Data analytics atau data analitik adalah proses menganalisis data mentah untuk menemukan pola, trend, dan wawasan yang berguna dalam pengambilan keputusan. Proses ini mencakup berbagai teknik dan metode, mulai dari analisis deskriptif hingga analisis prediktif yang menggunakan kecerdasan buatan seperti machine learning dan deep learning.

Secara umum, data analitik dapat membantu bisnis dan organisasi dalam berbagai aspek, seperti memahami tren historis, membuat prediksi masa depan, serta mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Dengan kemajuan teknologi, analisis data kini dapat dilakukan dengan lebih cepat dan akurat, memungkinkan berbagai industri untuk mengoptimalkan operasional dan strategi mereka.

Data analytics tidak hanya terbatas pada dunia bisnis. Berbagai sektor lain seperti kesehatan, keuangan, pemasaran, hingga pendidikan juga mulai mengadopsi analisis data dalam pengambilan keputusan mereka. Misalnya, dalam bidang kesehatan, data analitik digunakan untuk memprediksi tren penyakit, mengelola sumber daya rumah sakit, serta meningkatkan efektivitas perawatan pasien. Di sektor keuangan, analisis data membantu dalam mendeteksi transaksi mencurigakan dan mengelola risiko investasi.

Apa Saja yang Dipelajari dalam Data Analytics?

Belajar data analytics melibatkan berbagai keterampilan teknis dan analitis yang diperlukan untuk mengolah dan menganalisis data. Berikut adalah beberapa aspek utama dalam data analitik:

1. Data Mining
   Proses ekstraksi data dari berbagai sumber, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur. Data yang diekstrak kemudian diolah agar siap untuk dianalisis.
2. Manajemen Data
   Mempelajari bagaimana menyimpan, mengelola, dan mengorganisir data menggunakan berbagai sistem database seperti SQL, NoSQL, dan data warehouse.
3. Analisis Statistik
   Menggunakan metode statistik dan algoritma machine learning untuk menemukan pola dalam data dan membuat model prediktif.
4. Visualisasi Data
   Keterampilan dalam membuat grafik, dashboard, dan laporan untuk menyajikan data dengan cara yang mudah dipahami. Alat seperti Tableau dan Power BI sering digunakan untuk keperluan ini.
5. Pemrograman untuk Analisis Data
   Menguasai bahasa pemrograman seperti Python dan R yang digunakan untuk manipulasi data, analisis statistik, dan pembuatan model prediktif.
6. Machine Learning
   Memahami teknik kecerdasan buatan untuk mengembangkan model yang dapat memprediksi hasil berdasarkan pola data historis.
7. Keterampilan Komunikasi dan Presentasi
   Kemampuan untuk menyampaikan hasil analisis secara efektif kepada pemangku kepentingan, baik melalui laporan tertulis maupun presentasi.

Demand Profesi Data Analyst di 2025

Profesi Data Analyst semakin diminati seiring dengan meningkatnya kebutuhan perusahaan untuk mengambil keputusan berbasis data. Menurut laporan dari US Bureau of Labor Statistics, permintaan untuk profesi ini diperkirakan akan tumbuh sebesar 23% antara 2022 hingga 2032, jauh lebih tinggi dibandingkan rata-rata pertumbuhan pekerjaan lainnya yang hanya sekitar 5%.

Beberapa alasan mengapa permintaan Data Analyst meningkat drastis antara lain:

1. Transformasi Digital di Berbagai Industri
   Banyak perusahaan beralih ke digital dan membutuhkan tenaga profesional yang mampu menganalisis serta mengoptimalkan data mereka.
2. Meningkatnya Volume Big Data
   Dengan semakin banyaknya data yang dihasilkan setiap hari, perusahaan membutuhkan ahli yang dapat mengelola dan menganalisis data secara efisien.
3. Penerapan Machine Learning dan AI
   Banyak bisnis mulai mengintegrasikan kecerdasan buatan dalam operasional mereka, yang membutuhkan keterampilan data analytics untuk mengembangkan model dan analisis prediktif.
4. Kebutuhan untuk Decision Making Berbasis Data
   Perusahaan kini lebih mengandalkan data untuk mengambil keputusan strategis yang lebih akurat dan terukur.

Peluang Karir di Bidang Data Analytics

Peningkatan penggunaan Data Analytics telah membuka peluang bagi terciptanya berbagai posisi baru di dunia kerja dengan beragam tugas. Banyak perusahaan kini aktif mencari talenta profesional di bidang Data Science untuk mengelola dan menganalisis data mereka. Sekitar 80% perusahaan global berinvestasi dalam penerapan Data Science dengan aktif merekrut talenta ahli di bidang ini (World Data Science Initiative). 

Meskipun permintaan terhadap tenaga ahli Data Science sangat tinggi, di Indonesia sendiri jumlah tenaga profesional yang memenuhi kualifikasi masih tergolong rendah. Salah satu faktor penyebabnya adalah sistem pendidikan yang belum sepenuhnya siap menghasilkan lulusan dengan keahlian Data Science yang mumpuni. Selain itu, bidang ini masih tergolong baru, sehingga peranannya baru terasa signifikan dalam beberapa tahun terakhir.

Berbagai posisi pekerjaan tersedia bagi mereka yang memiliki keahlian dalam data analitik, antara lain:

• Data Analyst: Bertanggung jawab dalam mengolah data, menganalisis tren, dan menyajikan laporan yang membantu pengambilan keputusan.
• Data Scientist: Mengembangkan model machine learning dan algoritma prediktif untuk menganalisis data lebih mendalam.
• Business Intelligence Analyst: Menyediakan wawasan berbasis data untuk mendukung strategi bisnis.
• Marketing Analyst: Menggunakan data untuk memahami perilaku pelanggan dan meningkatkan efektivitas kampanye pemasaran.

Pekerjaan di bidang data analytics tidak hanya memberikan prospek karir yang cerah, tetapi juga menawarkan gaji yang kompetitif. Menurut laporan Glassdoor, rata-rata gaji seorang Data Analyst di Amerika Serikat mencapai $70.000 (setara dengan 1,2 miliar rupiah) hingga $100.000 (setara dengan 1,6 miliar rupiah) per tahun, tergantung pada pengalaman dan keahlian.

Bagaimana Cara Memulai Karir di Data Analytics?

Menguasai data analytics tidak hanya bermanfaat untuk mendapatkan pekerjaan dengan gaji tinggi, tetapi juga membuka peluang untuk berkontribusi dalam pengambilan keputusan strategis di berbagai industri. Oleh karena itu, mempelajari skill ini menjadi langkah yang cerdas bagi siapapun yang ingin berkembang di dunia kerja yang semakin kompetitif.

Bagi pemula yang ingin memasuki dunia data analytics, berikut beberapa langkah yang dapat dilakukan:

1. Pelajari Dasar-Dasar Data Analytics
   Mulailah dengan memahami konsep dasar seperti statistik, SQL, dan pemrograman Python atau R.
2. Ikuti Bootcamp atau Program Sertifikasi
   Bootcamp intensif atau sertifikasi seperti Google Data Analytics Certificate dapat membantu Anda memperoleh keterampilan yang diakui industri.
3. Bangun Portofolio Proyek
   Buatlah proyek data analitik kecil untuk melatih keterampilan Anda dan menambah portofolio yang bisa dipresentasikan kepada calon employer.

Mulai dengan Internship atau Freelance
Jika belum memiliki pengalaman kerja, cobalah mencari magang atau proyek freelance untuk mendapatkan pengalaman langsung di dunia kerja.

Hacktiv8 Membantumu Jadi Data Analyst‍

Ingin memperdalam keterampilan di bidang Data Analytics? Yuk, bergabung dalam Bootcamp Data Analytics di Hacktiv8! 

Di Hacktiv8, kamu akan mendapatkan pengalaman belajar yang intensif dan terstruktur, langsung dari para mentor berpengalaman. Dengan kurikulum yang sesuai dengan kebutuhan industri Kamu akan belajar materi yang paling dibutuhkan di dunia kerja saat ini. Tidak perlu takut belajar Data Analyst dari 0 karena di bootcamp Hacktiv8, terdapat tiga fase pembelajaran yang akan membimbingmu belajar dari awal hingga mahir di Data Analytics:

1. Fase 0, adalah fase di mana kamu akan belajar dasar-dasar pemrograman SQL dan Python.
2. Fase 1, kamu akan belajar mengolah data dengan Spreadsheet, dan menganalisa data dengan Statistik dan Time Series, hingga visualisasi data dengan Tableau dan Looker Studio
3. Fase 2, di fase terakhir ini kamu akan belajar Big Data dan Data Pipeline (ETL Process) pada data engineering menggunakan berbagai macam tools, serta akan mempelajari materi tambahan tentang pemanfaatan Generative AI untuk menganalisis data secara efisien serta penggunaan tools untuk membangun dan optimalisasi data pipeline.

Dengan kurikulum yang sangat terstruktur, akan membuatmu lebih siap untuk menghadapi tantangan di industri teknologi dengan percaya diri ketika lulus! Ingin tahu informasi lebih lanjut tentang Bootcamp Data Analyst Hacktiv8? Hubungi kami sekarang!