Dari Data Mentah ke Insight yang Bernilai
Artikel ini membahas bagaimana proses kerja Data Analyst di dunia nyata, mulai dari data mentah hingga menjadi insight yang bernilai untuk bisnis. Cocok untuk kamu yang ingin belajar Data Analyst dari nol dan memahami alur kerja yang realistis.
1. Realita Data di Dunia Kerja
Satu hal penting yang sering bikin pemula kaget saat mulai belajar data analyst:
Data di dunia nyata itu jarang rapi.
Contoh masalah data yang sering dihadapi Data Analyst:
Data duplikat (nama customer muncul berkali-kali)
Penulisan tidak konsisten (Jakarta / JKT / DKI Jakarta)
Kolom kosong atau salah format
Data tersebar di banyak file (Excel, Google Sheets, CSV)
Di sinilah tugas Data Analyst menjadi krusial: membersihkan dan menyiapkan data agar siap dianalisis.
2. Tahapan Kerja Data Analyst (Workflow Sederhana)
Berikut tahapan kerja Data Analyst yang umum digunakan di perusahaan:
1. Understand the Business Problem
Sebelum membuka Excel atau membuat chart, Data Analyst harus memahami:
Masalah bisnis yang ingin diselesaikan
Pertanyaan apa yang ingin dijawab oleh data
2. Collect Data
Sumber data bisa berasal dari:
File Excel
Database (SQL)
Google Sheets
Sistem internal perusahaan
3. Clean & Prepare Data
Tahap ini memakan waktu paling besar (sekitar 70–80% pekerjaan Data Analyst), meliputi:
Menghapus data duplikat
Memperbaiki format tanggal dan angka
Menyeragamkan penulisan data
Validasi dan pengecekan konsistensi
4. Analyze Data
Setelah data bersih, proses analisis dilakukan menggunakan:
Pivot Table di Excel
Query SQL
Python (pandas)
5. Visualize & Communicate Insight
Insight yang baik harus mudah dipahami oleh stakeholder, bukan hanya terlihat menarik.
3. Tools Data Analyst yang Wajib Dipelajari (Urutan yang Disarankan)
Untuk pemula, urutan belajar yang tepat sangat penting agar tidak bingung.
Excel (Fondasi Utama)
Excel masih menjadi tools utama Data Analyst di banyak perusahaan.
Skill Excel yang wajib dikuasai:
IF, XLOOKUP / VLOOKUP
Pivot Table
Data cleaning dasar
Visualisasi data sederhana
SQL (Mengolah Data dari Database)
SQL digunakan untuk mengambil dan mengolah data dalam jumlah besar.
Query dasar yang perlu dipahami:
SELECT
WHERE
GROUP BY
ORDER BY
JOIN
Python (Skill Tambahan yang Powerful)
Python membantu Data Analyst untuk:
Otomatisasi data cleaning
Analisis data kompleks
Mengolah dataset besar
4. Insight Data Analyst Bukan Sekadar Chart
Kesalahan umum saat belajar data analyst adalah terlalu fokus pada visualisasi.
Contoh perbedaan:
❌ "Penjualan naik 20%"
✅ "Penjualan naik 20% karena promo weekend, dan produk A menyumbang 60% dari total revenue"
Insight yang baik selalu menjawab:
Why (kenapa terjadi)
So what (apa dampaknya)
What next (aksi selanjutnya)
5. Kesimpulan
Menjadi Data Analyst bukan hanya tentang menguasai tools, tetapi juga:
Cara berpikir analitis
Kemampuan memahami bisnis
Kemampuan mengubah data menjadi keputusan
Pada artikel selanjutnya, kita akan membahas studi kasus Data Analyst sederhana: dari data Excel mentah hingga menjadi dashboard interaktif.
Artikel ini merupakan bagian dari seri belajar Data Analyst untuk pemula yang ingin berkembang secara bertahap dan realistis.
