6 Ciri Data Analyst Punya Karakter Indecisive, Suka Plin-plan!
ilustrasi bimbang (pexels.com/Tima Miroshnichenko)
Follow IDN Times untuk mendapatkan informasi terkini. Klik untuk follow WhatsApp Channel & Google News
Data analyst merupakan salah satu profesi yang memiliki konsentrasi tinggi. Utamanya ketika menerjemahkan data numerik menjadi suatu kesimpulan yang informatif, sehingga menjadi dasar pertimbangan dalam merumuskan kebijakan bagi pemangku kepentingan. Seperti halnya profesi lain, tak jarang data analyst juga kerap menghadapi berbagai tantangan. Salah satunya yaitu adanya karakter indecisive (rasa ragu) yang timbul pada diri data analyst.
Karakter indecisive mencerminkan ketidakmampuan seorang data analyst untuk membuat kesimpulan yang jelas atau memberikan rekomendasi yang tegas berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan. Keraguan ini sering kali menjadi penghambat dalam proses pengambilan keputusan yang seharusnya menjadi kontribusi vital bagi kemajuan bisnis. Oleh karena itu, bagi kamu yang bercita-cita menjadi seorang data analyst, penting untuk mengenali ciri data analyst punya karakter indecisive agar bisa menghindari sikap ini demi proses analisis data lebih lancar dan akurat. Simak terus, yuk!
1. Rasa ragu yang menghalangi proses analisis data
ilustrasi data analyst yang ragu akan hasil analisisnya (pexels.com/Andrea Piacquadio)Dalam ranah analisis data, seorang data analyst harus bisa mempertanggungjawabkan dan mempresentasikan temuan tersebut kepada pihak decision-maker. Namun, jika data analyst memiliki karakter indecisive, proses pengambilan keputusan jadi terhambat. Seorang data analyst yang cenderung ragu-ragu atau tidak tegas dalam mengambil keputusan berisiko menghadapi kesulitan dalam menyampaikan rekomendasi dengan penuh keyakinan. Pihak decision-maker justru bertanya-tanya dan meragukan hasil analisis yang sudah kamu lakukan.
Selain itu, karakter indecisive juga dapat memperlambat progres analisis data secara keseluruhan. Kesulitan dalam membuat keputusan yang tegas dapat menyebabkan lamanya waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan proyek analisis data, karena mungkin terjadi revisi terus-menerus dan menyusun ulang strategi yang tepat. Hal ini tidak hanya berpotensi menghambat efisiensi, tetapi juga dapat mengurangi dampak strategis dari temuan yang dihasilkan.
2. Pertimbangan berlebihan akan hal kecil
ilustrasi data analyst sedang fokus pada small details (unsplash.com/Scott Graham)Tak cuma soal rasa ragu, data analyst yang punya karakter indecisive ini cenderung terlalu memusatkan perhatian pada hal-hal kecil. Memang benar jika dalam beberapa situasi diperlukan ketelitian yang tinggi. Namun, perlu diingat pula bahwa terlalu fokus pada detail-detail kecil bisa mengakibatkan kehilangan visi secara menyeluruh. Seorang data analyst yang terlalu terpaku pada aspek-aspek minor mungkin akan kesulitan untuk melihat gambaran besar atau pola umum yang mungkin berkaitan dengan pengambilan keputusan strategis.
Penting bagi seorang data analyst untuk menemukan keseimbangan antara ketelitian dalam analisis detail dan kemampuan untuk melihat gambaran keseluruhan. Dengan terlalu terperinci, proses analisis jadi lambat dan menyita banyak waktu yang seharusnya bisa digunakan untuk mengidentifikasi tren, pola, atau insight penting. Oleh karena itu, seorang data analyst perlu memiliki kemampuan untuk menentukan kapan harus fokus pada detail minor dan kapan harus melihat gambaran keseluruhan agar hasil analisisnya lebih relevan dan bermanfaat bagi pihak manajerial.
3. Tidak menghubungkan proses analisis dengan domain bisnis
ilustrasi manajer mengecek dokumen hasil kerja data analyst (pexels.com/Sora Shimazaki)Tugas seorang data analyst bukan hanya menganalisis data saja. Peranan data analyst sangat dibutuhkan sebagai jembatan penghubung antara kebutuhan pihak manajerial dengan kemajuan perusahaan lewat kontribusi berupa data. Sering kali data analyst mengabaikan pengetahuan domain bisnis dengan data yang dimilikinya. Hal ini dapat menyebabkan ketidaksesuaian antara temuan analisis data dan kebutuhan bisnis yang sebenarnya. Seorang data analyst yang tidak mampu mengaitkan data dengan konteks bisnis dapat menghasilkan rekomendasi yang kurang relevan atau bahkan tidak sesuai dengan tujuan strategis perusahaan.
Editor’s picks
Penting bagi seorang data analyst untuk memahami secara mendalam soal konteks bisnis dan latar belakang perusahaan tempat ia bekerja. Hal ini mencakup pemahaman tentang tujuan perusahaan, model bisnis, target pasar, dan tantangan yang dihadapi oleh industri tersebut. Dengan memiliki pengetahuan yang kuat tentang domain bisnis, seorang data analyst dapat lebih efektif dalam merancang analisis yang diharapkan dapat membawa dampak positif bagi kemajuan perusahaan.
4. Kurang yakin dan tidak pasti dalam merancang tujuan analisis
ilustrasi seorang data analyst yang ragu akan hasil analisisnya (pexels.com/AlphaTradeZone)Pihak tim manajerial sudah memberikan kepercayaan penuh kepada data analyst untuk mentransformasikan data berupa angka menjadi output yang berupa rekomendasi dan saran perbaikan. Namun, bila seorang data analyst punya karakter indecisive, maka ia jadi kurang yakin dalam melakukan analisis data. Pemicu dari rasa kurang yakin ini bisa jadi karena takut melakukan kesalahan, kurang tegas dalam merancang tujuan analisis yang seharusnya dirumuskan di awal, dan kadang-kadang juga bingung untuk menafsirkan hasil analisis. Tak heran, bila ditanya soal proses analisis mungkin kamu gelagapan dalam menjabarkannya.
Karakter indecisive juga merugikan reputasi seorang data analyst di mata tim manajerial. Ketidakpastian dan kurangnya keyakinan dalam menyampaikan temuan analisis dapat menimbulkan keraguan terhadap integritas data analyst tersebut. Pihak manajerial mungkin akan meragukan keandalan dan validitas rekomendasi yang disampaikan sehingga mengurangi dampak strategis dari analisis data yang sudah dilakukan. Tentu proses analisis data kamu jadi sia-sia.
5. Overwhelmed terhadap kompleksitas data yang ada
ilustrasi seorang data analyst mengalami overwhelmed (pexels.com/Tima Miroshnichenko)Ketika data analyst setiap harinya menerima ratusan bahkan ribuan data setiap harinya, ia mungkin merasa kewalahan dan kesulitan dalam menangkap pola atau tren yang signifikan dari volume data yang besar tersebut. Rasa kewalahan ini dapat disebabkan oleh kompleksitas data, keragaman sumber data, dan ketidakmampuan untuk menyaring informasi yang relevan. Kesulitan dalam menangkap pola ini dapat mengakibatkan potensi kehilangan informasi berharga dan mengurangi kemampuan data analyst untuk menghasilkan pemahaman yang mendalam dari data yang ada.
Untuk mengatasi tantangan ini, seorang data analyst perlu mengadopsi strategi efisien dalam manajemen data. Penggunaan teknik-teknik seperti pengelompokan data, pemfilteran yang tepat, dan penerapan algoritma pemrosesan data yang cerdas dapat membantu data analyst untuk menyusun data dengan lebih terstruktur. Selain itu, pengembangan keterampilan dalam menggunakan perangkat lunak analisis data yang canggih dapat mempermudah proses ekstraksi insight dari volume data yang besar tersebut.
6. Kurang tegas dalam menentukan skala prioritas
Ilustrasi seorang manajer mempertanyakan hasil analisis kepada data analyst (pexels.com/AlphaTradeZone)Karakter indecisive sering kali ditunjukkan dengan kurang tegasnya seorang data analyst dalam menentukan skala prioritas. Kurangnya ketegasan dalam menentukan skala prioritas dapat menyulitkan pengelolaan sumber daya perusahaan dan fokus analisis. Seorang data analyst yang indecisive mungkin mengalami kesulitan dalam menilai mana data atau variabel yang paling kritis dan relevan untuk dianalisis terlebih dahulu. Akibatnya, sumber daya yang seharusnya dialokasikan untuk menganalisis aspek yang lebih penting justru tidak efisien sehingga menghambat kemampuan untuk menghasilkan temuan yang benar-benar berdampak.
Seseorang dengan ciri data analyst punya karakter indecisive dapat menjadi hambatan dalam proses analisis dan penarikan kesimpulan. Apabila data analyst terlalu banyak keraguan dan ketidakpastian saat memutuskan sesuatu, besar kemungkinan tingkat kepercayaan yang telah diberikan pihak manajerial akan memudar. Maka dari itu, jika kamu ingin menjadi seorang data analyst, semestinya karakter ini harus kamu hindari. Caranya dengan cara terus meng-upgrade skill analisis data, memperdalam pemahaman terhadap domain bisnis dan latar belakang perusahaan tempat kamu bekerja, penggunaan alat analisis data yang tepat, dan selalu mencari bantuan ketika menghadapi kesulitan.
Baca Juga: Sekelumit Tugas Data Analyst di Ranah Esport, Semenarik Apa, sih?
IDN Times Community adalah media yang menyediakan platform untuk menulis. Semua karya tulis yang dibuat adalah sepenuhnya tanggung jawab dari penulis.
Topik:
Berita Terkini Lainnya
