Skill dan Mindset yang Membuat Data Analyst Dipakai di Dunia Kerja
Pada Part 1 dan Part 2, kita sudah membahas fondasi Data Analyst dan alur kerja dari data mentah hingga insight. Di artikel ini, kita akan masuk ke hal yang sering tidak tertulis di job description, tetapi sangat menentukan apakah seorang Data Analyst benar-benar bernilai di dunia kerja: skill inti dan mindset.
Artikel ini cocok untuk kamu yang sedang belajar Data Analyst dari nol dan ingin tahu apa yang benar-benar dicari oleh perusahaan.
1. Skill Teknis Itu Wajib, Tapi Tidak Cukup
Sebagian besar pemula fokus pada:
Excel
SQL
Python
Dashboard
Itu wajib, tetapi di dunia kerja hampir semua Data Analyst punya skill tersebut. Yang membedakan adalah cara menggunakan skill itu untuk menyelesaikan masalah bisnis.
Perusahaan tidak mencari orang yang hanya bisa membuat pivot table, tetapi orang yang bisa menjawab pertanyaan:
“Apa arti data ini bagi bisnis?”
2. Mindset Utama Seorang Data Analyst
1. Selalu Mulai dari Pertanyaan
Data Analyst yang baik tidak langsung buka tools.
Pertanyaan yang selalu diajukan:
Masalah bisnis apa yang sedang terjadi?
Keputusan apa yang ingin diambil?
Data apa yang benar-benar dibutuhkan?
Tanpa pertanyaan yang jelas, analisis yang dilakukan hanya akan menjadi laporan tanpa arah.
2. Data Tidak Pernah 100% Sempurna
Di dunia nyata:
Data sering tidak lengkap
Ada missing value
Ada inkonsistensi
Mindset Data Analyst adalah:
“Apakah data ini cukup baik untuk menjawab pertanyaan bisnis?”
Bukan menunggu data sempurna, tetapi mengelola keterbatasan data secara logis.
3. Fokus ke Impact, Bukan Tools
Tools akan terus berubah.
Hari ini Excel dan SQL, besok bisa tools lain. Tapi yang selalu relevan adalah:
Kemampuan analisis
Logika berpikir
Pemahaman bisnis
Data Analyst yang kuat bisa berpindah tools dengan cepat karena mindset-nya sudah benar.
3. Skill Non-Teknis yang Sering Diremehkan
1. Communication Skill
Insight sehebat apa pun tidak ada artinya jika:
Tidak dipahami stakeholder
Tidak bisa dieksekusi
Data Analyst harus bisa:
Menjelaskan data ke orang non-teknis
Menyederhanakan temuan kompleks
2. Storytelling dengan Data
Bukan sekadar chart cantik, tapi alur cerita:
Apa yang terjadi?
Kenapa bisa terjadi?
Apa dampaknya?
Apa rekomendasinya?
Inilah yang membuat Data Analyst dipercaya oleh manajemen.
4. Kesalahan Umum Pemula Data Analyst
Beberapa kesalahan yang sering terjadi:
Terlalu fokus belajar semua tools sekaligus
Menghafal rumus tanpa memahami konteks
Membuat dashboard tanpa tujuan bisnis
Takut salah dan tidak berani menyimpulkan
Padahal, belajar bertahap dan konsisten jauh lebih penting.
5. Kesimpulan
Menjadi Data Analyst yang bernilai bukan hanya soal teknis, tetapi juga soal:
Cara berpikir
Cara bertanya
Cara menyampaikan insight
Jika kamu sedang memulai perjalanan sebagai Data Analyst, fokuslah pada:
Fondasi data
Alur kerja yang benar
Mindset problem-solving
Pada artikel selanjutnya, kita akan masuk ke studi kasus nyata Data Analyst: dari data Excel mentah hingga insight bisnis yang bisa diambil.
Artikel ini merupakan bagian dari seri belajar Data Analyst dari nol untuk pemula yang ingin berkembang secara realistis dan siap kerja.
