4 Kategori Software Populer untuk Data Analyst
Data Analyst adalah sebuah pekerjaan yang membutuhkan skill teknis dan non teknis secara bersamaan untuk bisa menyelesaikan tugasnya. Salah satu contoh skill teknis yang harus dimiliki oleh Data Analyst adalah penguasaan dan kemampuan mengoperasikan software Data Analyst dengan baik. Penggunaan software ini bisa menjadi kunci untuk efisiensi dan efektivitas seorang Data Analyst dalam menyelesaikan pekerjaannya.
Software Data Analyst adalah berbagai jenis perangkat lunak yang digunakan oleh para Data Analyst untuk mengumpulkan, mengelola, menganalisis, memvisualisasikan, serta melaporkan data. Tools ini dirancang untuk membantu menganalisis data yang bervolume besar dan kompleks (big data) dengan lebih mudah dan efisien, sehingga mereka bisa mendapatkan insight berharga yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.
Dalam artikel ini akan dibahas mengenai 4 kategori software yang esensial bagi seorang Data Analyst, beserta contoh software dalam setiap kategori. Yuk, simak pembahasannya!
1. Pengolahan dan Analisis Data
Pict by Geeks for Geeks
Dalam kategori pengolahan dan analisis data, kita bisa menemukan 2 pilihan, yaitu Python dan R.
Python merupakan bahasa pemrograman serbaguna yang banyak digunakan dalam analisis data. Bahasa pemrograman ini memiliki banyak kelebihan, seperti ekosistem yang luas dengan banyak library untuk analisis data seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-Learn; dapat mendukung pemrosesan data, analisis statistik, dan machine learning; serta mudah dipelajari dan digunakan. Contoh penggunaan software ini adalah saat membersihkan dan memanipulasi data, melakukan analisis statistik, serta membuat model prediktif.
Sementara R merupakan bahasa pemrograman yang kuat untuk analisis statistik dan visualisasi data. Adapun kelebihan dari R adalah dirancang khusus untuk analisis data dan statistika; memiliki library yang kuat untuk visualisasi seperti ggplot2; serta banyak digunakan dalam dunia akademik dan riset. Contoh penggunaan tools ini adalah untuk melakukan analisis statistik lanjutan, visualisasi data, serta pemodelan data.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Manajemen dan Query Database
Pict by Wikimedia
Dalam kategori manajemen dan query database, Data Analyst umumnya akan menggunakan bahasa SQL. SQL (Structured Query Language) merupakan bahasa standar untuk manajemen dan query database relasional. Adapun kelebihan yang dimiliki oleh bahasa ini adalah:
Sangat efisien untuk mengelola, mengambil, dan memanipulasi data dalam database besar.
Didukung oleh berbagai sistem manajemen database seperti MySQL, PostgreSQL, dan SQL Server.
Integral untuk pekerjaan Data Analyst yang berhubungan dengan data terstruktur.
Contoh penggunaan tools ini adalah saat mengambil data dari database, menggabungkan tabel, mengelola data dalam database.
3. Visualisasi Data dan Reporting
Pict by Sprinkle Data
Tableau merupakan tools visualisasi data yang memungkinkan pembuatan dashboard interaktif dan laporan. Adapun kelebihan yang dimiliki oleh tools ini adalah memiliki interface drag-and-drop yang intuitif; adanya kemampuan untuk menghubungkan berbagai sumber data; serta mampu menyediakan visualisasi yang kuat dan interaktif. Contoh penggunaan software ini adalah saat membuat dashboard, visualisasi data interaktif, atau laporan bisnis.
Power BI juga merupakan tools visualisasi data dan bisa digunakan untuk membuat laporan interaktif. Bedanya, tools ini merupakan produk dari Microsoft. Sehingga tidak heran jika tools ini memiliki integrasi yang kuat dengan ekosistem Microsoft, termasuk Excel dan SQL Server.
Kelebihan lain yang dimiliki adalah mudahnya dalam penggunaan software ini karena adanya fitur drag-and-drop serta kemampuannya dalam menyediakan berbagai visualisasi dan kemampuan analitik. Contoh penggunaan software ini adalah dalam pembuatan dashboard interaktif, laporan bisnis, analisis data secara real-time.
4. Pengolahan Data dan Spreadsheet
Pict by Nifty
Dalam kategori pengolahan data dan spreadsheet, software yang sering digunakan adalah Microsoft Excel dan Google Sheets.
Microsoft Excel merupakan software spreadsheet yang banyak digunakan untuk analisis data dan reporting. Software ini sangat populer dan banyak digunakan dalam berbagai industri, mudah digunakan untuk analisis data dasar dan pelaporan, serta memiliki fitur-fitur keren seperti pivot tables, formula, dan visualisasi data dasar. Contoh penggunaan tools ini adalah dalam analisis data dasar, pelaporan keuangan, pembuatan grafik sederhana.
Sementara Google Sheets merupakan aplikasi spreadsheet berbasis cloud dan memungkinkan kolaborasi antar team secara real-time. Karena menggunakan cloud, sehingga tools ini dapat diakses dari mana saja dengan koneksi internet. Selain itu, adanya fitur kolaborasi memungkinkan banyak pengguna bekerja pada spreadsheet yang sama secara bersamaan.
Kelebihan lainnya, karena produk ini adalah produk Google maka akan sangat mudah untuk terintegrasi dengan produk Google lainnya seperti Google Data Studio. Contoh penggunaan tools ini adalah kolaborasi dalam analisis data, pelaporan berbasis web, pembuatan grafik dan diagram sederhana.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Penggunaan software yang tepat adalah kunci keberhasilan bagi Data Analyst dalam menganalisis data, membuat visualisasi, dan menyusun laporan. Dengan menguasai alat-alat seperti Python, SQL, Tableau, dan Excel, seorang Data Analyst dapat menangani berbagai aspek pekerjaan mereka dengan lebih efisien dan efektif.
Tertarik menjadi Data Analyst? Bootcamp Data Analyst adalah pilihan yang sangat baik bagi untuk memasuki dunia analisis data dengan cepat dan efisien. DQLab adalah salah satu lembaga kursus yang menyediakan bootcamp bagi mereka yang tertarik menjadi Data Analyst, yaitu Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri