Kapan Pekerjaan Excel Mulai Membutuhkan Power Query?

Excel masih menjadi salah satu tools yang banyak digunakan untuk mengolah data. Mulai dari membuat laporan penjualan, merekap data pelanggan, hingga menyusun laporan keuangan, berbagai pekerjaan dapat dilakukan dengan spreadsheet. Namun, semakin sering data diolah maka semakin besar kemungkinan pekerjaan Excel berubah menjadi aktivitas yang repetitif.

Copy-paste data dari banyak file, menghapus baris yang tidak diperlukan, memperbaiki format tanggal, menggabungkan tabel, hingga membuat laporan secara berulang dapat menghabiskan waktu. Lalu, kapan pekerjaan Excel mulai membutuhkan Power Query? Pasalnya, Power Query menjadi salah satu solusi ketika pekerjaan pengolahan data sudah terlalu bergantung pada proses manual dan harus dilakukan berulang kali. Ini dia jawabannya!

1. Ketika Copy-Paste Mulai Menjadi Pekerjaan Rutin

Copy-paste bukan suatu hal yang salah. Untuk data sederhana dan pekerjaan yang hanya dilakukan sesekali, cara manual masih cukup praktis. Masalah mulai muncul ketika proses yang sama harus dilakukan berulang kali. Misalnya, seorang staf harus menerima laporan dari beberapa cabang setiap bulan. Setiap file memiliki struktur yang relatif sama, tetapi seluruh data harus digabungkan terlebih dahulu sebelum dianalisis.

Jika terdapat lima atau sepuluh file, pekerjaan tersebut masih terasa ringan. Namun, ketika jumlah file bertambah dan proses harus dilakukan setiap minggu atau setiap bulan, copy-paste dapat menjadi pekerjaan yang menyita waktu. Power Query memungkinkan proses pengambilan dan penggabungan data tersebut dibuat lebih terstruktur sehingga proses yang sama tidak harus diulang dari awal.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with Excel

2. Data Datang dari Banyak File

Salah satu tanda pekerjaan Excel mulai membutuhkan Power Query adalah ketika sumber data tidak lagi berasal dari satu tabel. Data bisa saja tersebar dalam beberapa file Excel dengan format yang serupa. Contohnya:

• laporan penjualan Januari;

• laporan penjualan Februari;

• laporan penjualan Maret;

• laporan dari berbagai cabang;

• laporan dari beberapa divisi.

Pengguna perlu membuka file satu per satu, menyalin data, kemudian menggabungkannya ke dalam satu workbook tanpa menggunakan alat bantu. Power Query dapat membantu mengambil data dari berbagai sumber dan menggabungkannya ke dalam satu proses pengolahan. Ketika file baru dengan struktur yang sama tersedia, proses tersebut dapat diperbarui kembali tanpa harus melakukan seluruh pekerjaan secara manual.

3. Ketika Format Data Tidak Seragam

Data mentah jarang langsung berada dalam kondisi ideal untuk dianalisis. Misalnya, satu kolom tanggal dapat memiliki format yang berbeda. Nama wilayah mungkin ditulis dengan variasi tertentu. Ada pula data yang mengandung spasi tambahan, baris kosong, atau nilai yang tidak sesuai dengan tipe datanya.

Jika masalah tersebut hanya terjadi pada beberapa baris, pengguna mungkin bisa memperbaikinya secara manual. Namun, apabila masalah muncul pada ribuan baris, pekerjaan tersebut membuang-buang waktu dan tidak efisien. Power Query menyediakan berbagai fungsi transformasi untuk membantu membersihkan dan menyesuaikan data sebelum digunakan dalam analisis.

4. Ketika Rumus Excel Terlalu Kompleks

Rumus merupakan salah satu kekuatan Excel. Fungsi seperti XLOOKUP, IF, SUMIFS, atau kombinasi berbagai formula dapat membantu mengolah data. Namun, semakin kompleks prosesnya, semakin sulit pula workbook untuk dipelihara. Misalnya, sebuah file memiliki banyak kolom tambahan yang dibuat khusus untuk membersihkan data, mengubah format, menggabungkan informasi, dan melakukan berbagai transformasi.

Ketika sumber data berubah, pengguna mungkin harus memeriksa kembali banyak rumus. Power Query menawarkan pendekatan yang berbeda. Transformasi data dilakukan melalui serangkaian langkah yang dapat dilihat kembali dan dijalankan ulang. Artinya, pengguna dapat memisahkan antara proses menyiapkan data dan proses menganalisis data.

Baca Juga: Belajar Fungsi Tanggal & Waktu di Excel

5. Ketika Kesalahan Manual Mulai Berisiko

Semakin sering manusia melakukan pekerjaan yang sama maka semakin besar pula peluang terjadinya kesalahan. Satu baris data mungkin terlewat saat disalin. Sebagian data mungkin tidak ikut diperbarui. File yang salah dapat digunakan sebagai sumber laporan. Bahkan perubahan kecil pada struktur data dapat membuat hasil pengolahan berbeda. Otomatisasi tidak berarti menghilangkan seluruh risiko kesalahan.

Namun, membuat proses pengolahan menjadi lebih terstruktur dapat membantu mengurangi pekerjaan manual yang berulang. Karena itu, kebutuhan terhadap Power Query bukan hanya persoalan menghemat waktu. Dalam pekerjaan yang dilakukan secara rutin, konsistensi proses juga menjadi pertimbangan penting.

6. Apakah Semua Pekerjaan Excel Membutuhkan Power Query?

Tidak. Untuk pekerjaan sederhana, Power Query justru mungkin tidak diperlukan. Jika hanya mengolah satu tabel kecil, dilakukan satu kali, dan tidak membutuhkan transformasi yang rumit, menggunakan Excel secara langsung dapat menjadi pilihan yang lebih praktis. Power Query mulai terasa manfaatnya ketika pekerjaan memiliki beberapa karakteristik sekaligus:

• Data berasal dari banyak sumber.

• Proses pengolahan dilakukan berulang kali.

• Data membutuhkan banyak tahap pembersihan.

• File atau tabel perlu digabungkan.

• Laporan harus diperbarui secara rutin.

• Pekerjaan manual mulai memakan banyak waktu.

Jadi, pertanyaannya bukan sekadar “Apakah saya perlu belajar Power Query?” Pertanyaan yang lebih relevan adalah “Apakah saya melakukan proses pengolahan data yang sama berulang kali?” Jika jawabannya iya, Power Query layak mulai dipertimbangkan.

Tidak ada jumlah file atau jumlah baris tertentu yang secara otomatis membuat Power Query wajib digunakan. Kebutuhannya lebih banyak ditentukan oleh pola pekerjaan. Jika kamu hanya sesekali membersihkan sebuah tabel, Excel biasa mungkin sudah cukup. Namun, jika setiap minggu harus menggabungkan file, membersihkan data dengan langkah yang sama, lalu menghasilkan laporan yang serupa, proses manual mulai layak dievaluasi.

Pada titik tersebut, belajar Power Query bukan sekadar menambah satu fitur baru dalam Excel. Skill ini dapat membantu mengubah pekerjaan pengolahan data dari mengulang langkah yang sama menjadi membangun proses yang dapat digunakan kembali. Bagi calon data analyst, perubahan cara kerja menjadi salah satu langkah penting untuk mulai berpikir bukan hanya tentang bagaimana mengolah data, tetapi juga bagaimana membuat proses pengolahan data menjadi lebih efisien dan konsisten.

FAQ

1. Apakah Power Query hanya untuk data dalam jumlah besar?

Tidak. Power Query juga dapat digunakan pada data yang tidak terlalu besar, terutama jika proses pengolahannya dilakukan berulang atau berasal dari beberapa sumber.

2. Apakah harus mahir Excel sebelum belajar Power Query?

Tidak harus. Pemahaman dasar Excel akan membantu, tetapi Power Query dapat dipelajari secara bertahap mulai dari proses sederhana seperti mengimpor, membersihkan, dan menggabungkan data.

3. Apa perbedaan Power Query dengan rumus Excel?

Rumus Excel umumnya digunakan untuk melakukan perhitungan atau menghasilkan nilai berdasarkan data. Power Query lebih berfokus pada proses mengambil, membersihkan, menggabungkan, dan mentransformasi data sebelum digunakan untuk analisis.

Yuk perdalam pemahaman excel kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Data Analyst with Excel berikut untuk informasi lebih lengkapnya atau ikuti Bootcamp Data Analyst with Excel!

Penulis: Reyvan Maulid