Lewati ke isi
anakdata.id
≡

Peran di bidang data

Data Analyst

Menjawab pertanyaan bisnis dengan angka.

Ditanya “kenapa penjualan turun bulan ini”, lalu mencari jawabannya di data dan menjelaskannya ke orang yang bukan orang data.

Pintu masuk paling umum ke bidang data.

Posisinya di perjalanan data

Data Analyst memegang lapisan 4 sampai 6, dari Transformasi ke BI.
1Sumber data2Ingestion3Storage4Transformasi5Analisis6BI7ML8AI generatifSQL, analisis,dashboard

Label: Penyusun. Isi tiap lapisan

Bekerja dengan siapa

Manajer marketing, tim sales, dan siapa pun yang punya pertanyaan tapi tidak punya akses ke datanya.
Memberi bahanData EngineerPemilik sistem sumberData AnalystMemakai hasilnyaManajemenMarketingSalesBack end

Label: Praktisi di sesi Ngobrol Karir

Kerjanya apa

Mengolah data untuk tim bisnis dan menjelaskannya ke yang memutuskan, sebagai penghubung bisnis dan teknis.

Analoginya

Dokter umum: mendengar keluhan, memeriksa, lalu memberi diagnosis dan saran.

Pertanyaan yang ia jawab

  • “Kenapa penjualan bulan ini turun?”
  • “Cabang mana di bawah target, dan dibanding apa?”
  • “Promo kemarin berhasil atau tidak?”

Label: Praktisi di sesi Ngobrol Karir

Sepekan kerjanya

Menarik data dari database, membersihkan yang berantakan, membuat grafiknya, lalu menjelaskannya di meeting. Sebagian besar waktunya habis untuk menarik dan membersihkan data, dan grafiknya justru bagian yang paling cepat.

Siklus kerjanya menurut praktisi

Siklus ini punya empat tahap. Menurut praktisi, tahap eksplorasi, validasi, cleansing memakan sekitar 70% waktu: di tahap ini analis menjelajahi datanya, mengecek isinya, lalu membersihkannya sebelum bisa menghitung apa pun.

Angka 70% itu pengalaman praktisi di sesi Ngobrol Karir, belum hasil studi. Label: Praktisi di sesi Ngobrol Karir.

Istilah di gambar: DAX, bahasa rumus di Power BI untuk menulis measure dan kolom hitungan.

Porsi waktu menurut praktisisekitar 70%Eksplorasi, validasi,cleansingtiga tahaplain1Requirement gatheringKebutuhan dan metric user.2Eksplorasi, validasi,cleansingSekitar 70% proses, berulang.3ProsesQuery, measure DAX, visual.4PenyajianPresentasi dan rekomendasi.

Hasil kerjanya

Satu laporan atau dashboard yang menjawab satu pertanyaan, plus rekomendasi yang bisa langsung diambil orang lain.

  • Dashboard
  • Report rutin
  • Memo rekomendasi

Empat varian Data Analyst

Keempat varian memakai skill inti yang sama. Mereka berbeda di bidang yang dipegang dan metric yang dipantau. Analoginya dokter spesialis: alat periksanya mirip dokter umum, tapi ia hafal penyakit satu organ.

  • Product Analyst

    “Fitur mana dipakai? Di langkah mana pengguna berhenti?”

    Metric khas
    Funnel, retensi, aktivasi
    Hasil kerja
    Analisis pemakaian aplikasi, A/B test, laporan dampak fitur

  • Marketing / growth analyst

    “Kanal iklan mana yang ditambah, mana dipotong?”

    Metric khas
    ROAS (pendapatan per rupiah iklan), CAC (biaya mendapatkan satu pelanggan baru), konversi
    Hasil kerja
    Report campaign, atribusi kanal

  • Financial / market analyst

    “Kenapa harga naik? Bagaimana tren pasar?”

    Metric khas
    Harga, stok, margin
    Hasil kerja
    Laporan pasar, rekonsiliasi, proyeksi

  • MIS (management information system) / reporting officer

    “Berapa realisasi hari ini dibanding target?”

    Metric khas
    KPI operasional
    Hasil kerja
    Rekap harian, mingguan, bulanan di Excel; sering bercampur administrasi

Label: Data (riset lowongan Bootcamp DA 2026) · Penyusun

Alat yang dipakai

Data Analyst memakai 24 alat di peta alat handout. Sebanyak 20 di antaranya ramah pemula dan diberi warna. Mulailah dari satu alat berwarna di tiap kelompok.

Ramah pemula (20)Menyusul (4)
Sumber data
  • PostgreSQL (ramah pemula)
  • MySQL (ramah pemula)
  • SQL Server (ramah pemula)
  • API (REST, JSON) (ramah pemula)
Ingestion (pengambilan data)
  • Script Python (requests + pandas) (ramah pemula)
Orkestrasi
  • n8n (ramah pemula)
Penyimpanan
  • Google BigQuery (ramah pemula)
  • DuckDB (+ MotherDuck) (ramah pemula)
Transformasi dan modeling
  • pandas (Python) (ramah pemula)
  • Power Query (di Excel dan Power BI) (ramah pemula)
Analisis
  • Microsoft Excel (termasuk Excel for the web) (ramah pemula)
  • Google Sheets (ramah pemula)
  • SQL lewat DuckDB (Colab atau shell.duckdb.org) (ramah pemula)
  • Python + pandas (ramah pemula)
  • R / RStudio
  • Jupyter / Google Colab (ramah pemula)
  • SAS / SPSS / Stata
BI dan visualisasi
  • Power BI Desktop (ramah pemula)
  • Tableau Public (ramah pemula)
  • Data Studio (sebelumnya Looker Studio) (ramah pemula)
  • Metabase
  • Apache Superset
Data science dan machine learning
  • Kaggle (dataset dan notebook) (ramah pemula)
MLOps dan deployment
  • Streamlit + Community Cloud (ramah pemula)

Label: Penyusun, per 3 Oktober 2026. Tanda ramah pemula penilaian pengajar, belum hasil survei.

Skill minimum untuk junior
Excel lancar, SQL sampai CTE, satu BI tool, statistik deskriptif.
Judul lain di lowongan
  • Analis Data
  • Reporting Analyst
  • Market Analyst
  • MIS Officer

Roadmap belajarnya

Data Analyst punya tiga anak tangga belajar. Naiklah ke anak tangga berikutnya sesudah batas “cukup kalau” tercapai.

  1. 1

    Fondasi

    5W1H, spreadsheet, statistik deskriptif

    Cukup kalau

    Bisa membuat pivot dan menjelaskan kenapa rata-rata menyesatkan

    AI membantu: Membuat soal latihan, menjelaskan rumus

  2. 2

    Inti

    SQL sampai CTE, data modeling (fakta dan dimensi), satu BI tool, dashboard dengan pembanding

    Cukup kalau

    Bisa membangun dashboard dari dua tabel atau lebih dan menjelaskan logikanya

    AI membantu: Draft query, cek logika, dokumentasi. Praktisi di sesi Ngobrol Karir menyebut ini "AI sebagai kawan"

  3. 3

    Lanjut

    Python untuk analisis, dasar ETL, A/B test, satu domain bisnis

    Cukup kalau

    Bisa mengotomasi report rutin dan berbicara dengan Data Engineer soal pipeline

    AI membantu: Menulis kode pandas yang Anda baca dan uji

Label: Praktisi di sesi Ngobrol Karir

Fondasi yang dipakai semua peran →

Contoh portfolio

Satu minggu satu portfolio: dashboard plus memo rekomendasi dari data asli.

Kesalahan umum

  • Cockpit syndrome

    Semua grafik masuk satu dashboard, tanpa hierarki.

  • Dashboard tanpa cerita

    Beri pembanding: target, bulan lalu, tahun lalu.

  • Confirmation bias

    Mencari data pendukung asumsi saja, lupa pola musiman.

Label: Data (lowongan 3 Okt 2026) · Praktisi di sesi Ngobrol Karir

AI dan manusia

Dibantu AI

Draft query, cek logika rumus, dokumentasi.

Tetap di tangan manusia

Menggali kebutuhan, memvalidasi query multi-tabel, tanggung jawab.

Label: Data (lowongan 3 Okt 2026) · Praktisi di sesi Ngobrol Karir

Jalur masuk dan lowongan

Lowongan terbanyak: 221 dari 538 lowongan peran data di snapshot 3 Oktober 2026. Dari lowongan berdeskripsi lengkap, 32% (48 dari 151) menulis terbuka untuk fresh graduate.

DataSnapshot lowongan 3 Oktober 2026

221 lowongan berjudul Data Analyst, dari 538 lowongan peran data.
Data Analyst · 41,1%221Data Engineer120AI Engineer94Data Scientist47ML Engineer23BI Developer17Data Governance Analyst14Analytics Engineer2
Skill yang paling sering diminta
Dari 151 lowongan berdeskripsi lengkap.

  • Excel/spreadsheet59,6%

  • Problem solving & berpikir kritis59,6%

  • SQL59,6%

Syarat pengalaman
2 tahun (median dari 48 lowongan yang menulis syaratnya sendiri).
Lowongan yang meminta 1 tahun atau kurang: 69,2% dari 143 lowongan bersyarat, dan 37,5% kalau isian Glints tidak dihitung, sama dengan halaman pasar kerja. Glints mencatat rentang pengalaman dari batas bawahnya, jadi angka pertama terlalu tinggi. Angka syarat pengalaman ini beda dengan porsi lowongan yang menulis terbuka untuk fresh graduate di atas.
Lowongan berbahasa Inggris
47,7% (72 dari 151 lowongan berdeskripsi lengkap).

Lowongan Data Analyst dihitung dari judulnya. Snapshot satu hari, 9 website lowongan publik (terbanyak Glints dan Jobstreet), tanpa LinkedIn. Bukan estimasi pasar. Kami mengganti angka di kotak ini begitu snapshot berikutnya keluar.

Cocok untuk Anda?

Cocok kalau

Suka mencari sebab, dan tidak keberatan menjelaskan hasilnya berulang kali sampai orang lain paham.

Kurang cocok kalau

Peran ini banyak meeting-nya. Orang yang lebih senang membangun sistem dan jarang ketemu orang biasanya cepat lelah di sini.

Langkah pertama

Belajar SQL sampai bisa menjawab pertanyaan sederhana dari satu tabel. SQL termasuk tiga skill yang paling sering diminta lowongan Data Analyst, seperti terlihat di angka lowongan di atas.

Sumber gratisnya

Sumber: handout Peta Dunia Data, seri Ngobrol Karir Data & AI, Oktober 2026. Kami menyesuaikan bahasanya untuk anakdata; label di tiap bagian menunjukkan asal isinya.

Kembali ke peta semua peran