Mulai Belajar Data Analyst dengan SQL, Yuk!

Saat bekerja dengan data dalam jumlah besar, seorang data analyst perlu alat yang dapat mengakses, mengelola, dan menganalisis data dengan cepat. SQL (Structured Query Language) menjadi salah satu keterampilan utama yang harus dikuasai, karena hampir semua database modern menggunakannya untuk menyimpan dan mengolah data.

Dengan SQL, seorang data analyst dapat mengekstrak informasi penting, menyaring data sesuai kebutuhan, hingga menggabungkan berbagai tabel untuk mendapatkan insight yang lebih mendalam. Artikel ini akan membahas pentingnya SQL bagi data analyst, berbagai query dasar yang sering digunakan, serta keterampilan lain yang mendukung analisis data secara menyeluruh.

1. Apa itu SQL?

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk mengakses, mengelola, dan menganalisis data dalam database relasional. Dengan SQL, kalian dapat mengambil informasi yang dibutuhkan dari kumpulan data besar dengan cepat dan efisien. Karena kemampuannya dalam mengolah data dalam jumlah besar, SQL menjadi standar utama dalam pengelolaan database bagi berbagai industri.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Peran SQL bagi Data Analyst

SQL sangat penting bagi data analyst karena membantu mereka mengakses, membersihkan, dan menganalisis data secara langsung dari database perusahaan. Dengan SQL, profesi ini dapat mengekstrak informasi penting yang digunakan dalam pembuatan laporan dan pengambilan keputusan. Kemampuan ini sangat diperlukan di berbagai sektor, mulai dari keuangan hingga e-commerce, di mana analisis data yang cepat dan akurat menjadi kunci keberhasilan bisnis.

3. Belajar Query Dasar SQL untuk Data Analyst

Sebelum mengolah data lebih lanjut, data analyst harus memahami beberapa query dasar dalam SQL. Berikut adalah beberapa perintah dasar yang wajib dikuasai:

a. SELECT Statement

Perintah SELECT adalah perintah utama dalam SQL yang digunakan untuk mengambil data dari satu atau lebih tabel dalam database. Contoh penggunaannya:

SELECT nama_produk, harga FROM produk;

Kode di atas mengambil data nama produk dan harga dari tabel produk. Dengan SELECT, kita bisa menentukan kolom mana saja yang ingin ditampilkan tanpa harus mengambil seluruh tabel, sehingga lebih efisien.

b. FUNCTION dan GROUP BY

SQL menyediakan berbagai fungsi agregat seperti SUM(), AVG(), COUNT(), MIN(), dan MAX() yang digunakan untuk melakukan perhitungan pada sekumpulan data. Misalnya, untuk menghitung jumlah produk yang terjual per kategori, kita bisa menggunakan GROUP BY:

SELECT kategori, SUM(jumlah_terjual) 
FROM penjualan 
GROUP BY kategori;

Dengan perintah ini, kita bisa mengelompokkan data berdasarkan kategori dan menghitung total penjualan per kategori.

c. INNER JOIN dan UNION

INNER JOIN digunakan untuk menggabungkan data dari dua tabel berdasarkan kolom yang memiliki keterkaitan. Sedangkan UNION digunakan untuk menggabungkan dua atau lebih hasil query SELECT yang memiliki jumlah dan tipe kolom yang sama.

Contoh penggunaan INNER JOIN untuk menghubungkan tabel pelanggan dan transaksi:

SELECT pelanggan.nama, transaksi.total_pembelian
FROM pelanggan
INNER JOIN transaksi ON pelanggan.id_pelanggan = transaksi.id_pelanggan;

Query ini akan menampilkan nama pelanggan dan total pembelian mereka dari dua tabel yang berbeda.

d. WHERE dan HAVING

WHERE digunakan untuk memfilter data sebelum dilakukan agregasi. Sedangkan HAVING digunakan untuk memfilter hasil setelah dilakukan agregasi dengan GROUP BY.

Contoh penggunaan WHERE untuk menampilkan produk dengan harga di atas Rp 100.000:

SELECT * FROM produk WHERE harga > 100000;
Sementara itu, HAVING digunakan untuk menampilkan kategori yang memiliki total penjualan di atas 500 unit:
SELECT kategori, SUM(jumlah_terjual) 
FROM penjualan 
GROUP BY kategori 
HAVING SUM(jumlah_terjual) > 500;

e. ORDER BY dan LIMIT

ORDER BY digunakan untuk mengurutkan data berdasarkan kolom tertentu baik secara ascending (ASC) maupun descending (DESC). LIMIT digunakan untuk membatasi jumlah hasil query yang ditampilkan.

Contoh penggunaan ORDER BY untuk mengurutkan daftar produk berdasarkan harga dari yang tertinggi ke terendah:

SELECT * FROM produk ORDER BY harga DESC;
Sedangkan LIMIT dapat digunakan untuk menampilkan 5 pelanggan dengan total pembelian tertinggi:
SELECT pelanggan, total_pembelian 
FROM transaksi 
ORDER BY total_pembelian DESC 
LIMIT 5;

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Skill Lain yang Diperlukan Data Analyst

Selain SQL, seorang data analyst juga perlu menguasai beberapa skill tambahan agar dapat bekerja secara efektif. Beberapa di antaranya adalah:

• Pemahaman Statistik & Matematika – Berguna dalam analisis data untuk memahami pola dan membuat prediksi yang lebih akurat.

• Penggunaan Tools Visualisasi – Menggunakan software seperti Tableau atau Power BI untuk menyajikan hasil analisis dalam bentuk grafik atau dashboard interaktif.

• Bahasa Pemrograman (Python/R) – Sangat membantu dalam analisis data yang lebih kompleks, otomatisasi pekerjaan, dan integrasi dengan SQL.

• Pemahaman Bisnis & Komunikasi Data – Kemampuan untuk menerjemahkan data menjadi insight yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan bisnis.

SQL adalah keterampilan yang wajib dimiliki oleh seorang data analyst karena mempermudah pengambilan, pengolahan, dan analisis data langsung dari database. Dengan memahami perintah dasar seperti SELECT, JOIN, GROUP BY, dan ORDER BY, kalian bisa bekerja lebih efisien dalam mengolah data serta menghasilkan insight yang bermanfaat.

Jika kalian ingin menguasai SQL dan skill penting lainnya untuk menjadi Data Analyst, DQLab menawarkan Bootcamp Data Analyst with Python and SQL yang dirancang khusus untuk membantu kalian belajar dari dasar hingga mahir. Apa keunggulannya?

• Kurikulum Praktis & Terstruktur – Belajar SQL, Python, dan analisis data langsung dengan studi kasus industri.

• Akses Materi Interaktif – Latihan langsung dengan dataset nyata untuk meningkatkan keterampilan.

• Mentoring & Dukungan Komunitas – Belajar lebih efektif dengan bimbingan mentor dan diskusi sesama peserta.

• Persiapan Karier Data Analyst – Panduan membuat portfolio, CV, dan tips sukses menghadapi wawancara kerja.

Jangan lewatkan kesempatan untuk meningkatkan keterampilan dan bersiap menjadi Data Analyst profesional!

FAQ:

1. Apa perbedaan antara SQL dan Excel dalam analisis data?

Excel cocok untuk analisis data dalam skala kecil, sementara SQL lebih efisien untuk mengelola dan menganalisis data dalam jumlah besar yang tersimpan di database. SQL juga memungkinkan pengguna untuk melakukan query kompleks yang sulit dilakukan di Excel.

2. Apakah SQL hanya digunakan untuk database relasional?

Ya, SQL dirancang untuk bekerja dengan database relasional seperti MySQL, PostgreSQL, dan SQL Server. Namun, beberapa sistem big data seperti Google BigQuery dan Apache Hive juga menggunakan SQL dalam variasi yang disesuaikan.