Analis Data: Mitos vs. Realitas

Ketika analisis data mulai menjadi lebih relevan dengan operasi sehari-hari organisasi mana pun, lowongan untuk analis data yang terampil juga melonjak tinggi. Saat ini, hampir semua organisasi yang berurusan dengan data besar mencari analis data yang lebih terampil hampir sepanjang waktu. Namun, seiring kebutuhan tumbuh, begitu pula mitos yang terkait dengannya.
Seperti, misalnya, orang mengacaukan analisis data dengan matematika – LOL besar bagi mereka. Sedikit yang mereka tahu, heh!
Sebagian besar mitos ini muncul karena orang tidak menyadari domain berbeda yang terlibat dalam Ilmu Data dan sering kali membingungkan satu sama lain. Jadi, sebelum kita membahas mitos yang umum, pertama-tama mari kita bicara sedikit tentang Analis Data dan melihat bagaimana perbedaannya dengan Ilmuwan Data.

Peran Analis Data sebagian besar mirip dengan Data Scientist. Satu-satunya perbedaan adalah bahwa Ilmuwan Data muncul ketika volume dan kecepatan data organisasi melebihi tingkat tertentu yang membutuhkan keterampilan yang lebih kuat untuk memilah-milah lautan data tidak terstruktur (data besar) untuk mengidentifikasi pertanyaan dan mengekstrak informasi penting.
Oleh karena itu, tugas sehari-hari seorang Analis Data sedikit mirip dengan seorang ilmuwan data – hanya dalam skala yang relatif lebih kecil. Mari kita lihat tanggung jawab signifikan yang mengelilingi seorang analis data:

Mengumpulkan data dan menyiapkan infrastruktur

Aspek paling teknis dari pekerjaan seorang analis data adalah mengumpulkan data yang relevan dengan benar. Pengumpulan data sering melibatkan mereka berkolaborasi dengan pengembang web atau pengembang aplikasi untuk mengoptimalkan pengumpulan data. Salah satu fungsi penting dari seorang analis data adalah untuk merampingkan pengumpulan data dan mengembangkan rutinitas otomatis dan dapat digunakan kembali. Analis menyimpan beberapa perangkat lunak dan alat khusus dalam perangkat mereka untuk membantu mereka mencapai hal ini.

Pola bercak

Setelah data yang relevan tersedia, analis sekarang bertujuan untuk memperoleh tren dan pola dari tumpukan data. Analis data yang sukses selalu tahu cara membuat narasi dengan data, dan pola bercak adalah salah satu cara untuk memulainya. Untuk memahami data dengan lebih baik, seorang analis pertama-tama perlu mengamati pola-pola penting dalam data.
Siapa Ilmuwan Data, Analis Data, dan Insinyur Data?

Membuat laporan

Tren dan pola yang ditemukan pada langkah 2 perlu dikomunikasikan kepada anggota tim lainnya. Untuk itu, seorang analis dituntut untuk membuat dan memelihara laporan – baik internal maupun client-facing. Laporan-laporan ini pada akhirnya memberi manajemen wawasan tentang tren baru serta area peningkatan untuk organisasi. Laporan harus dipahami oleh pembuat keputusan berikutnya, jadi sangat penting bagi para analis untuk menyusun cerita di sekitar laporannya – sehingga lebih mudah untuk dipahami dan dianalisis.

Berkolaborasi dengan orang lain

Meskipun kata "analis" mungkin membuat Anda berpikir tentang seseorang yang bekerja secara terpisah dari seluruh perusahaan, itu jauh dari kebenaran. Bertanggung jawab untuk memahami data dan menyampaikan hasilnya kepada para pemangku kepentingan, analis data ini juga bertanggung jawab untuk bekerja sama erat dengan tim lainnya. Dari unit bisnis untuk memahami persyaratan bisnis hingga tim teknologi untuk memantau jenis data yang dikumpulkan, tidak ada satu domain pun yang tidak memiliki keahlian seorang analis data.
4 Peran Analisis Data Teratas yang Harus Diperhatikan

Mari maju selangkah dan singkirkan beberapa mitos seputar kehidupan seorang analis data:

Checkout: Gaji Analis Data di India

Mitos #1: Analis data adalah ahli Matematika.

Ini mungkin benar pada satu titik waktu, tetapi sekarang dengan alat yang jauh lebih canggih memasuki pasar, ada lebih banyak peluang daripada sebelumnya bagi orang-orang yang tidak memiliki latar belakang matematika untuk belajar tentang analitik.
Ada banyak alat analisis untuk membantu Anda memulai. Alat-alat ini dapat membuat perolehan data menjadi lebih nyaman bagi Anda, memberi Anda pekerjaan analitik data yang berat. Selanjutnya, ada juga banyak sumber daya yang dapat mengajari Anda seni analisis data. Semua ini membutuhkan pola pikir yang logis dan bukan keahlian dalam matematika.

Mitos #2: Analisis membutuhkan banyak waktu.

Sebagian besar organisasi memilih untuk tidak menggunakan analisis data karena menganggapnya akan memakan terlalu banyak waktu dan mereka hanya memiliki sedikit waktu untuk melakukan pekerjaan yang sebenarnya. Namun, itu jarang terjadi. Setelah Anda mengetahui metrik, Anda harus mengawasi, dan cara melacaknya di alat Anda, cukup cepat untuk mengukur metrik tersebut. Anda akan tahu persis di mana harus menariknya dan bagaimana membuat perubahan pada operasi Anda berdasarkan metrik tersebut.
Meskipun, ketika Anda mencoba menjawab pertanyaan baru, Anda mungkin mendapati bahwa menganalisis data Anda bisa memakan waktu lebih lama. Namun, itu masih akan jauh lebih sedikit dari yang Anda harapkan.
4 Keahlian Analisis Data Teratas yang Anda Butuhkan untuk Menjadi Pakar!

Mitos #3: Analytics tidak akan memberi tahu Anda apa pun yang belum Anda ketahui.

Hanya karena Anda pikir Anda bisa menebak nasib kampanye Anda, itu berarti itu benar. Setiap kali organisasi Anda menjalankan kampanye apa pun, analis data menganalisis jenis konten dan saluran yang berkinerja baik. Tingkat konversi Anda pada pemasaran email mungkin berbeda dari pemasaran media sosial. Metrik ini bervariasi dari kampanye ke kampanye, dan satu-satunya cara untuk memastikan nasib kampanye adalah dengan duduk dan mengukur metrik.

Mitos #4: Perusahaan Anda tidak cukup besar untuk memerlukan analisis apa pun.

Perusahaan mana pun, betapapun besar atau kecilnya, dapat merombak operasi mereka menggunakan analitik data. Khusus untuk organisasi yang lebih kecil, analitik data bisa sangat berguna untuk memahami cara tumbuh — dan untuk mengetahui apakah Anda tumbuh ke arah yang diinginkan. Ini juga membantu Anda melacak rasio konversi pengunjung ke prospek dan rasio konversi prospek ke pelanggan; yang membantu dalam memahami jika ada area corong yang tidak berfungsi dan membantu Anda memutuskan apa yang harus difokuskan. Melacak kinerja organisasi Anda di berbagai saluran media sosial juga akan memberi tahu Anda saluran/kampanye promosi mana yang cocok untuk Anda.
Jika anggaran Anda terbatas, beri tahu Anda bahwa Anda tidak memerlukan alat yang mahal untuk memulai. Menggunakan Google Spreadsheet atau Excel untuk melacak kemajuan Anda juga akan bekerja dengan mulus.

Mitos #5: Anda harus melaporkan setiap metrik.

Nah, ini sepenuhnya terserah Anda. Jika mau, Anda dapat menghabiskan 100% waktu Anda untuk melaporkan setiap metrik yang dapat Anda temukan. Ada banyak sekali data, dan Anda dapat terus membuat metrik untuk dianalisis – ini akan membawa Anda ke loop tak terbatas.
Namun, bukan itu yang terjadi dalam kenyataan. Sebelum melakukan analisis apa pun, analis terlebih dahulu duduk bersama tim bisnis untuk memahami persyaratan pasti yang membantu dalam memutuskan metrik penting untuk tugas yang ada. Mereka tidak perlu melaporkan setiap metrik, tetapi mereka perlu mengetahui metrik penting untuk mengukur pernyataan masalah tertentu.
Bagaimana Anda Dapat Bertransisi ke Analisis Data?

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.