Kenapa Banyak Startup Butuh Data Analyst Sekarang?

Era Data, Era Kesempatan: Kenapa Semua Tiba-Tiba Butuh Data Analyst?

Beberapa tahun terakhir, startup di Indonesia tumbuh seperti jamur di musim hujan. Dari platform e-commerce, fintech, edutech, hingga healthtech—semuanya berlomba-lomba untuk memenangkan hati pengguna. Tapi pertanyaannya: bagaimana mereka tahu keputusan bisnis mereka tepat sasaran?

Jawabannya: data.
Dan untuk bisa mengolah data menjadi keputusan yang tajam, mereka butuh data analyst.

Peran data analyst kini bukan hanya “nice to have,” tapi sudah jadi kebutuhan mendesak. Dari pelacakan perilaku pengguna hingga pengukuran efektivitas kampanye iklan, startup memerlukan seseorang yang mampu membaca pola-pola tersembunyi di balik angka. Artikel ini akan membahas kenapa startup modern sangat bergantung pada peran data analyst—dan kenapa kamu, pelajar atau profesional muda, perlu mempertimbangkan karier ini.

Ingin tahu peluangmu sebagai data analyst di era digital? Baca artikel ini sampai tuntas!

---

Mengapa Startup Butuh Data Analyst? Ini 5 Alasannya

1. Pengambilan Keputusan Berbasis Data (Data-Driven Decision Making)

Startup bergerak cepat. Mereka butuh mengambil keputusan dalam waktu singkat. Tapi keputusan yang terburu-buru tanpa data bisa berakibat fatal.
Data analyst membantu menyajikan insight dari data yang dikumpulkan setiap hari: mulai dari trafik situs, retensi pengguna, hingga performa produk.

Contoh: Seorang data analyst bisa menunjukkan bahwa fitur tertentu di aplikasi justru membuat pengguna keluar lebih cepat. Tanpa data ini, startup mungkin terus mengembangkan fitur yang justru merugikan.

Baca Juga:

Perusahaan Hiring Besar-Besaran Tapi Tetap PHK? Ini Realita Strategi ‘Hire to Fire’

---

2. Menentukan Target Pasar yang Tepat

Banyak startup gagal bukan karena produk mereka jelek, tapi karena salah sasaran.
Data analyst bisa memanfaatkan data demografis dan perilaku untuk membantu tim marketing dan produk menemukan siapa target audiens terbaik mereka.

Manfaat untuk startup:

• Efisiensi anggaran iklan digital
• Personalisasi konten pemasaran
• Segmentasi pelanggan lebih tajam

---

3. Meningkatkan Efisiensi Operasional

Selain sisi pemasaran, data analyst juga berperan di area operasional. Misalnya, di startup logistik atau e-commerce, mereka menganalisis waktu pengiriman, performa mitra kurir, atau distribusi barang untuk menemukan “bottleneck”.

Studi kasus: Data analyst di startup pengiriman makanan bisa menemukan bahwa rute pengiriman tertentu selalu menyebabkan keterlambatan. Dari sini, tim operasional bisa mengatur ulang rute.

Baca Juga:

Studi Kasus Data Analysis Starbucks Kota Seruni : Meningkatkan Penjualan dengan Market Basket Analysis

---

4. Mendukung Pertumbuhan Produk (Product Growth)

Data analyst dan product manager sering bekerja beriringan.
Mereka mengandalkan data untuk:

• Menentukan fitur mana yang perlu ditambahkan
• Mengukur keberhasilan A/B testing
• Mengukur funnel conversion

Bahkan keputusan kecil seperti perubahan warna tombol CTA bisa didukung oleh data.

---

5. Menyiapkan Startup Menuju Pendanaan (Fundraising)

Investor ingin bukti, bukan mimpi.
Data analyst membantu menyusun laporan kinerja startup yang bisa dipertanggungjawabkan. Ini meliputi:

• Cost per acquisition (CPA)
• Lifetime value (LTV)
• Churn rate
• Monthly recurring revenue (MRR)

Dengan bantuan data analyst, laporan pitch deck akan lebih solid dan meyakinkan.

---

Skill Data Analyst yang Dibutuhkan Startup

Agar bisa memenuhi kebutuhan startup, seorang data analyst tidak hanya harus jago Excel. Berikut adalah skill utama yang biasanya dicari:

A. Kemampuan Statistik dan Matematika

Startup butuh insight, bukan sekadar angka. Maka dari itu, pemahaman statistik seperti regresi, uji hipotesis, dan korelasi sangat penting.

B. Penguasaan Tools Analitik

• SQL (query database)
• Python/R (analisis data lanjutan)
• Google Looker Studio, Power BI, Tableau (dashboard visualisasi)

C. Business Acumen

Analyst yang baik paham konteks bisnis. Mereka bisa menjawab pertanyaan seperti “apa yang mempengaruhi penurunan retensi pengguna minggu lalu?”

D. Komunikasi yang Kuat

Tak semua stakeholder paham angka. Analyst harus bisa menyederhanakan data menjadi narasi yang mudah dipahami.

---

Jenis Startup yang Paling Banyak Membutuhkan Data Analyst

Beberapa jenis startup yang paling aktif merekrut data analyst antara lain:

1. Startup E-Commerce

Menganalisis perilaku pembeli, kategori produk terlaris, dan preferensi pembayaran.

2. Fintech

Melacak risiko kredit, perilaku pengguna aplikasi finansial, hingga pengamanan data transaksi.

3. Healthtech

Menganalisis data pasien, efektivitas program kesehatan, hingga prediksi penyakit.

4. Edutech

Mengukur efektivitas modul, engagement peserta, dan preferensi belajar.

5. SaaS (Software as a Service)

Memonitor performa aplikasi, bug report, dan perilaku pelanggan berlangganan.

---

Kenapa Sekarang Momennya Tepat untuk Belajar Jadi Data Analyst?

Menurut LinkedIn Emerging Jobs Report, data analyst masuk daftar 10 besar pekerjaan yang paling banyak dibutuhkan di Asia Tenggara, termasuk Indonesia.

Selain itu:

• Banyak program online gratis maupun berbayar
• Skill bisa dipelajari tanpa harus kuliah ulang
• Bisa kerja remote, fleksibel, bahkan freelance

Startup juga lebih terbuka merekrut talenta muda yang punya portofolio nyata, bukan hanya ijazah.

---

Tips Memulai Karier Sebagai Data Analyst

1. Pelajari Dasar SQL dan Excel Terlebih Dahulu
   Dua tools ini paling banyak digunakan dalam dunia nyata.
2. Ikut Kursus Online atau Bootcamp
   Pilih yang punya project nyata dan komunitas aktif.
3. Bangun Portofolio di GitHub atau Medium
   Analisis data publik seperti data COVID-19, e-commerce, atau ojek online.
4. Apply di Startup Kecil Terlebih Dulu
   Startup awal biasanya lebih fleksibel terhadap pengalaman.
5. Ikut Komunitas dan Job Fair
   Semakin banyak koneksi, semakin besar peluangmu.

---

Call to Action: Siap Menjadi Bagian dari Revolusi Data?

Jangan cuma jadi penonton ketika dunia digital tumbuh pesat.
Kalau kamu:

• Suka memecahkan masalah
• Senang dengan angka
• Punya rasa penasaran tinggi

…maka karier sebagai data analyst di startup adalah jalur yang layak kamu eksplorasi.

Mulailah dengan mempelajari dasar SQL, eksplor kursus online, atau ikut kelas berbasis studi kasus yang bisa langsung jadi portofolio.
Bagikan artikel ini jika kamu kenal teman yang lagi mencari arah karier baru!

---

FAQ (Pertanyaan yang Sering Diajukan)

1. Apakah harus kuliah jurusan statistik untuk jadi data analyst?

Tidak harus. Banyak data analyst berasal dari jurusan teknik, ekonomi, bahkan sastra—selama mereka punya skill teknis dan portofolio.

2. Berapa gaji data analyst di startup?

Gaji bervariasi, mulai dari Rp5 juta untuk entry-level di startup kecil hingga di atas Rp15 juta untuk level menengah di startup besar.

3. Apakah data analyst bisa kerja remote?

Bisa. Banyak startup sekarang terbuka untuk kerja remote, asal kamu bisa komunikasi dan laporan dengan baik.

4. Apa perbedaan data analyst dan data scientist?

Data analyst fokus pada insight dari data yang ada, sementara data scientist sering membangun model prediksi dari data.

5. Berapa lama belajar sampai bisa kerja jadi data analyst?

Rata-rata 3–6 bulan intensif belajar dan praktik, sudah cukup untuk melamar posisi entry-level.