Data Visualization: Tools yang Digunakan oleh Data Analyst
Saat ini hampir di semua sektor industri, para pekerja diwajibkan memiliki keterampilan dasar untuk mengolah data dari tingkat dasar. Terlebih bagi para data analyst yang setiap keputusannya harus dilakukan berbasis data. Tapi coba bayangkan jika kamu yang setiap hari bekerja dengan melihat ribuan angka di layar komputer, tidak hanya membosankan, tapi juga membingungkan.
Di sinilah data visualization (visualisasi data) menjadi pahlawan. Ia mengambil kumpulan angka-angka yang tidak berarti dan mengubahnya menjadi gambar, grafik, atau diagram yang tidak hanya enak dilihat, tetapi juga mudah dipahami. Bayangkan betapa hebatnya, hanya dengan melihat grafik, kita bisa mendapatkan informasi yang biasanya butuh waktu lama untuk dipahami!
Oleh karenanya, bagi Gen Z, para pemula, bahkan profesional yang tertarik dengan dunia data, kemampuan memahami dan menggunakan visualisasi data sudah bukan lagi pilihan, melainkan sebuah kewajiban!
Yuk, bahas selengkapnya tentang data visualization, teknik, dan alat yang digunakan melalui pembahasan berikut ini!
1. Apa Itu Data Visualization?
Sekarang, bayangkan kamu sedang makan malam di restoran dan diberikan menu yang tidak hanya berupa teks panjang berisi nama-nama makanan, tapi juga dilengkapi dengan gambar yang indah dari setiap hidangan. Lebih mudah memilih, kan? Itulah prinsip dasar data visualization.
Secara sederhana, data visualization adalah cara menyajikan data dalam bentuk visual, seperti grafik, diagram, atau peta—sehingga data yang tadinya seperti puzzle bisa kita pahami dengan cepat. Otak manusia lebih responsif terhadap gambar daripada angka. Jadi, alih-alih melihat tabel dengan angka-angka panjang yang mungkin membuatmu tertidur, data visualization memungkinkan kita untuk ‘mencerna’ data dengan cara yang lebih menyenangkan.
Bayangkan saat kamu melihat data penjualan selama setahun penuh dalam sebuah tabel. Mungkin kamu perlu waktu berjam-jam untuk menemukan pola tertentu. Namun, dengan sebuah line chart sederhana, kamu bisa melihat dalam sekejap bagaimana tren penjualan naik atau turun. Itulah keajaiban visualisasi data, membuat data menjadi hidup dan berbicara kepada kita.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
2. Teknik Data Visualization yang Populer
Oke, sekarang kita masuk ke bagian yang menarik! Ada berbagai teknik dalam visualisasi data yang sering digunakan para data analyst untuk menyulap angka menjadi sesuatu yang lebih ‘berwarna’. Yang paling umum adalah diagram batang.
Pernah melihat grafik dengan beberapa batang warna-warni yang berdiri berjajar? Itu dia. Grafik ini sempurna untuk membandingkan kategori. Misalnya, jika kamu ingin melihat mana produk yang paling laris di antara tiga pilihan A, B, dan C, diagram batang adalah jawaban mudahnya.
Kalau kamu ingin menampilkan proporsi, seperti misalnya bagaimana pengeluaran bulanan kamu dibagi ke makanan, transportasi, dan hiburan, kamu mungkin akan lebih suka menggunakan diagram lingkaran atau pie chart. Dengan sekali lihat, kamu langsung tahu berapa besar bagian yang dihabiskan untuk jajan kopi setiap bulan!
Nah, kalau kamu sedang memburu tren atau perubahan dari waktu ke waktu, line chart atau grafik garis adalah pilihan terbaik. Misalnya, jika kamu ingin melihat bagaimana performa penjualan produk A dari Januari hingga Desember, grafik garis dengan mudah bisa menunjukkan apakah penjualanmu melonjak atau justru menurun.
Tapi tunggu dulu, visualisasi data tidak hanya tentang grafik sederhana. Ada juga heatmaps, yang memetakan data dengan gradasi warna. Misalnya, semakin gelap warnanya, semakin tinggi nilainya. Ini sering digunakan untuk memahami perilaku pengguna di situs web, di mana mereka sering mengeklik atau berapa lama mereka melihat halaman tertentu.
Sumber: Elegant Themes
Ada juga teknik yang lebih ‘out-of-the-box’ seperti scatter plot, yang menampilkan hubungan antara dua variabel. Misalnya, kamu bisa menggunakannya untuk melihat apakah ada korelasi antara jumlah kopi yang diminum setiap hari dan produktivitas di tempat kerja. Spoiler alert: kadang-kadang korelasi itu nyata!
Sumber: Towards Data Science
3. Alat-Alat Data Visualization yang Digunakan oleh Data Analyst
Sekarang, mari bicara tentang alat-alat keren yang biasa digunakan oleh para data analyst untuk menghidupkan data. Seperti koki yang membutuhkan pisau tajam untuk membuat hidangan terbaik, para analis data juga punya alat mereka sendiri.
Untuk kamu yang baru mulai, ada kabar baik! Kamu bisa menggunakan Looker Studio sebagai alat gratis yang bisa membuat visualisasi data jadi super mudah. Alat ini sangat user-friendly dan sering digunakan oleh para pemula yang ingin membuat dashboard menarik tanpa perlu punya keterampilan coding yang mendalam.
Lalu, ada Microsoft Excel. Ya, Excel mungkin terdengar membosankan, tapi tunggu dulu! Excel adalah alat yang sangat powerful. Dengan Excel, kamu bisa membuat grafik dan diagram hanya dalam beberapa klik saja. Cocok banget buat kamu yang butuh laporan cepat untuk tugas atau pekerjaan sehari-hari.
Bagi mereka yang sudah lebih ‘berpengalaman’ di dunia data, ada alat yang jauh lebih canggih, seperti Tableau dan Power BI. Tableau sangat populer di kalangan profesional karena kemampuannya untuk membuat visualisasi yang kompleks dan interaktif.
Tidak butuh coding, cukup drag-and-drop, dan voila, data-mu berubah menjadi grafik yang indah dan informatif. Tableau juga dikenal dengan kemampuannya untuk bekerja dengan set data yang sangat besar, jadi cocok untuk analisis dalam skala besar.
Di sisi lain, Power BI, sebagai alat buatan Microsoft juga memiliki keunggulan tersendiri, terutama jika kamu sudah familiar dengan produk Microsoft lainnya seperti Excel atau Azure. Integrasi yang mulus membuat Power BI menjadi pilihan favorit banyak bisnis besar.
Bagi yang ingin lebih fleksibel dan bekerja dengan visualisasi data yang lebih disesuaikan, ada Looker Studio. Alat ini sedikit lebih teknis, tapi menawarkan analisis yang lebih mendalam dan mendukung kolaborasi antar tim dengan baik. Kalau kamu bekerja di perusahaan besar atau startup dengan fokus analisis data yang kuat, Looker bisa jadi sahabat terbaikmu.
Dengan banyaknya pilihan alat, kamu tidak perlu bingung. Jika kamu baru memulai, cobalah yang gratis dan mudah digunakan seperti Google Data Studio atau Excel. Tapi jika kamu sudah serius di dunia data, mungkin saatnya melirik alat premium seperti Tableau atau Power BI.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
4. Tren Visualisasi Data di Era Digital
Teknologi tidak pernah berhenti berkembang, dan begitu pula visualisasi data. Saat ini, kita melihat tren baru seperti penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam menciptakan visualisasi data yang lebih pintar dan otomatis. AI bisa membantu kita menemukan pola-pola dalam data yang sebelumnya mungkin terlewatkan oleh mata manusia.
Dashboard interaktif juga semakin banyak digunakan. Dengan dashboard semacam ini, kamu bisa berinteraksi dengan data secara real-time, misalnya dengan mengklik bagian tertentu untuk melihat detail lebih lanjut. Ini adalah cara yang sangat efektif untuk mengajak audiens terlibat dengan data dan membuat pengalaman lebih personal.
Sumber: MetaNesia
Selain itu, masa depan visualisasi data mungkin akan membawa kita ke ranah virtual reality (VR) dan augmented reality (AR), di mana kita bisa ‘masuk’ ke dalam data dan melihatnya dalam lingkungan tiga dimensi. Coba bayangkan, betapa serunya memanipulasi data seperti berada dalam film fiksi ilmiah!
Gimana? Kamu tertarik menjadi seorang Data Analyst yang handal? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!
DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.
Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!
Penulis: Lisya Zuliasyari