Pentingnya Skill SQL pada Profesi Data Analyst
SQL adalah alat yang sangat penting dalam pekerjaan praktisi data, seperti Data Analyst. SQL yang berupa singkatan dari Structured Query Language merupakan bahasa universal yang digunakan untuk berinteraksi dengan database relasional. Sebagai bahasa universal, SQL bisa digunakan pada berbagai jenis DBMS (Database Management System) yang populer di kalangan praktisi data.
Bahasa SQL menjadi sangat dibutuhkan dalam pekerjaan seorang Data Analyst karena memungkinkan akses, manipulasi, dan analisis data dengan cara yang efisien dan terstruktur. Mulai dari manajemen data yang efisien, analisis data yang mendalam, penggabungan data dari berbagai sumber, hingga skalabilitas dan efisiensi kinerja, SQL menyediakan fondasi yang kuat untuk semua aktivitas analisis data.
Dalam artikel ini kita akan membahas secara detail bagaimana SQL bisa berperan banyak dalam membantu Data Analyst menyelesaikan pekerjaannya. Simak pembahasannya!
1. Akses dan Manajemen Data yang Efisien
SQL dapat membantu Data Analyst untuk mengakses data yang tersimpan di dalam basis data relasional. Dengan menggunakan query SQL, mereka bisa mengekstrak data yang dibutuhkan untuk analisis tanpa perlu mengandalkan tim IT atau developer database. Hal ini akan sangat membantu untuk melakukan seleksi data, baik itu mengambil seluruh tabel atau subset data tertentu, dimana seleksi data merupakan dasar dari pekerjaan Data Analyst.
Dalam hal manajemen data, SQL memungkinkan Data Analyst untuk memperbarui, menambahkan, serta menghapus data dengan mudah. Kemampuan ini menjadi sangat penting guna menjaga integritas dan keakuratan data dalam database. Umumnya dalam manajemen data, akan sering ditemukan penggunaan perintah seperti INSERT, UPDATE, dan DELETE.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Analisis Data yang Mendalam
Pekerjaan seorang Data Analyst tentu tidak akan jauh dari proses analisis data. SQL menyediakan fungsi agregat seperti COUNT, SUM, AVG, MAX, dan MIN yang memungkinkan Data Analyst untuk melakukan perhitungan langsung di dalam query. Selain itu, penggunaan klausa GROUP BY dan HAVING akan sangat membantu dalam membuat laporan dan summary data yang lebih detail dan bermanfaat.
Proses analisis yang mendalam juga akan melibatkan penggunaan filtering dan subquery. SQL memungkinkan filtering data yang kompleks menggunakan klausa WHERE, LIKE, IN, dan BETWEEN. Fitur ini dapat membantu Data Analyst untuk mengambil data spesifik yang relevan untuk dilakukan analisis lebih lanjut. Penggunaan subquery dan join juga memungkinkan filtering dan grouping data dari beberapa tabel.
3. Penggabungan Data dari Berbagai Sumber
SQL memungkinkan penggabungan data dari beberapa tabel menggunakan perintah JOIN. Secara umum, perintah JOIN ini bisa terbagi menjadi INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, serta FULL JOIN. Fitur JOIN menjadi salah satu tool penting bagi Data Analyst untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber sehingga bisa mendapatkan insight yang komprehensif. Dengan fitur JOIN, Data Analyst dapat membuat dataset yang lebih kaya dan lengkap untuk analisis yang lebih dalam.
4. Skalabilitas dan Efisiensi Kinerja
SQL dirancang untuk menangani data dengan volume besar secara efisien. Data Analyst kerap kali harus bekerja dengan dataset besar, seperti data transaksi, data log, dan data pengguna. Sehingga kemampuan SQL untuk mengoptimalkan query dengan indeks, partisi, dan teknik optimasi lainnya memungkinkan Data Analyst dapat melakukan analisis data pada data berskala besar tanpa mengorbankan kinerja.
Selain itu, SQL juga menyediakan cara yang terstruktur dan terstandarisasi untuk berinteraksi dengan database. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa query yang dibuat dapat dieksekusi dengan cepat dan hasilnya dapat diperoleh dalam waktu singkat. Pemahaman tentang bagaimana query optimizer bekerja memungkinkan Data Analyst untuk menulis query yang lebih efisien dan cepat.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
Tertarik belajar fitur SQL lebih dalam? Kamu bisa memulainya dengan belajar SQL di DQLab karena mereka menyediakan modul SQL yang sangat cocok bagi pemula. DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Selain itu, Bootcamp Data Analyst with SQL and Python juga termasuk kelas yang direkomendasikan bagi pemula yang ingin melakukan pembelajaran data untuk menjadi seorang Data Analyst. Tentunya nanti kita akan dihadapkan dengan study case yang bisa menambah portfolio data.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri