Sediksi.com – Jika kalian tertarik untuk menjadi seorang data analyst dan masih belum familiar dengan apa yang akan dihadapi. Pertama, penting sekali untuk tahu apa saja istilah-istilah yang biasa digunakan oleh profesi ini.
Sebab umum sekali bagi setiap profesi ahli punya kosakatanya sendiri yang digunakan untuk komunikasi sehari-hari, apalagi data analyst. Ketika bekerja di bidang ini, kalian akan dipertemukan dengan istilah-istilah seputar analisis data yang asing sekali bagi kebanyakan orang.
Langsung saja, berikut ini beberapa istilah yang harus diketahui calon data analyst supaya ketika akhirnya nyemplung ke bidang analisis data, pemahaman dan komunikasi kalian jadi lebih lancar.
Istilah yang harus diketahui calon data analyst
Algoritma
Algoritma merujuk pada serangkaian prosedur atau langkah-langkah yang digunakan untuk menganalisis dan mengolah data guna mendapatkan wawasan yang berarti. Algoritma dalam hal ini digunakan untuk melakukan berbagai tugas analisis data, seperti pemrosesan data, pemodelan statistik, prediksi, klasifikasi, klastering, dan lain sebagainya.
Analisis prediktif
Biasa juga dikenal sebagai pemodelan prediktif, analisis prediktif melibatkan penggunaan data untuk membuat asumsi dan prediksi mengenai hasil di masa depan.
Application Protocol Interfaces (API)
API merupakan serangkaian definisi, protokol, dan alat yang memungkinkan aplikasi perangkat lunak untuk berkomunikasi satu sama lain. Alat ini memungkinkan aplikasi untuk saling bertukar data dan memanfaatkan layanan satu sama lain.
Dasbor (dashboard)
Data analyst biasanya menggunakan alat visualisasi data, yang biasa disebut dasbor, untuk mengubah semua data yang mereka terima menjadi bagan dan grafik. Bisa dibilang, dasbor bagi seorang data analyst adalah ruang kontrol mereka dimana mereka paling banyak menghabiskan waktu dan berkutat di sana.
Data accessibility
Semakin banyak pengetahuan yang dimiliki karyawan perusahaan tentang data mereka, semakin baik pula mereka dalam mengambil keputusan, sehingga tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan.
Data accuracy
Seorang data analyst penting memperhatikan akurasi data yang dikumpulkan dan direkam, yang apabila terjadi kesalahan, maka perusahaan berpotensi membuat keputusan berdasarkan informasi yang salah.
Data cleaning
Data cleaning adalah tindakan menghapus data yang akan menyebabkan analisis terdistorsi atau tidak akurat. Maka dari itu, data cleaning perlu untuk dilakukan secara rutin.
Data collection
Istilah ini mencakup pengumpulan data secara umum yang biasanya dilakukan melalui berbagai metode, tergantung apa yang dikerjakan oleh perusahaan.
Data enrichment
Istilah “enrichment” berkaitan dengan fakta bahwa data mentah akan menjadi jauh lebih berharga ketika mendapat tambahan dari data lainnya.
Data extraction
Mengambil data dari sumbernya dengan maksud untuk menyimpan dan mengolahnya.
Data integration
Proses menyatukan dari berbagai sumber. Ketika data menjadi semakin penting dalam bisnis, proses integrasi data menjadi semakin umum.
Data integrity
Yaitu pemeliharaan dan perlindungan data di seluruh siklus hidupnya. Hal ini berkaitan dengan keamanan, pencadangan, dan penghapusan data duplikat.
Data mining
Jantung bidang analisis data adalah data mining ini yang merujuk pada proses keseluruhan pencarian data untuk identifikasi pola dan trennya.
Data modelling
Data modelling atau data model digunakan untuk memetakan cara yang paling tepat agar data bisa mengalir lancar. Dengan menggunakan teks dan simbol, hubungan antara aliran data yang kompleks dan pergerakannya dapat dipahami pada tingkat yang lebih mendasar. Setelah menentukan arah data, selanjutnya bisa menentukan cara menganalisisnya.
Data monitoring
Setelah data diciptakan, selanjutnya data analyst perlu rajin melakukan pengawasan secara rutin untuk memastikan data tersebut selalu memenuhi standar kualitas perusahaan.
Data pipeline
Pastikan alur penyebaran data berfungsi dengan baik. Tanpa memungkinkan data mengalir dengan sukses, seorang analis data tidak dapat memulai pekerjaannya.
Data reconciliation
Memastikan migrasi data berfungsi dengan benar. Data target dibandingkan dengan data sumber asli untuk memastikan semuanya berjalan sesuai rencana. Penting untuk menunjukkan bahwa migrasi data tidak menemui masalah.
Data standardization
Agar kumpulan data yang berbeda dapat digunakan bersama-sama, bentuk umum harus ditentukan.
Data transformation
Setelah data extraction, langkah berikutnya adalah data transformation yang diubah ke dalam format sesuai dengan sistem yang dituju.
Data validation
Yaitu praktik memastikan data yang telah dikumpulkan benar dan berarti. Salah satu cara validasi data ini dilakukan di Excel dengan fitur data validation yang telah disediakan. Hal ini memastikan pengguna tidak membuat kesalahan, dan mencegah adanya data yang tidak valid.
Forecasting
Seperti analisis prediktif, peramalan atau forecasting juga merupakan jantung analisis data. Merujuk pada proses pembuatan keputusan untuk masa depan yang didasarkan pada data saat ini dan masa lalu.
Pemetaan (mapping)
Pemetaan mencocokkan bidang dari sumber data yang berbeda sehingga data dapat dipindahkan dengan sukses. Apa yang muncul di satu bidang, perlu direplikasi secara akurat di bidang tujuan yang sesuai.
Segmentasi
Proses segmentasi melibatkan pemisahan dan pembagian data menjadi beberapa bagian, sehingga dapat fokus pada analisis spesifik dari aspek data tertentu.
Statistik
Data analyst setidaknya harus memiliki pemahaman dasar tentang statistik, karena mereka sering berperan dalam analisis data.
Unstructured data
Seringkali, teks diklasifikasikan sebagai data tidak terstruktur. Survei, transkrip call center, dan bentuk data lainnya adalah contoh data tidak terstruktur.
Itu dia 25 istilah yang harus diketahui calon data analyst supaya familiar dengan profesi yang bertugas menganalisis data sebelum terjun ke dunia tersebut.
