Strategi Visualisasi Data Top-Down dan Bottom-Up untuk Data Analyst Pemula

Tangerang – Seiring dengan implementasi data driven dalam kultur perusahaan di berbagai bidang di era digital ini, kemampuan memahami dan memvisualisasikan data adalah keterampilan superpower yang bisa membuka pintu karir menarik! Tapi, tunggu dulu! Banyak pemula salah langkah dengan langsung membidik posisi keren seperti Data Scientist tanpa memahami dasar-dasarnya.

Mulai karir di bidang apapun memang ibarat mendaki gunung. Kita perlu memulai dari bawah dengan langkah-langkah yang tepat agar tidak kehabisan tenaga di tengah jalan. Nah, Data Analyst adalah posisi awal yang ideal, karena posisi ini tugasnya bukan sekadar menyusun laporan, tapi mengubah angka-angka menjadi cerita visual yang membantu perusahaan membuat keputusan besar.

Untuk membantu para pemula memulai perjalanan ini, DQLab kembali mengadakan Free Class Batch 50 bertajuk “Introduction to Data World”. Salah satu pematerinya adalah Diardano Raihan, seorang Senior Data Analyst di Sekolah.mu, yang dengan gaya santainya berbagi ilmu dan strategi penting, seperti pendekatan Top-Down dan Bottom-Up. Selain itu, Diar juga mengajak peserta menyelami dunia visualisasi data, cara ajaib yang bikin data jadi mudah dipahami dan, tentu saja, terlihat keren!

Diar membuka kelas ini dengan memaparkan dalam pekerjaan sehari-hari, seorang Data Analyst biasanya menggunakan dua pendekatan utama. Pertama yakni Top-Down Approach, dimana dalam pendekatan ini, seorang analis mulai bekerja dari masalah atau pertanyaan spesifik yang diberikan oleh stakeholder.

“Misalnya, manajemen ingin tahu mengapa ada penurunan penjualan di bulan tertentu. Dari data yang tersedia, teman-teman harus menyajikan laporan atau model yang membantu mereka membuat keputusan strategis,” jelas Diar.

Kedua, Bottom-Up Approach yang merupakan pendekatan sebaliknya. Pendekatan ini lebih eksploratif dan sering digunakan ketika tidak ada masalah spesifik yang ditentukan di awal. 

“Misalnya, teman-teman diberi data mentah tentang layanan motor dan diminta menemukan pola atau insight yang menarik. Ini membutuhkan rasa ingin tahu dan teknik Exploratory Data Analysis (EDA),” tambahnya.

Kedua pendekatan ini sama pentingnya dan berperan dalam mendorong pengambilan keputusan yang lebih baik di perusahaan. Selain itu, Diar  juga menekankan bahwa visualisasi data merupakan kunci untuk menyederhanakan informasi kompleks. 

“Data tabular bisa sangat sulit untuk bisa dipahami dengan cepat. Namun, dengan visualisasi yang tepat, pola dan insight dapat ditemukan lebih mudah, seperti outlier, tren, atau anomali,” kata Diar.

Ia juga memberikan rekomendasi beberapa tools visualisasi yang banyak digunakan oleh Data Analyst profesional antara lain seperti Tableau dan Looker Studio yang digunakan untuk mempermudah pembuatan dashboard interaktif. Power BI yang biasanya sering digunakan untuk analisis bisnis dan pelaporan operasional. Kemudian, Metabase dan Streamlit yang bisa digunakan untuk membantu menyajikan data secara visual dalam aplikasi ringan. Hingga Dash by Plotly yang digunakan untuk membuat aplikasi data interaktif berbasis Python.

Dengan memanfaatkan tools ini, seorang Data Analyst dapat menyusun laporan yang informatif dan menarik. Misalnya, tren penjualan atau kepuasan pelanggan yang divisualisasikan dalam bentuk bar chart atau heatmap akan jauh lebih mudah dipahami dibandingkan sekadar menampilkan data mentah atau visualisasi dalam bentuk pai chart. Menurut Diar, hal ini disebabkan karena mata manusia cenderung kesulitan untuk membedakan dan membaca besarnya sudut dalam sebuah lingkaran.

Selain membahas teknis, Diar juga memaparkan prospek karir dan gaji di bidang data. Data Analyst entry-level dapat memperoleh gaji mulai dari 8 juta rupiah per bulan, sementara posisi senior bisa mencapai 30 juta rupiah. Fleksibilitas karir juga menjadi keunggulan di industri ini. Dengan keterampilan yang tepat, kita bisa berpindah peran antara Data Analyst, Data Engineer, dan Data Scientist.

Diar menyarankan agar pemula memperkuat personal branding dengan membuat portofolio proyek di platform seperti LinkedIn, GitHub, atau Kaggle. Portofolio ini bisa menunjukkan kemampuan kita dalam mengolah dan memvisualisasikan data.

Oleh sebab itu, Diar merekomendasikan bagi pemula yang ingin memperdalam keterampilan, Bootcamp Data Analyst dari DQLab adalah pilihan tepat. Program ini menawarkan pembelajaran berbasis HERO (Hands-On, Experiential Learning, & Outcome-Based) yang dirancang agar ramah bagi pemula. Dengan kurikulum yang relevan dengan kebutuhan industri, modul lengkap, dan bantuan AI Chatbot 24 jam, peserta akan mendapatkan pengalaman belajar terbaik.

Tak kalah penting, DQLab juga sudah terbukti berhasil mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri untuk berkarir di bidang data dengan Sign Up atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

By Lisya Zuliasyari | DQLab

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