Dunia data terus berkembang dan melahirkan banyak peran baru yang sering kali membingungkan bagi pemula, sehingga penting untuk memahami dasarnya terlebih dahulu dengan mengenal berbagai peran dalam dunia data analysis. Analyst dikenal menjadi salah satu pekerjaan dengan spesialisasi paling beragam. Hal ini terjadi karena kebutuhan untuk memahami dan menginterpretasikan data muncul di hampir semua industri—mulai dari teknologi, keuangan, marketing, kesehatan, sampai operasional.
Dalam artikel ini, kita akan membahas berbagai jenis role analis yang umum ditemui, lengkap dengan gambaran tugas dan tanggung jawabnya. Selain itu, kita juga akan melihat sekilas ke depan: bagaimana masa depan dunia analytics, serta tipe analis seperti apa yang diprediksi akan paling dibutuhkan pada tahun 2026.
1. Business Analyst
Seorang Business Analyst memiliki peran sebagai jembatan antara kebutuhan bisnis dan juga solusi teknis di dalam sebuah perusahaan atau organisasi. Tugas ini meliputi menganalisis proses bisnis dan melihat bagian mana yang masih perlu diperbaiki agar proses menjadi lebih rapi dan efektif.
Biasanya, Business Analyst juga ikut terlibat saat perusahaan ingin pakai sistem atau software baru—tujuannya supaya workflow jadi lebih lancar dan kerja tim lebih efisien.
Kebanyakan Business Analyst punya latar belakang bisnis atau manajemen, tapi yang paling penting adalah kemampuan berpikir analitis dan problem solving yang kuat, karena mereka sering jadi “jembatan” antara kebutuhan bisnis dan solusi teknis.
2. Data Analyst
Peran analyst yang satu ini merupakan salah satu peran yang sudah sangat familiar di dunia data. Data Analyst memiliki tanggung jawab untuk mengumpulkan, membersihkan, mengolah, dan menganalisis data guna membantu proses pengambilan keputusan di dalam sebuah perusahaan. Data yang awalnya masih mentah akan diolah oleh Data Analyst sehingga menjadi informasi yang bermakna, sehingga nantinya akan muncul insight penting yang dapat digunakan sebagai dasar strategi bisnis.
Dalam kesehariannya, seorang Data Analyst bekerja dengan berbagai sumber data—baik dari sistem internal perusahaan, tools digital (seperti website analytics, CRM, atau database), maupun data eksternal. Data tersebut dianalisis untuk menemukan pola, tren, dan anomali untuk kepentingan bisnis.
Tidak hanya berhenti pada analisis angka, seorang Data Analyst juga dituntut untuk mampu mengomunikasikan hasil analisisnya kepada stakeholder non-teknis. Insight yang kompleks harus diterjemahkan ke dalam bahasa yang sederhana dan mudah dipahami, baik melalui storytelling data dan visualisasi, sehingga penting bagi Data Analyst untuk mampu menguasai BI Tools dalam bekerja.
Secara latar belakang pendidikan, banyak Data Analyst berasal dari bidang matematika, statistika, ekonomi, atau ilmu komputer. Namun, yang paling krusial bukan hanya gelar akademis, melainkan kemampuan analitis yang kuat, critical thinking, serta rasa ingin tahu yang tinggi terhadap data. Hal ini menjadikan role ini juga terbuka untuk menerima professional dari latar belakang pendidikan lain, asalkan memahami domain business.
3. Financial Analyst
Role sebagai Financial Analyst berfokus pada memberikan insight terkait kondisi keuangan sebuah perusahaan. Mereka membantu perusahaan memahami apakah posisi finansial saat ini tergolong sehat, stabil, atau berisiko. Selain itu, mereka juga bertanggung jawab memberikan gambaran mengenai arah keuangan yang sebaiknya diambil untuk mendukung pertumbuhan dan keberlanjutan bisnis.
Dalam praktiknya, Financial Analyst terlibat dalam berbagai aktivitas penting seperti financial forecasting, budgeting, serta analisis investasi. Dari analisis ini, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih terukur, misalnya terkait ekspansi bisnis, efisiensi biaya, atau alokasi modal.
Sebagian besar Financial Analyst memiliki latar belakang pendidikan di bidang keuangan, akuntansi, ekonomi, atau bisnis, dengan kemampuan analisis data dan matematika yang kuat. Peran ini banyak ditemukan di berbagai industri, terutama investment banking, perusahaan akuntansi, asuransi, manajemen aset, hingga korporasi besar yang memiliki divisi keuangan internal.
4. Marketing Analyst
Pasti kamu sering melihat berbagai campaign di media sosial atau TV, baik dari fintech, bank, maupun brand lainnya.
Nah, Marketing Analyst adalah orang di balik layar yang menganalisis campaign tersebut dan memberikan insight: apakah campaign itu efektif, perlu diperbaiki, atau sebaiknya dihentikan. Simplenya, Marketing Analyst adalah peran yang bertugas menganalisis data pemasaran untuk membantu perusahaan menyusun dan mengoptimalkan strategi marketing yang lebih tepat sasaran.
Role Marketing Analyst berfokus pada pengukuran performa berbagai aktivitas pemasaran, mulai dari efektivitas campaign, perilaku dan perjalanan pelanggan (customer journey), hingga evaluasi channel pemasaran mana yang memberikan hasil terbaik.
Dalam kesehariannya, Marketing Analyst bekerja dengan data dari berbagai sumber, seperti digital advertising (Google Ads, Meta Ads), website analytics, media sosial, CRM, hingga hasil riset pasar. Data ini dianalisis untuk menjawab pertanyaan penting, seperti kampanye mana yang paling menghasilkan, segmen pelanggan mana yang paling responsif, serta bagaimana anggaran pemasaran sebaiknya dialokasikan agar lebih efisien dan berdampak.
Marketing Analyst umumnya banyak bekerja di bidang advertising, market research, public relations, hingga tim pemasaran internal di perusahaan teknologi, e-commerce, dan FMCG. Untuk masuk ke peran ini, professional biasanya memiliki latar belakang di riset, pemasaran, bisnis, atau data, dengan kemampuan analitis yang kuat, komunikasi yang baik, serta problem solving untuk menerjemahkan data menjadi rekomendasi strategi yang dapat langsung diimplementasikan oleh tim marketing.
5. Web Analyst
Web Analyst adalah peran yang berfokus pada menganalisis performa website serta perilaku pengunjung website. Mereka mempelajari bagaimana pengguna datang ke website, halaman apa saja yang paling sering dikunjungi, berapa lama pengguna berada di suatu halaman, hingga di titik mana pengguna biasanya keluar (drop-off) atau meninggalkan website.
Insight yang dihasilkan oleh Web Analyst kemudian digunakan untuk meningkatkan desain website, alur navigasi, serta pengalaman pengguna (user experience / UX) secara keseluruhan. Fokusnya bukan hanya pada tampilan visual yang menarik, tetapi juga pada efektivitas website dalam mencapai tujuan bisnis, seperti meningkatkan engagement, lead, atau penjualan.
Biasanya, Web Analyst memiliki latar belakang di bidang web development, desain UI/UX, atau digital marketing, yang dipadukan dengan kemampuan analitis dan problem solving yang kuat. Dengan kombinasi pemahaman teknis dan data, Web Analyst berperan penting dalam memastikan website tidak hanya terlihat bagus, tetapi juga bekerja secara optimal dan memberikan pengalaman yang baik bagi penggunanya serta mencapai tujuan bisnis.
6. Operations Analyst
Mirip tapi berbeda, perbedaan utama antara Operations Analyst dan Business Analyst terletak pada fokus analisis dan ruang lingkup perannya. Keduanya sama-sama berperan penting dalam membantu organisasi mengambil keputusan berbasis data, namun pendekatan dan tujuan akhirnya berbeda.
Singkatnya, Operations Analyst fokus pada optimalisasi proses operasional seperti alur produksi manufaktur dan proses penerimaan barang di gudang, sedangkan Business Analyst fokus pada penyelarasan kebutuhan bisnis dengan solusi dan strategi organisasi.
Role Operations Analyst banyak ditemukan di industri seperti manufaktur, logistik, supply chain, dan healthcare, di mana efisiensi, kecepatan, dan akurasi operasional menjadi faktor krusial. Di sini Operations Analyst memiliki peran untuk memberikan rekomendasi perbaikan proses, baik menyederhanakan workflow, otomatisasi, maupun perubahan sistem kerja.
7. Sales Analyst
Seorang Sales Analyst memiliki tanggung jawab untuk menganalisis data penjualan guna membantu perusahaan menyusun dan mengoptimalkan strategi penjualan yang lebih efektif. Mereka mempelajari berbagai aspek penjualan, seperti performa penjualan secara keseluruhan, produk atau layanan yang paling laku, tren penjualan dari waktu ke waktu, hingga pola pembelian pelanggan.
Marketing Analyst dan Sales Analyst bekerja saling melengkapi, bukan saling menggantikan. Singkatnya, marketing menciptakan peluang, sales mengonversinya menjadi uang.
Peran Sales Analyst banyak ditemukan di industri retail, e-commerce, dan bisnis B2B, di mana keputusan penjualan sangat bergantung pada akurasi data dan insight yang dihasilkan.
8. Risk Analyst
Agar bisnis tetap berjalan aman, Risk Analyst berperan penting dalam mendeteksi potensi risiko sejak awal dan membantu perusahaan mengambil langkah antisipatif yang tepat. Alih-alih bersifat reaktif, peran ini menekankan pendekatan preventif agar organisasi dapat bersiap lebih awal menghadapi berbagai kemungkinan terburuk.
Seorang Risk Analyst berfokus pada mengidentifikasi, menganalisis, dan mengevaluasi berbagai jenis risiko yang dapat berdampak pada perusahaan, mulai dari risiko finansial, operasional, hukum, hingga risiko reputasi. Mereka mengumpulkan dan mengolah data historis, tren pasar, serta faktor internal dan eksternal untuk memahami sumber risiko yang mungkin muncul.
Peran Risk Analyst banyak ditemukan di industri asuransi, perbankan, keuangan, dan consulting. Di sektor-sektor ini, manajemen risiko bukan sekadar fungsi pendukung, melainkan bagian krusial dari pengambilan keputusan strategis untuk menjaga keberlanjutan dan kepercayaan terhadap organisasi.
9. Data Scientist
Data Scientist adalah peran yang berfokus pada menggali insight dari data yang kompleks dan berskala besar. Berbeda dengan peran analisis data yang umumnya menjawab pertanyaan apa yang telah terjadi, Data Scientist juga berupaya menjawab mengapa hal tersebut terjadi dan apa yang kemungkinan akan terjadi di masa depan. Untuk itu, mereka tidak hanya menganalisis data historis, tetapi juga membangun model prediktif dan algoritma berbasis statistik serta machine learning.
Peran Data Scientist banyak ditemukan di perusahaan yang sudah sangat data-driven, terutama di bidang software development, marketing, dan analisis keuangan. Sebagai contoh, di industri keuangan Data Scientist berperan dalam analisis risiko, deteksi fraud, dan forecasting.
10. Analytics Manager
Seorang Analytics Manager harus mampu memimpin dan mengarahkan tim analis. Tugasnya bukan cuma mengolah data, tetapi juga mengatur arah kerja tim analitik secara keseluruhan.
Mereka bertanggung jawab menyusun strategi, menentukan prioritas, dan mengalokasikan resource agar analisis yang dilakukan benar-benar berdampak ke bisnis. Role ini sering ditemui di bidang business intelligence, consulting, dan software development.
11. User Experience(UX) Analyst
UX Analyst role memiliki fokus tanggung jawab untuk memahami kebutuhan, perilaku, dan pengalaman pengguna melalui berbagai metode riset berbasis data. Tujuan utamanya adalah memastikan bahwa produk digital—baik website maupun aplikasi—dirancang sesuai dengan cara pengguna berpikir, berinteraksi, dan menyelesaikan kebutuhannya.
Dalam pekerjaannya, UX Analyst melakukan riset pengguna seperti usability testing, user interview, survey, A/B testing, hingga analisis perilaku pengguna dari data digital (misalnya click behavior atau user flow). Data dan temuan dari riset ini kemudian dianalisis untuk mengidentifikasi pain points, hambatan, serta peluang perbaikan dalam desain dan alur penggunaan produk.
Insight yang dihasilkan oleh UX Analyst digunakan sebagai dasar untuk merancang atau menyempurnakan interface yang user-friendly, meningkatkan kemudahan navigasi, serta memperbaiki pengalaman pengguna (user experience) secara keseluruhan. Mereka bekerja sama erat dengan UX Designer, Product Manager, dan tim developer untuk memastikan bahwa keputusan desain tidak hanya menarik secara visual, tetapi juga efektif dan mudah digunakan oleh pengguna.
Ramalan Karir Data Analyst
Sebenarnya, masih banyak sekali role data lainnya yang belum disebutkan dalam daftar ini. Dunia data terus berkembang, dan seiring dengan itu, nama role, tanggung jawab, serta skill yang dibutuhkan juga ikut berevolusi. Bahkan, satu role bisa terlihat berbeda tergantung industri dan kebutuhan bisnis masing-masing perusahaan.
Menjelang 2026, permintaan terhadap profesional data diprediksi akan tetap tinggi. Namun, yang paling dicari bukan lagi sekadar analis dengan kemampuan analitik tradisional. Perusahaan kini mencari talenta yang mampu menggabungkan analytical thinking dengan pemahaman artificial intelligence (AI), machine learning, dan business strategy.
Artinya, analis masa depan tidak hanya dituntut bisa mengolah dan membaca data, tapi juga memahami konteks bisnis, mampu bekerja berdampingan dengan teknologi AI, dan menerjemahkan insight menjadi keputusan strategis. Hybrid skill inilah yang akan menjadi pembeda dan membuat seorang analis tetap relevan di tengah perubahan teknologi yang sangat cepat.
