Prospek Karir Data Analyst dan Big Data Specialist hingga 2030

AI makin canggih, tapi bidang data masih punya prospek untuk dieksplorasi. Dalam Future of Jobs Report 2025, World Economic Forum (WEF) menempatkan Big Data Specialists di peringkat pertama dalam daftar pekerjaan dengan proyeksi pertumbuhan tercepat hingga 2030. Data Warehousing Specialists berada di peringkat keenam, sementara Data Analysts and Scientists berada di peringkat kesebelas. Ini menunjukkan bahwa sejumlah profesi data diperkirakan semakin dibutuhkan secara global, meskipun proyeksi tersebut bukan jaminan bahwa setiap posisi akan mudah didapatkan. Baca laporan Future of Jobs Report 2025 dari World Economic Forum.

Buat kamu yang tertarik membangun karir di bidang data, temuan ini bisa menjadi salah satu referensi untuk memahami peluang yang tersedia. Tapi, profesi apa saja yang termasuk di dalamnya, dan apa yang perlu dipelajari untuk memulainya?

Apa yang Diproyeksikan WEF tentang Pekerjaan Data hingga 2030?

Laporan WEF disusun berdasarkan survei terhadap lebih dari 1.000 pemberi kerja, yang secara kolektif mewakili lebih dari 14 juta pekerja di 55 negara dan 22 kelompok industri.

Dalam proyeksi periode 2025–2030, beberapa pekerjaan yang berhubungan dengan data masuk dalam kelompok profesi dengan pertumbuhan tercepat.

Big Data Specialists berada di urutan teratas. Data Warehousing Specialists dan Data Analysts and Scientists juga masuk dalam daftar tersebut.

Selain itu, AI and Machine Learning Specialists, Software and Applications Developers, dan sejumlah pekerjaan teknologi lainnya ikut muncul di daftar pekerjaan dengan proyeksi pertumbuhan tinggi.

Temuan ini memperlihatkan bahwa perubahan teknologi bukan hanya menciptakan kebutuhan terhadap orang yang mengembangkan AI. Perusahaan juga membutuhkan kemampuan untuk mengelola data, menganalisis informasi, dan mendukung pengambilan keputusan.

Tapi, ada satu hal yang perlu diperhatikan. WEF menggambarkan ekspektasi pemberi kerja secara global untuk periode tertentu. Angka tersebut bukan data lowongan aktual di Indonesia dan nggak menjamin bahwa semua profesi data akan mengalami pertumbuhan yang sama di setiap negara.

Jadi, gunakan laporan ini sebagai gambaran arah pasar kerja, bukan sebagai satu-satunya dasar untuk menentukan pilihan karir.

Kenapa Kemampuan Mengolah Data Semakin Penting bagi Bisnis?

Bayangin sebuah perusahaan punya ribuan transaksi setiap hari. Data itu semua dapat menunjukkan produk yang paling laku, waktu ketika penjualan meningkat, atau kelompok pelanggan yang paling sering melakukan pembelian.

Tapi, data sebanyak itu belum tentu langsung menghasilkan keputusan yang tepat.

Perusahaan perlu memahami informasi mana yang relevan, bagaimana membaca pola, dan apa yang bisa dilakukan berdasarkan hasil analisisnya.

Misalnya, penjualan sebuah produk turun selama dua bulan. Angka tersebut menunjukkan ada perubahan, tetapi belum menjelaskan penyebabnya. Tim perlu memeriksa apakah masalahnya berkaitan dengan harga, stok, kampanye marketing, perilaku pelanggan, atau faktor lain.

Di sinilah kemampuan data dibutuhkan.

Profesional data membantu bisnis mengubah informasi menjadi sesuatu yang lebih mudah dipahami dan digunakan. Perannya bisa berbeda-beda, tergantung apakah fokus pekerjaannya berada pada analisis, pemodelan, atau pengelolaan infrastruktur data.

Apa Bedanya Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, dan Big Data Specialist?

Kalau baru mulai mencari tahu tentang profesi data, nama-nama tersebut mungkin terdengar mirip. Padahal, fokus pekerjaannya berbeda.

Data Analyst untuk Mencari Jawaban dari Data

Data Analyst berfokus pada pengolahan dan analisis data untuk menjawab pertanyaan bisnis.

Misalnya, menganalisis performa kampanye marketing, mencari produk yang paling banyak dibeli, atau memahami perubahan perilaku pelanggan.

Dalam pekerjaannya, Data Analyst dapat menggunakan SQL, spreadsheet, dan tools visualisasi data untuk menemukan pola, membuat laporan, serta menyampaikan insight kepada tim terkait.

Data Scientist untuk Membangun Analisis dan Model Prediktif

Data Scientist menggunakan statistik, pemodelan, dan machine learning untuk menjawab persoalan yang lebih kompleks.

Contohnya, membuat model untuk memperkirakan permintaan produk atau mempelajari pola yang dapat membantu perusahaan memahami perilaku pelanggan.

Pekerjaan ini biasanya membutuhkan pemahaman yang lebih mendalam tentang statistik, pemrograman, dan metode analisis. Kebutuhan teknisnya tetap bergantung pada posisi serta perusahaan.

Data Engineer untuk Mengelola Sistem dan Pipeline Data

Data Engineer berfokus pada bagaimana data dikumpulkan, dipindahkan, disimpan, dan disiapkan agar bisa digunakan untuk analisis.

Bayangkan data perusahaan berasal dari website, aplikasi, transaksi, dan sistem internal. Data tersebut perlu dikelola supaya tersedia secara konsisten dan dapat digunakan oleh tim yang membutuhkannya.

Data Engineer membantu membangun dan memelihara sistem yang mendukung proses tersebut.

Big Data Specialist untuk Bekerja dengan Data Berskala Besar

Big Data Specialist berfokus pada pengelolaan dan pemanfaatan data dalam skala atau kompleksitas besar.

Pekerjaannya dapat mencakup penggunaan teknologi untuk memproses data dalam jumlah besar, mengelola alur data, dan mendukung analisis yang dibutuhkan bisnis.

Tanggung jawab spesifiknya bisa berbeda di setiap organisasi. Karena itu, saat mengeksplorasi lowongan, perhatikan deskripsi pekerjaan dan skill yang diminta, bukan hanya nama profesinya.

Skill Apa yang Perlu Disiapkan untuk Berkarir di Bidang Data?

Setiap posisi data punya kebutuhan yang berbeda, tetapi ada beberapa fondasi yang bisa mulai kamu pelajari.

• SQL dan pengolahan data. SQL membantu kamu mengambil serta mengolah informasi dari database. Kemampuan ini berguna untuk menjawab pertanyaan bisnis berdasarkan data yang tersedia.
• Analytical thinking. Kamu perlu memahami pertanyaan yang ingin dijawab, mengidentifikasi pola, serta mengevaluasi apakah hasil analisis masuk akal. WEF menempatkan analytical thinking sebagai salah satu skill inti yang paling banyak dianggap penting oleh pemberi kerja.
• Data visualization. Hasil analisis perlu disajikan dengan cara yang mudah dipahami. Dashboard, grafik, dan laporan yang tepat membantu orang lain melihat temuan utama tanpa harus memeriksa semua data mentah.
• Pemahaman bisnis. Kemampuan teknis akan lebih berguna ketika kamu memahami konteks di balik angka. Data yang sama bisa memiliki arti berbeda tergantung tujuan dan kondisi bisnis.
• Literasi AI dan teknologi. AI dan big data termasuk skill yang diperkirakan mengalami peningkatan permintaan hingga 2030 dalam laporan WEF. Memahami cara menggunakan tools AI serta mengevaluasi hasilnya bisa menjadi bagian dari persiapanmu.

Nggak perlu mempelajari semuanya sekaligus. Mulailah dari fondasi yang paling dekat dengan posisi yang ingin kamu tuju, lalu kembangkan kemampuan lain seiring bertambahnya pengalaman.

Apakah Bisa Mulai Belajar Data Tanpa Background IT?

Bisa. Kamu nggak harus langsung menguasai pemrograman tingkat lanjut untuk mulai memahami dasar data analytics.

Kalau masih pemula, kamu bisa mulai dengan mempelajari spreadsheet, SQL dasar, cara membaca tabel, dan statistik sederhana. Setelah itu, coba gunakan dataset untuk menjawab pertanyaan yang spesifik.

Misalnya, kamu punya data penjualan sebuah toko. Coba cari tahu produk mana yang paling banyak terjual, bulan mana yang menunjukkan performa tertinggi, dan bagaimana hasilnya berubah dari waktu ke waktu.

Dari latihan sederhana tersebut, kamu mulai belajar menghubungkan data dengan sebuah pertanyaan.

Setelah memahami dasarnya, buat proyek yang lebih lengkap. Kamu bisa menyusun dashboard, menuliskan insight, dan menjelaskan rekomendasi yang masuk akal berdasarkan data yang dianalisis.

Proyek seperti ini bisa membantu menunjukkan cara kamu berpikir dan menerapkan kemampuan yang telah dipelajari, bukan hanya tools yang kamu kuasai.

Baca juga: Memasuki 2027, AI Bisa Nulis SQL. Terus Orang Data Kerjanya Ngapain?

Bagaimana Cara Memilih Jalur Karir Data yang Sesuai?

Sebelum memilih program belajar atau mengejar posisi tertentu, coba lihat pekerjaan yang paling menarik buat kamu.

Kalau kamu suka mencari pola dan menjawab pertanyaan bisnis menggunakan data, Data Analyst bisa menjadi jalur yang layak dieksplorasi.

Kalau kamu tertarik dengan statistik, pemodelan, dan machine learning, kamu bisa mempelajari jalur Data Science.

Sementara itu, jika kamu lebih tertarik membangun sistem dan mengelola alur data, Data Engineering bisa menjadi pilihan untuk dipelajari.

Kamu juga perlu melihat skill yang diminta perusahaan melalui deskripsi lowongan. Perhatikan tools, tanggung jawab, dan pengalaman yang dibutuhkan agar punya gambaran lebih realistis tentang langkah belajar berikutnya.

Kalau kamu membutuhkan jalur belajar yang lebih terstruktur, Job Connector Bootcamp Data Science & Machine Learning Purwadhika bisa menjadi salah satu pilihan untuk dieksplorasi. Pelajari kurikulum, metode pembelajaran, proyek praktik, dan dukungan karir yang tersedia untuk memastikan programnya sesuai dengan tujuanmu.

Mengikuti program belajar bukan jaminan otomatis mendapatkan pekerjaan. Namun, pembelajaran yang terarah dan latihan proyek dapat membantu membangun fondasi skill serta memberikan pengalaman untuk mengembangkan portofolio.

Jadi, Apakah Karir di Bidang Data Masih Menjanjikan hingga 2030?

Proyeksi WEF memberikan alasan untuk memperhatikan perkembangan profesi data. Big Data Specialists, Data Warehousing Specialists, serta Data Analysts and Scientists masuk dalam daftar pekerjaan dengan proyeksi pertumbuhan global hingga 2030.

Meski begitu, peluang setiap orang tetap dipengaruhi oleh skill, pengalaman, kondisi pasar kerja, dan kebutuhan perusahaan.

Karena itu, jangan hanya memilih bidang data berdasarkan peringkat profesi. Cari tahu pekerjaan yang ingin kamu tekuni, pahami kemampuan yang dibutuhkan, lalu mulai membangun fondasi melalui latihan dan proyek.

Peluangnya layak dieksplorasi, tetapi kesiapanmu tetap perlu dibangun.

FAQ

Apakah Karir Data Analyst Masih Menjanjikan hingga 2030?

Dalam Future of Jobs Report 2025, WEF memasukkan Data Analysts and Scientists ke dalam daftar pekerjaan dengan proyeksi pertumbuhan global hingga 2030. Namun, kondisi pasar kerja setiap negara dan industri bisa berbeda, sehingga proyeksi tersebut bukan jaminan seseorang akan mudah mendapatkan pekerjaan.

Mengapa Big Data Specialist Diproyeksikan Tumbuh Cepat oleh WEF?

Dalam daftar pekerjaan dengan proyeksi pertumbuhan tercepat periode 2025–2030, Big Data Specialists berada di peringkat pertama. Ini mencerminkan ekspektasi pemberi kerja global terhadap pertumbuhan profesi tersebut selama periode yang diteliti, bukan jumlah lowongan aktual di setiap negara.

Apa Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist?

Data Analyst berfokus pada analisis data untuk membantu menjawab pertanyaan bisnis. Data Scientist menggunakan statistik, pemodelan, dan machine learning untuk menangani persoalan yang lebih kompleks. Tanggung jawab masing-masing posisi dapat berbeda antarperusahaan.

Apakah Bisa Belajar Data Analyst Tanpa Background IT?

Bisa. Kamu dapat mulai dari spreadsheet, SQL, statistik dasar, dan visualisasi data. Setelah memahami fondasinya, latih kemampuan analisis melalui proyek agar terbiasa menggunakan data untuk menjawab pertanyaan.

Skill Apa yang Penting untuk Berkarir di Bidang Data?

Skill yang dibutuhkan bergantung pada posisi yang dituju. Secara umum, SQL, analytical thinking, data visualization, pemahaman bisnis, dan kemampuan menggunakan tools yang relevan merupakan fondasi yang berguna untuk dikembangkan.