Data telah menjadi salah satu aset penting dalam organisasi modern. Perusahaan, instansi pemerintah, lembaga pendidikan, hingga berbagai organisasi kini menghasilkan dan menggunakan data dalam jumlah yang semakin besar. Data dapat berasal dari transaksi, aktivitas pelanggan, operasional, keuangan, sumber daya manusia, pemasaran, pelayanan publik, maupun berbagai sistem digital.

Namun, memiliki banyak data tidak otomatis membuat sebuah organisasi mampu mengambil keputusan yang lebih baik. Data perlu dikumpulkan, dibersihkan, dianalisis, diinterpretasikan, dan disajikan dalam bentuk informasi yang dapat dipahami. Di sinilah Data & Analytics memiliki peran penting.

Data & Analytics merupakan bidang yang berkaitan dengan bagaimana data dikelola dan dianalisis untuk menghasilkan informasi, insight, serta dasar pengambilan keputusan. Kebutuhan tersebut kemudian melahirkan berbagai profesi seperti Data Analyst, Data Scientist, Associate Data Scientist, Data Engineer, dan Business Intelligence Analyst.

Perkembangan kebutuhan tersebut juga membuat kompetensi di bidang data semakin penting bagi profesional.

Seorang profesional tidak cukup hanya memahami teori analisis data. Dunia kerja membutuhkan kemampuan untuk menggunakan data dalam menyelesaikan permasalahan nyata, menemukan pola, membuat laporan, menghasilkan insight, dan memberikan rekomendasi yang relevan.

Karena itu, pengembangan kompetensi dan sertifikasi dapat menjadi bagian dari strategi profesional untuk menunjukkan kemampuan yang dimiliki.

Bagi Anda yang ingin memahami lebih jauh mengenai sertifikasi kompetensi, artikel ini dapat menjadi bagian dari pembahasan Sertifikasi Kompetensi BNSP & Uji Kompetensi Profesional yang membahas proses sertifikasi dan uji kompetensi secara lebih luas.

---

Apa Itu Data & Analytics?

Secara sederhana, Data & Analytics adalah bidang yang berfokus pada pemanfaatan data untuk menghasilkan informasi dan insight yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.

Data sendiri dapat berupa angka, teks, transaksi, hasil survei, dokumen, rekaman aktivitas, maupun informasi lain yang dapat diolah.

Sementara itu, analytics merupakan proses untuk memahami data melalui berbagai metode analisis.

Contohnya:

• perusahaan menganalisis data penjualan;
• tim marketing menganalisis performa kampanye;
• HR menganalisis data karyawan;
• pemerintah menganalisis data pelayanan publik;
• perusahaan teknologi menganalisis perilaku pengguna;
• manajemen menganalisis indikator kinerja;
• organisasi menggunakan data untuk memprediksi kebutuhan di masa depan.

Dengan demikian, Data & Analytics bukan sekadar kegiatan membuat tabel atau grafik.

Tujuan akhirnya adalah membantu organisasi menjawab pertanyaan seperti:

Apa yang sedang terjadi?

Mengapa hal tersebut terjadi?

Apa yang mungkin terjadi berikutnya?

Apa keputusan yang sebaiknya diambil berdasarkan data?

Kemampuan menjawab pertanyaan tersebut membutuhkan kombinasi antara kemampuan teknis, pemahaman bisnis atau organisasi, kemampuan berpikir kritis, dan kemampuan komunikasi.

---

Mengapa Data & Analytics Semakin Penting?

Transformasi digital menyebabkan hampir setiap aktivitas organisasi menghasilkan data.

Transaksi digital, sistem informasi, aplikasi, website, media sosial, CRM, ERP, platform pelayanan, hingga perangkat digital menghasilkan data secara terus-menerus.

Kondisi tersebut memberikan peluang sekaligus tantangan.

Organisasi yang mampu mengelola data dengan baik dapat memperoleh insight yang membantu meningkatkan efisiensi dan kualitas keputusan. Sebaliknya, data yang tidak dikelola dengan baik dapat menjadi sekadar kumpulan informasi yang sulit digunakan.

Beberapa alasan Data & Analytics semakin penting antara lain:

1. Mendukung Pengambilan Keputusan

Data dapat membantu manajemen memahami kondisi organisasi sebelum mengambil keputusan.

2. Mengidentifikasi Tren

Analisis data dapat membantu menemukan pola perubahan dari waktu ke waktu.

3. Meningkatkan Efisiensi

Data dapat digunakan untuk menemukan proses yang tidak efisien dan membutuhkan perbaikan.

4. Memahami Pelanggan

Data pelanggan dapat memberikan informasi mengenai perilaku, kebutuhan, dan preferensi konsumen.

5. Mengukur Kinerja

Organisasi dapat menggunakan data untuk mengukur pencapaian target dan indikator kinerja.

6. Mendukung Perencanaan Strategis

Data historis dan kondisi terkini dapat menjadi bahan pertimbangan dalam menyusun strategi.

Karena manfaat tersebut, kemampuan mengolah dan memahami data semakin relevan bagi berbagai posisi pekerjaan.

---

Kompetensi Apa Saja yang Dibutuhkan dalam Data & Analytics?

Kompetensi di bidang Data & Analytics cukup luas. Tidak semua profesional harus menguasai seluruh teknologi atau metode yang tersedia.

Kompetensi yang dibutuhkan dapat disesuaikan dengan posisi, tanggung jawab, dan level profesional.

Beberapa kompetensi fundamental antara lain:

Kompetensi tersebut dapat dikembangkan secara bertahap.

Seorang pemula mungkin memulai dari Excel dan statistik dasar. Setelah itu, dapat mempelajari SQL, data visualization, Python, Power BI, atau tools lain sesuai kebutuhan karier.

---

Data Analyst, Data Scientist, dan Associate Data Scientist

Salah satu hal penting dalam memahami bidang Data & Analytics adalah mengetahui perbedaan antara berbagai profesi di dalamnya.

Data Analyst

Data Analyst berfokus pada proses mengolah dan menganalisis data untuk menghasilkan informasi dan insight yang dapat membantu pengambilan keputusan.

Aktivitasnya dapat meliputi:

• mengumpulkan data;
• membersihkan data;
• melakukan analisis;
• membuat laporan;
• membuat dashboard;
• melakukan visualisasi;
• menemukan tren;
• menyampaikan insight.

Associate Data Scientist

Associate Data Scientist dapat dipandang sebagai salah satu jalur kompetensi yang berkaitan dengan bidang data science pada level yang berbeda dari Data Scientist.

Fokus kompetensinya dapat mencakup pemrosesan data, analisis, pemodelan, serta penggunaan pendekatan data science sesuai lingkup pekerjaannya.

Data Scientist

Data Scientist memiliki cakupan pekerjaan yang lebih kompleks dan dapat melibatkan statistik lanjutan, pemodelan, machine learning, eksperimen, serta pengembangan solusi berbasis data.

Ketiga profesi tersebut memiliki keterkaitan, tetapi tidak berarti seluruhnya memiliki tanggung jawab dan tingkat kompetensi yang sama.

Menariknya, dalam direktori BNSP, LSP Teknologi Rekayasa dan Informatika saat ini mencantumkan Analis Data (Data Analyst), Ilmuwan Data Muda (Associate Data Scientist), dan Ilmuwan Data (Data Scientist) sebagai skema tersendiri.

Hal tersebut menunjukkan bahwa jalur kompetensi bidang data dapat dikembangkan berdasarkan peran dan level yang berbeda.

---

Sertifikasi Kompetensi dalam Bidang Data & Analytics

Sertifikasi kompetensi dapat menjadi salah satu cara untuk memperoleh pengakuan terhadap kompetensi profesional berdasarkan skema tertentu.

Dalam konteks sertifikasi kompetensi, peserta tidak hanya mengikuti pembelajaran, tetapi juga dapat melalui proses asesmen untuk menilai apakah kompetensi yang dimiliki sesuai dengan standar dan persyaratan skema.

BNSP menyediakan ekosistem sertifikasi kompetensi melalui Lembaga Sertifikasi Profesi atau LSP yang memiliki lisensi sesuai ketentuan.

Direktori resmi BNSP menyediakan informasi mengenai LSP, termasuk status lisensi, skema, tempat uji kompetensi, dan asesor.

Karena itu, seseorang yang ingin mengikuti sertifikasi sebaiknya tidak hanya melihat nama program. Periksa juga:

• siapa LSP yang melaksanakan sertifikasi;
• apakah lisensinya aktif;
• skema apa yang tersedia;
• apa persyaratannya;
• bagaimana proses asesmennya;
• siapa asesor yang terlibat;
• bagaimana mekanisme penerbitan sertifikat.

---

Contoh Skema Data & Analytics yang Relevan

Dalam direktori BNSP, LSP Teknologi Rekayasa dan Informatika tercatat sebagai LSP Pihak Ketiga dengan status lisensi aktif. Pada halaman profilnya, BNSP mencantumkan 27 skema, termasuk Data Analyst, Data Scientist, Associate Data Scientist, Business Intelligence Analyst, dan sejumlah skema teknologi lainnya.

Beberapa skema yang relevan dengan bidang Data & Analytics antara lain:

1. Data Analyst

Data Analyst berfokus pada kemampuan menganalisis data untuk menghasilkan informasi yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.

Pada halaman BNSP, skema Analis Data (Data Analyst) tercantum dengan 8 unit kompetensi.

2. Associate Data Scientist

Skema Ilmuwan Data Muda (Associate Data Scientist) juga tercantum dalam direktori LSP TRI dengan 4 unit kompetensi.

3. Data Scientist

Skema Ilmuwan Data (Data Scientist) tercantum dengan 11 unit kompetensi.

4. Business Intelligence Analyst

Selain profesi yang berhubungan langsung dengan data science, terdapat pula skema Business Intelligence Analyst dengan 7 unit kompetensi.

Dengan adanya pilihan tersebut, profesional dapat mempertimbangkan jalur sertifikasi berdasarkan pekerjaan dan tujuan pengembangan kompetensi.

---

Apa Manfaat Sertifikasi Data & Analytics bagi Profesional?

Sertifikasi bukan sekadar dokumen tambahan dalam portofolio. Jika diperoleh melalui proses asesmen yang sesuai, sertifikasi dapat menjadi salah satu bentuk pengakuan terhadap kompetensi pada skema tertentu.

Beberapa manfaat yang dapat diperoleh antara lain:

1. Membuktikan Kompetensi

Profesional dapat memiliki bukti formal bahwa kompetensi tertentu telah dinilai berdasarkan skema yang diikuti.

2. Meningkatkan Kredibilitas

Sertifikasi dapat menjadi salah satu elemen yang memperkuat profil profesional.

3. Mendukung Pengembangan Karier

Kompetensi yang terarah dapat membantu seseorang mempersiapkan diri untuk tanggung jawab pekerjaan yang lebih tinggi.

4. Meningkatkan Daya Saing

Di tengah banyaknya profesional dengan latar belakang pendidikan dan pengalaman yang beragam, bukti kompetensi dapat menjadi nilai tambah.

5. Membantu Upgrading Kompetensi

Persiapan sertifikasi dapat mendorong seseorang mengidentifikasi kemampuan yang sudah dikuasai dan kemampuan yang masih perlu dikembangkan.

6. Mendukung Kebutuhan Organisasi

Bagi perusahaan, sertifikasi dapat menjadi bagian dari strategi pengembangan kompetensi tenaga kerja.

BNSP sendiri menjelaskan bahwa sertifikasi profesi merupakan salah satu sarana untuk meningkatkan daya saing tenaga kerja Indonesia dan memberikan pengakuan terhadap kompetensi.

---

Sertifikasi Bukan Pengganti Pengalaman

Satu hal yang perlu dipahami adalah bahwa sertifikasi tidak seharusnya dianggap sebagai pengganti pengalaman kerja.

Seorang Data Analyst tetap membutuhkan kemampuan praktis.

Misalnya, seseorang yang memiliki sertifikasi Data Analyst tetap perlu mampu:

• memahami kebutuhan pengguna data;
• melakukan data cleaning;
• menggunakan spreadsheet atau tools analisis;
• memahami statistik dasar;
• membuat visualisasi;
• menyusun dashboard;
• menjelaskan insight;
• memberikan rekomendasi berdasarkan data.

Karena itu, pendekatan terbaik adalah menggabungkan:

Pendidikan + Pelatihan + Praktik + Pengalaman + Sertifikasi

Kelima aspek tersebut dapat saling melengkapi dalam pengembangan profesional.

---

Hubungan Pelatihan, Uji Kompetensi, dan Sertifikasi

Ketiga istilah ini sering digunakan secara bersamaan, padahal memiliki fungsi yang berbeda.

BNSP saat ini juga mempublikasikan pedoman terkait pelaksanaan asesmen kompetensi dan penerbitan sertifikat kompetensi, yang menunjukkan pentingnya pemisahan antara proses asesmen dan proses sertifikasi.

Dengan demikian, peserta tidak perlu menganggap bahwa mengikuti pelatihan otomatis berarti kompeten.

Pelatihan membantu seseorang belajar.

Uji kompetensi menilai kemampuan.

Sertifikasi memberikan pengakuan sesuai hasil dan ketentuan yang berlaku.

---

Bagaimana Mempersiapkan Sertifikasi Data & Analytics?

Persiapan yang baik sebaiknya dimulai sebelum pendaftaran.

1. Tentukan Tujuan Karier

Tentukan terlebih dahulu apakah Anda ingin menjadi:

• Data Analyst;
• Associate Data Scientist;
• Data Scientist;
• Business Intelligence Analyst;
• Data Engineer;
• atau profesional yang menggunakan data dalam pekerjaan sehari-hari.

Tujuan ini akan menentukan kompetensi yang perlu dikembangkan.

2. Pilih Skema yang Sesuai

Jangan memilih sertifikasi hanya karena sedang populer.

Pertimbangkan hubungan antara skema dan pekerjaan.

Jika pekerjaan Anda berkaitan dengan reporting dan analisis data, Data Analyst dapat menjadi pilihan yang lebih relevan.

Jika pekerjaan Anda lebih banyak berhubungan dengan pemodelan dan data science, skema Data Scientist dapat menjadi pertimbangan.

3. Pelajari Unit Kompetensi

Pahami apa yang akan dinilai.

Jangan hanya mempelajari nama sertifikasi. Pahami ruang lingkup kompetensi yang tercakup di dalam skema.

4. Identifikasi Gap Kompetensi

Tanyakan:

“Apa yang sudah saya kuasai dan apa yang belum?”

Misalnya:

Dari tabel tersebut, Anda dapat menentukan prioritas belajar.

5. Perbanyak Praktik

Jangan hanya membaca teori.

Gunakan dataset untuk berlatih.

Contohnya:

• data penjualan;
• data pelanggan;
• data keuangan;
• data survei;
• data HR;
• data operasional.

Kemudian cobalah membuat analisis sederhana dari data tersebut.

6. Biasakan Menjelaskan Insight

Kemampuan seorang Data Analyst bukan hanya menemukan angka.

Yang lebih penting adalah mampu menjelaskan:

Apa yang ditemukan?

Mengapa hal tersebut penting?

Apa dampaknya?

Apa rekomendasinya?

Kemampuan komunikasi data menjadi semakin penting ketika hasil analisis harus disampaikan kepada manajemen atau stakeholder nonteknis.

---

Tools yang Perlu Dikuasai Profesional Data & Analytics

Tidak ada satu tools yang wajib dikuasai oleh seluruh profesional data. Kebutuhan tools bergantung pada posisi dan lingkungan kerja.

Namun, beberapa tools yang umum digunakan dalam proses pengembangan kompetensi antara lain:

Microsoft Excel

Excel masih banyak digunakan untuk:

• data cleaning;
• formula;
• pivot table;
• reporting;
• analisis sederhana;
• visualisasi.

SQL

SQL penting bagi profesional yang perlu mengambil dan mengolah data dari database.

Power BI

Power BI banyak digunakan untuk:

• dashboard;
• data visualization;
• reporting;
• business intelligence.

Python

Python banyak digunakan dalam data analysis, data science, automation, dan machine learning.

Tableau

Tableau dapat digunakan untuk eksplorasi dan visualisasi data.

Yang terpenting bukan menguasai sebanyak mungkin tools, tetapi memahami kapan dan mengapa sebuah tools digunakan.

---

Data Literacy: Kompetensi yang Tidak Hanya Dibutuhkan Data Analyst

Data literacy sering dianggap hanya penting bagi orang yang bekerja sebagai Data Analyst.

Padahal, kemampuan memahami data semakin penting bagi berbagai profesi.

Seorang HR Manager dapat menggunakan data untuk memahami turnover.

Seorang marketing manager dapat menggunakan data untuk mengevaluasi kampanye.

Seorang finance manager dapat menggunakan data untuk memantau kinerja keuangan.

Seorang project manager dapat menggunakan data untuk memantau progress proyek.

Seorang pimpinan organisasi dapat menggunakan dashboard untuk melihat indikator kinerja.

Artinya, data literacy bukan hanya kompetensi teknis, tetapi juga kompetensi profesional.

Profesional yang mampu membaca data akan lebih mudah memahami kondisi organisasi dan berdiskusi menggunakan informasi yang objektif.

---

Data & Analytics untuk Perusahaan

Perusahaan dapat memanfaatkan Data & Analytics untuk berbagai kebutuhan.

Human Resources

Data dapat digunakan untuk:

• analisis turnover;
• employee engagement;
• kebutuhan training;
• workforce planning;
• performance analysis.

Marketing

Data dapat digunakan untuk:

• analisis pelanggan;
• evaluasi kampanye;
• conversion rate;
• customer segmentation;
• marketing performance.

Finance

Data dapat digunakan untuk:

• budgeting;
• financial reporting;
• analisis biaya;
• cash flow;
• forecasting.

Operations

Data dapat digunakan untuk:

• produktivitas;
• efisiensi proses;
• kualitas;
• inventory;
• supply chain.

Karena itu, pengembangan kompetensi Data & Analytics tidak harus terbatas pada divisi IT.

---

Data & Analytics untuk Pemerintahan

Konsep data-driven juga relevan bagi sektor pemerintahan.

Instansi dapat menggunakan data untuk mendukung:

• perencanaan program;
• evaluasi kebijakan;
• pengukuran kinerja;
• pelayanan publik;
• pengelolaan sumber daya;
• monitoring program;
• penyusunan laporan;
• pengambilan keputusan.

Namun, pemanfaatan data di sektor publik membutuhkan perhatian terhadap kualitas data, keamanan informasi, tata kelola, interoperabilitas, serta perlindungan data.

Karena itu, kompetensi pegawai dalam memahami data juga menjadi bagian penting dari transformasi digital pemerintahan.

---

Bagaimana Perusahaan Membangun Kompetensi Data & Analytics?

Perusahaan tidak harus langsung membentuk tim data science yang besar.

Pengembangan dapat dilakukan secara bertahap.

Tahap 1: Data Literacy

Seluruh karyawan diberikan pemahaman dasar mengenai data.

Tahap 2: Analytical Skills

Karyawan tertentu mendapatkan pelatihan analisis data.

Tahap 3: Advanced Analytics

Profesional yang membutuhkan kompetensi lebih tinggi dapat mempelajari data science, predictive analytics, atau machine learning.

Tahap 4: Sertifikasi

Karyawan yang telah memiliki kompetensi dapat diarahkan untuk mengikuti sertifikasi sesuai skema yang relevan.

Tahap 5: Continuous Development

Kompetensi perlu dikembangkan secara berkelanjutan karena teknologi dan kebutuhan organisasi terus berubah.

Pendekatan ini dapat menjadi bagian dari strategi upskilling dan reskilling perusahaan.

---

Peran Sertifikasi dalam Pengembangan Karier

Karier di bidang data tidak selalu harus dimulai dari posisi Data Analyst.

Seseorang dapat mengembangkan karier secara bertahap.

Contohnya:

Data Intern → Junior Data Analyst → Data Analyst → Senior Data Analyst → Analytics Lead

Atau jalur lain:

Junior Data Professional → Associate Data Scientist → Data Scientist → Senior Data Scientist

Jalur tersebut bukan aturan baku karena setiap organisasi memiliki struktur jabatan yang berbeda.

Namun, pola tersebut menunjukkan bahwa karier membutuhkan pengembangan kompetensi secara bertahap.

Sertifikasi dapat menjadi salah satu bagian dari perjalanan tersebut, terutama ketika seseorang ingin memberikan bukti formal atas kompetensi yang dimiliki.

---

Kesalahan yang Sering Terjadi Saat Memilih Sertifikasi Data

1. Memilih Berdasarkan Tren

Tidak semua sertifikasi yang sedang populer cocok untuk setiap orang.

2. Tidak Memahami Skema

Peserta langsung mendaftar tanpa memahami kompetensi yang akan dinilai.

3. Mengabaikan Persyaratan

Persyaratan administratif maupun kompetensi harus diperiksa terlebih dahulu.

4. Menganggap Sertifikat sebagai Tujuan Akhir

Kompetensi tetap perlu dipraktikkan setelah mendapatkan sertifikat.

5. Tidak Memiliki Portofolio

Untuk profesi data, kemampuan praktis tetap penting.

6. Hanya Menghafal Teori

Analisis data membutuhkan kemampuan berpikir dan pemecahan masalah, bukan sekadar hafalan.

7. Tidak Mengikuti Perkembangan Teknologi

Tools dan kebutuhan industri dapat berubah. Profesional harus terus belajar.

---

Bagaimana Memilih Program Pengembangan Kompetensi Data & Analytics?

Sebelum mengikuti program, gunakan checklist berikut:

• Sesuai dengan tujuan karier
• Sesuai dengan pekerjaan saat ini
• Memiliki kompetensi yang relevan
• Materi pembelajaran jelas
• Ada kesempatan praktik
• Skema sertifikasi jelas jika tersedia
• LSP dapat diverifikasi
• Proses asesmen dijelaskan
• Persyaratan peserta jelas
• Biaya transparan
• Informasi sertifikat jelas
• Ada dukungan setelah pelatihan jika diperlukan

BNSP menyediakan direktori LSP yang dapat digunakan untuk memeriksa lembaga sertifikasi dan status lisensinya.

---

Data & Analytics sebagai Investasi Kompetensi Profesional

Perkembangan teknologi akan terus mengubah cara organisasi bekerja.

Namun, kebutuhan untuk memahami data kemungkinan akan tetap menjadi bagian penting dari pekerjaan modern.

Profesional yang mampu menggunakan data memiliki peluang untuk memberikan kontribusi lebih besar karena keputusan tidak hanya didasarkan pada intuisi, tetapi juga dapat didukung oleh informasi yang terukur.

Sertifikasi dapat menjadi salah satu instrumen untuk memperkuat perjalanan tersebut.

Namun, investasi kompetensi sebaiknya tidak berhenti pada sertifikat.

Urutan yang lebih ideal adalah:

Belajar → Berlatih → Menerapkan → Mengevaluasi → Mengikuti Asesmen → Mendapatkan Pengakuan → Terus Mengembangkan Kompetensi

Dengan pola tersebut, sertifikasi menjadi bagian dari perjalanan profesional yang lebih panjang.

---

FAQ Data & Analytics dan Sertifikasi Kompetensi

Apa itu Data & Analytics?

Data & Analytics adalah bidang yang berfokus pada pengelolaan, pengolahan, analisis, dan interpretasi data untuk menghasilkan informasi serta insight yang mendukung pengambilan keputusan.

Apakah Data Analyst perlu memiliki sertifikasi?

Sertifikasi bukan satu-satunya syarat untuk menjadi Data Analyst. Namun, sertifikasi dapat menjadi salah satu bentuk pengakuan kompetensi dan nilai tambah profesional apabila diperoleh melalui proses asesmen sesuai skema yang berlaku.

Apa perbedaan Data Analyst dan Data Scientist?

Data Analyst umumnya lebih berfokus pada pengolahan, analisis, visualisasi, dan interpretasi data untuk kebutuhan bisnis atau organisasi. Data Scientist memiliki cakupan yang dapat lebih kompleks, termasuk statistik lanjutan, pemodelan, machine learning, dan pengembangan solusi berbasis data.

Apakah lulusan baru bisa mengikuti sertifikasi Data & Analytics?

Kemungkinan mengikuti sertifikasi bergantung pada persyaratan skema yang dipilih. Karena setiap skema dapat memiliki ketentuan berbeda, calon peserta perlu memeriksa persyaratan sebelum mendaftar.

Apakah harus menguasai Python untuk menjadi Data Analyst?

Tidak selalu. Kebutuhan tools bergantung pada pekerjaan dan organisasi. Data Analyst dapat menggunakan Excel, SQL, Power BI, Python, atau tools lainnya sesuai kebutuhan.

---

Kesimpulan

Data & Analytics bukan lagi bidang yang hanya relevan bagi profesional IT atau Data Analyst. Kemampuan memahami, mengolah, dan menggunakan data semakin dibutuhkan oleh berbagai profesi dan organisasi.

Bagi individu, pengembangan kompetensi Data & Analytics dapat membantu meningkatkan kemampuan analitis, problem solving, dan pengambilan keputusan. Bagi perusahaan, kompetensi tersebut dapat mendukung pengembangan SDM dan membangun budaya kerja yang lebih data-driven.

Dalam konteks sertifikasi, profesional perlu memilih skema berdasarkan tujuan karier, pekerjaan, pengalaman, kompetensi, serta persyaratan yang berlaku. Direktori BNSP saat ini menunjukkan bahwa terdapat berbagai skema yang berkaitan dengan ekosistem data, termasuk Data Analyst, Associate Data Scientist, Data Scientist, dan Business Intelligence Analyst pada LSP Teknologi Rekayasa dan Informatika.

PSKN dapat menjadi bagian dari perjalanan pengembangan kompetensi melalui program pelatihan, training, workshop, corporate training, inhouse training, serta fasilitasi program sertifikasi melalui LSP mitra sesuai skema dan ketentuan yang berlaku. Program Data Analyst juga tercantum sebagai salah satu pilihan dalam informasi sertifikasi kompetensi PSKN.

Bagi Anda yang ingin mengembangkan kompetensi di bidang data, langkah terbaik bukan sekadar mencari sertifikat, tetapi membangun kemampuan yang benar-benar dapat digunakan dalam pekerjaan.

Bangun kompetensi Data & Analytics, buktikan kemampuan profesional, dan siapkan diri untuk menghadapi kebutuhan dunia kerja yang semakin berbasis data.

PSKN – Pusat Studi & Konsultasi Nasional
📞 (021) 3454 426
📧 info@trainingpskn.com
🌐 www.trainingpskn.com

Bersama PSKN, Raih Kompetensi, Raih Masa Depan!