Apa Itu Penganalisis Data?
Dalam era digital ini, setiap klik yang kita buat di internet, setiap transaksi kad kredit, dan setiap video yang kita tonton di TikTok direkodkan sebagai data. Namun, data ini hanyalah sekumpulan nombor yang besar dan pening untuk dilihat.
Penganalisis Data adalah orang tengah yang menterjemahkan bahasa mesin kepada bahasa manusia. Anda akan menjawab soalan seperti:
"Produk mana yang paling laku bulan lepas? Kenapa jualan turun mendadak pada hari Selasa? Golongan umur mana yang suka iklan baru kita?"
Anda bukan sekadar "orang IT". Anda adalah pencerita (storyteller) yang menggunakan fakta dan statistik untuk membuktikan hujah.
4 "Senjata" Wajib Anda Kuasai
Tidak seperti kerjaya lain yang mementingkan sijil semata-mata, dalam dunia data, kemahiran teknikal (Tech Stack) adalah raja. Ini adalah 4 alat yang anda wajib tahu:
📊 Microsoft Excel / Google Sheets
Fungsi: Jangan pandang rendah. Ini alat asas.
Wajib Tahu: VLOOKUP, XLOOKUP, Pivot Tables, dan Data Cleaning asas.
🗄️ SQL (Structured Query Language)
Fungsi: Bahasa untuk "bercakap" dengan pangkalan data (Database).
Penting: Anda perlu tahu cara tarik data (Query) dari server syarikat yang mempunyai berjuta baris data.
📈 Visualisasi (Power BI / Tableau)
Fungsi: Menukar nombor bosan menjadi carta yang cantik (Dashboard).
Penting: Bos anda tak nak tengok Excel. Dia nak tengok graf yang mudah difahami dalam 5 saat.
🐍 Bahasa Pengaturcaraan (Python / R)
Fungsi: Automasi dan analisis statistik mendalam.
Penting: Digunakan untuk membersihkan data yang sangat kotor atau membuat ramalan masa depan.
Peta Laluan: Dari SPM ke Kerjaya Data
Berita baiknya, bidang ini sangat terbuka. Anda tidak semestinya perlukan Ijazah Sains Komputer tulen, tetapi asas matematik sangat membantu.
SPM: Asas Logik
Subjek Kritikal: Matematik Tambahan (Add Math) & Bahasa Inggeris.
Logik dalam Add Math membantu anda memahami statistik. Bahasa Inggeris penting kerana 99% tutorial koding adalah dalam English.
Pra-U / Diploma
Laluan Sains: STPM Sains / Matrikulasi (Modul Sains/Komputer).
Laluan TVET: Diploma Teknologi Maklumat / Sains Komputer di Politeknik.
Ijazah Sarjana Muda (Degree)
Jurusan yang paling relevan:
- Sains Data (Data Science)
- Statistik / Matematik
- Sains Komputer / IT
- Ekonomi (jika mahu jadi Business Analyst)
Tips Ekstra: Pensijilan Google
Ramai yang menukar kerjaya (career switcher) mengambil Google Data Analytics Professional Certificate di Coursera sebagai langkah pertama untuk memahami asas sebelum memohon kerja.
Di Mana Nak Belajar?
Berikut adalah institusi di Malaysia yang mempunyai reputasi kuat dalam bidang data dan teknologi:
🏛️ Universiti Awam (IPTA)
- UTM (Universiti Teknologi Malaysia): Pelopor dalam bidang "Big Data" di Malaysia. Kurikulum mereka sangat teknikal.
- Universiti Malaya (UM): Mempunyai Pusat Sains Data yang canggih dan hubungan industri yang kuat.
- UiTM: Fakulti Sains Komputer & Matematik di UiTM menawarkan program Statistik dan Sains Data yang mantap dengan yuran berpatutan.
🏢 Swasta & TVET
- APU (Asia Pacific University): Sangat terkenal dalam industri IT. Fasiliti lengkap dan fokus kepada kebolehpasaran graduan.
- MMU (Multimedia University): Universiti memfokuskan digital yang melahirkan ramai pakar teknologi.
- ADTEC / ILP: Bagi aliran kemahiran, ADTEC menawarkan kursus Teknologi Komputer (Sistem/Rangkaian) yang boleh menjadi tapak permulaan ke arah data.
Rahsia Diterima Kerja: "Portfolio"
Dalam bidang data, ijazah sahaja tidak cukup. Majikan nak tengok bukti anda boleh buat kerja. Inilah fungsi portfolio.
Jangan hanya hantar Resume. Hantar sekali pautan ke:
- GitHub: Tempat anda simpan kod Python/SQL anda.
- Tableau Public / Power BI Profile: Galeri dashboard yang pernah anda buat.
- Kaggle / LinkedIn: Projek analisis ringkas (contoh: "Analisis Harga Rumah di KL" atau "Statistik Pemain Bola Sepak Eropah").
Tangga Gaji & Potensi 2025
Permintaan untuk penganalisis data di Malaysia kini melebihi penawaran, menyebabkan gaji permulaan agak kompetitif berbanding bidang lain.
| Jawatan | Pengalaman | Anggaran Pendapatan |
|---|---|---|
| Junior Data Analyst | 0 - 2 Tahun | RM3,500 - RM4,500 |
| Senior Data Analyst | 3 - 5 Tahun | RM5,500 - RM8,000 |
| Data Scientist (Perlu skill koding & AI lebih tinggi) |
3+ Tahun | RM7,000 - RM12,000+ |
| Analytics Manager | 5 - 8 Tahun | RM10,000 - RM18,000 |
Realiti: Bukan Sentiasa Indah
Jangan terpedaya dengan istilah "Sains Data" yang nampak glamor. Ini realiti yang anda perlu hadap:
🧹 Membersih Data (Cleaning)
80% masa anda akan dihabiskan untuk membetulkan data yang "kotor", "hilang", atau "salah format" dalam Excel/SQL. Hanya 20% masa digunakan untuk analisis sebenar.
🗣️ Memahamkan Orang Lain
Cabaran paling besar ialah menerangkan carta statistik yang kompleks kepada bos atau staf pemasaran yang tidak suka nombor. Anda perlu sabar.
📚 Belajar Tanpa Henti
Teknologi berubah pantas. Hari ini orang guna Excel, esok orang guna Python, lusa mungkin AI Copilot. Anda mesti rajin belajar benda baru setiap bulan.
Soalan Lazim (FAQ)
Saya lemah Matematik, boleh ke jadi Data Analyst?
Anda tidak perlu jadi pakar Kalkulus. Tetapi anda perlu faham Statistik Asas (Purata, Median, Peratusan, Trend). Jika anda benci nombor sepenuhnya, bidang ini mungkin sukar untuk anda.
Apa beza Data Analyst vs Data Scientist?
Data Analyst melihat data masa lalu untuk jawab "Apa yang berlaku?". Data Scientist membina model AI/Machine Learning untuk jawab "Apa yang AKAN berlaku pada masa depan?". Data Scientist biasanya memerlukan kemahiran koding yang lebih berat.
Perlu ke PC yang power?
Untuk permulaan, laptop biasa (i5, 8GB-16GB RAM) sudah cukup. Anda bukan buat kerja grafik berat. Kebanyakan pemprosesan data kini boleh dibuat di Cloud (Google Colab/BigQuery).