Data Analyst Nggak Cuma Butuh SQL — Tapi Skill Ini yang Bikin Kamu Direkrut

Kenapa Banyak Calon Data Analyst Masih Gagal?

Di era digital ini, profesi data analyst menjadi incaran banyak pelajar, mahasiswa, maupun profesional muda. Banyak yang sudah ikut bootcamp atau kursus online, belajar SQL sampai mahir. Tapi saat daftar kerja, hasilnya nihil.

Kenapa bisa begitu?

Jawabannya sederhana tapi penting, karena jadi data analyst nggak cukup cuma bisa SQL.

SQL memang fondasi penting dalam analisis data. Tapi di dunia kerja nyata, perusahaan mencari lebih dari sekadar orang yang bisa query database. Mereka mencari problem solver, communicator, dan orang yang bisa menyambungkan data dengan keputusan bisnis.

Jadi, kalau kamu bertanya “apa sih skill yang bikin data analyst cepat direkrut?”, artikel ini akan kasih jawabannya secara lengkap dan mudah dipahami.

---

Skill Apa Saja yang Harus Dimiliki Data Analyst Selain SQL?

1. Kemampuan Analisis Bisnis (Business Acumen)

Banyak calon data analyst hanya fokus pada angka, tapi lupa memahami apa yang sebenarnya ingin dicari dari data tersebut.

Contoh: Kamu tahu cara menghitung rata-rata penjualan per bulan. Tapi, bisa nggak kamu jawab kenapa angka itu naik-turun, dan apa rekomendasi bisnisnya?

Perusahaan mencari analyst yang bisa mengubah data jadi keputusan, bukan hanya grafik atau angka kosong.

Cara mengasahnya:

• Ikuti kursus tentang business intelligence
• Pelajari dasar-dasar logika bisnis dari sektor seperti e-commerce, fintech, atau logistik
• Baca studi kasus perusahaan dan coba analisis sendiri

---

2. Kemampuan Visualisasi Data

SQL bisa bantu kamu mengambil data. Tapi apakah kamu bisa menyampaikan insight-nya dengan cara yang mudah dipahami orang lain?

Itulah pentingnya data visualization tools seperti:

• Tableau
• Power BI
• Looker Studio
• Google Data Studio

Dengan tampilan visual yang jelas, kamu bisa membantu stakeholder memahami data dalam 5 menit, bukan 5 halaman.

Tips:

• Pelajari prinsip visualisasi yang baik (hindari overcharting)
• Tonton proyek di YouTube dan coba replikasinya
• Gunakan warna dan layout yang informatif, bukan cuma “bagus”

---

3. Storytelling & Komunikasi

Data yang kamu olah tidak akan berguna jika tidak disampaikan dengan cara yang tepat. Banyak rekruter menilai komunikasi sebagai skill krusial, apalagi saat menjelaskan insight ke divisi non-teknis seperti marketing atau sales.

“Angka ini menurun” bisa terdengar biasa saja. Tapi “Penurunan 15% pada minggu ketiga disebabkan oleh kampanye yang tidak efektif, dan bisa diperbaiki dengan strategi A atau B” jauh lebih bernilai.

Baca Juga:

Side Hustle Bukan Lagi Opsional Tapi Syarat Bertahan di Kota Besar?

Latih dengan:

• Ikut lomba data storytelling (banyak diselenggarakan komunitas data)
• Tulis insight dari proyekmu di LinkedIn atau Medium
• Belajar teknik presentasi visual (pitch deck, report, storytelling canvas)

---

4. Python (untuk Analisis Lanjutan)

SQL bagus untuk manipulasi data tabular. Tapi kalau sudah masuk ke:

• Automasi
• Data wrangling kompleks
• Statistik lanjutan

…kamu butuh Python.

Tools populer seperti:

• pandas, numpy untuk manipulasi data
• matplotlib, seaborn untuk visualisasi
• sklearn untuk machine learning dasar

Tips:

• Mulai dari project kecil: cleaning dataset, prediksi sederhana
• Gunakan Jupyter Notebook agar kamu terbiasa dokumentasi coding
• Gabungkan Python + SQL untuk workflow lengkap

---

5. Critical Thinking

Rekruter nggak cuma lihat kamu bisa coding atau enggak. Tapi juga: Apakah kamu tahu kapan harus pakai metode A atau B? Kenapa pilih chart ini, bukan itu?

Menjadi analyst = berpikir kritis.
Bukan sekadar “kerjakan yang disuruh”.

Cara melatihnya:

• Sering review analisis data orang lain, dan tanyakan “kenapa dia ambil keputusan ini?”
• Coba challenge diri sendiri dengan pertanyaan “So what?” pada setiap insight
• Latih kemampuan framing masalah: dari pertanyaan bisnis ke analisis data

---

6. Pemahaman tentang Data Lifecycle & Tools Lainnya

Seorang data analyst yang hebat juga paham bagaimana data dikumpulkan, disimpan, dan dibersihkan sebelum dianalisis.

Tools lain yang patut kamu kenali:

• ETL tools: Airflow, Talend
• Cloud: Google BigQuery, AWS Redshift
• Version control: Git, GitHub
• Spreadsheet: Excel dan Google Sheets (jangan diremehkan!)

Perusahaan lebih suka kandidat yang tahu cara kerja data dari hulu ke hilir.

---

Skill Data Analyst yang Bikin Kamu Direkrut: Checklist Wajib

Skill	Level Ideal	Sudah Kamu Kuasai?
SQL	Intermediate	❑
Python (pandas, numpy, matplotlib)	Basic – Intermediate	❑
Power BI / Tableau	Intermediate	❑
Business Acumen	Growing	❑
Data Storytelling	Growing	❑
Critical Thinking	High	❑
Git & Versioning	Basic	❑
Portfolio Projects	3+ dengan insight kuat	❑

Semakin banyak yang kamu centang, semakin besar peluang kamu dilirik oleh rekruter!

---

Cara Efektif Mengembangkan Skill Non-SQL

1. Gabung Komunitas Data

Komunitas seperti DataTalk, DQLab, IDCamp, DataCamp sering punya:

• Live project challenge
• Mentor session
• Peer review untuk portofolio

2. Bangun Portofolio Berdampak

Portofolio bukan hanya soal “tugas kelas”, tapi:

• Menyelesaikan masalah nyata
• Diberi konteks bisnis
• Disajikan secara profesional (GitHub, Notion, Medium)

3. Tulis Insight-mu di LinkedIn

Mulai dari yang sederhana:

• “Hari ini aku belajar cara membuat dashboard funnel conversion.”
• “Belajar dari dataset e-commerce, aku menemukan bahwa diskon besar tidak selalu efektif.”

Aktif membagikan pembelajaran bisa meningkatkan personal branding dan memperluas jaringan.

---

Saatnya Upgrade Skill, Bukan Cuma Ngoding

Sudah waktunya kamu berhenti berpikir bahwa jadi data analyst = jago SQL. Dunia kerja butuh kamu yang:

• Bisa menganalisis dan menjelaskan
• Punya project nyata
• Mengerti kebutuhan bisnis, bukan sekadar kueri database

Mulailah dengan:
✅ Memilih satu tool visualisasi dan fokus menguasainya
✅ Membangun satu project dengan insight yang kuat
✅ Menulis di Medium atau LinkedIn minggu ini

Dan kalau kamu merasa artikel ini bermanfaat, bagikan ke teman-temanmu yang juga sedang belajar data analyst. Siapa tahu kamu bisa bantu mereka selangkah lebih dekat ke karier impian.

---

Pertanyaan Seputar Skill Data Analyst

1. Apakah SQL wajib dikuasai untuk jadi data analyst?

Ya. SQL adalah skill dasar utama. Tapi agar bisa direkrut, kamu perlu melengkapinya dengan analisis bisnis, visualisasi, dan komunikasi data.

2. Mana yang lebih penting: Python atau Excel?

Keduanya penting. Excel cepat dan umum digunakan, Python unggul untuk analisis lanjutan dan automasi. Sebaiknya kuasai dasar keduanya.

3. Apakah harus bisa semua tools seperti Tableau, Power BI, Google Data Studio?

Tidak. Fokus ke satu tools visualisasi dulu, kuasai secara mendalam, lalu baru pelajari lainnya sesuai kebutuhan industri.

4. Bagaimana membangun portofolio yang dilirik HR?

Pastikan portofoliomu menyelesaikan masalah nyata, punya insight bisnis, dan ditulis jelas serta bisa diakses (GitHub, Medium, Notion).

5. Saya introvert dan kurang percaya diri, apakah bisa jadi data analyst?

Tentu bisa. Tapi kamu tetap harus melatih komunikasi data. Mulailah dari menulis insight, lalu bertahap latihan presentasi ke teman atau komunitas.