Pemanfaatan Tableau dalam Ilmu Data Science

Perkembangan ilmu Data Science tidak akan jauh-jauh dari pemanfaatan tools Data Science. Dalam ilmu Data Science, visualisasi data juga memegang peranan penting. Secara umum, visualisasi data bertujuan untuk meringkas data yang bervolume besar menjadi bentuk visual yang lebih gampang untuk dilihat dan dipahami oleh audience. Sehingga salah satu tools data science yang harus dikuasai oleh praktisi data adalah tools yang berkaitan dengan visualisasi.

Tableau adalah salah satu tool visualisasi yang bisa dipertimbangkan. Tool ini memungkinkan kita untuk membuat visualisasi dalam waktu singkat hanya dengan menggunakan fitur drag-and-down. Pemanfaatan Tableau sebenarnya tidak digunakan oleh Data Scientist saja, namun juga profesi lainnya seperti Product Manager, SQL Developer, Data Analyst, Business Intelligence, dan masih banyak lagi. Orang-orang yang ada di profesi ini akan membuat visualisasi dan membaginya dengan orang lain sehingga mereka bisa mengetahui keadaan yang sedang terjadi melalui visualisasi data.

1.Mengenal Tableau

Tableau merupakan software visualisasi data dan Business Intelligence yang bisa membantu para praktisi data untuk membuat report dalam bentuk grafis serta kemampuan dalam menganalisis volume data yang besar. Tableau mulai dirilis pada tahun 2003 dan kemudian diakuisisi oleh Salesforce pada 2019. Banyak perusahaan yang menggunakan Tableau untuk mendapatkan insight dari data yang dapat ditindaklanjuti. Tableau terus mengembangkan diri dan menawarkan sejumlah fitur menarik.

Melalui Tableau, para praktisi data dapat membuat grafik, bagan, peta, story, dashboard, dan lainnya untuk memvisualisasikan dan menganalisis data. Visualisasi dan interpretasi data dapat membantu eksekutif bisnis membuat keputusan bisnis yang efisien. Ada empat produk berbeda yang Tableau layani untuk organisasi. Diantaranya adalah:

• Tableau Desktop untuk membuat visualisasi data

• Tableau Prep bermanfaat untuk menyiapkan data

• Tableau Server/Online untuk hosting dan berbagi visualisasi data

• Tableau Reader untuk membuka dan berinteraksi dengan workbook Tableau yang dibuat menggunakan Tableau Desktop

  
  

Baca juga : Kenapa Data Science Penting? Ini Dia Manfaatnya di Era Digital

2. Menemukan Insight Bisa Lebih Mudah

Pemanfaatan Tableau dalam ilmu Data Science akan sangat berguna karena Tableau memiliki berbagai tools, teknik visualisasi, serta fitur yang dapat membantu kita memahami data dengan mudah. Tidak bisa dipungkiri, mencari insight data dengan melakukan analisis data terbilang cukup rumit. Dengan adanya visualisasi data (dengan menggunakan histogram, bullet chart, treemap, Gantt chart, bar chart, motion chart, dll.) maka pola dalam data akan lebih mudah terlihat, hal inilah yang kemudian bisa membantu manajer dan eksekutif menafsirkannya sebagai item yang dapat ditindaklanjuti. Tableau dapat membantu para praktisi data untuk membuat visualisasi yang penuh makna dari data yang ada sehingga orang awam dapat dengan mudah memahaminya.

3.Tableau Bisa Menangani Big Data & Berbagai Sumber Data

Menariknya, Tableau Desktop tidak memiliki batasan rows untuk mengolah data, sehingga Tableau akan sangat mampu untuk menangani data yang bervolume besar. Selain itu, Tableau juga bisa terkoneksi dengan banyak sumber data, baik itu yang berupa file (seperti Excel, PDF File, Txt File, dll) maupun server, termasuk dari sumber eksternal. Fleksibilitas pengambilan data dari sumber eksternal seperti itu membantu para praktisi data untuk bisa menggunakan data dari lebih dari satu sumber data tanpa kendala apa pun.

4.Tableau Memudahkan dalam Analisis dan Pembuatan Dashboard

Tableau memiliki fitur Analytic sehingga akan mempermudah para praktisi data yang ingin menggali lebih dalam data yang ada untuk bisa menemukan insight dan pola data. Selain itu, Tableau juga memiliki fitur dashboard, dimana pada fitur ini kita bisa membuat dashboard dengan sangat cepat dan tetap estetik. Dashboard merupakan kumpulan dari berbagai visualisasi yang masih satu pokok pembahasan. Tujuan pembuatan dashboard adalah agar para audiens bisa melihat pola dan trend data yang berukuran besar tersebut dalam bentuk visualisasi yang cukup pada satu halaman saja. Pembuatan dashboard yang interaktif dengan menggunakan filter akan mempermudah para pengguna untuk mengeksplorasi hasil visualisasi yang telah dibuat.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

Data Visualisasi dan Data Science memang bukanlah hal yang bisa dipisahkan. Jika kamu bekerja di perusahaan besar, memang yang bertugas untuk membuat visualisasi data akan ada tersendiri, namun tidak ada salahnya jika kamu menguasai salah satunya. 

Selain menyediakan modul untuk membuat visualisasi data dengan coding R dan Python, DQLab juga menyediakan modul untuk belajar membuat visualisasi data dengan menggunakan Tableau. Sahabat DQ bisa mengaksesnya dengan cara membeli modul premium dengan judul “Memulai Tableau dari Nol untuk Membuat Visualisasi Sederhana”.

Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab wujudkan karirmu sebagai Data Scientist di tahun 2022!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri