4 Tools Wajib untuk Data Analyst Pemula, Nomor 3 Favorit!

Menjadi seorang Data Analyst itu ibarat punya superpower di era digital. Tapi untuk memulai, kamu perlu “senjata” yang tepat. Nah, pertanyaan yang sering muncul adalah: Tools apa yang paling sering digunakan oleh Data Analyst pemula? Jawabannya ternyata nggak sesulit yang dibayangkan. Ada beberapa tools populer yang sudah menjadi andalan untuk mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data, bahkan untuk pemula sekalipun.

Bayangkan kamu punya tumpukan data seperti spreadsheet panjang atau file CSV ribuan baris. Tanpa tools yang tepat, semua itu hanya akan terlihat seperti angka tanpa arti. Tapi, begitu kamu menggunakan tools yang sesuai, data tersebut bisa berubah menjadi insight berharga yang membantu pengambilan keputusan. Di artikel ini, kita akan bahas empat tools yang wajib banget kamu kuasai sebagai langkah awal menjadi Data Analyst.

1. Microsoft Excel

Excel sering dianggap software jadul, padahal masih jadi senjata utama Data Analyst pemula. Fitur seperti PivotTable, VLOOKUP, dan Conditional Formatting bisa membantu menemukan insight tanpa coding.

Case Study:
Seorang junior data analyst di sebuah startup F&B diminta menganalisis penjualan dari 500 menu berbeda. Dengan Excel, ia membuat PivotTable untuk mengetahui menu terlaris per bulan. Hasilnya, perusahaan menemukan bahwa minuman boba punya kontribusi 30% dari total penjualan — insight ini mendorong mereka untuk membuat promo khusus boba, yang meningkatkan revenue sebesar 18% di bulan berikutnya.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Google Sheets

Google Sheets punya keunggulan di kolaborasi real-time. Cocok untuk tim marketing, sales, dan data yang sering bekerja bersama tanpa perlu mengirim file bolak-balik.

Case Study:
Tim marketing sebuah e-commerce menggunakan Google Sheets untuk memantau performa iklan harian. Setiap anggota tim menginput hasil kampanye langsung di spreadsheet, dan data otomatis terhubung ke Google Data Studio untuk membuat dashboard penjualan. Dengan cara ini, mereka bisa mengambil keputusan cepat ketika suatu kampanye tidak efektif.

3. Tableau

Tableau membantu mengubah data mentah menjadi visual yang mudah dimengerti bahkan oleh orang non-teknis. Kamu tinggal drag-and-drop untuk membuat dashboard interaktif.

Case Study:
Di sebuah perusahaan retail, data analyst pemula diminta membuat laporan mingguan untuk manajemen. Alih-alih membagikan tabel panjang, ia menggunakan Tableau untuk membuat visual heatmap yang menampilkan wilayah dengan penjualan terendah. Hasilnya, tim manajemen langsung mengalokasikan budget promosi ke daerah tersebut dan berhasil menaikkan penjualan 12% dalam dua minggu.

4. SQL

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk mengakses data langsung dari database. Skill ini membuatmu bisa mengambil data spesifik tanpa menunggu tim IT.

Case Study:
Seorang data analyst pemula di perusahaan logistik harus mencari rute pengiriman dengan biaya terendah. Dengan SQL, ia menulis query untuk mengambil data rute, biaya, dan waktu pengiriman dari database yang berisi jutaan catatan. Analisis ini membantu perusahaan menghemat biaya operasional hingga Rp200 juta per tahun.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

Sekarang kamu sudah tahu tools apa yang paling sering digunakan oleh data analyst pemula: Excel untuk analisis dasar, Google Sheets untuk kolaborasi, Tableau untuk visualisasi, dan SQL untuk pengambilan data langsung dari database. Case study tadi membuktikan bahwa meski terlihat sederhana, tools ini punya dampak besar di dunia kerja nyata.

Kalau kamu mau menguasai tools ini sekaligus belajar praktiknya lewat proyek real, ikuti Bootcamp Data Analyst with Python and SQL di DQLab. Di sini, kamu akan belajar dari nol sampai siap kerja, lengkap dengan bimbingan mentor dan studi kasus nyata.