3 Skill Data Analytics yang Tetap Penting di Era AI

Di tengah perkembangan kecerdasan buatan (AI) yang semakin pesat, semakin banyak orang mulai tertarik mempelajari Data Analytics. Berbagai tools AI kini dapat membantu membuat formula, menulis query, hingga menjelaskan kode dalam hitungan detik.

Namun, banyaknya tools dan skill yang tersedia juga bisa membuat proses belajar terasa overwhelming. Ada Excel, SQL, Python, visualisasi data, hingga AI yang masing-masing memiliki fungsi berbeda. Padahal, belajar Data Analytics tidak harus dimulai dengan menguasai semuanya sekaligus.

Bagi mahasiswa, kemampuan Data Analytics dapat menjadi bekal untuk mengolah data tugas, penelitian, project, maupun persiapan memasuki dunia kerja. Sementara bagi profesional, skill ini dapat membantu mengolah data pekerjaan, menemukan insight, hingga mengembangkan kemampuan yang relevan dengan kebutuhan industri.

Proses belajar dapat dimulai dengan membangun beberapa fondasi dasar yang kemudian dikembangkan sesuai kebutuhan dan tujuan masing-masing.

1. Excel untuk memahami & mengolah Data

Excel menjadi salah satu skill dasar yang dapat digunakan untuk mulai memahami Data Analytics. Melalui Excel, proses seperti sorting, filtering, penggunaan formula, hingga membuat ringkasan data bisa dipelajari secara bertahap.

Sebagai contoh, data penjualan dapat digunakan untuk melihat produk yang paling banyak terjual, membandingkan performa antarperiode, atau menemukan pola tertentu dari data yang tersedia. 

Bagi mahasiswa, kemampuan ini dapat membantu dalam mengolah data tugas, penelitian, maupun project. Sementara bagi profesional, Excel masih banyak digunakan untuk mengolah dan merangkum data yang ditemui dalam pekerjaan sehari-hari.

Takeaway: bukan sekadar menghafalkan banyak formula Excel, tetapi memahami bagaimana data dapat diolah untuk menjawab kebutuhan tertentu.

2. Analytical thinking untuk memahami masalah

Menguasai tools saja belum cukup untuk melakukan analisis yang baik. Sebelum mengolah data, penting untuk memahami masalah dan menentukan informasi apa yang ingin dicari.

Misalnya, ketika terjadi penurunan penjualan, analisis tidak berhenti pada pertanyaan “berapa besar penurunannya?”. Analisis dapat dilanjutkan dengan melihat kapan penurunan terjadi, produk atau wilayah mana yang terdampak, hingga faktor apa yang mungkin berkaitan.

Takeaway: kemampuan analisis membantu menentukan pertanyaan yang tepat sebelum menggunakan tools seperti Excel, SQL, maupun AI.

3. AI sebagai pendamping belajar dan analisis

AI dapat dimanfaatkan untuk membantu mempercepat proses belajar maupun analisis data. Misalnya, AI dapat membantu menjelaskan formula Excel, memberikan contoh query SQL, atau menjelaskan konsep yang masih terasa sulit.

Namun, AI sebaiknya digunakan sebagai pendamping, bukan pengganti pemahaman dasar. Hasil yang diberikan tetap perlu diperiksa dan dipahami agar penggunaannya tidak sekadar mengikuti output AI saja.

Takeaway: semakin kuat fondasi Data Analytics yang dimiliki, semakin optimal pula AI dapat dimanfaatkan untuk mendukung proses belajar dan analisis.

Fondasi Data Analytics bisa dibangun secara bertahap, mulai dari memahami cara mengolah data hingga memanfaatkan AI sebagai pendamping belajar. DQLab menyediakan program beasiswa Data Analytics yang memungkinkan mahasiswa belajar dari dasar, mulai dari Excel, SQL, hingga skill Data Analytics lainnya. Claim beasiswanya sekarang di sini: https://bit.ly/DQMEDIA

Kuliah di Jakarta untuk jurusan program studi Informatika| Sistem Informasi | Teknik Komputer | Teknik Elektro | Teknik Fisika | Akuntansi | Manajemen| Komunikasi Strategis | Jurnalistik | Desain Komunikasi Visual | Film dan Animasi | Arsitektur | D3 Perhotelan , di Universitas Multimedia Nusantara. www.umn.ac.id