
What a Data Analyst Does Day-to-Day
Analytics · 13 Jan 2026
A practical, seniority-based guide to the day-to-day work of data analysts with sample job descriptions and skills.

Temukan bagaimana data analytics bisa membantu kamu memahami big data dengan cara yang sederhana dan praktis untuk kehidupan sehari-hari.
Kamu mungkin sering mendengar istilah 'big data' di berbagai tempat, dari berita hingga media sosial, dan mungkin bertanya-tanya, "Apa sih sebenarnya big data itu?" Nah, mari kita bahas dengan cara yang sederhana dan mudah dipahami. Big data merujuk pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks, sehingga sulit untuk diolah dan dianalisis menggunakan metode tradisional. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber, seperti media sosial, transaksi online, sensor, dan banyak lainnya. Untuk memberi gambaran lebih jelas, bayangkan kamu tinggal di kota besar. Setiap hari, jutaan orang melakukan hal-hal seperti berbelanja, berkomunikasi, dan berkendara. Semua aktivitas ini menghasilkan data yang bisa diolah untuk berbagai tujuan. Kenapa sekarang ini semua orang membicarakan big data? Berikut beberapa alasan menariknya:
Peran data analytics dalam memahami dan mengolah big data itu sangat penting, terutama di era di mana informasi mengalir begitu cepat. Ketika kamu mendengar istilah big data, mungkin kamu membayangkan tumpukan angka dan grafik yang rumit. Tapi sebenarnya, data analytics adalah alat yang membuat semua informasi ini bisa dimengerti dan bermanfaat bagi kamu. Data analytics membantu kamu mengambil data besar yang kompleks ini dan mengubahnya menjadi wawasan yang dapat digunakan. Mari kita lihat bagaimana proses ini bekerja dan mengapa itu penting dalam kehidupan sehari-hari. Pertama, data analytics membantu menyaring informasi yang relevan dari tumpukan data yang ada. Dengan banyaknya data yang dihasilkan setiap detik, penting untuk mengetahui mana yang benar-benar perlu kamu fokuskan. Misalnya, jika kamu seorang pemilik usaha kecil, kamu mungkin ingin tahu produk mana yang paling banyak dibeli pelanggan. Data analytics bisa membantu kamu mengidentifikasi pola pembelian dan tren yang akan membuat keputusan bisnis jadi lebih tepat. Selanjutnya, data analytics memungkinkan kamu untuk membuat prediksi. Dengan menganalisis data historis, kamu bisa meramalkan apa yang akan terjadi di masa depan. Misalnya, jika kamu menjalankan restoran, kamu bisa melihat data kunjungan pelanggan di hari tertentu. Ini membantumu merencanakan berapa banyak bahan makanan yang perlu disiapkan. Jadi, tidak ada lagi yang terbuang sia-sia! Contoh lain yang menarik adalah di dunia kesehatan. Banyak aplikasi kesehatan saat ini memanfaatkan data analytics untuk memberikan rekomendasi yang lebih baik bagi pengguna. Misalnya, aplikasi pelacakan kebugaran bisa menganalisis data aktivitas harian kamu untuk memberikan saran tentang latihan atau pola makan yang lebih baik. Ini bukan hanya membuat hidupmu lebih sehat, tetapi juga memberikan motivasi yang kamu butuhkan. Bagaimana dengan sektor transportasi? Ketika kamu menggunakan aplikasi ride-hailing seperti Gojek atau Grab, di belakang layar, ada proses data analytics yang bekerja keras. Aplikasi tersebut menganalisis data pengguna dan kondisi lalu lintas untuk menentukan rute tercepat dan teraman. Ini jelas membantu kamu menghemat waktu dan mendapatkan pengalaman yang lebih baik saat bepergian. Jadi, mari kita bicarakan peran data analytics dalam tiga langkah sederhana:
Ketika kita berbicara tentang data analytics, kita sebenarnya membahas cara-cara cerdas untuk memahami dan memanfaatkan informasi di sekitar kita. Mungkin kamu tidak menyadari, tetapi data analytics sudah ada dalam banyak aspek kehidupan sehari-hari kita. Mari kita lihat beberapa contoh nyata yang mungkin membuat kamu terkesan! Pertama, bayangkan kamu sedang berbelanja online. Saat kamu mengunjungi sebuah situs e-commerce, kamu seringkali melihat rekomendasi produk. Misalnya, "Banyak yang membeli produk ini juga membeli…" Nah, di sinilah data analytics berperan. Dengan menganalisis perilaku pembeli lain, situs tersebut dapat menawarkan pilihan yang sesuai dengan preferensi kamu. Ini membuat pengalaman belanja jadi lebih personal dan menyenangkan! Selanjutnya, mari kita lihat dunia kesehatan. Kamu mungkin memiliki aplikasi kesehatan di ponsel yang memantau langkahmu setiap hari. Aplikasi ini menggunakan data analytics untuk menunjukkan seberapa aktif kamu dan memberikan rekomendasi tentang rutinitas latihan atau pola makan. Misalnya, jika kamu kurang bergerak dalam seminggu, aplikasi tersebut bisa mengingatkan kamu untuk lebih aktif. Ini adalah contoh bagaimana data analytics mendukung kesehatanmu dengan cara yang praktis. Kemudian, kita tidak bisa melupakan sektor transportasi. Ketika kamu memanggil ojek online atau mobil melalui aplikasi seperti Gojek atau Grab, tahu tidak bahwa mereka menggunakan data analytics untuk menentukan rute tercepat? Mereka menganalisis data lalu lintas secara real-time untuk membuat keputusan yang membantu kamu sampai ke tujuan lebih cepat. Jadi, saat kamu merasa perjalananmu lebih lancar, itu semua berkat kerja keras data di belakang layar! Selain itu, dalam dunia pendidikan, data analytics juga menunjukkan perannya. Banyak institusi pendidikan kini memanfaatkan analisis data untuk memahami pola belajar siswa. Misalnya, dengan menganalisis hasil ujian dan kehadiran siswa, guru dapat mengidentifikasi siswa yang mungkin memerlukan bantuan ekstra. Ini membantu dalam menciptakan lingkungan belajar yang lebih mendukung dan efektif. Nah, mari kita ringkaskan ini dalam langkah-langkah sederhana yang menggambarkan bagaimana data analytics berfungsi:
Sekarang, mari kita bahas beberapa tips praktis yang bisa kamu terapkan untuk mulai menggunakan data analytics dalam kehidupan sehari-hari. Dengan memanfaatkan data, kamu bisa membuat keputusan yang lebih cerdas dan terinformasi. Berikut beberapa langkah yang bisa kamu coba:
Jadi, kita sudah mengupas tuntas tentang big data dan peran penting data analytics dalam memahami informasi yang melimpah ini. Sekarang kamu tahu bahwa big data bukan sekadar istilah yang rumit, tetapi alat yang bisa membantu kamu membuat keputusan lebih baik dalam kehidupan sehari-hari. Dari berbelanja online hingga menjaga kesehatan, data analytics membuat semuanya lebih mudah dan lebih terarah. Ingat, setiap data yang kamu miliki, baik itu dari kebiasaan belanja, aktivitas fisik, atau bahkan pengeluaran bulanan, memiliki nilai tersendiri. Dengan langkah-langkah praktis yang telah kita bahas, kamu bisa mulai menerapkan data analytics dalam hidupmu. Jadi, apa lagi yang kamu tunggu? Cobalah untuk lebih peka terhadap data di sekelilingmu dan lihat bagaimana itu bisa memberdayakan keputusanmu. Akhir kata, jangan ragu untuk terus belajar dan bereksperimen dengan data. Dunia ini penuh dengan informasi yang menunggu untuk kamu eksplorasi. Siapa tahu, mungkin kamu akan menemukan wawasan baru yang bisa mengubah cara pandangmu terhadap banyak hal. Selamat berpetualang dengan data, dan ingat, setiap langkah kecil yang kamu ambil bisa membawa perubahan besar!

Analytics · 13 Jan 2026
A practical, seniority-based guide to the day-to-day work of data analysts with sample job descriptions and skills.

Analytics · 12 Jan 2026
SQL for data analysts — Master 10 real-world queries with examples, tables, and actionable tips to analyze, join, and summarize data.

AI · 29 Dec 2025
OpenAi rolls out GPT-5.2 across ChatGPT tiers with Instant, Thinking, and Pro variants for improved accuracy and coding.

AI · 29 Dec 2025
OpenAI, Disney reach $1B deal to license 200+ characters for Sora; three-year license, APIs and ChatGPT integration announced.

Analytics · 23 Dec 2025
learn data trends now: 12 practical skills to master analysis, visualization, ML, cloud platforms, pipelines, and governance.

AI · 23 Dec 2025
disco: Google Labs debuts GenTabs on Dec. 11, 2025 to convert open tabs into AI-powered web apps for complex tasks.

Analytics · 12 Dec 2025
modern data teams guide: roles, lifecycle, tools, governance, hiring — practical tips to build better data teams

AI · 19 Nov 2025
cloudflare down on Nov 18 disrupted major services globally; postmortem blames a Bot Management file and confirms full restoration by 17:06 UTC.

Analytics · 19 Nov 2025
Data visualization techniques to explain complex data to non-technical stakeholders with five patterns and examples.