Mengenal Profesi Data Analyst: Apa Itu Data Analyst dan Bagaimana Tugas dan Tanggung Jawabnya? 

Risers tahu nggak? Di balik setiap keputusan besar yang diambil oleh perusahaan modern, mulai dari peluncuran produk baru hingga strategi pemasaran semua diputuskan berdaskan data  loh.  

Lebih penting lagi, ada orang yang tahu gimana cara membaca data itu. Orang itu disebut sebagai Data Analyst. 

Tapi, apa itu data analyst sebenarnya? Kenapa profesi ini jadi salah satu yang paling dicari di era digital? Dan bagaimana kamu bisa masuk ke dunia analisis data ini, bahkan jika kamu bukan dari latar belakang IT? Temukan semua jawabannya di artikel ini ya! 

Baca juga:  Cara Menjadi Data Analyst di 2025: Panduan Lengkap untuk Pemula 

Apa Itu Data Analyst? 

Data analyst adalah seorang profesional yang bertugas mengubah data mentah menjadi wawasan yang bisa ditindaklanjuti. Mereka menyaring angka, pola, dan tren untuk menjawab pertanyaan bisnis penting seperti: 

• Mengapa penjualan menurun bulan ini?
• Channel marketing  mana yang paling efektif?
• Siapa segmen pelanggan paling menguntungkan? 

Dengan kata lain, data analyst bukan hanya orang yang paham angka, tapi juga  problem solver  yang menjembatani antara data dan keputusan yang akan diambil. 

Jadi dilihat dari pengertian di atas, bisa dikatakan data analyst adalah seseorang yang bertugas mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data untuk menghasilkan informasi yang berguna bagi pengambilan keputusan.  

Profesi data analyst juga semakin banyak dicari karena saat ini perusahaan sudah nggak bisa lagi untuk memanfaatkan “insting” dalam membuat keputusan. Selain itu inilah beberapa alasan kenapa seorang data analyst semakin dibutuhkan. 

Baca juga:  10 Skill Wajib yang Harus Dimiliki Data Analyst, Pemula Wajib Tahu! 

Kenapa Data Analyst Semakin Dicari? 

Profesi data analyst bukan lagi sekadar pelengkap di perusahaan, dia sudah jadi pemeran utama yang punya peran penting dan strategis.  

Permintaan terhadap posisi ini meningkat drastis dalam beberapa tahun terakhir, dan tren ini belum menunjukkan tanda-tanda melambat. Berikut beberapa alasan utama kenapa profesi ini begitu dicari di era digital saat ini: 

1. Terjadinya Ledakan Data  (Data Explosion) 

Setiap detik, dunia menghasilkan data dalam jumlah yang luar biasa besar. Dari transaksi e-commerce, sensor IoT, aplikasi mobile, hingga media sosial, semuanya menciptakan jejak digital.  

Menurut  laporan IBM , 90% data di dunia dibuat hanya dalam dua tahun terakhir. Tapi data ini nggak berguna tanpa orang yang bisa memahaminya. 

Inilah mengapa data analyst dibutuhkan yaitu untuk memilah, mengolah, dan mengekstrak makna dari data yang terus tumbuh ini. 

2. Keputusan Bisnis Harus Berbasis Data, Bukan Intuisi 

Modal intuisi dan “tebak-tebak” kebutuhan customer. nggak akan cukup dalam dunia bisnis modern. Perusahaan kini dituntut membuat keputusan berdasarkan bukti, bukan tebakan. Misalnya: 

• Apakah diskon 20% efektif menarik pelanggan baru?
• Channel pemasaran mana yang paling cost-efficient?
• Apa penyebab lonjakan pengembalian barang bulan ini? 

Data analyst menjawab pertanyaan-pertanyaan strategis ini   dengan analisis nyata, bukan spekulasi apalagi modal intuisi! 

3. Transformasi Digital Merata di Semua Industri 

Dulu, data analyst cuma dibutuhin sama  startup yang bergerak di bidang teknologi. Tapi seekarang, bank, rumah sakit, manufaktur, retail, hingga pemerintahan sedang mengejar digitalisasi.  

Setiap transformasi digital melahirkan data dalam jumlah besar, dan semua butuh analis untuk mengelolanya. Hasilnya? Permintaan terhadap data analyst meluas   ke hampir semua sektor, bukan hanya teknologi. 

4. Krisis Talenta dan Kesenjangan Skill 

Permintaan tinggi yang nggak diimbangi dengan pasokan talenta yang cukup, membuat data analyst menjadi profesi langka tapi sangat dicari, terutama yang memiliki portofolio dan pengalaman nyata. 

Alasannya karena banyak lulusan baru yang belum dibekali skill analitik yang dibutuhkan industri.  

Menurut  McKinsey , dunia menghadapi kekurangan jutaan talenta analitik di dekade ini. Ini peluang besar buat kamu yang siap masuk ke bidang ini sekarang. 

Baca juga:  10+ Tools Data Analyst: Mulai dari yang Ramah Pemula Sampai yang Sudah Ahli 

Tugas dan Tanggung Jawab Data Analyst 

Profesi data analyst bukan cuma sekedar “main Excel dan bikin grafik.” Tugas mereka kompleks dan punya dampak yang besar terhadap keputusan strategi bisnis.  

Seorang data analyst harus bisa berpikir logis, teliti, dan komunikatif. Berikut ini enam tugas utama yang menjadi tanggung jawab utama seorang data analyst: 

1. Mengumpulkan Data 

Langkah pertama dalam pekerjaan seorang data analyst adalah mengumpulkan data yang relevan dari berbagai sumber. Data ini bisa bersifat internal dan eksternal, contohnya: 

• Data internal  antara lain seperti data transaksi pelanggan, data penjualan, log aktivitas pengguna, atau laporan keuangan.
• Data eksternal , contohnya seperti data pasar, kompetitor, tren industri, hingga data open-source dari pemerintah atau institusi global. 

Tantangan utama di tahap ini adalah memastikan data yang dikumpulkan benar-benar sesuai dengan tujuan analisis.  

Data analyst harus tahu  di mana mencari data yang tepat , bagaimana mengaksesnya (misalnya lewat SQL atau API), dan bagaimana mengidentifikasi celah atau kekurangan dalam sumber data. 

2. Membersihkan dan Memproses Data 

Data mentah jarang datang dalam kondisi siap pakai. Biasanya, data penuh dengan nilai kosong, duplikat, format yang nggak konisisten, dan  outlier  yang mengganggu analisis. 

Tugas data analyst di sini adalah melakukan  data cleaning , yaitu proses membersihkan, menyusun ulang, dan menstandarkan data agar valid, akurat, dan konsisten.  

Ini adalah tahap krusial karena kualitas data menentukan kualitas  insight.  Kesalahan kecil saja bisa menghasilkan kesimpulan yang menyesatkan. 

Setelahnya, data diproses ke bentuk yang lebih mudah dianalisis, seperti menyusun data dalam pivot table, membuat tabel agregasi, atau menggabungkan beberapa sumber data menjadi satu. 

3. Menganalisis Data 

Tugas adalah pekerjaan inti dari data analyst:  mengekstrak makna dari data . Dengan menggunakan berbagai metode statistik dan teknik analisis, data analyst mencari pola, hubungan, dan anomali untuk menjawab pertanyaan spesifik yang sudah ditentukan di awal. 

Mereka juga menggunakan beberapa metode, diantarnya: 

• Analisis deskriptif (misalnya: tren penjualan dalam 6 bulan terakhir) 
  Analisis komparatif (misalnya: performa iklan A vs iklan B)
• Korelasi dan regresi (misalnya: apakah ada hubungan antara harga dan tingkat kepuasan pelanggan) 

Di tahap ini, tools seperti Python, R, atau Excel lanjutan sering digunakan. Data analyst juga mulai menyusun hipotesis, menguji asumsi, dan menyaring insight yang relevan untuk tujuan bisnis. 

4. Membuat Visualisasi Data 

Insight nggak akan berguna kalau nggak ada yang bisa dipahami. Maka, data analyst harus  menerjemahkan angka menjadi visual yang intuitif dan mudah dimengerti. Ini mencakup: 

• Grafik tren
• Pie chart komposisi
• Dashboard interaktif
• Heatmap dan scatterplot 

Tools seperti Tableau, Power BI, Looker, atau bahkan Google Data Studio sering digunakan untuk visualisasi.  

Tujuannya bukan hanya mempercantik laporan, tapi memudahkan manajer atau stakeholder non-teknis mengambil keputusan cepat berdasarkan visual yang jelas dan informatif. 

Visualisasi juga membantu menemukan pola tersembunyi yang sulit terlihat hanya dengan melihat angka. 

5. Memberi Rekomendasi Berdasarkan Data 

Setelah insight ditemukan, langkah selanjutnya adalah memberikan rekomendasi yang bisa ditindaklanjuti. Data analyst nggak cuma menjawab “apa yang terjadi,” tapi juga “apa yang sebaiknya dilakukan sekarang.” 

Contohnya: 

• “Segmen pelanggan usia 25–34 menunjukkan tingkat konversi tertinggi, direkomendasikan fokus iklan pada kelompok ini.”
• “Kampanye diskon bulan lalu meningkatkan penjualan tapi menurunkan margin—perlu strategi bundling untuk menjaga profit.” 

Kemampuan untuk membuat rekomendasi ini menuntut pemahaman bisnis yang kuat. Data analyst harus mampu menghubungkan angka dengan konteks strategi perusahaan. 

6. Berkomunikasi dengan Tim Lintas Fungsi 

Terakhir, seorang data analyst nggak bekerja sendirian, mereka harus berkolaborasi dengan banyak tim kayak marketing, sales, produk, bahkan manajemen atas. Maka, komunikasi jadi skill penting. 

Data analyst  harus bisa menjelaskan analisis mereka kepada orang-orang non-teknis: 

• Menyusun laporan yang jelas dan to the point
• Menjawab pertanyaan secara logis dan berbasis data
• Memastikan setiap rekomendasi bisa dipahami dan diaplikasikan 

Kemampuan bercerita lewat data ( data storytelling ) adalah kunci. Tanpa komunikasi yang efektif, insight terbaik pun bisa diabaikan. 

Baca juga:  Fitur dan Skill Excel yang Sering Dipakai Data Analyst 

Gaji dan Peluang Karier Data Analyst di Indonesia 

Perkembangan teknologi dan kebutuhan akan pengambilan keputusan berbasis data membuat profesi data analyst semakin diminati di berbagai industri di Indonesia.  

Nggak terbatas di perusahaan teknologi, peran ini kini dibutuhkan di sektor keuangan, kesehatan, ritel, pemerintahan, hingga pendidikan. 

Berapa Gaji Seorang Data Analyst? 

Besaran gaji data analyst sangat dipengaruhi oleh pengalaman, lokasi kerja, dan skala perusahaan. Berikut gambaran umum kisarannya: 

• Entry-level (0–2 tahun pengalaman): Mulai dari Rp5 juta hingga Rp8 juta per bulan. Umumnya diisi oleh fresh graduate atau lulusan bootcamp.
• Mid-level (3–5 tahun pengalaman): Berkisar antara Rp8 juta hingga Rp12 juta. Posisi ini biasanya menangani proyek yang lebih kompleks dan mulai terlibat dalam perencanaan strategis.
• Senior-level (5+ tahun): Bisa mencapai Rp15–20 juta ke atas, terutama di perusahaan besar atau sektor yang sangat bergantung pada data, seperti fintech atau e-commerce. 

Di kota-kota besar seperti Jakarta, nominal gaji bisa lebih tinggi, terutama jika perusahaan memiliki eksposur global atau startup yang mendapatkan pendanaan besar. 

Peluang Karier yang Luas dan Fleksibel 

Karier sebagai data analyst menawarkan jalur pertumbuhan yang jelas. Kamu bisa naik ke posisi seperti: 

• Senior Analyst , dengan tanggung jawab lebih strategis dan supervisi tim.
• Data Scientist , jika kamu memperdalam skill pemrograman dan machine learning.
• Business Intelligence Specialist , untuk fokus ke visualisasi dan pelaporan data.
• Product Analyst atau Marketing Analyst , jika ingin spesialisasi di fungsi bisnis tertentu.
• Data Consultant atau Freelance Analyst , bagi yang ingin jalur karier fleksibel. 

Karena skill-nya bersifat lintas industri, seorang data analyst juga punya kemudahan berpindah sektor tanpa harus mengulang dari awal. 

Baca juga:  Cara Cepat Belajar Pivot Table. Cocok untuk Pemula! 

Kesimpulan 

Jadi dari penjelasan tadi, bisa dibilang data analyst adalah “penerjemah” data yang mengubah angka menjadi arah bisnis. Perannya vital dalam dunia bisnis modern yang mengandalkan data sebagai bahan bakar utama. 

Profesi ini bukan tren sementara, di masa depan, hampir semua keputusan mulai dari bisnis, kebijakan publik, hingga pendidikan akan berbasis data, dan data analyst akan semakin dibutuhkan dan menjadi profesi yang relevan di semua lini bisnis. 

Jika kamu ingin karier yang menantang, bergaji tinggi, dan punya dampak nyata mungkin inilah saatnya kamu serius mempertimbangkan dunia analitik dan gabung ke bootcamp Data Analyst dari  Harisenin.com , dengan bimbingan  expert  yang kredibel, kamu bakal di ajarin dari dasar sampai praktiknya! 

So,  tunggu apa lagi buruan daftar sekarang dan dapatin karier yang kamu mau!