Kesalahan Umum yang Harus Dihindari Data Analyst Pemula, Catat!
Menjadi seorang data analyst adalah pilihan karier yang menjanjikan dengan menghadirkan banyak peluang di berbagai sektor industri. Namun, sebagai manusia pastinya tidak terlepas dari kemungkinan membuat kesalahan. Hal ini juga berlaku bagi data analyst pemula yang sering dihadapkan dengan tuntutan untuk selalu teliti dan harus cepat beradaptasi dengan situasi dan tantangan baru. Dalam prosesnya, seorang data analyst pemula mungkin akan melakukan kesalahan seperti salah dalam memahami konteks data, mengabaikan kualitas data, atau bahkan salah dalam menafsirkan hasil analisis.
Kurangnya pengalaman sering kali menjadi alasan mereka melakukan kesalahan. Baik itu hal yang remeh maupun kesalahan yang fatal. Meskipun kesalahan turut mewarnai proses belajar seorang data analyst pemula, banyak dari mereka yang berhasil menghindari kesalahan terebut dan memanfaatkannya sebagai sarana perbaikan. Berikut adalah sejumlah kesalahan umum yang harus dihindari data analyst pemula yang harus kamu hindari. Amati setiap poinnya agar kamu tidak salah langkah dan menyelesaikan pekerjaannya dengan lebih efisien.
1. Tidak memahami konteks bisnis di mana saat ini ia bekerja
Salah satu kesalahan terbesar yang sering dilakukan oleh data analyst pemula adalah tidak memahami konteks bisnis atau industri di mana kamu bekerja. Data analyst tidak melulu selalu bermukim di lingkup atau ranah industri teknologi. Makin ke sini, posisi data analyst mulai dilirik di sektor industri lain. Misalnya industri FMCG (Fast Moving Consumer Goods), perkebunan, farmasi, rantai pasok, jasa pengiriman, logistik, dan lain sebagainya. Sebagai seorang data analyst pemula, kamu perlu memahami terlebih dahulu soal latar belakang industri tempat kamu bekerja, data apa saja yang biasanya mereka tangani, dan bagaimana data tersebut dapat digunakan untuk mendukung tujuan bisnis.
Contohnya, dalam industri FMCG, kamu mungkin akan berurusan dengan data penjualan, inventaris, dan perilaku konsumen yang digunakan untuk meramalkan permintaan dan mengoptimalkan stok produk. Di sektor perkebunan, data cuaca, produksi, dan logistik menjadi sangat penting untuk memaksimalkan hasil panen dan efisiensi distribusi komoditas perkebunan baik tahunan maupun musiman. Sementara itu, di industri farmasi, analisis data dapat membantu dalam pengembangan produk baru yang mana memastikan kepatuhan terhadap regulasi, dan mengoptimalkan rantai pasok obat-obatan. Jadi, sebelum memahami konteks bisnis, pastikan paham dulu konteks data yang mereka punya, ya. Sebab, setiap industri punya jenis data yang berbeda dan cara yang unik dalam memanfaatkan data itu.