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

Tahu nggak Risers, kalau sekarang profesi data analyst makin diminati seiring pertumbuhan industri digital dan teknologi.

Banyak perusahaan berlomba-lomba ngumpulin dan ngolah data supaya bisa ambil keputusan yang tepat. Tanpa bantuan data analyst, perusahaan bisa aja salah arah karena nggak punya dasar data yang kuat.

Sebagai data analyst, kamu bakal bantu proses pengambilan keputusan, ngoptimalin bisnis, sampai nemuin peluang baru buat kemajuan perusahaan.

pi jadi data analyst nggak cukup cuma bisa olah data aja. Kamu juga perlu punya skill-skill penting lainnya biar bisa kasih insight yang berdampak. Nah, di artikel ini, kamu bakal belajar 10 skill penting yang wajib kamu kuasai kalau mau mulai karier sebagai data analyst. Cocok banget buat kamu yang masih pemula!

Skill Teknis dan Non-Teknis Data Analyst yang Harus Kamu Miliki

Ingat ya, untuk jadi data analyst itu nggak cukup kalau kamu cuma bisa dan tahu membaca data, seorang data analyst harus memiliki serangkaian skill wajib data analyst yang mencakup teknis, analitis, dan komunikasi.

#1 Kemampuan Mengolah Data (Data Cleaning & Preparation)

Data analyst wajib menguasai data cleaning dan data preparation, karena data mentah sering kali nggak rapi, nggak lengkap, atau nggak konsisten.

Singkatnya, data cleaning adalah proses perbaikan atau menghapus kesalahan, dan membuat dataset menjadi teratur dan konsisten. Proses ini sangat penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis memiliki kualitas yang tinggi, sehingga hasil analisis dapat dipercaya.

Sedangkan, data preparation adalah proses mempersiapkan data mentah ( raw data ) untuk nantinya dianalisis dan diolah lebih lanjut. Proses ini melibatkan beberapa langkah, seperti pengumpulan data, pembersihan data, transformasi data, dan validasi data.

Sehingga analisis data akan lebih akurat, mempermudah dalam proses analisis, dan pengerjaan lebih efektif dan efisien.

#2 Paham Bahasa Pemrograman (Python atau R)

Skill data analyst nggak akan lengkap tanpa kemampuan coding. Python dan R adalah dua bahasa yang paling sering digunakan dalam analisis data.

Python unggul dalam ekosistemnya yang luas (seperti NumPy, pandas, matplotlib, seaborn), sedangkan R lebih disukai untuk analisis statistik dan visualisasi data. Menguasai salah satu (atau keduanya) akan sangat meningkatkan produktivitas dan fleksibilitas dalam bekerja.

Pemahaman terhadap bahasa pemrograman dibutuhkan karena bahasa ini yang bakal kamu pakai buat mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data secara efisien, terutama ketika berhadapan dengan data besar.

Pemrograman juga memungkinkan data analyst untuk mengotomatiskan tugas-tugas berulang, membangun model, dan membuat visualisasi interaktif yang lebih kuat.

#3 Kemampuan Menggunakan SQL

SQL ( Structured Query Language ) adalah bahasa yang digunakan untuk mengambil dan memanipulasi data dari database relasional.

Hampir semua perusahaan menggunakan SQL untuk menyimpan data. Kemampuan menulis query yang efisien dan kompleks adalah skill data analyst yang sangat fundamental.

Fungsinya SQL ini adalah sebagai bahasa standar untuk berkomunikasi dan mengelola data di dalam basis data relasional, yang sering digunakan untuk menyimpan dan mengelola data bisnis.

SQL akan jadi “bahasa” yang penting buat kamu kalau kamu udah jadi data analyst, karena semua pekerjaan kamu akan lebih efektif dan efisien penyelesaiannya.

#4 Statistik dan Probabilitas Dasar

Tanpa pemahaman statistik, kamu hanya akan jadi pengumpul data, bukan analis. Seorang data analyst harus memahami konsep dasar seperti mean, median, standar deviasi, distribusi, regresi, dan probabilitas.

Intinya, kamu bakal ketemu lagi sama pelajaran matematika dasar yang pasti kamu familiar. Pemahaman terhadap statistik dan probabilitas dasar ini bakal bantu kamu untuk menyimpulkan data, menginterpretasikan data secara efektif, memvisualisasikannya, dan membuat keputusan berbasis data yang lebih akurat.

#5 Kemampuan Visualisasi Data

Data yang kompleks perlu divisualisasikan agar mudah dipahami stakeholder non-teknis. Tools seperti Tableau, Power BI, atau libraries Python (matplotlib, seaborn, plotly) memungkinkan data analyst membuat grafik, dashboard, dan visualisasi interaktif. Skill ini penting untuk menyampaikan insight secara efektif.

#6 Critical Thinking dan Problem Solving

Bukan cuma soal hard skill dan teknis doang . Kemampuan berpikir kritis juga sangat dibutuhkan untuk memahami konteks bisnis, mengajukan pertanyaan yang tepat, dan memilih metode analisis yang sesuai. Tanpa critical thinking , analisis data bisa melenceng dari tujuan.

Selain critical thinking, sebagai data analyst kamu juga harus bisa problem solving, karena menjadi data analyst tantangannya banyak. Misalnya saat kamu dihadapi oleh data yang nggak akurat kamu harus cepat untuk nemuin solusinya.

#7 Komunikasi yang Efektif

Sehebat apapun hasil analisis, jika kamu nggak bisa disampaikan dengan jelas, nilainya berkurang dan orang awam akan kurang paham maksud kamu. Jadi, data analyst harus bisa menjelaskan temuan mereka kepada tim non-teknis, manajemen, atau klien. Komunikasi tertulis dan presentasi menjadi skill pendukung yang krusial.

#8 Business Acumen (Pemahaman Bisnis)

Paham soal konteks bisnis di mana kamu bekerja, bisa jadi nilai plus buat ngembangin karier kamu. Misalnya, kamu jadi data analyst di e-commerce, kamu juga harus memahami konsep seperti konversi, churn rate, dan customer lifetime value. Dengan memahami bisnis, analis bisa menghasilkan insight yang relevan dan berdampak.

#9 Machine Learning Dasar

Meski machine learning lebih masuk ke dalam ranah data scientist, pemahaman dasar tentang machine learning memberi nilai tambah besar. Data analyst yang paham supervised dan unsupervised learning , serta cara kerja algoritma seperti regresi, decision tree , dan clustering, akan lebih unggul dalam analisis prediktif.

Nantinya m achine learning dipakai untuk mengenali pola, mengelompokkan data, memprediksi sesuatu, dan bantu ambil keputusan berdasarkan data yang ada.

#10 Adaptif dan Mau Terus Belajar

Teknologi dan tools dalam analisis data terus berkembang. Skill data analyst yang kamu kuasai hari ini bisa jadi usang dalam 2-3 tahun ke depan. Perkembangan AI juga akan jadi challange kamu di masa depan.

Oleh karena itu, kamu harus terus update dengan tren baru, mengikuti kursus online, dan mencoba tools atau metode baru.

Kesalahan Umum yang Sering Dilakukan oleh Data Analyst Pemula

Memulai karier sebagai data analyst itu nggak selalu mulus. Meski sekarang informasi dan tools bertebaran di mana-mana, banyak pemula justru terjebak dalam kebiasaan-kebiasaan kecil yang bikin progres mereka mandek.

Padahal, kalau bisa menyadari kesalahan ini dari awal, proses belajarnya bisa jadi jauh lebih cepat, lebih fokus, dan pastinya lebih menyenangkan. Ini tentang belajar lebih cerdas, bukan lebih keras. Berikut beberapa kesalahan yang sering dilakukan pemula data analyst:

Terlalu cepat ingin jago software tanpa paham statistik dan logika analisis .
Analisis data dilakukan tanpa memahami tujuan atau masalah bisnis yang ingin diselesaikan.
Langkah-langkah kerja nggak dicatat, membuat analisis selanjutnya sulit diulang atau dikoreksi.
Langsung loncat ke model canggih tanpa pondasi statistik dan eksplorasi data yang kuat.
Malu bertanya atau nggak gabung dengan komunitas, padahal diskusi bisa mempercepat pemahaman.
Hanya fokus pada angka dan grafik, jadinya nggak tahu bagaimana menyampaikan insight secara jelas dan efektif.

Menjadi data analyst bukan cuma soal mengolah angka, tapi juga soal menyampaikan cerita yang relevan dari data.

Dengan menguasai 10 skill data analyst di atas, kamu akan lebih siap menghadapi tantangan di dunia kerja dan membuka peluang karier yang luas. Mulailah dari dasar, praktik secara konsisten, dan jangan takut belajar hal baru.

Kalau kamu juga nggak mau melakukan kesalahan-kesalahan yang dilakukan data analyst pemula, kamu bisa mulai belajar dengan bantuan expert. Banyak caranya, salah satunya gabung ke bootcamp data analyst.

Di Harisenin.com ada loh Bootcamp Data Analyst yang bisa kamu coba, dengan bantuan dan mentoring dari ahli, kamu bakal diajarin dari dasar sampai hal teknis yang detail soal Data Analyst. Percaya deh dengan konsistensi dan strategi belajar yang tepat, siapapun bisa jadi data analyst andal!