Data Analyst: Pengertian, Peran, Tugas, dan Skill yang Harus Dikuasai

Di tengah era digital yang semakin kompetitif, data telah menjadi aset paling berharga bagi perusahaan. Hampir setiap keputusan strategis kini bergantung pada analisis data yang akurat dan relevan. Mulai dari menentukan strategi pemasaran, memahami perilaku pelanggan, hingga mengoptimalkan proses operasional — semuanya membutuhkan data sebagai dasar pengambilan keputusan. Inilah mengapa data analyst menjadi salah satu profesi paling penting dan dicari di dunia kerja modern.

Seorang data analyst bertugas mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna. Mereka tidak hanya menganalisis angka, tetapi juga menafsirkan pola, tren, dan insight yang dapat membantu manajemen membuat keputusan berbasis data (data-driven decision making). Dalam artikel ini, kita akan membahas secara mendalam mulai dari pengertian data analyst, peran dan fungsinya, tugas dan tanggung jawab utama, hingga skill dan kompetensi yang dibutuhkan agar sukses dalam profesi ini.

Apa Itu Data Analyst?

Secara sederhana, data analyst adalah seorang profesional yang bertugas mengumpulkan, memproses, menganalisis, dan menafsirkan data untuk membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik. Mereka bekerja dengan berbagai jenis data — mulai dari data transaksi penjualan, perilaku pelanggan, hingga data operasional — untuk menemukan pola dan tren yang relevan.

Peran data analyst sangat penting karena mereka menjadi penghubung antara data mentah yang belum terstruktur dengan informasi bernilai yang dapat digunakan oleh manajemen. Dalam prosesnya, mereka menggunakan berbagai metode statistik, teknik analisis, dan alat bantu seperti Excel, SQL, Python, R, Tableau, atau Power BI.

Contohnya, dalam sebuah perusahaan e-commerce, data analyst akan menganalisis perilaku pelanggan untuk mengetahui produk mana yang paling diminati, kapan waktu belanja paling ramai, dan strategi promosi apa yang paling efektif. Insight ini kemudian digunakan tim pemasaran untuk menyusun kampanye yang lebih tepat sasaran.

Selain itu, penting juga untuk memahami perbedaan antara data analyst, data scientist, dan data engineer.

• Data Analyst fokus pada analisis data yang ada dan membuat laporan.
• Data Scientist melakukan analisis lanjutan, prediksi, dan membangun model machine learning.
• Data Engineer bertanggung jawab pada pengelolaan infrastruktur dan arsitektur data.

Meski berbeda, ketiganya saling melengkapi dalam membangun ekosistem data yang kuat di dalam organisasi.

Peran dan Fungsi Data Analyst dalam Perusahaan

Peran utama seorang data analyst bukan hanya sekadar mengolah data, tetapi juga menjadi penyampai cerita (data storyteller) yang menjembatani data kompleks dengan keputusan bisnis. Berikut beberapa peran dan fungsi pentingnya:

1. Mengubah Data Menjadi Insight Bernilai

Data mentah tidak memiliki arti tanpa analisis. Data analyst bertugas mengekstrak pola dan tren dari data tersebut sehingga menjadi informasi yang dapat dipahami oleh pihak manajemen. Insight ini menjadi dasar dalam menyusun strategi bisnis.

2. Mendukung Pengambilan Keputusan Berbasis Data

Dalam dunia bisnis modern, keputusan tidak lagi berdasarkan intuisi semata, melainkan berdasarkan bukti dari data. Data analyst menyediakan analisis objektif yang membantu manajemen membuat keputusan yang tepat dan terukur.

3. Mengidentifikasi Peluang dan Risiko

Melalui analisis data historis dan tren pasar, data analyst dapat membantu perusahaan menemukan peluang pertumbuhan baru atau mendeteksi potensi risiko sebelum terjadi.

4. Meningkatkan Efisiensi dan Produktivitas

Data analyst juga berperan dalam menganalisis proses internal perusahaan. Dengan data, mereka bisa menunjukkan area yang perlu ditingkatkan, mengurangi pemborosan, dan meningkatkan efisiensi operasional.

5. Menyediakan Dasar untuk Inovasi Produk dan Layanan

Melalui analisis perilaku pelanggan dan umpan balik pasar, data analyst membantu perusahaan menciptakan produk atau layanan baru yang sesuai kebutuhan konsumen.

Singkatnya, fungsi data analyst meluas dari sekadar analisis teknis hingga memberikan dampak strategis yang signifikan terhadap arah bisnis.

Tugas dan Tanggung Jawab Data Analyst

Pekerjaan seorang data analyst sangat bervariasi tergantung pada industri dan jenis perusahaan. Namun, secara umum, berikut adalah tugas dan tanggung jawab utamanya:

1. Mengumpulkan dan Mengelola Data

Data analyst bertanggung jawab dalam mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti database internal, survei, API, atau platform pihak ketiga. Mereka juga memastikan bahwa data yang diperoleh akurat, lengkap, dan relevan.

2. Membersihkan dan Menyiapkan Data

Data yang diperoleh sering kali tidak langsung siap untuk dianalisis. Oleh karena itu, data analyst harus melakukan proses data cleaning untuk menghapus duplikasi, memperbaiki kesalahan, dan menstandardisasi format agar data siap digunakan.

3. Melakukan Analisis Data

Menggunakan metode statistik dan teknik analisis, data analyst mengolah data untuk menemukan pola, tren, dan hubungan antarvariabel. Analisis ini dapat bersifat deskriptif (menjelaskan apa yang terjadi) atau diagnostik (mengapa hal itu terjadi).

4. Visualisasi dan Pelaporan Data

Hasil analisis harus dapat dipahami oleh pihak non-teknis. Oleh karena itu, data analyst membuat visualisasi data menggunakan grafik, dashboard, atau laporan interaktif untuk menyampaikan insight dengan cara yang mudah dipahami.

5. Memberikan Rekomendasi Bisnis

Berdasarkan temuan dari analisis data, data analyst memberikan rekomendasi yang dapat diimplementasikan oleh tim manajemen. Rekomendasi ini bisa berkaitan dengan strategi pemasaran, peningkatan layanan pelanggan, atau efisiensi operasional.

6. Berkolaborasi dengan Tim Lain

Data analyst sering bekerja sama dengan berbagai departemen seperti tim marketing, keuangan, atau pengembangan produk. Kolaborasi ini penting agar analisis yang dilakukan relevan dengan kebutuhan masing-masing tim.

Selain tugas-tugas utama di atas, data analyst juga diharapkan selalu mengikuti perkembangan teknologi dan metodologi analisis terbaru agar tetap relevan di dunia kerja yang dinamis.

Skill dan Kemampuan yang Harus Dimiliki Data Analyst

Untuk menjadi seorang data analyst yang kompeten, seseorang harus memiliki kombinasi hard skill dan soft skill. Berikut penjelasannya:

1. Hard Skill (Teknis)

• Statistik dan Matematika: Dasar analisis data, seperti mean, median, regresi, dan distribusi probabilitas.
• Bahasa Pemrograman: Penguasaan SQL untuk query data, serta Python atau R untuk analisis lanjutan.
• Data Visualization: Kemampuan membuat dashboard dengan Tableau, Power BI, atau Matplotlib.
• Pengolahan Data: Mahir menggunakan Excel atau tools data wrangling lainnya.
• Database Management: Pemahaman tentang cara kerja database relasional dan non-relasional.

2. Soft Skill (Non-Teknis)

• Analytical Thinking: Mampu berpikir kritis dan menemukan insight tersembunyi dari data.
• Problem Solving: Menyelesaikan masalah bisnis dengan pendekatan berbasis data.
• Komunikasi: Menyampaikan hasil analisis kepada pihak non-teknis secara jelas dan efektif.
• Business Acumen: Memahami konteks bisnis untuk menghasilkan insight yang relevan.
• Kolaborasi: Bekerja sama dengan tim lintas departemen secara produktif.

Skill tersebut dapat dikembangkan melalui pendidikan formal, kursus online, proyek pribadi, atau pengalaman kerja langsung. Semakin sering diterapkan, semakin tajam kemampuan analisis yang dimiliki.

Kompetensi Utama yang Membuat Data Analyst Unggul

Selain skill dasar, ada sejumlah kompetensi yang membedakan data analyst biasa dengan yang unggul di bidangnya. Kompetensi ini menjadi faktor penting dalam menentukan kualitas hasil analisis dan dampaknya bagi perusahaan.

1. Kemampuan Storytelling dengan Data

Data analyst unggul tidak hanya menyajikan angka, tetapi juga menceritakan cerita di balik data. Mereka mampu menghubungkan insight dengan konteks bisnis dan menyampaikannya dalam bentuk yang menarik dan mudah dipahami.

2. Adaptabilitas terhadap Perubahan Teknologi

Dunia data berkembang sangat cepat. Kompetensi untuk terus belajar dan beradaptasi dengan tools atau metode baru seperti machine learning dasar atau analitik prediktif menjadi nilai tambah besar.

3. Pemahaman Mendalam tentang Domain Bisnis

Seorang data analyst yang memahami industri tempatnya bekerja dapat menghasilkan analisis yang lebih relevan dan berdampak. Pemahaman ini membantu dalam mengajukan pertanyaan yang tepat dan menghasilkan rekomendasi yang strategis.

4. Kolaborasi Lintas Tim

Data analyst unggul mampu bekerja lintas fungsi, memahami kebutuhan tim lain, dan menyesuaikan analisis agar selaras dengan tujuan perusahaan secara keseluruhan.

5. Portofolio Proyek yang Kuat

Portofolio yang berisi hasil analisis nyata — seperti dashboard interaktif atau laporan analisis pasar — menunjukkan kemampuan praktis dan kredibilitas seorang data analyst di mata perekrut atau perusahaan.

Kesimpulan

Profesi data analyst kini menjadi salah satu peran terpenting dalam dunia kerja modern. Mereka tidak hanya berurusan dengan angka, tetapi juga menjadi penghubung antara data mentah dan keputusan strategis perusahaan. Mulai dari mengumpulkan dan menganalisis data, membuat visualisasi, hingga memberikan rekomendasi bisnis, semua peran tersebut berkontribusi besar dalam kesuksesan organisasi.

Untuk menjadi data analyst yang sukses, seseorang perlu menguasai berbagai hard skill teknis seperti statistik, SQL, dan visualisasi data, serta soft skill seperti komunikasi dan berpikir analitis. Di sisi lain, kompetensi tambahan seperti storytelling dengan data dan pemahaman bisnis akan membuat seorang data analyst lebih unggul dan bernilai tinggi di mata perusahaan.

Di masa depan, kebutuhan akan data analyst diprediksi akan terus meningkat seiring dengan pertumbuhan data yang eksponensial. Oleh karena itu, membangun fondasi keterampilan sejak dini dan terus belajar akan menjadi kunci utama untuk bersaing dalam dunia analitik yang dinamis ini.

🎓 Ingin Lebih Dalam Mengenal Big Data dan Dunia Sains Data?

Big Data hanyalah satu bagian dari ilmu Sains Data yang saat ini menjadi bidang paling dibutuhkan di era digital. Jika kamu tertarik untuk belajar bagaimana mengolah data menjadi insight yang bernilai, Program Studi S1 Sains Data Telkom University adalah pilihan tepat untuk memulai perjalananmu.

👉 Temukan kurikulum inovatif, dosen berpengalaman, serta peluang karier luas di bidang Data Scientist, Big Data Analyst, hingga AI Specialist.

🔗 Pelajari lebih lanjut tentang Prodi S1 Sains Data Telkom University

Referensi Jurnal

Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making. Big Data Journal, 1(1), 51–59.

Chen, M., Mao, S., & Liu, Y. (2014). Big Data: A Survey. Mobile Networks and Applications, 19(2), 171–209.

Raza, S., & Hameed, S. (2020). Data Analytics: Techniques, Tools and Future Directions.