Belakangan ini, profesi Data Analyst semakin sering muncul di berbagai platform lowongan kerja. Banyak perusahaan mulai mengandalkan data untuk mengambil keputusan yang lebih cepat dan tepat. Karena itu, kebutuhan terhadap talenta yang memiliki skill data analyst juga terus meningkat dari tahun ke tahun.

Menariknya, banyak mahasiswa dan fresh graduate mulai melirik bidang ini karena peluang kariernya cukup luas. Namun setelah mencari informasi tentang profesi Data Analyst, banyak orang mulai mempertanyakan satu hal. Kalau ingin menjadi Data Analyst, sebenarnya skill data analyst apa saja yang paling sering recruiter cari saat ini?

Kalau kamu juga pernah mempertanyakan hal yang sama, tenang saja. Kamu tidak perlu langsung menguasai semua kemampuan sekaligus. Dengan memahami skill data analyst yang paling perusahaan butuhkan sejak awal, kamu bisa menyusun proses belajar yang lebih terarah dan mengurangi rasa kewalahan saat mempelajarinya.

Microsoft Excel Masih Jadi Andalan Banyak Data Analyst

Saat mendengar profesi Data Analyst, banyak orang langsung membayangkan pemrograman yang rumit atau perhitungan statistik yang kompleks. Padahal dalam praktiknya, banyak Data Analyst masih menggunakan Microsoft Excel sebagai alat utama untuk mengerjakan berbagai tugas. Bahkan, tidak sedikit perusahaan yang menjadikan kemampuan Excel sebagai syarat dasar dalam proses rekrutmen.

Melalui Excel, kamu bisa membersihkan data, mengelompokkan informasi, membuat perhitungan, hingga menemukan pola dari sekumpulan data. Kemampuan ini membantu seorang analis memahami kondisi bisnis dengan lebih cepat. Karena itu, recruiter sering memasukkan Excel sebagai salah satu skill data analyst yang wajib dimiliki pemula.

Kalau saat ini kamu masih berada di tahap awal belajar, fokuslah memahami fungsi dasar seperti lookup, pivot table, filter, dan pengolahan data sederhana. Setelah menguasai dasar-dasarnya, kamu akan lebih mudah mempelajari tools lain yang lebih kompleks.

SQL: Bekal Penting untuk Masuk Dunia Data

Setelah memahami dasar pengolahan data, kamu akan sering menemukan istilah SQL atau Structured Query Language. Hampir semua perusahaan menyimpan data pelanggan, transaksi, maupun aktivitas pengguna di dalam database. Karena itu, kemampuan mengambil dan mengolah data dari database menjadi salah satu kebutuhan utama seorang analis data.

SQL membantu kamu menemukan informasi yang kamu perlukan tanpa harus memeriksa data secara manual. Dengan beberapa perintah sederhana, kamu bisa mengambil ribuan bahkan jutaan data dalam waktu singkat. Karena itu, banyak recruiter menjadikan SQL sebagai salah satu skill data analyst yang mereka prioritaskan saat mencari kandidat.

Kabar baiknya, kamu tidak harus menjadi programmer untuk mempelajari SQL. Kamu bisa memahami banyak perintah dasar SQL dengan cukup mudah meskipun baru mulai belajar. Bahkan, banyak Data Analyst menggunakan SQL setiap hari tanpa perlu membuat aplikasi atau sistem yang rumit.

Baca juga: Pengantar Data Analisis: Simak Definisi, Skill yang Dibutuhkan Hingga Langkah Analisis Data

Mengubah Data Menjadi Insight yang Mudah Dipahami

Mengolah data saja tidak cukup. Seorang Data Analyst juga harus mampu menjelaskan hasil analisis kepada tim atau manajemen yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Di sinilah kemampuan data visualization menjadi sangat penting.

Kemampuan ini membantu kamu mengubah angka dan tabel menjadi grafik, dashboard, atau visual yang membuat informasi terlihat lebih jelas. Saat seseorang melihat visualisasi yang baik, mereka dapat memahami kondisi bisnis jauh lebih cepat dibanding hanya membaca tabel angka. Karena itu, banyak perusahaan mulai mencari kandidat yang mampu menyajikan data secara menarik dan informatif.

Saat ini, banyak perusahaan menggunakan tools seperti Tableau, Power BI, atau Looker Studio untuk membuat dashboard interaktif. Kemampuan menggunakan tools tersebut menjadi salah satu skill data analyst yang semakin sering muncul dalam berbagai lowongan kerja.

Python, Nilai Tambah yang Banyak Dicari Recruiter

Selain Excel dan SQL, banyak perusahaan juga mulai mencari kandidat yang memahami dasar pemrograman menggunakan Python. Meskipun tidak selalu wajib, kemampuan ini sering menjadi nilai tambah yang membuat kandidat lebih unggul dibanding pelamar lain.

Dalam dunia analisis data, Python membantu mengotomatisasi pekerjaan yang berulang, membersihkan data dalam jumlah besar, dan melakukan analisis yang lebih kompleks. Dengan bantuan Python, seorang analis dapat menyelesaikan pekerjaan lebih cepat dan lebih efisien. Karena itulah banyak recruiter mulai memasukkan Python ke dalam daftar skill data analyst yang mereka cari.

Tenang saja, kamu tidak perlu langsung membuat program yang rumit. Banyak pemula memulai proses belajar dari dasar-dasar Python yang sederhana sebelum menggunakan kemampuan tersebut untuk analisis data yang lebih lanjut.

Kemampuan Berpikir Bisnis yang Sering Terlewatkan

Banyak pemula terlalu fokus mempelajari tools dan teknologi. Padahal perusahaan tidak hanya membutuhkan orang yang bisa membuat grafik atau menjalankan SQL. Mereka juga membutuhkan seseorang yang mampu memahami masalah bisnis dan menemukan solusi berdasarkan data yang tersedia.

Misalnya, ketika penjualan menurun, perusahaan tidak hanya ingin mengetahui angka penjualannya. Mereka ingin memahami penyebab penurunan tersebut dan mencari langkah yang dapat memperbaiki kondisi bisnis. Di sinilah kemampuan berpikir kritis dan memahami konteks bisnis menjadi sangat penting.

Karena itu, recruiter sering menilai kemampuan business thinking sebagai salah satu skill data analyst yang membedakan kandidat biasa dengan kandidat yang benar-benar siap bekerja. Semakin baik kamu memahami tujuan bisnis, semakin besar pula nilai yang dapat kamu berikan melalui data.

Apakah Harus Menguasai Semua Skill Data Analyst Sekaligus?

Jawabannya tentu tidak. Banyak pemula merasa tertinggal karena melihat daftar kemampuan yang terlihat sangat panjang. Padahal sebagian besar Data Analyst juga mempelajari berbagai kemampuan tersebut secara bertahap, bukan dalam waktu singkat.

Kalau baru mulai belajar, kamu bisa fokus pada Excel terlebih dahulu. Setelah cukup nyaman, lanjutkan ke SQL, lalu pelajari data visualization dan Python secara bertahap. Cara seperti ini biasanya terasa lebih realistis dan membantu kamu memahami setiap materi dengan lebih baik.

Yang terpenting bukan seberapa banyak skill yang kamu pelajari dalam waktu singkat. Yang jauh lebih penting adalah seberapa baik kamu memahami dan mempraktikkan kemampuan tersebut dalam proyek nyata.

Mulai dari Mana? Ini Urutan Belajar Skill Data Analyst

Kalau harus memilih satu titik awal, banyak praktisi menyarankan kamu untuk memulai dari Excel. Selain memiliki fitur yang cukup mudah dipahami oleh pemula, Excel juga membantu kamu memahami cara berpikir seorang analis data sebelum mempelajari materi yang lebih teknis.

Setelah menguasai Excel, kamu bisa melanjutkan ke SQL dan data visualization. Setelah itu, kamu dapat mulai mempelajari Python sebagai pelengkap kemampuan analisis data. Urutan belajar seperti ini biasanya terasa lebih nyaman bagi pemula karena mereka dapat mempelajari setiap kemampuan secara bertahap.

Menjadi Data Analyst memang tidak bisa kamu lakukan dalam semalam. Namun kabar baiknya, kamu tidak harus menguasai semuanya sekaligus. Dengan memahami skill data analyst yang paling sering recruiter cari dan mempelajarinya secara bertahap, kamu sudah selangkah lebih dekat untuk membangun karier di bidang data yang terus berkembang hingga saat ini.