    Data yang dianalisis harus disajikan secara visual agar mudah dipahami. Tools seperti Tableau, Power BI, atau Google Data Studio sering digunakan untuk membuat grafik, dashboard, atau laporan interaktif.
  • Pemrograman dan Otomasi:
    Pemahaman tentang pemrograman dasar, seperti menggunakan Python untuk membuat skrip otomatisasi, adalah nilai tambah yang signifikan.

2. Pemahaman Bisnis (Business Acumen)

Data analyst bukan sekadar teknisi; mereka juga harus memahami konteks bisnis. Analisis yang dilakukan harus relevan dengan kebutuhan organisasi, misalnya untuk meningkatkan penjualan, mengoptimalkan biaya operasional, atau memahami perilaku pelanggan.

3. Keterampilan Komunikasi (Soft Skills)

Hasil analisis harus dapat disampaikan dengan jelas kepada tim manajemen atau stakeholder yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Kemampuan presentasi, storytelling berbasis data, dan komunikasi visual menjadi sangat penting.

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
  3. 3
Mohon tunggu...

Lihat Konten Ilmu Sosbud Selengkapnya
Lihat Ilmu Sosbud Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun