Pemanfaatan Tableau dalam Ilmu Data Science

Perkembangan ilmu Data Science tak bisa dilepaskan dari pemanfaatan berbagai tools. Salah satu elemen penting dalam bidang ini adalah visualisasi data, yang bertujuan merangkum volume data besar menjadi bentuk visual yang mudah dipahami oleh audiens. Menurut Datawrapper, visualisasi membantu mempercepat pemahaman data hingga 60 persen dibandingkan membaca teks panjang, sehingga menjadikan keahlian ini penting bagi praktisi data.

Dalam konteks tersebut, penguasaan tools visualisasi seperti Tableau menjadi sangat relevan. Tableau tidak hanya berguna bagi Data Scientist, tetapi juga dipakai oleh Product Manager, SQL Developer, Data Analyst, hingga Business Intelligence. McKinsey mencatat bahwa 72 persen perusahaan yang menggunakan visualisasi interaktif mampu membuat keputusan lebih cepat. Hal ini membuktikan peran besar Tableau dalam mempercepat analisis dan komunikasi data lintas profesi. Lalu, apa saja pemanfaatan Tableau dalam koridor data science? Simak penjelasannya berikut sahabat DQLab!

1. Mengenal Tableau

Tableau merupakan perangkat lunak visualisasi data dan Business Intelligence yang membantu praktisi data membuat laporan grafis serta melakukan analisis atas data berukuran besar. Didirikan pada 2003 di Mountain View, California, kini Tableau berkantor pusat di Seattle, Washington. Popularitasnya semakin meningkat setelah diakuisisi oleh Salesforce pada 2019 senilai US$ 15,7 miliar, salah satu akuisisi terbesar dalam industri perangkat lunak saat itu.

Pada saat akuisisi, lebih dari 86.000 organisasi global, termasuk Netflix dan Verizon, tercatat sebagai pengguna Tableau. Data ini menunjukkan bahwa Tableau tidak hanya sekadar alat visualisasi, melainkan bagian dari ekosistem pengambilan keputusan bisnis skala besar. Dengan reputasi tersebut, Tableau terus memperbarui fitur agar relevan dengan kebutuhan industri, termasuk integrasi AI yang semakin dominan pada 2025.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

2. Produk Tableau dan Kegunaannya

Tableau menawarkan beberapa produk utama untuk memenuhi kebutuhan praktisi data. Tableau Desktop digunakan untuk membangun visualisasi interaktif, sementara Tableau Prep memudahkan dalam pembersihan dan transformasi data. Untuk kebutuhan kolaborasi, Tableau Server/Online menjadi sarana berbagi visualisasi lintas tim. Sedangkan Tableau Reader memungkinkan pengguna membuka serta berinteraksi dengan workbook yang dibuat di Desktop.

Produk Tableau ini dirancang agar sesuai dengan beragam profesi dan tingkat kebutuhan analisis data. Sebagai contoh, seorang Business Intelligence Analyst bisa menggunakan Tableau Desktop untuk analisis mendalam, lalu membagikan hasilnya melalui Tableau Server kepada stakeholder. Dengan sistem produk yang saling melengkapi, Tableau memperkuat posisinya sebagai platform visualisasi yang komprehensif.

3. Mempermudah Pencarian Insight

Salah satu kekuatan utama Tableau adalah kemampuannya dalam mempermudah pencarian insight. Fitur drag-and-drop memungkinkan siapa saja membuat visualisasi dengan cepat, bahkan tanpa keahlian pemrograman. Jenis visualisasi yang tersedia pun beragam, mulai dari histogram, treemap, hingga dashboard interaktif. Menurut Gartner, visualisasi interaktif meningkatkan akurasi identifikasi pola data hingga 35% lebih tinggi dibandingkan metode manual.

Hal ini membuat Tableau sangat berguna untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Misalnya, seorang manajer penjualan dapat melihat tren penurunan produk tertentu secara real-time dan segera merespons dengan strategi pemasaran baru. Dengan cara ini, data yang kompleks bisa dipahami dengan mudah, baik oleh praktisi maupun audiens non-teknis.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

4. Kemampuan Menangani Big Data & Beragam Sumber Data

Tableau dikenal mampu mengolah data dalam skala besar tanpa batasan baris yang ketat pada extract. Hal ini membuatnya tangguh menghadapi big data. Seorang pengguna Reddit tahun 2024 menyebut bahwa Tableau dapat menangani ratusan juta baris data, asalkan dilakukan dengan extract dan persiapan data yang tepat. Namun, best practice tetap menyarankan pembatasan tertentu agar kinerja tidak menurun, misalnya maksimal 10 juta baris pada server dengan spesifikasi standar.

Selain itu, Tableau juga mendukung koneksi ke berbagai sumber data, mulai dari file sederhana (Excel, PDF, TXT) hingga server database dan platform eksternal. Fleksibilitas ini memungkinkan pengguna memadukan data dari banyak sumber tanpa kendala berarti. Dengan demikian, Tableau memberi keleluasaan lebih besar untuk melakukan analisis yang menyeluruh dan akurat (Tableau Help, 2024).

Hingga 2025, Tableau memiliki pangsa pasar Business Intelligence sebesar 12,88%, menjadikannya salah satu kompetitor utama Microsoft Power BI menurut Ideas2IT (2025). Lebih dari 49.000 perusahaan tercatat menggunakan Tableau dalam berbagai sektor, mulai dari bisnis ritel, perbankan, hingga teknologi. Angka ini menunjukkan besarnya komunitas pengguna Tableau yang terus berkembang.

Komunitas global Tableau yang tergabung dengan ekosistem Salesforce juga semakin memperluas dukungan terhadap inovasi. Forum, webinar, dan pelatihan daring menjadikan pengguna lebih mudah saling berbagi pengalaman dan praktik terbaik. Dengan ekosistem ini, Tableau tidak hanya sekadar software, melainkan platform kolaborasi global yang mempercepat transformasi data menjadi insight.

Dengan kemampuan visualisasi, analitik, fleksibilitas integrasi, dan komunitas yang luas, Tableau telah menjadi salah satu tools utama dalam dunia Data Science. Berbagai profesi kini mengandalkan Tableau untuk mempermudah analisis data, mengolah big data, hingga membuat dashboard interaktif yang membantu pengambilan keputusan. Di tengah tren pemanfaatan data yang terus meningkat pada 2025, Tableau menunjukkan kapasitasnya sebagai salah satu pemimpin pasar visualisasi data. Dengan dukungan ekosistem Salesforce dan basis pengguna global, Tableau tetap relevan dalam menghadirkan insight yang dapat ditindaklanjuti di berbagai sektor industri.

FAQ

1. Mengapa Tableau penting dalam bidang Data Science?

Tableau memudahkan praktisi data dalam memvisualisasikan data kompleks menjadi bentuk yang lebih sederhana dan mudah dipahami. Dengan fitur drag-and-drop serta beragam jenis visualisasi, Tableau membantu menemukan insight lebih cepat dan akurat. Hal ini membuat Tableau relevan tidak hanya bagi Data Scientist, tetapi juga untuk manajer, analis, hingga eksekutif bisnis.

2. Apakah Tableau mampu menangani big data?

Ya. Tableau dikenal mampu mengolah data dalam skala besar, bahkan hingga ratusan juta baris, terutama bila menggunakan extract dan data telah dipersiapkan dengan baik. Selain itu, Tableau mendukung koneksi ke berbagai sumber data, mulai dari file sederhana seperti Excel hingga server database besar dan platform eksternal.

3. Bagaimana posisi Tableau di pasar Business Intelligence saat ini?

Hingga 2025, Tableau menguasai sekitar 12,88% pangsa pasar Business Intelligence, menjadikannya salah satu kompetitor utama Microsoft Power BI. Lebih dari 49.000 perusahaan global telah menggunakan Tableau, menunjukkan kekuatan komunitas serta relevansi alat ini dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst? 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!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

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: Reyvan Maulid