“Ngapain belajar programming dan statistik, padahal bisa pakai Excel doang?”
Nah, kenyataannya, jadi Data Analyst itu jauh lebih kompleks dari sekadar nyusun angka dan bikin chart lucu di PowerPoint. Kamu dituntut untuk ngerti logika, hitung-hitungan, dan konteks bisnis.
Dan tiga pilar utama yang wajib kamu kuasai adalah: Programming, Statistika, dan Pemahaman Bisnis.
Kenapa Programming Penting Buat Seorang Data Analyst?
Gak semua pekerjaan Data Analyst butuh jadi jago coding. Tapi, punya skill programming itu kayak punya kunci pintu utama ke dunia data. Tanpanya, kamu bakal terjebak di ruang tamu aja.
Skill programming ngebantu kamu:
Mengakses & memanipulasi data skala besar (biasanya via SQL atau Python)
Melakukan data cleaning lebih efisien (gak cuma pakai Excel)
Membuat analisis reproducible (pakai script, bukan klik-klik manual)
Automasi proses rutin (misal: kirim laporan mingguan otomatis)
Tools & bahasa yang biasa dipakai:
SQL: Wajib buat tarik data dari database
Python: Analisis lanjutan, data wrangling, visualisasi
R: Alternatif statistik & grafik
Jupyter Notebook / Google Colab: Buat ngoding + dokumentasi analisis
Keyword penting: kenapa data analyst harus bisa programming, belajar SQL untuk data analyst, pentingnya python dalam analisis data
Statistika: Ilmu Wajib Buat Bikin Insight yang Valid
Ngaku Data Analyst tapi gak paham statistik itu sama aja kayak chef yang gak ngerti takaran bumbu. Bisa sih bikin masakan, tapi asal-asalan rasanya.
Bantu kamu ngerti apakah pola di data itu nyata atau cuma kebetulan
Menentukan signifikansi hasil analisis
Menghindari jebakan “kesimpulan sesat”
Bikin model prediksi & forecasting yang akurat
Statistik yang wajib dikuasai:
Statistik deskriptif (mean, median, standard deviation)
Korelasi & regresi
Distribusi normal
Uji hipotesis (A/B Testing, t-test, dll)
Confidence interval
Tanpa fondasi ini, kamu bisa aja salah interpretasi data dan kasih rekomendasi yang menyesatkan.
Pemahaman Bisnis: Tanpa Ini, Insight Kamu Gak Berguna
Kamu bisa jago coding dan statistik, tapi kalau gak ngerti konteks bisnis, insight kamu bakal ngawang. Data Analyst itu bukan hanya pintar ngolah data, tapi juga harus ngerti arah bisnis perusahaan.
Kenapa ini penting?
Biar kamu ngerti pertanyaan bisnis yang harus dijawab
Supaya analisis kamu relevan dan actionable
Biar bisa ngobrol & nyambung sama stakeholder dari divisi lain
Menghindari hasil yang “teknis doang tapi gak berguna”
Contoh mindset bisnis yang harus dimiliki:
Kenapa kita butuh tahu churn rate pelanggan?
Apa dampak dari delay pengiriman produk ke revenue?
Bagaimana kita bisa bantu menurunkan biaya operasional lewat data?
Keyword relevan: data analyst harus paham bisnis, business acumen data analyst, peran business understanding dalam data analyst
Bisnis itu konteks kenapa kamu nyelidikin kasusnya
Ketiganya saling terkait. Misalnya:
📌 Kamu pakai SQL buat tarik data penjualan 📌 Lalu analisis tren penurunan pakai regresi linear 📌 Terus kamu hubungkan ke strategi bisnis: promo minggu lalu gak efektif di segmen Gen Z
Coba project kecil: data cleaning & analisis penjualan sederhana
2. Statistik:
Ikut kelas gratis di Khan Academy atau Coursera (audit mode)
Fokus ke konsep dasar → baru lanjut ke A/B testing dan prediksi
Praktek pakai contoh nyata (data penjualan, user behavior, dll)
3. Bisnis:
Baca buku ringan seperti The Mom Test atau Lean Analytics
Ikut diskusi komunitas data + startup
Coba jawab pertanyaan ini tiap analisis: “So what? Gimana ini bisa bantu tim atau bisnis?”
Kesimpulan
Jadi, jadi Data Analyst itu bukan cuma jago Excel dan bikin grafik. Kamu harus punya skill programming untuk ambil & olah data, statistik untuk validasi insight, dan pemahaman bisnis untuk kasih solusi nyata.
Ketiganya gak bisa dipisah. Karena tanpa kombinasi itu, kamu cuma bakal jadi “tukang data” yang gak dilibatkan di keputusan penting.
