Studi Kasus Data Analyst: Dari Data Mentah ke Insight Bisnis 🚀
Kata kunci utama: studi kasus data analyst, kerja data analyst, contoh kerja data analyst
Artikel ini membahas studi kasus Data Analyst lengkap mulai dari data mentah penjualan, pengolahan dengan SQL, pembuatan dashboard, hingga penyampaian insight ke stakeholder.
Di part ini, kita masuk ke real game seorang Data Analyst.
Bukan teori, bukan definisi. Tapi praktik nyata dari data mentah sampai insight bisnis yang bisa dipakai stakeholder.
Kalau di part sebelumnya kita bahas fondasi dan tools, sekarang kita jawab pertanyaan paling sering:
“Sebenarnya kerjaan Data Analyst itu ngapain sih dari awal sampai akhir?”
Jawabannya: mengubah data mentah jadi keputusan bisnis.
1️⃣ Studi Kasus Data Analyst: Data Penjualan Mentah
Bayangkan kamu baru masuk ke sebuah perusahaan retail / e-commerce.
Atasanmu kasih satu file Excel atau database dengan kondisi:
Data penjualan campur aduk
Banyak duplikat
Format tanggal berantakan
Tidak ada summary
Kolom data kira-kira seperti ini:
Order_Date
Product
Category
Quantity
Revenue
Channel (Online / Offline / Marketplace)
📌 Ini kondisi REAL di dunia kerja.
Hampir nggak pernah data langsung rapi.
2️⃣ SQL untuk Data Analyst: Membersihkan & Mengolah Data Penjualan
Langkah pertama Data Analyst bukan bikin chart, tapi beresin data.
Contoh query dasar:
SELECT
DATE(order_date) AS order_date,
product,
category,
SUM(quantity) AS total_qty,
SUM(revenue) AS total_revenue
FROM sales
GROUP BY DATE(order_date), product, category;
Dari sini kita sudah:
Menggabungkan data duplikat
Menyederhanakan tanggal
Menghasilkan data yang siap dianalisis
📌 Insight awal biasanya mulai kelihatan di tahap ini.
3️⃣ Analisis Data untuk Menjawab Pertanyaan Bisnis
Data Analyst tidak bekerja tanpa arah.
Kita selalu mulai dari pertanyaan bisnis, misalnya:
Produk apa yang paling laku?
Penjualan naik atau turun?
Channel mana yang paling efektif?
Contoh query:
SELECT
category,
SUM(total_revenue) AS revenue
FROM cleaned_sales
GROUP BY category
ORDER BY revenue DESC;
📌 Dari sini kita bisa tahu kontributor utama revenue.
4️⃣ Dari SQL ke Dashboard (Power BI / Looker Studio)
Setelah data rapi dan pertanyaan terjawab, barulah masuk ke dashboard.
Biasanya Data Analyst akan:
Export hasil SQL
Hubungkan ke Power BI / Looker / Tableau
Buat visual sederhana tapi jelas
Contoh dashboard:
Total Revenue (KPI)
Trend Penjualan Harian / Bulanan
Top 5 Produk
Penjualan per Channel
⚠️ Dashboard bukan hiasan.
Dashboard adalah alat komunikasi.
5️⃣ Insight Data Analyst: Bukan Sekadar Angka
Kesalahan pemula:
“Ini chart-nya ya.”
Yang benar:
“Penjualan naik 15% karena channel online meningkat signifikan, terutama di kategori Frozen Food.”
📌 Insight = angka + alasan + dampak bisnis.
Contoh insight:
Produk A paling laku tapi marginnya rendah
Channel marketplace volume besar tapi profit kecil
Penjualan offline stabil tapi stagnan
6️⃣ Cara Data Analyst Menjelaskan Insight ke Stakeholder
Stakeholder tidak peduli SQL kamu secanggih apa.
Mereka peduli:
Apa yang terjadi?
Kenapa bisa begitu?
Apa yang harus dilakukan?
Struktur komunikasi yang aman:
Kondisi saat ini
Penyebab utama
Rekomendasi singkat
Contoh:
“Penjualan naik 12% bulan ini, didorong oleh campaign online. Namun profit hanya naik 4% karena diskon tinggi. Rekomendasinya, optimalkan produk margin tinggi.”
Kesimpulan: Alur Kerja Data Analyst yang Sebenarnya
Inilah alur kerja nyata Data Analyst:
Data mentah → SQL → Analisis → Dashboard → Insight → Keputusan
Kalau kamu menguasai alur ini:
Kamu nggak akan bingung lagi belajar apa
Kamu lebih siap masuk dunia kerja
Kamu bisa bicara dengan bahasa bisnis
Artikel Selanjutnya (Lanjutan Seri Data Analyst) 🚀
Di part selanjutnya, kita akan bahas:
👉 Contoh portfolio Data Analyst untuk pemula
👉 Project apa yang layak ditampilkan
👉 Cara menjelaskan project ke HR & user
👉 Kesalahan umum portfolio yang bikin gagal
Stay hungry. Stay curious. 📊🔥
