A Day in the Life of a People Data Analytics

Apakah kamu tertarik jadi Data Analyst tapi belum ada gambaran:

  • Kesehariannya Data Analyst ngapain aja sih?
  • Suka-dukanya apa?
  • Ekspektasi vs realitanya gimana?

Di artikel ini, kamu akan menemukan jawabannya dari Wahyu Zuliansah, Alumni Full Stack Data Analytics (FSDA) RevoU yang bekerja sebagai People Data Analytics di Gojek!


Perjalanan Berkarir di Data Analytics

Saya udah berkarir di Human Resources (HR) dari tahun 2019.

Foto awal karir Wahyu di Human Resources

Karena saya lulusan engineering, setelah kerja saya baru tau kalau scope HR itu luas banget! Mulai dari manpower planning, rekrutmen, talent and development, employee relation, kinerja karyawan, dan penggajian (payroll) diurus semua sama satu departemen.

Dari sanalah, saya mau banget mengembangkan bidang keahlian khusus yang saya senangi!

Sampai akhirnya, saya jadi tahu kalau ternyata ada bidang HR yang berhubungan sama analisis data yang dikenal dengan HR analyst/People Analyst. Seneng dong!

Pas banget, karena saya emang senang main sama data dan cari insight dari data.

Apalagi, kalau insight nya bisa dipresentasikan ke orang-orang, dipakai sama stakeholder untuk mempermudah pengambilan keputusan, pasti bakal impactful.

Sejak itulah, saya jadi kepo dan ulik semua hal yang berhubungan dengan data analisis, terutama kaitannya dengan HR.

Bermodalkan nekat, saya coba ikut sana sini, sampai akhirnya ketemu RevoU.

"Dari RevoU, saya dapat banyak hal yang ngebantu karir saya. Mulai dari hard skill sebagai data analyst sampai soft skill seperti kerjasama tim, problem solving, manajemen waktu, bahkan negosiasi.

Dari RevoU juga akhirnya saya bisa dapat kesempatan untuk jadi People Data Analytics di Gojek. Keep exploring yourself guys!"

Jadwal Sehari-hari People Data Analytics

Inilah jadwal keseharian Wahyu!

Hal Menarik Kerja Sebagai People Data Analytics

People Analytics itu seru banget karena:

#1 Challenging

Untuk mencapai titik People Analytics bisa "ada" di suatu perusahaan aja ga gampang.

Belum banyak perusahaan yang benar benar mengaplikasikan analisis data dan menjadikannya sebagai landasan pengambilan keputusan, apalagi di HR.

Datanya pun harus di-maintain dengan benar supaya datanya bisa berkualitas (validitas, reliable, konsistensi, dan akurasi) dan proses preparasi datanya lebih cepat.

Bayangkan kalau data cleaning-nya kelamaan karena datanya berantakan, bakal susah untuk kasih hasil analisis yang bagus.

Lalu, kita juga harus paham betul kebutuhan stakeholder dan memberikan data yang sesuai, karena kita adalah “kuncen”-nya data karyawan di perusahaan.

Kadang karyawan sendiri bingung dengan data apa yang mereka minta jadi kita harus bisa pilah-pilah informasi dari mereka.

#2 Impactful

People analytics bisa jadi sangat berdampak bagi perusahaan karena informasi seluruh karyawan ada di sini.

Jika kita tahu masalah bisnis apa yang sedang perusahaan hadapi dan paham bisnis prosesnya (terutama yang berkaitan dengan karyawan), kita bisa melakukan analisis yang akurat untuk mencari akar masalah bahkan memberikan rekomendasi untuk menyelesaikan permasalahan tadi.

Ketika data tersebut bisa kita olah, disajikan dengan benar sehingga mudah dimengerti orang lain, maka orang akan lebih mudah mengambil keputusan.

HR mungkin bukan divisi yang menghasilkan profit bagi perusahaan.

Tapi, dengan analisis data yang tepat, HR bisa meningkatkan produktivitas karyawan melalui perbaikan employee experiences, meningkatkan retention rate, bahkan workforce planning yang tepat.

Culture Kerja di Tech Startup

Ini 3 hal yang bikin saya enjoy kerja di tech company:

#1 Kebebasan Bereksplorasi

Kita dapat kesempatan untuk riset sana-sini dan mencoba hal baru.

Kita berusaha memberikan produk baik itu dashboard, report, atau sekedar data yang bisa digunakan dengan baik oleh user sesuai kebutuhan mereka.

Supaya itu bisa terjadi, kita harus tahu betul apa yang user mau, paham kebutuhan mereka, menerjemahkan kebutuhan mereka tadi ke data yang tersedia, dan tetap harus memilah milah juga mana yang mungkin direalisasikan mana yang tidak.

#2 Dinamis

Saya kaget lihat orang-orang disini bisa cepat banget ketika menghadapi perubahan. Istilahnya sekarang, “Si Paling sat-set-sat-set”!

Mereka bisa tenang menangani pekerjaan/request yang berubah-ubah, stakeholder yang “unik”, namun tetap rasional dan memberikan yang terbaik.

Suasana ini yang jarang saya dapat di perusahaan sebelumnya karena bisnisnya tidak berubah secepat itu dan tidak menuntut untuk demikian. Jadi, jangan baper kalau kerjaan yang sudah diberesin tiba-tiba ga kepake ya.

#3 Work Hard Play Hard

Olahraga bareng team setelah kerja

Kultur ini juga bener-bener terpampang nyata.

Jangan heran kalau lihat ada rekan kerja yang serius banget di office kalau lagi kerja, tapi ketika pulang kerja bisa lepas banget main apa aja kemana aja.

Mereka kalau lagi kerja tuh bisa sefokus itu, selalu prioritaskan kerjaannya tapi tetap sesuai porsi. Karena ketika pulang ke rumah, ya fokus untuk diri sendiri.

Yah, walaupun kadang pernah ketemu temen yang kerjaannya tiba-tiba numpuk sampe harus di bawa ke rumah. Tapi, sebisa mungkin mereka maksimalkan di jam kerja.

Tantangan terbesar yang dihadapi sebagai People Data Analytics

#1 Adaptasi

Banyak perbedaan kultur kerja dari company sebelumnya dengan yang sekarang. Mulai dari sistem kerja, hingga pace kerja.

Di sini, harus paham betul gimana cara tiap orang di sekitar bekerja dan bisa cepat beradaptasi dengan hal itu.

#2 Manajamen diri dan waktu

Di sini, semuanya diatur oleh karyawan, kita harus atur sendiri flow-nya.

Jangan sampai kebanyakan santai dan akhirnya keteteran di akhir!

Tipsnya, rencanakan dan prioritaskan mana tugas yang mau dikerjakan terlebih dahulu.

Gunakan waktu seefektif mungkin dan tetap tenang ketika ada perubahan.

#3 Komunikasi

Weekly Meeting dengan team

Jika dibandingkan dengan company sebelumnya, bisnis yang dijalankan dan istilah-istilah yang sering digunakan pun berbeda.

Kuncinya, harus banyak terlibat dengan orang sekitar, minimal rekan setim.

Kemudian, mulai bangun komunikasi yang baik dengan stakeholders terkait. Pahami betul apa yang mereka mau dan butuhkan.

Tidak apa-apa untuk banyak bertanya di awal, supaya bisa meminimalisasi efek yang muncul di akhir.

Daripada produknya sudah jadi tapi dirombak ulang karena salah, mending pastikan semuanya di awal!


Tertarik berkarir seperti Wahyu, tapi masih bingung harus belajar mulai dari mana?

Belajar aja di Full Stack Data Analytics RevoU!

Di sini, kamu akan belajar Data Analytics dari nol dan terstruktur.

Diajarin sama para instructor expert dan dibimbing sama mentor, sampai bisa berkarir jadi Data Analyst dalam 6 bulan!

Cara Kerja RevoU:

Kelas online dan interaktif, setiap Senin-Kamis (19.00-21.00 WIB) dan Sabtu (13.00-15.00 WIB) selama 3 bulan

Belajar dari instruktur terbaik di industri

Pembinaan karir yang dipersonalisasi dengan sesi mentorship 1:1 melalui RevoU Next

Tergabung dalam komunitas untuk networking dan pengembangan karir

Job Guarantee up to 100%. Jika kamu sedang mencari pekerjaan dan tidak mendapatkannya di akhir program, kursus ini GRATIS!

Siap jadi Data Analyst bareng RevoU?

Yuk, daftarkan dirimu di Full Stack Data Analytics RevoU dan cek jadwal course mendatang di sini! 🚀

Kalau mau yang versi gratisnya dulu juga bisa daftar di sini, ya! 👇