Apa Itu Analisis Data? Ini Peluang Karir dan Cara Memulainya

Tertarik untuk berkarier di bidang data science? Jika iya, analisis data adalah teknik yang wajib kamu kuasai!  

Sebenarnya, teknik analisis data termasuk skill yang berguna untuk berbagai bidang pekerjaan.

Dengan memahami proses analisis data, kamu bisa mendapatkan wawasan mendalam tentang suatu topik. Alhasil, kamun lebih mudah dalam pengambilan keputusan di dunia kerja.  

Memangnya, apa itu analisis data? Yuk, kita sama-sama belajar lebih lanjut tentang analisis data dan cara memulai karier di bidang tersebut melalui artikel ini! 

• Apa Itu Analisis Data?
• Jenis-jenis Analisis Data
• Tujuan dari Proses Analisis Data
• Peluang Karir di Bidang Analisis Data
• Cara Memulai Karir di Bidang Analisis Data
• Gaji Bekerja di Bidang Analisis Data
• Skill yang Dibutuhkan untuk Berkarir di Bidang Analisis Data
• Kesimpulan
• Pertanyaan Seputar Analisis Data

⁠Apa Itu Analisis Data? 

Pengertian analisis data adalah proses pemeriksaan dan pengolahan data untuk mendapatkan informasi yang berguna. Hasil dari proses analisa data ini bisa mendukung pemecahan suatu masalah. 

Saat kuliah, analisis data biasanya dilakukan dalam tugas penelitian, skripsi, atau disertasi. Proses ini melibatkan pengumpulan data, pembersihan data, dan penerapan teknik analisis statistik untuk menjawab pertanyaan penelitian atau menguji hipotesis. 

Hal serupa juga bisa kamu temukan di dunia kerja. Karyawan dan profesional sering menggunakan analisis data untuk mengidentifikasi tren, membuat ramalan, dan mendukung keputusan bisnis. Proses ini umumnya melibatkan: 

• Pengelompokan data sesuai dengan kategori atau karakteristik tertentu.
• Pembersihan data (data cleaning) dan memperbaiki ketidaksesuaian atau kesalahan dalam data.
• Transformasi data menjadi format yang lebih sesuai untuk analisis.
• Penyusunan model data, baik matematis atau statistik, untuk menganalisis data.
• Analisis menggunakan teknik statistik atau algoritma untuk menganalisis data dan menemukan pola.
• Menginterpretasikan hasil analisis untuk mendapatkan wawasan yang dapat diterapkan.

⁠Jenis-jenis Analisis Data 

Terdapat dua jenis analisis data yang umum dikenal, yakni teknik analisis data kuantitatif dan kualitatif. Masing-masing jenis memiliki cara menganalisis yang berbeda. Bahkan, biasanya tekniknya pun berbeda pula. 

Yuk, simak penejalsan lengkap seputar teknik analisis data berikut ini:

Teknik analisis data kuantitatif 

Pengertian teknik analisis data kuantitatif adalah pengelolaan data yang sifatnya numerik dan statistik. Biasanya, jenis analisis satu ini menggunakan model statistika atau matematika untuk memproses data. 

Hasil analisisnya juga sering kali berupa angka-angka yang diuraikan dan disajikan oleh peneliti atau data analyst. 

Umumnya, metode analisis data kuantitatif dilakukan dengan menerapkan teknik berikut: 

• Analisis inferensial: digunakan untuk membuat kesimpulan atau inferensi tentang populasi berdasarkan sampel data. Analisis inferensial melibatkan perhitungan statistik seperti ANOVA, regresi, dan lain-lain. Tujuannya untuk menentukan apakah hasil dari sampel dapat digeneralisasikan ke populasi yang lebih besar.
• Analisis deskriptif: bertujuan untuk menggambarkan atau menjelaskan data secara rinci tanpa membuat inferensi atau kesimpulan umum. Analisis deskriptif melibatkan penggunaan statistik seperti rata-rata, median, modus, dan distribusi frekuensi untuk menyajikan data dalam format yang mudah dipahami. 

Teknik analisis data kualitatif 

Selain analisis data kuantitatif, ada pula teknik analisis data kualitatif. Berbeda dari analisis kuantitatif yang bersifat numerik, pengumpulan data pada analisis kualitatif biasanya dilakukan melalui wawancara, kajian pustaka, hingga partisipasi. 

Umumnya, analisis data kualitatif dapat diterapkan dengan tiga teknik, yakni: 

• Analisis konten: melibatkan pengumpulan dan analisis data tekstual, seperti transkrip wawancara, dokumen, atau materi audio dan visual. Data diorganisasikan untuk menemukan tema atau pola yang berulang.
• Analisis wacana: fokus pada bagaimana bahasa digunakan dalam teks atau percakapan untuk memahami makna, konteks, dan struktur komunikasi. Analisis dapat mencakup studi tentang bagaimana tuturan dan bahasa mempengaruhi persepsi dan interpretasi.
• Analisis naratif: menganalisis cerita dan deskripsi fenomena untuk memahami bagaimana individu atau kelompok menggambarkan pengalaman mereka. Analisis naratif sering digunakan untuk mengeksplorasi pengalaman subjektif dan konteks sosial.

⁠Tujuan dari Proses Analisis Data 

Teknik analisis data adalah skill yang bisa memudahkanmu mengambil keputusan untuk memecahkan masalah. Ada beberapa tujuan dan manfaat proses analisis data, terutama di dunia kerja, yaitu: 

Membuat keputusan 

Dalam dunia kerja, kamu akan menghadapi banyak situasi yang menuntut kamu mengambil keputusan penting. Pengambilan keputusan ini sering kali berbasis fakta dan informasi yang akurat. Demi kelancaran kerja dan perkembangan perusahaan, tentunya kamu harus mengambil keputusan dengan tepat. 

Nah, analisis data adalah skill yang dapat membantu kamu melakukan hal tersebut. Tujuannya untuk mengolah data menjadi informasi baru yang lebih mudah dipahami. Analisis data juga bisa membantu kamu membuat keputusan yang lebih baik dan terinformasi 

Agar informasimu akurat, data yang kamu analisis juga harus objektif, logis empiris, dan sistematis. Keputusan berdasarkan analisis data cenderung lebih akurat karena berlandaskan pada bukti yang kuat. 

Mendeteksi tren 

Metode analisis data juga bisa mendeteksi tren atau pola yang mungkin tidak terlihat secara langsung, lho. Dengan menganalisis data historis, kamu dapat mengidentifikasi pola yang tercipta dan mengambil kesimpulan. 

Contoh analisis data ini bisa kamu temukan saat merencanakan strategi pemasaran. Setelah menganalisis, diketahui bahwa tingkat engagement konten mengalami kenaikan drastis pada jam-jam tertentu. 

Analisis data juga menunjukkan bahwa tren tersebut hanya terjadi pada konten-konten video. Nah, berdasarkan hasil analisis tersebut, kamu pun bisa memaksimalkan pemasaran yang lebih efektif. Lalu, kamu juga bisa menyesuaikan kampanye agar lebih sesuai dengan pola konsumsi audiens. 

Mengatasi masalah 

Tujuan analisis data juga mencakup problem-solving atau pemecahan masalah. Sebelum melakukan analisis data, idealnya kamu harus mengidentifikasi masalah yang ingin diatasi. Kamu pun bisa menentukan teknik analisis dan data yang relevan untuk digunakan. 

Dengan begitu, kamu bisa lebih mudah menentukan teknik analisis dan data-data yang digunakan. 

Kamu dapat menggunakan hasil analisis untuk mencari solusi terbaik atas masalah yang dihadapi. Alhasil, tindakan yang kamu ambil pun bisa mendukung proses pemecahan masalah tersebut. 

⁠Peluang Karir di Bidang Analisis Data 

Berkarier di bidang analisis data bisa sangat menjanjikan dan bervariasi. Terlebih saat ini bidang data semakin berkembang pesat pada era digital 

Berikut adalah beberapa peluang karir yang bisa kamu pertimbangkan di bidang analisis data: 

Data analyst 

Data Analyst bertugas untuk mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data guna menghasilkan laporan dan visualisasi yang membantu bisnis dalam pengambilan keputusan. 

Dalam pekerjaan sehari-hari, kamu akan menggunakan berbagai alat analisis dan teknik statistik untuk menemukan pola serta tren dalam data. Selain itu, kamu juga akan bekerja dengan big data dan memastikan akurasinya. 

Peran data analyst sangat krusial dalam membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik. Karir di bidang ini sangat beragam; kamu bisa bekerja di berbagai industri seperti keuangan, kesehatan, pemasaran, atau teknologi. 

Posisi ini juga bisa kamu temukan di perusahaan besar maupun startup. Seringkali, posisi data analyst menjadi langkah awal menuju karir yang lebih tinggi dalam bidang data. 

Data scientist 

Data Scientist mengambil analisis data ke tingkat berikutnya dengan menggunakan teknik machine learning dan model statistik untuk menemukan wawasan dari data. Posisi ini juga sering terlibat dalam membangun algoritma dan sistem rekomendasi. 

Saat menjadi ilmuan data, kamu akan bekerja dengan tim lain untuk mengimplementasikan solusi berbasis data. 

Biasanya, seorang data scientist berasal dari lulusan data science, statistik, atau ilmu komputer. Kemampuan dalam pemrograman (seperti Python atau R), serta pengalaman dalam machine learning dan big data sangat penting untuk posisi ini. 

Lantas, sektor bisnis mana saja yang membutuhkan data scientist mahir? Kamu bisa bekerja di perusahaan teknologi, lembaga penelitian, perusahaan e-commerce, serta penyedia produk dan layanan berbasis data lainnya. 

Kamu akan terlibat proyek inovatif dan berperan sebagai pemimpin pengembangan produk berbasis data. 

Business intelligence analyst 

Business intelligence (BI) analyst fokus pada pengumpulan dan analisis data untuk membantu perusahaan memahami kinerja bisnis dan membuat keputusan strategis. Kamu akan bekerja dengan dashboard dan alat BI untuk menyajikan data secara visual. 

Sebagai business intelligence analyst, kamu akan mengumpulkan data dari berbagai sumber. Selanjutnya, kamu akan menganalisis dan membuat laporan yang membantu manajemen mengambil keputusan strategis. 

Sama seperti kedua karier analisis data sebelumnya, kamu bisa berkarier di tempat yang beragam. BI Analyst dapat bekerja di berbagai industri, termasuk keuangan, retail, dan teknologi. Nantinya, kamu akan sering berperan dalam pengembangan strategi bisnis dan perencanaan keuangan. 

Machine learning engineer 

Profesi lain yang bisa kamu tekuni di bidang analisis data adalah machine learning engineer. Ketika bekerja sebagai machine learning engineer, kamu akan mengembangkan, menerapkan, dan mengelola model-model pembelajaran mesin (machine learning) dan algoritma untuk memproses dan menganalisis data. 

Nantinya, kamu akan mengimplementasikan data tersebut untuk berbagai aplikasi. Karena ranah pekerjaannya, kamu akan sering menemukan posisi ini di perusahaan teknologi berskala besar, startup AI, dan perusahaan finansial, 

Data architect 

Ketika menjadi data architect, kamu akan merancang dan mengelola arsitektur data perusahaan. Kamu pun harus memastikan data terorganisir dengan baik dan mudah diakses. Kamu juga akan menentukan standar terbaik untuk pengelolaan data. 

Banyak perusahaan besar, termasuk di sektor keuangan, kesehatan, dan teknologi, memerlukan arsitek data. Perusahaan ini harus memastikan data terstruktur dan dapat mendukung keputusan bisnis yang penting. 

Data consultant 

Sesuai namanya, posisi ini berperan sebagai konsultan yang akan memberikan nasihat dan solusi berbasis data kepada klien. Sebagai data consultant, kamu akan membantu klien mengoptimalkan proses bisnis dan meningkatkan efisiensi. 

Umumnya, kamu juga sering terlibat dalam proyek-proyek jangka pendek dengan berbagai klien. Tak hanya kemampuan analisis, kamu harus memiliki skill komunikasi yang baik dan pengalaman dalam proyek konsultasi atau manajemen proyek. 

Data consultant dapat bekerja di perusahaan konsultan, firma audit, atau sebagai pekerja lepas. Kamu memiliki peluang untuk bekerja dengan berbagai industri dan proyek yang berbeda.  

Cara Memulai Karir di Bidang Analisis Data 

Jika kamu tertarik dengan angka, pola, dan pengambilan keputusan berbasis data, karir di bidang analisis data bisa menjadi pilihan yang menarik. Lalu, bagaimana cara memulainya? Berikut adalah beberapa langkah penting yang perlu kamu ikuti: 

Memilih pendidikan dan pelatihan yang tepat  

Mulailah dengan menekuni pendidikan di bidang Statistika, Matematika, Ilmu Komputer, atau Teknik Industri. Sebab, berbagai program tersebut memberikan dasar yang kuat dalam analisis data. 

Setelah itu, kamu bisa memperdalam keterampilan khusus yang sering digunakan dalam analisis data. 

Ikuti kursus online atau pelatihan di berbagai platform yang menawarkan program analisis data. Selain itu, kamu juga bisa mengikuti sertifikasi seperti Certified Analytics Professional (CAP) atau Google Data Analytics Certificate untuk meningkatkan kredibilitas. 

Biasanya, sertifikasi ini fokus pada keterampilan praktis yang bisa diterapkan di dunia kerja. 

Membangun portofolio dengan mengerjakan proyek data analysis 

Agar bisa diterima bekerja di bidang data, kamu perlu portofolio yang lengkap. Kerjakan proyek pribadi atau kontribusi open-source untuk membangun portofolio yang menunjukkan kemampuan analisis dan visualisasi data kamu. 

Proyek ini bisa berupa analisis data terbuka, visualisasi data yang menarik, atau solusi untuk masalah nyata. Keterlibatanmu juga menunjukkan bahwa kamu bisa berkolaborasi dengan orang lain. 

Tentunya, ini akan menunjukkan hard skills sekaligus soft skills kamu agar HRD tertarik. 

Bergabung dengan komunitas dan membangun networking 

Bergabung dengan forum, grup, atau komunitas profesional juga bisa membantumu membuka peluang karier di bidang analisis data. Di sini, kamu bisa berbagi informasi, sekaligus menjalin relasi. 

Lalu, kamu juga bisa menghadiri acara meetup lokal yang berfokus pada analisis data. Dari sana, kamu bisa bertemu dengan banyak orang secara langsung dan membuka peluang karier baru dari jejaring profesionalmu. 

Cari peluang magang atau proyek freelance untuk mendapatkan pengalaman praktis dan membangun jaringan. Pengalaman ini dapat memberikan wawasan langsung tentang dunia kerja dan membantu memperluas portofolio kamu. 

Perkuat keterampilan teknis dan non-teknis 

Bekerja di bidang analisis data membutuhkan hard skills dan soft skills yang kuat. Untuk keterampilan teknis, fokuslah pada penguasaan bahasa pemrograman seperti Python atau R, SQL untuk manajemen database, dan alat visualisasi data. Pelajari juga tentang machine learning dan big data jika relevan. 

Lalu, untuk soft skill, tingkatkan keterampilan komunikasi, presentasi, dan pemecahan masalah. Kemampuan untuk menyampaikan hasil analisis dengan jelas dan efektif kepada audiens non-teknis juga sangat penting. 

Lamar pekerjaan dan terus belajar 

Saat melamar pekerjaan, mulailah dengan posisi entry-level seperti data analyst junior atau data intern. Banyak perusahaan mencari kandidat dengan keterampilan analisis yang kuat meskipun tidak memiliki pengalaman luas. 

Karena bidang teknologi selalu berkembang, kamu perlu mengikuti tren terbarunya secara berkala. Caranya, kamu bisa rutin membaca blog dan artikel dari situs tentang data analysis.  

Kamu juga dapat mengikuti webinar dan konferensi tentang topik tersebut. Hal ini penting agar kamu bisa belajar secara langsung dari ahlinya.

⁠Gaji Bekerja di Bidang Analisis Data 

Menurut informasi dari Datacamp, prospek karier di bidang analisis data terlihat menjanjikan. Bahkan, tingkat pertumbuhannya diperkirakan akan berkisar antara 9-25% hingga tahun 2030. 

Penggunaan teknologi yang semakin marak, tentunya skala data dari pelanggan juga akan terus bertambah. Perusahaan pun membutuhkan tenaga ahli yang bisa mengolah dan menganalisis data untuk membantu mengambil keputusan bisnis dengan objektif. 

Lalu, berapa gaji yang bisa kamu terima setiap bulannya kalau berkarier di bidang analisis data? Jawaban pastinya sangat bergantung pada ukuran perusahaan, kebijakan UMR di lokasi, dan tingkat pengalaman kamu. 

Sebagai gambaran, berikut ini daftar gaji beberapa peluang karir di bidang analisis data pada berdasarkan data Jobstreet dan sumber lainnya: 

• Gaji data analyst: Rp5,5 juta - Rp7,5 per bulan.
• Gaji data scientist: Rp8.500.000 - Rp11.500.000 per bulan.
• Gaji business intelligence analyst: Rp7 juta - Rp12 juta per bulan.
• Gaji machine learning engineer: Rp12 juta - Rp20 juta per bulan.
• Gaji data architect: Rp15 juta - Rp25 juta per bulan.
• Gaji data consultant: Rp10 juta - Rp18 juta per bulan.

Informasi ini hanyalah perkiraan dan dapat bervariasi tergantung pada banyak faktor, termasuk lokasi geografis, ukuran perusahaan, dan pengalaman individu. Perusahaan juga bisa memberikan tunjangan atau bonus yang umumnya diberikan pada akhir proyek.

Skill yang Dibutuhkan untuk Berkarir di Bidang Analisis Data 

Ingin sukses di bidang analisis data? Kamu perlu mengembangkan sejumlah skill penting untuk tugas-tugas rutinmu. Berikut adalah daftar skill yang dibutuhkan untuk berkarir di bidang analisis data menurut Data Quest: 

Keahlian teknis 

Pertama dan yang terpenting, kamu harus menguasai sejumlah bahasa pemrograman seperti Python, R, dan SQL. Selain itu, kamu juga perlu memahami seluk-beluk data mining dan machine learning. Mengapa demikian? 

Python akan mempermudahkan kamu untuk menganalisis data. Sementara R akan membantumu dalam proses analisis statistik dan visualisasi data. Kemudian, SQL penting untuk mengakses, memfilter, dan menggabungkan data dari berbagai tabel. 

Bagaimana dengan data mining dan machine learning? Data mining akan membantumu membersihkan data agar tidak ada yang terduplikat, serta menemukan pola di dalamnya. Terakhir, machine learning akan membantumu saat harus membuat model analisis prediktif otomatis. 

Kemampuan analisis dan problem solving yang kuat 

Kemampuan programming dan perolehan data saja tidak cukup untuk bidang analisis data. Kamu harus bisa mengidentifikasi masalah, memahami penyebab, dan menemukan solusi efektif berdasarkan data. 

Selain itu, kamu juga harus berpikir kritis tentang hasil temuan data dan analisismu. Caranya dengan mempertanyakan asumsi serta melakukan validasi secara kritis sebelum membuat kesimpulan. 

Keterampilan komunikasi dan visualisasi data yang baik 

Tidak menutup kemungkinan kamu harus menjelaskan temuan data secara jelas dan ringkas kepada audiens yang tidak memiliki latar belakang teknis. 

Nah, inilah mengapa kamu perlu menguasai cara menulis laporan. Tak lupa, kamu juga harus bisa membawakan presentasi dengan jelas dan menarik. Salah satu cara untuk membuat presentasimu lebih menarik adalah dengan visualisasi data. 

Maka dari itu, kamu harus mengetahui cara menggunakan tools seperti Tableau, Power BI, atau matplotlib untuk membuat grafik yang mudah dipahami. 

Pemahaman bisnis dan pengetahuan industri yang relevan 

Terakhir, kamu perlu memahami bagaimana bisnismu beroperasi, mulai dari tujuan, proses, hingga metriknya. 

Lalu, kamu juga harus mengetahui standar yang berlaku di industri tempat kerjamu. Sebab, pengetahuan ini akan membantumu menghubungkan hasil analisis dengan kebutuhan bisnis. Dengan begitu, kamu bisa memberikan rekomendasi yang tepat sasaran kepada stakeholder.

⁠Kesimpulan 

Data adalah aset berharga bagi setiap organisasi, termasuk perusahaan. Seorang profesional analisis data memainkan peran kunci untuk mengubahnya menjadi wawasan yang berharga. 

Tak heran kalau analisis data menawarkan berbagai peluang karir yang menarik untuk kamu eksplor. Dengan keterampilan yang tepat dan pendidikan yang relevan, kamu dapat mengejar karir di bidang ini. 

Jadi, jika kamu memiliki ketertarikan pada data dan analisis, pertimbangkan untuk menjajaki salah satu karir di bidang analisis data. 

Dengan mengetahui teknik analisis data, kini kamu sudah punya bekal dasar untuk mendalami skill sebagai data analyst. Keahlian ini sangat dibutuhkan di dunia kerja, lho, sehingga demand-nya cukup tinggi.

Kamu tertarik bekerja membangun karier di bidang analisis data? Temukan banyak lowongan kerja di bidang analisis data hanya di situs dan aplikasi Jobstreet by SEEK.

Yuk, persiapkan diri kamu untuk menembus pekerjaan impian dengan membaca berbagai informasi dan Tips Karier di situs Jobstreet by SEEK. 

Kamu juga bisa mengakses ribuan konten pembelajaran gratis dan terhubung dengan pakar industri di KariKu dalam aplikasi Jobstreet.

Setelah itu, jangan lupa perbarui profil Jobstreet kamu dan temukan lowongan kerja yang tepat. 

Download aplikasi Jobstreet by SEEK di Play Store atau App Store dan nikmati kemudahan untuk mengakses informasi terbaru seputar dunia kerja hanya dalam satu genggaman saja! Semoga berhasil! 

⁠Pertanyaan Seputar Analisis Data 

1. Bagaimana cara mempelajari analisis data secara otodidak? 
   Mempelajari analisis data secara otodidak adalah proses yang dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai sumber daya online dan strategi belajar yang terstruktur. Selain melalui artikel ini, pelajari akses banyak resources lain, seperti membaca buku dan mengikuti online course atau workshop.
   ⁠

2. Apakah saya perlu memiliki latar belakang pendidikan di bidang IT untuk menjadi data analyst? 
   Latar belakang pendidikan di bidang tersebut sangat direkomendasikan. Sebab, dari sana, kamu bisa belajar tentang ilmu teori yang dibutuhkan untuk analisis data. Tapi, tanpa itu pun, kamu juga bisa mengikuti kursus dan bootcamp data analysis untuk pemula sebelum berkarier.
   ⁠

3. Apa saja tools dan software yang sering digunakan oleh data analyst? 
   Data analyst sering menggunakan berbagai tools dan software untuk membantu pekerjaan sehari-hari, seperti Tableau dan Power BI, Excel, Python, R, SQL, serta Google Analytics.
   ⁠

4. Bagaimana cara mendapatkan pekerjaan data analyst? 
   Temukan lowongan pekerjaan di Jobstreet dengan kata kunci pencarian “data analyst”. Kamu juga bisa mendapatkan informasi dari kenalan, atau mengunjungi forum khusus analisis data.
   ⁠

5. Apakah ada sertifikasi data analyst yang diakui secara internasional?
   ⁠Ada. Contohnya Google Data Analytics Professional Certificate, IBM Data Analyst Professional Certificate, Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate, Amazon Web Services Certified Data Analytics, Certified Data Analyst Certification (CDA – DA4020) dari IABAC, dan lain-lain.