Kesalahan Umum yang Harus Dihindari Data Analyst Pemula, Catat!
ilustrasi seorang mendata (pexels.com/Василь Вовк)
Follow IDN Times untuk mendapatkan informasi terkini. Klik untuk follow WhatsApp Channel & Google News
Menjadi seorang data analyst adalah pilihan karier yang menjanjikan dengan menghadirkan banyak peluang di berbagai sektor industri. Namun, sebagai manusia pastinya tidak terlepas dari kemungkinan membuat kesalahan. Hal ini juga berlaku bagi data analyst pemula yang sering dihadapkan dengan tuntutan untuk selalu teliti dan harus cepat beradaptasi dengan situasi dan tantangan baru. Dalam prosesnya, seorang data analyst pemula mungkin akan melakukan kesalahan seperti salah dalam memahami konteks data, mengabaikan kualitas data, atau bahkan salah dalam menafsirkan hasil analisis.
Kurangnya pengalaman sering kali menjadi alasan mereka melakukan kesalahan. Baik itu hal yang remeh maupun kesalahan yang fatal. Meskipun kesalahan turut mewarnai proses belajar seorang data analyst pemula, banyak dari mereka yang berhasil menghindari kesalahan terebut dan memanfaatkannya sebagai sarana perbaikan. Berikut adalah sejumlah kesalahan umum yang harus dihindari data analyst pemula yang harus kamu hindari. Amati setiap poinnya agar kamu tidak salah langkah dan menyelesaikan pekerjaannya dengan lebih efisien.
1. Tidak memahami konteks bisnis di mana saat ini ia bekerja
ilustrasi diskusi untuk mematangkan proses pengolahan data (pexels.com/Mikael Blomkvist)Salah satu kesalahan terbesar yang sering dilakukan oleh data analyst pemula adalah tidak memahami konteks bisnis atau industri di mana kamu bekerja. Data analyst tidak melulu selalu bermukim di lingkup atau ranah industri teknologi. Makin ke sini, posisi data analyst mulai dilirik di sektor industri lain. Misalnya industri FMCG (Fast Moving Consumer Goods), perkebunan, farmasi, rantai pasok, jasa pengiriman, logistik, dan lain sebagainya. Sebagai seorang data analyst pemula, kamu perlu memahami terlebih dahulu soal latar belakang industri tempat kamu bekerja, data apa saja yang biasanya mereka tangani, dan bagaimana data tersebut dapat digunakan untuk mendukung tujuan bisnis.
Contohnya, dalam industri FMCG, kamu mungkin akan berurusan dengan data penjualan, inventaris, dan perilaku konsumen yang digunakan untuk meramalkan permintaan dan mengoptimalkan stok produk. Di sektor perkebunan, data cuaca, produksi, dan logistik menjadi sangat penting untuk memaksimalkan hasil panen dan efisiensi distribusi komoditas perkebunan baik tahunan maupun musiman. Sementara itu, di industri farmasi, analisis data dapat membantu dalam pengembangan produk baru yang mana memastikan kepatuhan terhadap regulasi, dan mengoptimalkan rantai pasok obat-obatan. Jadi, sebelum memahami konteks bisnis, pastikan paham dulu konteks data yang mereka punya, ya. Sebab, setiap industri punya jenis data yang berbeda dan cara yang unik dalam memanfaatkan data itu.
Baca Juga: Google Rilis Gemini di Gmail, Asisten AI untuk Kelola Email
2. Kurangnya pemahaman tentang data yang akan digunakan
ilustrasi visualisasi data yang mengindikasikan terjadinya ketidakseimbangan (imbalance) (freepik.com/wirestock)Sudah paham tentang latar belakang industri yang kamu masuki, tapi masih belum paham dan memahami sepenuhnya soal sumber data yang mereka pakai dalam proses analisis. Memang ini adalah hal yang wajar. Apalagi masih pemula karena masih meraba-raba soal bagaimana cara mendapatkan data tersebut, mengelolanya, dan memastikan bahwa data tersebut sesuai dengan kebutuhan analisis yang akan dilakukan. Namun, sebisa mungkin kamu perlu menghindari kesalahan ini dengan mulai memahami soal data apa yang akan digunakan.
Pahami dari mana data tersebut berasal. Apakah dari sistem internal perusahaan, survei, perangkat IoT, atau sumber lainnya. Setiap sumber data memiliki karakteristik yang berbeda-beda, termasuk format, frekuensi pembaruan, dan kualitas data. Kemudian, cari tahu bagaimana data dikumpulkan dan diproses sebelum sampai ke tangan kamu. Apakah melalui sensor, input manual, web scraping atau integrasi API? Pahami langkah-langkah pengumpulan data ini untuk mengetahui kemungkinan terjadinya kesalahan atau kehilangan data.
Ingat, data tidak bisa berdiri sendiri. Maka kamu perlu inisiatif untuk memahami konteks data yang kamu miliki agar bisa memanfaatkannya dengan baik. Kenali variabel yang ada dalam dataset, bagaimana mereka terkait satu sama lain, dan apa arti setiap variabel dalam konteks bisnis. Jika ada hal yang membuatmu ragu, jangan ragu untuk berdiskusi dengan satu tim atau pemangku kepentingan yang bisa membantu kamu memahami data lebih baik.
3. Mengabaikan proses data cleaning. Padahal itu penting!
ilustrasi proses data cleaning (freepik.com/rawpixel.com)Ada kalanya data yang kamu kumpulkan masih mengandung dua kemungkinan. Pertama, data sudah rapi dan siap untuk dianalisis. Kedua, data yang kamu kumpulkan masih berantakan dan acak-acakan. Jika kamu menjumpai kemungkinan yang kedua, dalam ilmu data science dikenal dengan sebutan data cleaning. Data yang tidak bersih menjadi pemicu hasil analisis jadi tidak akurat dan rentan menyesatkan. Banyak data analyst cenderung menyepelekan dan mengabaikan tahap data cleaning karena dianggap tidak penting dan membosankan.
Survei dari Crowdflower tahun 2015 menyebut bahwa 66,7 persen responden mengatakan proses data cleaning merupakan salah satu tugas yang paling memakan waktu (time-consuming tasks). Maka dari itu, kamu perlu memprioritaskan proses data cleaning sebelum memulai analisis agar hasilnya akurat dan minim duplikasi. Manfaatkan alat atau software yang dapat membantu data analyst pemula dalam proses data cleaning. Kemudian, kamu juga bisa mulai mempelajari sedikit-sedikit teknik tentang data cleaning seperti missing values, duplikasi, inkonsistensi, imbalanced data, dan lain-lain. Sesuaikan dengan kebutuhan data dan analisis kamu, ya!
4. Terlalu fokus pada alat, bukan pada konsep dasar analisis data
ilustrasi dashboard sajian visualisasi data (unsplash.com/Clay Banks)Banyak data analyst pemula yang terlalu fokus pada alat maupun software yang mereka gunakan namun melupakan konsep dasar dari analisis data itu sendiri. Memang sah-sah saja menguasai alat untuk menunjang proses analisis. Tetapi, pemahaman yang baik soal dasar-dasar analisis data jauh lebih penting. Maka dari itu, sebagai data analyst pemula, kamu perlu menanamkan pola pikir bahwa gunakan alat hanyalah sebagai alat bantu, bukan tujuan akhir.
Editor’s picks
Pemahaman tentang konsep dasar seperti statistik, inferensi, dan logika data adalah fondasi yang tidak bisa diabaikan dan harus dipegang betul. Tanpa pemahaman yang mendalam tentang distribusi data, bias, dan variabilitas, software canggih seperti Python atau R mungkin tidak akan memberikan hasil yang benar-benar akurat dan bermakna kalau kamu tidak paham konsep statistik dasarnya. Oleh karena itu, meskipun software seperti Tableau, SQL, dan Excel bisa sangat menunjang dalam hal visualisasi dan analisis data, data analyst perlu didorong juga untuk memiliki pemahaman yang kuat tentang bagaimana mengelola data yang seharusnya dianalisis.
5. Mengabaikan proses visualisasi data
ilustrasi data analyst pemula mempelajari visualisasi data (pexels.com/fauxels)Kesalahan data analyst pemula selanjutnya yaitu mengabaikan visualisasi data. Visualisasi data merupakan salah satu aspek krusial dalam proses analisis data yang sering diabaikan oleh data analyst pemula. Hal ini sangat disayangkan karena visualisasi data bukan hanya sekadar cara untuk menyajikan hasil analisis secara estetis, tetapi juga merupakan alat yang powerful dalam mengkomunikasikan temuan dan insight kepada pemangku kepentingan. Selain itu, visualisasi data yang buruk membuat hasil analisis sulit dipahami dan menjadi kurang efektif dalam menyampaikan informasi. Sebagian besar data analyst pemula sering kali tidak menempatkan perhatian yang cukup soal bagaimana hasil analisis mereka ditransformasikan ke dalam bentuk visualisasi data.
Ada beberapa hal yang perlu ditekankan untuk menghindari kesalahan dalam proses visualisasi data. Pertama, pelajari diagram dan klasifikasikan diagram mana yang cocok sesuai data yang kamu punya. Kedua, gunakan alat visualisasi yang tepat seperti Power BI, Excel, dan Tableau. Ketiga, fokus pada menyampaikan pesan yang jelas dan ringkas melalui visualisasi yang kamu bangun. Dengan visualisasi yang tepat, informasi kompleks dapat disampaikan secara jelas dan mudah dipahami, memungkinkan keputusan yang lebih baik diambil berdasarkan pemahaman yang mendalam terhadap data yang tersedia.
6. Terlalu bergantung pada hasil analisis statistik
Grafik Distribusi Normal, salah satu uji dalam analisis statistik (commons.wikimedia.org/Heds 1)Data analyst pemula sering kali terlalu berpaku pada hasil analisis statistik. Mereka lupa bahwa hasil analisis statistik hanya sebagian kecil saja. Mereka justru mengabaikan konteks yang lebih luas dan faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi hasil analisis secara keseluruhan. Faktanya, hasil analisis statistik hanya memberikan gambaran tentang apa yang terjadi berdasarkan data yang ada, namun tidak memberikan jawaban lengkap tanpa mempertimbangkan konteks lebih luas dari situasi atau fenomena yang diamati.
Sebagai contoh, angka-angka yang tampak signifikan dalam analisis statistik bisa jadi hanya mencerminkan kebetulan atau bias tertentu dalam data, tanpa mempertimbangkan faktor eksternal atau variabel yang tidak terukur. Hasilnya bisa jadi tidak representatif atau bahkan menyesatkan. Oleh karena itu, penting bagi seorang data analyst untuk selalu pertimbangkan aspek "why" dan "how" dibandingkan dengan sekadar menampilkan angka atau pola statistik belaka.
Analisis kontekstual yang komprehensif melibatkan pemahaman yang mendalam terhadap tujuan bisnis, dinamika industri, serta faktor-faktor eksternal dan internal yang dapat memengaruhi interpretasi data. Dengan demikian, mempertimbangkan aspek "why" (mengapa data ini penting) dan "how" (bagaimana data ini dapat digunakan untuk menghasilkan keputusan atau insight) menjadi krusial dalam menghasilkan kesimpulan yang tidak hanya akurat tetapi juga bermanfaat dan dapat diandalkan untuk mendukung strategi bisnis yang tepat.
7. Tidak melakukan validasi atau verifikasi hasil analisis
ilustrasi menginterpretasikan hasil visualisasi data dan mencari penyebab dari data yang disajikan (pexels.com/Lukas)Proses analisis sudah dilakukan dan hasilnya juga sudah keluar. Namun, kesalahan yang kerap terjadi adalah banyak data analyst pemula tidak melakukan validasi lebih lanjut atau verifikasi terhadap hasil analisis mereka. Validasi lebih lanjut atau verifikasi sangat penting untuk memastikan keakuratan dan keandalan hasil yang telah diperoleh. Tanpa proses validasi yang tepat, kesimpulan yang diambil dapat menjadi tidak akurat atau bahkan menyesatkan.
Hal ini bisa berdampak besar terutama dalam pengambilan keputusan yang krusial bagi perusahaan atau organisasi yang mengandalkan hasil analisis tersebut. Oleh karena itu, setelah hasil analisis diperoleh, langkah selanjutnya yang perlu dilakukan adalah melakukan validasi menggunakan metode-metode statistik yang sesuai, membandingkan dengan data independen jika memungkinkan, dan meminta masukan dari rekan atau ahli lainnya untuk memastikan bahwa kesimpulan yang diambil dapat dipercaya dan relevan dengan konteks yang ada.
8. Menghindari kesalahan dan takut membuat kesalahan
ilustrasi kesal karena melakukan kesalahan (pexels.com/Andrea Piacquadio)Hal yang paling disesalkan lagi adalah menghindari kesalahan dan takut membuat kesalahan. Padahal, kesalahan sendiri adalah bagian dari proses belajar. Kesalahan memberikan kesempatan untuk memahami lebih dalam, menyesuaikan pendekatan, dan akhirnya meningkatkan kualitas dan hasil analisis data. Apapun profesinya, kesalahan hadir sebagai bentuk perbaikan (improvement).
Terpenting adalah bagaimana seorang data analyst pemula ini bisa meminimalisasi kesalahan tersebut agar kedepannya bisa lebih berhati-hati dan selalu melakukan evaluasi diri secara rutin. Evaluasi ini tidak hanya mencakup teknis analisis data, tetapi juga pemahaman terhadap konteks bisnis, keterampilan komunikasi, dan etika profesional.
Dengan memahami kesalahan umum yang harus dihindari data analyst pemula, kamu dapat membangun fondasi kuat dalam berkarier, meningkatkan keandalan analisis, dan memberikan kontribusi yang lebih besar kepada tim dan organisasi. Selain itu, penting untuk terus memperbarui pengetahuan dan keterampilan melalui continous learning, sehingga mereka dapat menghadapi tantangan baru dengan lebih percaya diri dan adaptif. Jangan lupa terapkan poin di atas agar kamu tidak melakukan kesalahan yang sama.
Baca Juga: 6 Ciri Data Analyst Punya Karakter Indecisive, Suka Plin-plan!
IDN Times Community adalah media yang menyediakan platform untuk menulis. Semua karya tulis yang dibuat adalah sepenuhnya tanggung jawab dari penulis.
