Bukan cuma perusahaan teknologi, hampir semua industri saat ini butuh Data Analyst, mulai dari perbankan, retail, hingga kesehatan. Perannya terus berkembang, bahkan jadi salah satu profesi paling dicari di tahun-tahun mendatang.
Kalau kamu penasaran apa itu Data Analyst, Tim Belajarlagi akan bantu kamu mengulik lebih jauh seputar posisi kerja yang satu ini. Terutama buat yang masih kepo atau penasaran soal jenjang karier serta range pendapatannya di 2025. Yuk, kupas tuntas lewat artikel di bawah ini!
Apa Itu Data Analyst?
Di era digital seperti sekarang, data adalah komponen utama pengambilan keputusan dalam bisnis. Tapi, punya banyak data saja nggak cukup. Perlu seseorang yang bisa “membaca”, mengolah, dan menyulap data mentah jadi insight berharga.
Nah, di sinilah peran seorang Data Analyst jadi krusial. Secara sederhana, Data Analyst adalah seseorang yang bertugas menganalisis data untuk membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih cerdas dan berbasis fakta.
Tugas mereka bukan hanya memasukkan angka ke Excel atau membaca grafik. Mereka menyusun cerita dari data: Alasan penjualan menurun bulan lalu, menentukan target audiens paling loyal, atau channel pemasaran mana yang paling efektif.
Profesi ini dinilai cocok banget buat kamu yang suka angka, berpikir logis, dan punya rasa ingin tahu yang tinggi.
Manfaat Data Analyst Dalam Perusahaan
1. Mengubah data menjadi insight
Salah satu manfaat utama kehadiran Data Analyst adalah kemampuannya mengubah data mentah menjadi actionable insight. Hampir semua aktivitas bisnis meninggalkan jejak data, mulai dari perilaku konsumen, performa marketing campaign, hingga data transaksi.
Dengan bantuan Data Analyst, perusahaan bisa menemukan pola tersembunyi, tren pasar, dan peluang baru. Misalnya, dengan menganalisis data penjualan, perusahaan bisa tahu produk mana yang paling laris di tiap segmen usia atau wilayah tertentu. Insight semacam ini membantu bisnis membuat keputusan yang lebih akurat dan berbasis situasi di lapangan, bukan sekadar insting atau tebakan.
2. Mendukung pengambilan keputusan strategis
Dalam dunia bisnis yang kompetitif, keputusan strategis harus diambil dengan cepat namun tepat sasaran. Di sinilah peran Data Analyst terasa sangat vital. Mereka menyajikan data yang telah diolah dalam bentuk visualisasi, dashboard, atau laporan yang mudah dicerna oleh manajemen.
Bayangkan perusahaan e-commerce yang ingin berekspansi ke kota baru. Data Analyst bisa membantu memetakan wilayah mana yang punya potensi tertinggi berdasarkan analisis demografi, tren pencarian produk, hingga daya beli masyarakat.
3. Meningkatkan efisiensi operasional
Data Analyst juga berperan penting dalam menemukan titik-titik inefisiensi dalam proses bisnis. Dengan menganalisis alur kerja, waktu tunggu pelanggan, biaya operasional, atau churn rate karyawan, mereka bisa memberikan rekomendasi untuk memperbaiki sistem kerja. Hasilnya? Biaya bisa ditekan, waktu lebih efisien, dan hasil kerja lebih optimal.
Perusahaan logistik bisa menggunakan analisis data untuk merancang rute pengiriman tercepat dan termurah. Atau, tim HR bisa menganalisis data absensi dan performa karyawan untuk mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi produktivitas. Efisiensi ini tentu akan berdampak langsung pada profit perusahaan.
4. Mendukung perusahaan yang customer-centric
Perusahaan yang paham pelanggannya akan selalu selangkah lebih maju. Data Analyst memainkan peran utama dalam membantu bisnis memahami perilaku, kebutuhan, dan preferensi pelanggan. Melalui analisis data transaksi, review pelanggan, hingga interaksi di media sosial, mereka bisa membangun customer persona yang lebih akurat.
Dari situ, perusahaan bisa menyusun strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran, personalized offerings, bahkan memperbaiki produk atau layanan berdasarkan feedback real-time.
5. Mengurangi risiko dan memprediksi tren masa depan
Dengan model prediktif, Data Analyst dapat memperkirakan tren penjualan atau potensi kegagalan suatu produk. Tujuannya memungkinkan perusahaan mengambil langkah antisipatif sebelum terjadi masalah besar.
Contohnya, perusahaan keuangan bisa menggunakan model analisis risiko kredit untuk menghindari pinjaman bermasalah. Sedangkan, perusahaan retail bisa memprediksi kapan permintaan akan melonjak dan mulai menyiapkan stok sejak dini. Peran prediktif membuat data analytics menjadi salah satu fondasi dalam perencanaan jangka panjang.
Baca juga: Marketing Executive: 10+ Skill yang Harus Kamu Kuasai
Jenis-jenis Data Analytics
1. Descriptive analytics
Descriptive analytics menyajikan data historis dalam bentuk yang mudah dipahami, seperti grafik, laporan mingguan, atau dashboard visual. Tujuannya memberikan gambaran umum atas performa bisnis, misalnya tren penjualan bulanan, traffic website, atau tingkat retensi pelanggan.
Walaupun terlihat sederhana, descriptive analytics adalah fondasi penting dalam pengambilan keputusan. Data Analyst akan mengidentifikasi pola-pola dasar dari data, seperti penurunan penjualan di musim tertentu atau lonjakan kunjungan website setelah campaign iklan.
2. Diagnostic analytics
Setelah tahu apa yang terjadi, langkah selanjutnya adalah mencari tahu mengapa itu terjadi itulah. Jenis ini fokus pada penyebab dan hubungan antara berbagai faktor dalam data. Bila penjualan menurun bulan lalu, diagnostic analytics akan menyelidiki apakah hal itu disebabkan oleh stok habis, harga naik, atau performa marketing yang menurun.
Untuk melakukan diagnostic analytics, Data Analyst biasanya menggunakan teknik statistik seperti korelasi, regresi, dan data mining. Sistemnya menghubungkan titik-titik informasi agar perusahaan tahu akar masalah sesungguhnya. Dengan pemahaman ini, perusahaan bisa memperbaiki strategi dan menghindari kesalahan yang sama.
3. Predictive analytics
Predictive analytics adalah seni memprediksi masa depan menggunakan data masa lalu dan model statistik. Misalnya, apakah pelanggan A akan berhenti langganan bulan depan? Apakah cuaca minggu depan akan mempengaruhi penjualan kopi? Dengan memanfaatkan machine learning dan algoritma prediktif, Data Analyst bisa forecasting secara teliti.
Jenis ini sangat penting dalam dunia bisnis modern yang penuh ketidakpastian. Banyak perusahaan retail menggunakannya untuk mengatur stok berdasarkan prediksi permintaan, sedangkan perusahaan finansial memakainya untuk menilai risiko kredit.
4. Prescriptive analytics
Kalau predictive analytics memberitahu apa yang mungkin terjadi, prescriptive analytics melangkah lebih jauh dengan memberitahu hal yang sebaiknya dilakukan. Termasuk level tertinggi dalam data analytics karena tidak hanya menyajikan prediksi, tapi juga rekomendasi tindakan terbaik.
Prescriptive analytics sering menggunakan teknologi canggih seperti AI dan optimasi matematis. Contoh implementasinya ada di industri transportasi seperti maskapai yang menentukan harga tiket dinamis berdasarkan prediksi permintaan. Walau kompleks, tipe ini punya kelebihan dalam meningkatkan efisiensi dan memaksimalkan output bisnis.
5. Cognitive analytics
Analisis ini merupakan gabungan dari data science, AI, dan machine learning untuk meniru cara berpikir manusia. Cognitive analytics mampu memahami konteks, bahasa alami, dan pola perilaku secara lebih dalam. Misalnya, chatbot yang bisa membaca emosi pelanggan dan merespons dengan nada yang sesuai.
Perusahaan yang ingin mendalami customer interaction, inovasi produk, atau layanan berbasis AI mulai memanfaatkan analisis ini. Meskipun masih tergolong baru dan teknologinya kompleks, potensi cognitive analytics sangat besar untuk menciptakan sistem bisnis yang lebih intuitif dan proaktif.
Baca juga: Yuk, Kenalan dengan Tanggung Jawab dan Tugas Customer Relationship Officer!
Tugas dan Tanggung Jawab Seorang Data Analyst
1. Mengumpulkan dan membersihkan data
Tugas pertama seorang Data Analyst adalah data collection, yaitu mengambil data dari berbagai sumber, mulai dari database internal, tools analytics, hingga file manual. Tapi, data mentah sering kali berantakan. Proses data cleaning jadi bagian penting yang tidak boleh dilewatkan.
Data yang sudah dibersihkan dan distandarisasi akan jauh lebih mudah dianalisis dan menghasilkan insight yang akurat. Tanpa data yang rapi, semua analisis berikutnya bisa jadi keliru dan tentu saja berdampak buruk pada decision making di akhir.
2. Menganalisis dan menafsirkan data
Data Analyst harus bisa membaca data, mengidentifikasi pola, dan membuat interpretasi secara jelas. Teknik yang digunakan bisa berupa statistik dasar hingga algoritma machine learning, tergantung pada kompleksitas data dan kebutuhan bisnis.
Tujuan akhirnya adalah menjawab pertanyaan bisnis tertentu. Misalnya: kenapa penjualan menurun? Kapan trafik website paling tinggi? Produk mana yang punya margin terbaik? Jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini membantu perusahaan memahami situasi dengan lebih baik dan menyusun strategi berdasarkan fakta.
3. Menyajikan data dalam bentuk visual
Data yang kompleks dan besar akan sulit dipahami tanpa visualisasi. Seorang Data Analyst bertanggung jawab mengubah data menjadi grafik, chart, atau dashboard interaktif yang memudahkan stakeholder untuk memahami insight yang ditemukan. Tools populer seperti Tableau, Power BI, dan Google Data Studio sering digunakan dalam proses ini.
Pentingnya storytelling dalam visualisasi data nggak bisa diremehkan. Seorang Data Analyst yang baik bukan cuma bisa bikin grafik keren, tapi juga tahu cara menyusun storytelling dari data.
4. Menyusun report berkala
Selain analisis, Data Analyst juga rutin membuat laporan berkala, baik mingguan, bulanan, atau sesuai kebutuhan manajemen. Laporan ini tidak hanya berisi data, tapi juga insight dan rekomendasi berdasarkan hasil analisis. Rekomendasi inilah yang jadi nilai plus seorang Data Analyst.
Misalnya, dalam laporan penjualan, mereka tidak hanya menyebutkan “penjualan turun 20%,” tapi juga memberi saran: “Perlu dilakukan campaign promosi di segmen usia 25–34 karena penurunan signifikan terjadi di sana.”
5. Bekerja sama dengan tim lain
Seorang Data Analyst tidak bekerja sendirian. Mereka harus bisa berkolaborasi dengan berbagai tim: marketing, finance, product, bahkan HR. Masing-masing tim punya kebutuhan data yang berbeda dan seorang analis harus bisa menyesuaikan gaya komunikasi serta pendekatan analisisnya.
Kemampuan komunikasi dan adaptasi sangat penting dalam konteks ini. Data Analyst harus bisa menjembatani antara data teknis dan kebutuhan bisnis agar semua pihak merasa terbantu. Semakin baik kolaborasinya, semakin besar kontribusi data dalam mendukung seluruh lini bisnis.
6. Membangun dan mengelola analytics dashboard
Dashboard menjadi jantung operasional data dalam banyak perusahaan modern. Data Analyst akan merancang, membangun, dan memelihara dashboard yang menampilkan KPI dan metrik penting secara real-time.
Dashboard yang baik bukan hanya soal tampilan visual, tapi juga struktur yang logis dan fungsional. Seorang analis harus memahami kebutuhan user, menentukan data relevan, dan menyusun alur informasi agar pengguna bisa mengambil keputusan cepat berdasarkan data yang tersedia.
7. Menjaga kualitas data dan keamanan informasi
Mereka harus memastikan bahwa data yang digunakan valid, akurat, dan tidak menyalahi etika privasi. Ini penting, apalagi sekarang regulasi soal data pribadi makin ketat, seperti GDPR atau UU PDP di Indonesia.
Kecerobohan dalam mengelola data bisa menimbulkan risiko hukum dan merusak reputasi perusahaan. Integritas, etika, dan pemahaman terhadap kebijakan keamanan data adalah skill non-teknis yang wajib dimiliki.
Skill Data Analyst
1. Tools data analytics
Tool seperti Excel, SQL, Python, R, dan software visualisasi seperti Tableau atau Power BI adalah “senjata utama” seorang Data Analyst. Tanpa penguasaan tools ini, proses mengolah, membersihkan, dan menganalisis data akan sangat terbatas.
Contohnya, SQL dipakai untuk mengambil data dari database; Python dan R digunakan untuk melakukan analisis statistik yang lebih kompleks; sementara Excel tetap jadi sahabat setia untuk olah data cepat dan ringan. Penguasaan tools ini menunjukkan bahwa seorang analis punya technical foundation yang kuat.
2. Statistik dan matematika dasar
Data Analyst perlu memahami dasar statistik seperti mean, median, standard deviation, regresi, distribusi normal, hingga hypothesis testing. Analisis data yang akurat berangkat dari pemahaman yang kuat terhadap angka dan pola.
Statistik membantu kamu tahu apakah sebuah tren signifikan atau cuma kebetulan. Kalau salah baca data, keputusan bisnis yang diambil pun bisa salah arah. So, punya fondasi statistik yang kokoh berarti bisa dipercaya sebagai decision support yang handal.
3. Data cleaning dan wrangling
Sebelum dianalisis, data perlu dipoles. Banyak data mentah yang penuh error, nilai kosong, atau outlier. Skill data cleaning dan data wrangling adalah proses merapikan dan menyusun ulang data supaya bisa diolah dengan baik.
Tools seperti Python (pandas), R, atau Power Query di Excel bisa membantu mempercepat dan mempermudah proses ini. Jadi jangan diremehkan, ya!
4. Data visualization dan storytelling
Kamu bisa punya insight paling canggih di dunia, tapi kalau tidak bisa menyampaikan lewat grafik yang menarik dan jelas, insight itu bisa saja terabaikan. Data visualization membantu menyederhanakan informasi kompleks menjadi mudah dipahami.
Tapi lebih dari itu, seorang Data Analyst juga harus bisa membuat storytelling. Artinya, kamu harus tahu konteks, susun alur logis, dan sampaikan insight dengan narasi praktikal, terutama saat presentasi ke stakeholder non-teknis.
5. Critical thinking
Critical Thinking termasuk skill yang membantumu menyusun hipotesis, menghindari bias, dan mengevaluasi insight yang benar-benar relevan atau sekadar ilusi statistik. Ini yang bikin peran analis nggak bisa digantikan oleh AI.
6. Problem solving
Sering kali, analis diminta menjawab pertanyaan yang belum punya solusi jelas. Di sinilah problem-solving dibutuhkan. Seorang Data Analyst harus bisa memetakan masalah, menemukan cara mencari jawaban lewat data, dan menyusun rekomendasi yang bisa diambil tindakan.
Contohnya, saat ada penurunan penjualan, analis bukan hanya kasih angka, tapi juga insight: produk mana yang menurun, di lokasi mana, dan saran konkret apa yang bisa dicoba untuk recovery.
7. Business acumen
Data Analyst yang hebat bukan hanya jago angka, tapi juga paham konteks bisnis. Ini disebut business acumen yakni kemampuan untuk memahami proses, strategi, dan tujuan perusahaan secara keseluruhan.
Kalau kamu tahu apa yang jadi prioritas bisnis, kamu bisa fokus pada analisis yang relevan dan berdampak. Misalnya, kamu nggak sekadar menganalisis churn rate, tapi tahu bahwa retention pelanggan adalah KPI utama Q1, jadi kamu bisa kasih insight strategis.
Jenjang Karier Data Analyst
1. Junior Data Analyst
Posisi entry-level ini cocok untuk fresh graduate atau mereka yang baru pindah jalur karier ke bidang data. Tugasnya lebih banyak membantu pengolahan data dasar, cleaning data, membuat report rutin, hingga menyusun visualisasi sederhana. Tools yang digunakan biasanya Excel, SQL, Google Sheets, atau dashboard reporting tools.
Biasanya, masa kerja di level ini berlangsung 1–2 tahun. Fokus utamanya membangun fondasi skill dan pemahaman bisnis yang kuat. Di tahap ini, kamu akan mulai belajar berpikir analitis dan mengenal konteks data dalam lingkup operasional perusahaan.
2. Data Analyst
Setelah pengalaman 1–3 tahun, kamu bisa naik ke level Data Analyst. Di tahap ini, tanggung jawab mulai lebih strategis. Kamu nggak hanya menyajikan data, tapi juga menyusun insight, mendukung pengambilan keputusan, serta menyarankan tindakan berdasarkan data.
Analisis yang kamu lakukan di level ini bisa memengaruhi strategi marketing, pengembangan produk, atau efisiensi operasional. Biasanya kamu juga mulai aktif berkomunikasi langsung dengan tim manajemen dan ikut presentasi hasil analisis. Skill visualisasi, storytelling data, dan critical thinking wajib untuk dikuasai.
3. Senior Data Analyst
Setelah 3–5 tahun pengalaman, kamu bisa menjadi Senior Data Analyst. Tanggung jawabnya mencakup pengawasan terhadap proyek analisis, mentoring tim junior, serta terlibat dalam pengembangan strategi data jangka panjang. Kamu juga akan makin sering jadi “jembatan” antara tim teknis dan non-teknis.
Di level ini, pemahaman akan proses bisnis dan kontribusi ke growth perusahaan jadi krusial. Senior Data Analyst biasanya juga mulai mengeksplorasi integrasi machine learning, predictive analytics, dan teknik lanjutan untuk menghasilkan insight yang lebih tajam.
4. Data Scientist atau Data Analytics Manager
Bergantung pada minat dan spesialisasi, jenjang ini bisa bercabang. Jika kamu fokus ke sisi teknis dan statistik, kamu bisa jadi Data Scientist. Kalau kamu lebih ke arah manajemen dan pengambilan keputusan, kamu bisa menjadi Analytics Manager.
Seorang Data Scientist mengolah data kompleks, menerapkan machine learning, dan merancang model prediktif. Sementara, Analytics Manager akan memimpin tim analis dan bertanggung jawab atas perencanaan serta penyampaian insight strategis ke level eksekutif.
5. Head of Data/Chief Data Officer (CDO)
Ini adalah posisi puncak di dunia data. CDO atau Head of Data bertugas merumuskan kebijakan data untuk seluruh perusahaan, memastikan data digunakan dengan etis dan efektif, dan merancang roadmap data jangka panjang. Peran ini sangat strategis dan menyentuh seluruh area bisnis.
Biasanya, posisi ini dicapai setelah 10+ tahun pengalaman, dengan kemampuan lintas bidang: dari teknis, bisnis, kepemimpinan, hingga komunikasi. Posisi ini semakin dicari di perusahaan besar atau startup yang bertumbuh cepat.
Baca juga: Project Management Office: Pengertian, Tugas, dan Gajinya
Gaji Data Analyst (Update 2025)
Gaji seorang Data Analyst sangat bervariasi tergantung pada lokasi, industri, pengalaman, dan skill yang dimiliki. Berikut adalah kisaran umumnya:
- Junior Data Analyst: Rp5 juta-Rp8 juta
- Data Analyst (Mid Level): Rp8 juta-Rp15 juta
- Senior Data Analyst: Rp15 juta-Rp 25 juta
- Data Analytics Manager: Rp25 juta-Rp40 juta
- Data Scientist: Rp20 juta-Rp50 juta keatas
- Head of Data/CDO: Rp50 juta-Rp100 juta keatas
Kesimpulan
Menjadi Data Analyst bukan hanya tentang memahami angka, tapi juga tentang bagaimana kamu bisa membantu perusahaan mengambil keputusan penting yang berbasis data. Jenjang karier yang jelas dan potensi gaji yang menjanjikan membuat profesi ini semakin diminati, terutama di era digital saat ini.
Kalau kamu ingin mempercepat perkembangan karier di bidang data, pastikan kamu terus belajar dan mengasah skill baru. Ikuti Corporate Training Data Analyst dari Belajarlagi sekarang juga. Program ini dirancang untuk meningkatkan kemampuanmu secara profesional dan siap bersaing di industri data. Klik di sini untuk daftar, ya!
