Workflow ‘Malas’ Seorang Data Analyst
Cara kerja yang mengalahkan 90% analis lain dengan melakukan lebih sedikit pekerjaan kasar, dan lebih banyak pekerjaan bernilai.
Pengakuan: Aku Sengaja Jadi Analis yang 'Malas' 😅
Aku berhenti mengartikan sibuk sebagai produktif. Analis terbaik tidak bekerja lebih banyak, mereka mengerjakan apa yang TEPAT—dan mengotomatiskan sisanya. Inilah caraku.
❌ Kebanyakan Analis
Tenggelam dalam format Excel, revisi dashboard tanpa akhir, dan akhirnya *burn out*.
✅ Analis 'Malas' (Cerdas)
Fokus pada *insight*, penyelesaian cepat, dan *stakeholder* yang puas.
5 Langkah Workflow yang Mengubah Segalanya
Langkah 1: Gunakan Ulang Sebelum Membuat Baru
Berhenti menulis semuanya dari nol.
Logikanya: Waktu paling banyak terbuang saat kita mengulang pekerjaan yang sama. Solusinya adalah membangun "perpustakaan" aset pribadi.
Cara Lama:
Menulis `SQL` baru untuk setiap permintaan. Mendesain visual dari kanvas kosong setiap minggu.
⚡ Cara Malas:
Menyimpan, memberi tag, dan menggunakan kembali kueri & visual terbaik.
Contoh Praktis:
Aku membuat "contekan" `SQL` di `Notion`. Isinya semua `JOIN`, `CTE`, dan *window function* yang sering kupakai. Saat ada permintaan baru, 60% pekerjaanku sebenarnya tinggal *copy-paste* dan modifikasi sedikit.
Langkah 2: Otomatiskan Hal yang Membosankan
Biarkan robot melakukan pekerjaan robot.
Logikanya: Setiap tugas manual yang berulang adalah kandidat utama untuk otomatisasi. Investasikan sedikit waktu di awal untuk menghemat banyak waktu di kemudian hari.
Cara Lama:
Manual membersihkan `CSV`, ganti nama kolom, ekspor ulang grafik setiap minggu.
⚡ Cara Malas:
Gunakan `Power Query`, skrip `Python`, atau AI untuk menangani pekerjaan repetitif.
Contoh Praktis:
Dulu aku butuh 3 jam setiap Jumat untuk membersihkan laporan Excel mingguan. Setelah kubuat alur otomatisasi di `Power Query`, pekerjaan itu kini selesai dalam 12 detik hanya dengan menekan tombol "Refresh".
Langkah 3: Mulai dari Keputusan, Bukan Data
Bekerja mundur untuk hasil yang lebih tajam.
Logikanya: Analisis terbaik bukanlah yang paling kompleks, tetapi yang paling membantu pengambilan keputusan. Tanyakan "mengapa" sebelum memulai "apa".
Cara Lama:
Menganalisis semua data yang ada. Melihat 15 `KPI`. Membangun dashboard kompleks yang membingungkan.
⚡ Cara Malas:
Bertanya, "Keputusan apa yang akan didukung analisis ini?" lalu fokus ke sana.
Contoh Praktis:
Manajer penjualan butuh laporan. Aku tidak langsung membuat dashboard. Aku bertanya, "Apa satu keputusan terpenting bulan ini?" Jawabannya: "Memutuskan produk mana yang harus dihentikan." *Boom*. Laporanku hanya berisi analisis profitabilitas per produk. Simpel, cepat, dan langsung bisa ditindaklanjuti.
Langkah 4: Kuasai Template
Jangan mulai dari nol.
Aku punya satu template `Power BI` andalan yang berisi:
- Layout kartu `KPI` yang sudah jadi.
- Panel filter yang sudah rapi.
- Visual yang ringan dan cepat.
Saat proyek baru datang, aku 30% selesai dalam 5 menit.
Langkah 5: Jawab Sebelum Ditanya
Berpikir proaktif, bukan reaktif.
Di salah satu dashboard, aku menambahkan kotak teks kecil berisi:
Satu kalimat itu menyelamatkanku dari tiga jadwal rapat dan pertanyaan berulang.
Bonus: Jadikan AI Asistenmu
Gunakan AI untuk menghilangkan beban mental, bukan pekerjaanmu.
Aku memakai `ChatGPT` untuk melewati bagian berpikir yang berat, agar bisa fokus ke logika bisnis. Contoh *prompt* yang sering kupakai:
- "Tulis ulang `SQL` ini agar lebih efisien."
- "Ringkas isi `CSV` ini dalam 3 poin utama."
- "Buatkan daftar `KPI` untuk dashboard logistik."
- "Jelaskan `DAX` ini dalam bahasa yang mudah dimengerti."
Workflow ‘Malas’ Seorang Data Analyst
Cara kerja yang mengalahkan 90% analis lain dengan melakukan lebih sedikit pekerjaan kasar, dan lebih banyak pekerjaan bernilai.
Pengakuan: Aku Sengaja Jadi Analis yang 'Malas' 😅
Aku berhenti mengartikan sibuk sebagai produktif. Analis terbaik tidak bekerja lebih banyak, mereka mengerjakan apa yang TEPAT—dan mengotomatiskan sisanya. Inilah caraku.
❌ Kebanyakan Analis
Tenggelam dalam format Excel, revisi dashboard tanpa akhir, dan akhirnya *burn out*.
✅ Analis 'Malas' (Cerdas)
Fokus pada *insight*, penyelesaian cepat, dan *stakeholder* yang puas.
5 Langkah Workflow yang Mengubah Segalanya
Langkah 1: Gunakan Ulang Sebelum Membuat Baru
Berhenti menulis semuanya dari nol.
Logikanya: Waktu paling banyak terbuang saat kita mengulang pekerjaan yang sama. Solusinya adalah membangun "perpustakaan" aset pribadi.
Cara Lama:
Menulis `SQL` baru untuk setiap permintaan. Mendesain visual dari kanvas kosong setiap minggu.
⚡ Cara Malas:
Menyimpan, memberi tag, dan menggunakan kembali kueri & visual terbaik.
Contoh Praktis:
Aku membuat "contekan" `SQL` di `Notion`. Isinya semua `JOIN`, `CTE`, dan *window function* yang sering kupakai. Saat ada permintaan baru, 60% pekerjaanku sebenarnya tinggal *copy-paste* dan modifikasi sedikit.
Langkah 2: Otomatiskan Hal yang Membosankan
Biarkan robot melakukan pekerjaan robot.
Logikanya: Setiap tugas manual yang berulang adalah kandidat utama untuk otomatisasi. Investasikan sedikit waktu di awal untuk menghemat banyak waktu di kemudian hari.
Cara Lama:
Manual membersihkan `CSV`, ganti nama kolom, ekspor ulang grafik setiap minggu.
⚡ Cara Malas:
Gunakan `Power Query`, skrip `Python`, atau AI untuk menangani pekerjaan repetitif.
Contoh Praktis:
Dulu aku butuh 3 jam setiap Jumat untuk membersihkan laporan Excel mingguan. Setelah kubuat alur otomatisasi di `Power Query`, pekerjaan itu kini selesai dalam 12 detik hanya dengan menekan tombol "Refresh".
Langkah 3: Mulai dari Keputusan, Bukan Data
Bekerja mundur untuk hasil yang lebih tajam.
Logikanya: Analisis terbaik bukanlah yang paling kompleks, tetapi yang paling membantu pengambilan keputusan. Tanyakan "mengapa" sebelum memulai "apa".
Cara Lama:
Menganalisis semua data yang ada. Melihat 15 `KPI`. Membangun dashboard kompleks yang membingungkan.
⚡ Cara Malas:
Bertanya, "Keputusan apa yang akan didukung analisis ini?" lalu fokus ke sana.
Contoh Praktis:
Manajer penjualan butuh laporan. Aku tidak langsung membuat dashboard. Aku bertanya, "Apa satu keputusan terpenting bulan ini?" Jawabannya: "Memutuskan produk mana yang harus dihentikan." *Boom*. Laporanku hanya berisi analisis profitabilitas per produk. Simpel, cepat, dan langsung bisa ditindaklanjuti.
Langkah 4: Kuasai Template
Jangan mulai dari nol.
Aku punya satu template `Power BI` andalan yang berisi:
- Layout kartu `KPI` yang sudah jadi.
- Panel filter yang sudah rapi.
- Visual yang ringan dan cepat.
Saat proyek baru datang, aku 30% selesai dalam 5 menit.
Langkah 5: Jawab Sebelum Ditanya
Berpikir proaktif, bukan reaktif.
Di salah satu dashboard, aku menambahkan kotak teks kecil berisi:
Satu kalimat itu menyelamatkanku dari tiga jadwal rapat dan pertanyaan berulang.
Bonus: Jadikan AI Asistenmu
Gunakan AI untuk menghilangkan beban mental, bukan pekerjaanmu.
Aku memakai `ChatGPT` untuk melewati bagian berpikir yang berat, agar bisa fokus ke logika bisnis. Contoh *prompt* yang sering kupakai:
- "Tulis ulang `SQL` ini agar lebih efisien."
- "Ringkas isi `CSV` ini dalam 3 poin utama."
- "Buatkan daftar `KPI` untuk dashboard logistik."
- "Jelaskan `DAX` ini dalam bahasa yang mudah dimengerti."