Setiap hari, kita hidup berdampingan dengan data. Mulai dari grafik kasus kematian setiap hari, hingga iklan yang terasa sangat relevan dengan histori belanja kita. Bahkan menurut Forbes, interaksi terhadap data meningkat hampir 5.000% dalam kurun waktu 2010–2020.
Karena itu, kebutuhan belajar data analyst pun terus meningkat. Menariknya, untuk belajar data analysis, Anda tidak harus punya latar belakang IT. Siapa pun bisa mulai, baik untuk upgrade skill di pekerjaan sekarang maupun untuk pindah jalur karier.
Seperti apa caranya? Simak selengkapnya.
Manfaat belajar jadi data analyst
Di dunia kerja yang makin data-driven, skill ini relevan untuk hampir semua bidang. Berikut beberapa manfaat utama belajar data analysis, bahkan jika Anda datang dari latar belakang non-teknis.
1. Pengambilan keputusan lebih tepat
Dengan melihat data historis dan tren yang ada, bisnis bisa memahami pelanggan, pasar, hingga performa produk. Bahkan, lewat predictive analytics, perusahaan bisa memperkirakan risiko dan peluang ke depan.
Hasilnya, keputusan jadi lebih terarah dan minim spekulasi.
2. Operasional lebih efisien
Dengan mengevaluasi pola kerja dan penggunaan sumber daya, perusahaan bisa memangkas biaya, meningkatkan produktivitas, dan merapikan alur kerja. Semua jadi lebih efisien dan terukur.
3. Lebih memahami pelanggan
Dari analisis data, bisnis bisa mengetahui kebutuhan, preferensi, dan masalah yang sering dihadapi pelanggan. Insight ini memungkinkan perusahaan membuat produk, layanan, dan strategi marketing yang lebih relevan dan personal.
Baca Juga: Mengenal Karakteristik dan Jenis-Jenis Pelanggan4. Produktivitas kerja meningkat
Perusahaan bisa menilai efektivitas workflow, mengotomatisasi tugas tertentu, dan memantau hasilnya secara berkala.
Tools seperti Business Intelligence (BI) membantu menyajikan data dengan tampilan yang mudah dipahami, sehingga tim bisa bekerja lebih cepat dan efisien.
5. Peluang karier semakin terbuka
Permintaan terhadap profesional data terus meningkat di berbagai industri dan negara, termasuk Kanada.
Banyak sektor membutuhkan orang yang mampu memahami dan mengolah data dengan baik. Prospek kariernya pun dinilai positif untuk beberapa tahun ke depan. Jadi, belajar data analysis bukan hanya upgrade skill, tetapi juga membuka peluang karier baru—meski tanpa latar belakang IT.
Roadmap belajar data analyst tanpa latar belakang IT
Berikut roadmap belajar data analyst yang bisa Anda ikuti dari nol, bahkan jika sebelumnya tidak pernah menyentuh dunia IT.
1. Pahami dulu apa itu data analytics
Sebelum sibuk daftar kursus atau download tools, pahami dulu gambaran besarnya.
Data analytics pada dasarnya adalah proses mengumpulkan data, membersihkannya, menganalisisnya, lalu menarik insight untuk membantu pengambilan keputusan. Sederhananya: bertanya dengan tepat, mencari jawabannya lewat data, lalu menggunakan jawaban itu untuk membuat keputusan yang lebih baik.
Dalam praktiknya, ada empat jenis analisis yang umum digunakan:
- Descriptive: Apa yang terjadi?
- Diagnostic: Kenapa itu terjadi?
- Predictive: Apa yang mungkin terjadi?
- Prescriptive: Apa yang sebaiknya dilakukan?
Anda tidak perlu menguasai semuanya sekaligus. Mulailah dari descriptive analytics, misalnya membaca laporan penjualan di Excel dan mencari pola sederhana. Itu sudah langkah awal yang sangat kuat.
Baca Juga: Pentingnya Data Analytics dalam Mendorong Pertumbuhan Bisnis2. Kenali skill yang sudah Anda miliki
Anda mungkin merasa “mulai dari nol”, padahal sebenarnya tidak.
Coba lihat latar belakang Anda:
- Marketing → terbiasa membaca performa campaign dan conversion rate
- HR → menganalisis data karyawan, turnover, engagement
- Operasional → memantau efisiensi dan workflow
- Finance → membaca laporan dan tren keuangan
etiap pekerjaan punya unsur analitis, hanya saja tidak selalu disebut “data analytics”. Jadi, jangan menganggap latar belakang Anda tidak relevan. Justru itu bisa menjadi pembeda Anda dibandingkan kandidat lain.
3. Pilih jalur belajar yang realistis
Belajar data tidak harus sekaligus dan tidak harus rumit. Fokus saja ke dasar yang paling sering digunakan di dunia kerja.
Biasanya, perjalanan belajarnya bisa seperti ini:
- Mulai dari Excel atau Google Sheets untuk memahami logika data, rumus, pivot table, dan visualisasi sederhana.
- Lanjut ke SQL untuk belajar mengambil data dari database.
- Setelah itu, pelajari Power BI atau Tableau untuk membuat dashboard yang lebih profesional.
- Jika sudah nyaman, Anda bisa mencoba Python untuk analisis yang lebih kompleks (ini opsional, bukan wajib di awal).
Platform tidak menentukan, tapi konsistensi Anda berlatih.
4. Kerjakan proyek yang relevan dengan latar belakang Anda
Banyak pemula terjebak mengerjakan proyek yang terlalu umum, seperti prediksi saham atau Titanic dataset. Itu tidak salah, tapi kurang mencerminkan keunikan Anda.
Coba mulai dari bidang Anda sendiri.
Contoh:
- Guru → analisis performa siswa atau efektivitas kurikulum
- Admin → visualisasi performa departemen
- Banker → pola transaksi nasabah
- Retail → tren penjualan per produk atau wilayah
- Customer support → dashboard jenis keluhan dan waktu penyelesaian
Lebih bagus lagi jika Anda membantu tim di kantor membuat dashboard kecil. Ini sekaligus membangun portofolio dan kredibilitas.
5. Terapkan data di pekerjaan Anda sekarang
Anda bisa mulai dari pekerjaan yang sedang dijalani. Coba tanyakan pada diri sendiri:
- Laporan apa yang rutin saya buat?
- Bisa tidak saya buat lebih visual atau otomatis?
- Apakah ada pola yang belum pernah saya analisis?
Menggunakan Excel atau Power BI untuk memperbaiki laporan internal bisa meningkatkan visibilitas Anda di kantor sekaligus melatih skill.
6. Dokumentasikan proses belajar Anda
Skill saja tidak cukup. Anda juga perlu menunjukkan prosesnya.
Catat:
- Proyek apa yang Anda buat
- Tujuannya apa
- Tools yang digunakan
- Insight apa yang ditemukan
Bagikan di LinkedIn, Medium, atau website portofolio. Ini membangun kepercayaan dan personal branding Anda sebagai calon Data Analyst.
Cara mempercepat progress belajar
Agar progress belajar data analysis lebih cepat dan terarah, Anda bisa lakukan beberapa hal berikut:
1. Gunakan roadmap yang terstruktur
Belajar tanpa arah sering membingungkan dan cepat kehilangan motivasi. Pastikan Anda mengikuti roadmap yang jelas, mulai dari dasar seperti Excel, lanjut ke SQL, lalu ke dashboard dan proyek.
Dengan urutan yang terstruktur, Anda tahu sedang ada di tahap mana dan apa target berikutnya.
2. Belajar dari studi kasus nyata
Cobalah belajar lewat studi kasus yang relevan dengan dunia kerja, misalnya analisis penjualan, performa campaign, atau efisiensi operasional. Studi kasus membantu Anda berpikir seperti seorang Data Analyst, bukan sekadar menghafal rumus.
3. Kerjakan project, bukan hanya teori
Menonton video tutorial saja tidak cukup.
Setiap kali selesai mempelajari satu topik, langsung praktikkan dalam bentuk mini project. Misalnya:
- Membuat dashboard sederhana di Excel
- Menganalisis dataset publik
- Membuat laporan visual dengan Power BI
Project inilah yang nantinya bisa masuk ke portofolio Anda.
4. Konsisten belajar 1–2 jam setiap hari
Tidak perlu belajar 6–8 jam sekaligus lalu berhenti seminggu.
Belajar 1–2 jam setiap hari jauh lebih efektif. Konsistensi kecil yang dilakukan terus-menerus akan menghasilkan progres besar dalam beberapa bulan.
5. Ikuti kursus yang aplikatif dan relevan
Jika ingin lebih terarah, Anda juga bisa mengikuti program belajar yang sudah dirancang khusus untuk kebutuhan bisnis.
Salah satunya adalah Mekari Officeless Gen 2: Data and Business Analyst Essentials. Program ini membantu Anda memahami cara mengubah data menjadi solusi yang bisa langsung dieksekusi, dengan pendekatan no-code dan low-code untuk analisis bisnis dan pengambilan keputusan berbasis data.
Menariknya, program ini bisa diikuti secara gratis, sehingga Anda bisa mulai belajar tanpa hambatan biaya. Yuk, coba kursusnya di Mekari University.
