Bayangkan situasi ini: Isnin pagi di sebuah syarikat runcit di Shah Alam. Pengurus Besar masuk ke bilik mesyuarat dengan muka masam. "Kenapa jualan cawangan Johor Bahru jatuh 30% bulan lepas?"
Semua orang diam. Pegawai Pemasaran salahkan bajet iklan. Pegawai Operasi salahkan staf malas.
Di sinilah anda, sebagai Penganalisis Data (Data Analyst), masuk. Anda tidak meneka. Anda membuka papan pemuka (dashboard) Power BI, menapis data, dan menunjukkan fakta: "Tuan, jualan tak jatuh sebab staf malas. Data menunjukkan stok barang paling laku 'out of stock' selama 2 minggu di Johor."
Itulah nilai sebenar anda. Anda bukan sekadar "budak IT". Anda adalah penyelesai masalah yang memegang fakta.
Realiti MNC vs SME: Apa Yang Anda Perlu Tahu
Satu perkara yang kaunselor universiti jarang beritahu adalah perbezaan ketara skop kerja bergantung di mana anda bekerja. Di Malaysia, pengalaman anda akan sangat berbeza mengikut jenis syarikat:
Syarikat Korporat / MNC / GLC
Contoh: Bank, Telco, Syarikat Minyak & Gas. Di sini, struktur datanya sangat besar tetapi teratur (Silos).
Realiti Harian: Anda mungkin hanya fokus pada satu bahagian kecil (contoh: Data Kad Kredit sahaja). Anda wajib mahir SQL dan Python kerana jumlah data mencecah jutaan baris. Politik pejabat tinggi, dan anda perlu pandai bentang slaid (PowerPoint) kepada pihak pengurusan atasan.
Syarikat SME / Startups
Contoh: Agensi Digital, Syarikat Logistik Tempatan, E-Dagang.
Realiti Harian: Anda adalah "Jack of All Trades". Data sangat berterabur—ada dalam Excel, ada atas kertas, ada dalam sistem POS lama. Cabaran utama di sini ialah Pembersihan Data (Data Cleaning). Anda mungkin perlu buat kerja IT sikit, akaun sikit, dan analisis sikit.
Apa Yang Sebenarnya Dicari Oleh HR Malaysia?
Jika anda melihat iklan kerja di JobStreet atau LinkedIn, senarainya nampak menakutkan: Machine Learning, AI, Hadoop, Cloud Computing.
Jangan panik. Untuk jawatan peringkat permulaan (Junior/Entry Level), 80% majikan di Lembah Klang sebenarnya hanya mahukan 3 perkara ini dikuasai dengan cemerlang:
- 1. Microsoft Excel (Tahap Dewa): Bukan sekadar `SUM`. Anda perlu tahu `VLOOKUP`/`XLOOKUP`, `Pivot Tables`, dan `Power Query`. Di Malaysia, Excel masih raja segala laporan. Jika anda tak boleh guna Excel, anda susah nak survrive minggu pertama.
- 2. SQL (Bahasa Database): Ini adalah penapis utama temuduga. Soalan lazim: "Macam mana nak gabungkan (JOIN) dua table ini untuk dapatkan senarai pelanggan yang beli barang X?". Jika anda gagal jawab soalan SQL, peluang untuk diterima sangat tipis.
- 3. Penceritaan Visual (Power BI / Tableau): Bos tak ada masa nak tengok kod anda. Mereka nak tengok graf yang faham dalam 5 saat. Di Malaysia, Microsoft Power BI sangat popular kerana banyak syarikat sudah melanggan Microsoft 365. Menguasai Power BI adalah 'bonus besar' untuk resume anda.
Pantang Larang Resume
Jangan letak carta bar (bar chart) yang menunjukkan skil anda seperti: "Python: 80%, SQL: 90%". Ini tidak bermakna apa-apa. Sebaliknya, letak pautan ke Portfolio Projek (GitHub atau NovyPro) yang membuktikan anda pernah menyelesaikan masalah sebenar.
Laluan Pendidikan: Adakah Perlu Ijazah Sains Data?
Ini soalan paling popular kami terima. Jawapan ringkas: Tidak semestinya, tapi ia membantu.
Bidang data unik kerana ia mementingkan hasil kerja berbanding nama sijil. Kami melihat tiga kelompok utama yang berjaya dalam industri ini:
Laluan 1: Graduan Statistik / Matematik / Aktuari
Mereka ini selalunya paling disukai oleh bank dan firma insurans. Asas matematik yang kukuh memudahkan mereka memahami model ramalan (forecasting) yang kompleks. Jika anda dari jurusan ini, asah kemahiran koding (Python) anda.
Laluan 2: Graduan Sains Komputer / IT
Kelebihan anda ialah teknikal. Anda faham pangkalan data dan struktur sistem. Cabaran anda selalunya ialah "Business Sense"—iaitu memahami macam mana bisnes buat duit.
Laluan 3: Penukar Kerjaya (Career Switcher)
Ramai jurutera, akauntan, malah guru yang beralih arah ke bidang data. Mereka biasanya mengambil pensijilan profesional seperti Google Data Analytics Professional Certificate.
Nota Penting: Sijil Google sahaja tidak cukup untuk dapat kerja di Malaysia sekarang kerana persaingan sengit. Anda perlu gabungkan sijil tersebut dengan projek portfolio yang relevan dengan konteks tempatan (contoh: Analisis harga rumah di Selangor, atau Analisis data banjir).
Gaji & Prospek 2026: Realistik vs Hype
Di media sosial, ramai "guru saham" atau "guru data" menjanjikan gaji permulaan RM5,000 ke atas. Sila urus jangkaan anda. Gaji sangat bergantung pada lokasi dan saiz syarikat.
| Tahap Pengalaman | Anggaran Gaji (KL/Selangor) | Anggaran Gaji (Luar Lembah Klang) |
|---|---|---|
| Junior (0-2 Tahun) | RM 3,000 - RM 4,200 | RM 2,300 - RM 3,000 |
| Mid-Level (3-5 Tahun) | RM 5,000 - RM 7,500 | RM 3,500 - RM 5,000 |
| Senior / Lead | RM 8,000 - RM 12,000+ | RM 6,000 - RM 9,000 |
*Nota: Angka ini berdasarkan pemerhatian trend pengambilan pekerja di portal pekerjaan utama Malaysia sepanjang 2025. Sektor bank dan teknologi asing biasanya membayar di bahagian atas julat.
Catatan Editorial: Nasihat Terakhir
Kerjaya sebagai Penganalisis Data bukanlah skim cepat kaya. Ia memerlukan kesabaran tinggi. Selalunya, anda akan pening kepala membersihkan data yang salah eja (contoh: "Kuala Lumpur" vs "KL" vs "K. Lumpur") berjam-jam lamanya sebelum boleh membuat satu graf yang cantik.
Namun, jika anda seorang yang suka mencari jawapan "kenapa" di sebalik sesuatu kejadian, dan puas hati bila melihat strategi yang anda cadangkan berjaya menaikkan keuntungan syarikat, ini adalah kerjaya yang sangat memuaskan.
Mulakan dengan langkah kecil. Belajar Excel sampai mahir, fahamkan SQL, dan bina satu projek mudah hari ini. Selamat maju jaya!