Menguak Perspektif tentang Profesi Data Analyst Lewat Iceberg

13 Des 2024, 15:28 WIB

ilustrasi iceberg pada profesi Data Analyst (dok.pribadi/Reyvan Maulid)

Apa pun profesinya, selalu ada hal-hal yang tampak sepele dari luar. Namun, siapa sangka di balik itu semua, ternyata bakal sesusah dan serumit ini. Fenomena ini sering dikaitkan seperti gunung es (iceberg), di mana bagian yang terlihat di permukaan hanyalah sebagian kecil dari keseluruhan pekerjaan yang dilakukan. Di bawah permukaan, terdapat lapisan-lapisan yang jauh lebih besar dan sulit dijangkau. Tak terkecuali, ini terjadi pula dalam profesi data analyst.

Seperti yang tergambar di atas, pekerjaan data analyst dari luar terlihat hanya sebatas membuat grafik, menggunakan Excel, atau sekadar menganalisis data yang sudah tersedia. Padahal, kenyataannya profesi ini tidak semudah itu. Mereka juga harus menangani berbagai tugas penting lainnya, seperti memahami konteks bisnis atau industri yang digeluti oleh perusahaan, menguasai analisis statistik, hingga mengatasi masalah data seperti outlier. Jadi, apa saja sebenarnya anggapan orang tentang profesi data analyst yang katanya "cuma menganalisis data" ini? Yuk, kita bahas pemahaman profesi data analyst lewat iceberg!

1. Data analyst punya segudang data, jadi mau menganalisis kapan saja kita siap

ilustrasi Microsoft Excel dan dataset di dalamnya (freepik.com/rawpixel.com)

Banyak yang mengira bahwa selama ada data, data analyst bisa langsung mengolahnya kapan pun dibutuhkan. Namun, kenyataannya tidak sesederhana itu. Data yang datang sering kali jauh dari kata sempurna. Tentu saja, penuh dengan data yang hilang, duplikasi, atau inkonsistensi. Sebelum melakukan analisis, seorang data analyst harus memastikan bahwa data tersebut bersih, relevan, dan sesuai dengan tujuan bisnis. Proses ini dikenal sebagai data preparation, yang sering memakan waktu lebih lama daripada analisis itu sendiri. Jadi, memiliki data tidak otomatis berarti langsung siap untuk dianalisis. Data analyst tidak hanya bergulat dengan angka, tetapi juga dengan ketidakrapian dan kekacauan di balik layar.

2. Data analyst hanya membuat grafik dan laporan untuk presentasi

ilustrasi visualisasi data (freepik.com/rawpixel.com)

Tugas data analyst sering direduksi menjadi sekadar membuat grafik cantik untuk menghias presentasi. Sebenarnya, grafik hanyalah ujung dari gunung es seperti yang diilustrasikan pada cover di judul. Untuk menghasilkan visualisasi tersebut, data analyst harus memahami data dengan mendalam, menentukan metode analisis yang sesuai, dan memvalidasi hasilnya. Grafik atau laporan yang baik adalah hasil dari proses panjang yang melibatkan pengolahan data, analisis statistik, dan pemahaman konteks. Di balik laporan sederhana yang kamu lihat, ada banyak keputusan penting yang dibuat untuk memastikan bahwa setiap angka berbicara dengan jelas dan benar.

3. Mengolah data hingga menghasilkan insight dengan waktu sebentar, tidak sampai berjam-jam

ilustrasi dashboard sajian visualisasi data (unsplash.com/Clay Banks)

Sekilas, menghasilkan insight dari data terlihat seperti pekerjaan yang instan, mungkin hanya membutuhkan beberapa klik di software analisis. Namun, kenyataannya, analisis data adalah proses iteratif yang sering kali penuh dengan percobaan dan kesalahan. Data analyst harus mencoba berbagai pendekatan, memilih metode yang paling relevan, dan memastikan bahwa hasilnya signifikan secara statistik. Bahkan setelah analisis selesai, ada proses tambahan untuk menyusun narasi yang dapat dipahami oleh orang-orang non-teknis (non IT). Jadi, menghasilkan insight tidak hanya membutuhkan keterampilan teknis tetapi juga waktu dan kesabaran.

4. Excel selalu jadi teman setia data analyst

ilustrasi penggunaan spreadsheet pada Excel (freepik.com/rawpixel.com)

Excel sering dianggap sebagai alat utama data analyst, dan memang, software ini memiliki kemampuan luar biasa untuk analisis data dasar. Namun, di dunia modern, data analyst menggunakan berbagai tools canggih lainnya seperti Python, R, SQL, Tableau, dan Power BI untuk menangani dataset yang lebih besar dan kompleks. Excel memiliki keterbatasan, terutama saat berhadapan dengan big data atau analisis lanjutan seperti machine learning. Meski Excel tetap relevan, data analyst zaman sekarang lebih sering berpindah ke tools yang lebih fleksibel dan dapat diintegrasikan dengan teknologi terbaru.

5. Data analyst tidak perlu paham domain bisnis atau budaya industri

ilustrasi seorang data analyst (pexels.com/Karolina Grabowska)

Sebagian orang berpikir bahwa tugas data analyst semata-mata teknis dan tidak membutuhkan pemahaman mendalam tentang bisnis. Namun, tanpa pemahaman konteks, hasil analisis berisiko tidak relevan atau bahkan salah arah. Contohnya, seorang data analyst di industri kesehatan harus memahami regulasi dan sensitivitas data pasien, sementara di industri retail, mereka perlu mengenal pola belanja konsumen. Pemahaman tentang domain bisnis memungkinkan data analyst untuk memilih metrik yang tepat, membuat interpretasi yang akurat, dan memberikan insight yang dapat langsung diimplementasikan.

6. Satu model bisa digunakan untuk semua jenis permasalahan atau kasus

ilustrasi menyusun model machine learning melalui studi kasus (unsplash.com/charlesdeluvio)

Ada keyakinan bahwa model analisis yang berhasil untuk satu kasus bisa langsung diterapkan ke kasus lain. Sayangnya, anggapan ini justru salah kaprah. Setiap permasalahan memiliki karakteristik unik yang memengaruhi metode analisis yang harus digunakan. Misalnya, menganalisis perilaku pelanggan di e-commerce membutuhkan pendekatan yang berbeda dibandingkan dengan memprediksi kegagalan mesin di manufaktur. Data analyst harus cermat dalam memilih model dan sering kali perlu melakukan penyesuaian atau bahkan menciptakan metode baru untuk menjawab kebutuhan spesifik. Fleksibilitas dan pemahaman mendalam sangat diperlukan untuk menghadapi keragaman bidang ini.

Anggapan-anggapan ini menunjukkan bagaimana peran data analyst sering kali disalahpahami. Di balik pekerjaan yang terlihat sederhana, terdapat proses panjang dan kompleks yang membutuhkan keahlian teknis, pemahaman bisnis, dan keterampilan komunikasi. Menghargai realita ini adalah langkah pertama untuk memahami betapa vitalnya peran seorang data analyst dalam pengambilan keputusan strategis.

Dunia data memang penuh dengan lika-liku. Sebagian besar pekerjaan memang tampak sepele bagi orang lain. Namun, jangan salah di balik tugas yang terlihat sederhana, ada dedikasi dan keahlian tinggi yang diperlukan untuk memastikan setiap keputusan berbasis data berjalan dengan tepat. Profesi ini menuntut ketelitian, kemampuan problem-solving, serta pemahaman mendalam terhadap data dan konteks bisnis. Bahkan, dampak kecil dari kesalahan analisis bisa menjadi bumerang besar bagi perusahaan. Oleh karena itu, data analyst adalah garda terdepan dalam menjembatani angka menjadi wawasan berharga yang membangun masa depan organisasi. Apakah kamu sepakat dengan pemahaman profesi data analyst lewat iceberg tersebut? Coba komen pendapat iceberg versi kamu, dong!

This article is written by our community writers and has been carefully reviewed by our editorial team. We strive to provide the most accurate and reliable information, ensuring high standards of quality, credibility, and trustworthiness.