Konten dari Pengguna
AI dan Masa Depan Data Analyst: Evolusi, Bukan Kepunahan
5 Januari 2026 12:19 WIB
·
waktu baca 3 menit
Kiriman Pengguna
AI dan Masa Depan Data Analyst: Evolusi, Bukan Kepunahan
AI mengubah cara kerja data analyst. Profesi ini tidak punah, tetapi berevolusi dan menuntut kemampuan analitis yang lebih kontekstual.Khasna Nurul Fai'koh
Tulisan dari Khasna Nurul Fai'koh tidak mewakili pandangan dari redaksi kumparan
PerbesarPerkembangan kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) dalam beberapa tahun terakhir kembali memicu kegelisahan di pasar kerja, terutama di kalangan lulusan muda dan profesional berbasis teknologi. Salah satu profesi yang kerap disebut-sebut “akan segera digantikan AI” adalah data analyst. Di media sosial dan berbagai forum karier, narasi ini berulang kali muncul dan terdengar meyakinkan. Namun, anggapan tersebut sesungguhnya menyederhanakan dinamika perubahan kerja yang jauh lebih kompleks.
Yang terancam bukanlah profesi data analyst itu sendiri, melainkan bentuk praktik analisis data yang stagnan. Profesi ini tidak menghilang, tetapi berevolusi. Perubahan tersebut menuntut keterampilan yang lebih tinggi dari sekadar mengolah data dan menyajikan visualisasi. Selama ini, peran data analyst kerap dipersepsikan sebagai pekerjaan teknis: menulis query SQL, membersihkan data, membuat dashboard, lalu menyajikan grafik. Fungsi-fungsi ini memang semakin mudah diautomasi. Berbagai tools berbasis AI kini mampu melakukan data cleaning, exploratory analysis, bahkan menghasilkan visualisasi secara instan. Dalam konteks ini, kekhawatiran akan tergesernya peran data analyst menjadi masuk akal.
Namun, persoalan utamanya bukan pada keberadaan AI, melainkan pada reduksi peran data analyst menjadi sekadar operator alat. Analisis data sejatinya bukan tentang perangkat lunak, tetapi tentang penalaran. AI dapat membantu menghitung dan mengenali pola, tetapi tidak memiliki pemahaman kontekstual, intuisi kebijakan, maupun pertimbangan etis yang melekat pada pengambilan keputusan manusia. Berbagai laporan global justru menunjukkan bahwa otomatisasi tidak serta-merta menghapus peran analis, melainkan menggeser tuntutan kompetensinya. Laporan Future of Jobs dari World Economic Forum, misalnya, menempatkan analytical thinking dan data analysis sebagai keterampilan inti yang tetap dibutuhkan di tengah adopsi AI yang semakin luas. Organisasi kini tidak hanya mencari kemampuan mengolah data, tetapi juga kapasitas untuk menafsirkan hasil analisis dalam konteks bisnis, kebijakan, dan risiko sosial yang nyata.
Ke depan, data analyst semakin dibutuhkan sebagai penghubung antara data dan keputusan. Banyak organisasi tidak kekurangan data, tetapi kekurangan orang yang mampu merumuskan pertanyaan yang tepat, memilih pendekatan analisis yang sesuai, serta menafsirkan hasilnya secara bertanggung jawab. Inilah ruang yang tidak mudah digantikan oleh AI. Tren ini mendorong pergeseran peran data analyst menuju apa yang kerap disebut sebagai decision analyst atau analytics translator. Dalam peran tersebut, analis tidak hanya menjawab pertanyaan “apa yang terjadi”, tetapi juga “mengapa hal itu terjadi” dan “apa implikasinya bagi pengambilan keputusan”. Kemampuan statistik, pemahaman domain, serta komunikasi analitis menjadi lebih penting dibandingkan sekadar penguasaan tools.
Selain itu, meningkatnya penggunaan AI justru memperbesar kebutuhan akan literasi data yang kritis. Model AI bekerja berdasarkan data historis yang tidak pernah sepenuhnya netral dan sering kali sarat bias. Tanpa analis yang mampu mengevaluasi asumsi, kualitas data, dan potensi distorsi, keputusan berbasis AI berisiko memperkuat ketimpangan atau menghasilkan kebijakan yang keliru. Dalam konteks ini, data analyst berperan sebagai penjaga nalar dan etika dalam pemanfaatan data. Tantangan terbesar ke depan bukanlah berkurangnya peluang kerja, melainkan meningkatnya standar kompetensi. Posisi entry level kini semakin kompetitif karena tugas-tugas dasar relatif mudah diautomasi. Organisasi menjadi lebih selektif, mencari analis yang mampu berpikir sistematis, memahami konteks masalah, serta menyampaikan rekomendasi secara jelas kepada pengambil keputusan non-teknis.
Dengan demikian, masa depan data analyst tidak ditentukan oleh seberapa cepat mereka menguasai tools baru, melainkan oleh seberapa dalam mereka memahami cara berpikir analitis. Data analyst yang hanya berfokus pada aspek teknis berisiko tertinggal, sementara mereka yang mampu memadukan statistik, logika, konteks sosial, dan komunikasi justru akan semakin relevan. Alih-alih bertanya apakah profesi data analyst akan punah, pertanyaan yang lebih tepat adalah apakah para analis siap berevolusi. Di era AI, nilai utama seorang data analyst tidak terletak pada kemampuannya mengolah data, melainkan pada kemampuannya memberi makna pada data. Selama pengambilan keputusan manusia masih membutuhkan pertimbangan rasional dan bertanggung jawab, profesi data analyst akan tetap memiliki tempat yang penting.