Perbandingan Kibana vs Grafana, Tools Visualisasi Data untuk Data Analyst

Visualisasi data bukan sekadar hiasan, melainkan jembatan penting antara data mentah dan insight yang dapat ditindaklanjuti. Dua tools populer yang kerap digunakan data analyst dalam visualisasi data adalah Kibana dan Grafana. Meski keduanya sama-sama menawarkan kemampuan dashboarding dan eksplorasi data, keduanya memiliki filosofi dan tujuan penggunaan yang berbeda.

Kibana lahir sebagai bagian dari ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), yang dikembangkan oleh Elastic pada 2013. Fokus utamanya adalah pada analisis log dan data yang disimpan dalam Elasticsearch.

Di sisi lain, Grafana diperkenalkan oleh Torkel Ödegaard pada 2014 dan difokuskan untuk monitoring metrik berbasis time-series dari berbagai sumber seperti Prometheus, InfluxDB, dan Graphite. Grafana kini dikembangkan oleh Grafana Labs. Lalu, kira-kira manakah tools visualisasi data yang layak bagi seorang data analyst? Simak penjelasannya berikut sahabat DQLab!

1. Keunggulan utama Kibana

Kibana merupakan bagian integral dari ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) yang secara khusus dirancang untuk memberikan pengalaman visualisasi data berbasis log yang mendalam. Keunggulan utama Kibana terletak pada kemampuannya untuk menelusuri dan menganalisis data log secara real-time yang tersimpan dalam Elasticsearch. Dengan fitur pencarian canggih seperti Kibana Query Language (KQL) dan Boolean Queries, pengguna dapat menggali data dengan tingkat presisi tinggi. Tidak hanya itu, fitur Discover memungkinkan pengguna melakukan eksplorasi data secara fleksibel, cocok untuk investigasi cepat terhadap anomali atau insiden log.

Selain unggul dalam eksplorasi log, Kibana juga menyediakan berbagai jenis visualisasi seperti grafik batang, diagram lingkaran, heatmaps, dan histogram yang mudah dikonfigurasi. Dashboard interaktif yang dapat dikustomisasi membantu tim teknis mendapatkan gambaran menyeluruh atas performa sistem atau aplikasi. Dalam konteks keamanan dan pengawasan aplikasi (APM dan SIEM), Kibana sangat ideal untuk mendeteksi ancaman atau menganalisis performa dari waktu ke waktu. Integrasi erat dengan Elasticsearch menjadikan Kibana pilihan utama bagi organisasi yang sudah membangun infrastruktur berbasis Elastic Stack.

Baca Juga: Belajar Menjadi Data Analyst dari Nol: Skill dan Tips Sukses

2. Keunggulan utama Grafana

Grafana unggul sebagai platform visualisasi metrik yang fleksibel dan mendukung berbagai macam sumber data. Keunggulan utama dari Grafana adalah kemampuannya menggabungkan dan memvisualisasikan data dari banyak jenis basis data time-series seperti Prometheus, InfluxDB, hingga Graphite. Hal ini membuat Grafana sangat cocok untuk memantau performa sistem, jaringan, dan aplikasi secara real-time. Dengan kemampuan untuk menyatukan berbagai sumber data dalam satu dasbor, Grafana memungkinkan tim untuk menganalisis informasi dari berbagai sudut secara bersamaan.

Tak hanya soal visualisasi, Grafana juga memiliki fitur alerting yang sangat mumpuni. Pengguna dapat mengatur ambang batas (threshold) dan notifikasi untuk berbagai metrik, lalu mengirimkan peringatan melalui email, Slack, hingga SMS. Selain itu, kemampuan kolaborasi dalam tim juga ditingkatkan melalui fitur berbagi dashboard dan kontrol akses berbasis peran (role-based access control). Dengan antarmuka yang modern dan sistem plugin yang terus berkembang, Grafana menjadi pilihan favorit di banyak organisasi yang membutuhkan pemantauan performa sistem dengan fleksibilitas tinggi.

3. Perbedaan Kibana dan Grafana untuk Visualisasi Data

Perbedaan mendasar antara Kibana dan Grafana terletak pada asal-usul dan fokus penggunaannya. Kibana dikembangkan di atas Elasticsearch dan secara alami unggul dalam visualisasi data log dan pencarian teks. Ia sangat berguna untuk tim IT yang perlu menganalisis log aplikasi, log sistem, dan data log keamanan. Visualisasi di Kibana pun lebih diarahkan untuk mendukung investigasi log dan observabilitas terhadap sistem berbasis Elastic Stack.

Di sisi lain, Grafana dirancang dari awal untuk menangani metrik time-series dan performa sistem secara berkelanjutan. Alih-alih hanya terikat pada satu data source, Grafana mendukung beragam sumber data yang dapat dihubungkan secara paralel dalam satu dashboard. Hal ini memungkinkan visualisasi yang lebih komprehensif terhadap berbagai aspek performa sistem seperti CPU usage, traffic jaringan, atau uptime server. Secara umum, Grafana lebih fleksibel dalam skenario multi-sumber dan ideal untuk monitoring secara real-time dengan alert otomatis.

Baca Juga: Kapan Model Machine Learning Gagal Memprediksi Penjualan?

4. Mana yang Lebih Cocok untuk Data Analyst?

Bagi seorang data analyst, pilihan antara Kibana dan Grafana bergantung pada jenis data yang mereka olah dan tujuan analisisnya. Jika fokus utama adalah analisis log data, pencarian teks bebas, dan eksplorasi data terstruktur dari Elasticsearch, maka Kibana adalah pilihan yang lebih tepat. Fitur-fitur seperti Discover, KQL, dan integrasi langsung dengan ELK Stack menjadikan Kibana sangat berguna dalam menemukan pola dari data log besar secara cepat dan akurat.

Namun, jika seorang data analyst lebih sering bekerja dengan data performa, time-series metrics, dan perlu menyatukan informasi dari berbagai sumber data sekaligus, maka Grafana menawarkan nilai yang lebih besar. Dengan tampilan yang user-friendly, dukungan alert otomatis, dan kemampuan menggabungkan data lintas platform, Grafana menjadi alat visualisasi yang powerful dalam konteks analisis performa sistem atau monitoring bisnis secara real-time. Dalam banyak kasus, menggunakan kedua tools secara berdampingan juga bisa menjadi strategi terbaik untuk mendapatkan insight menyeluruh dari berbagai jenis data.

Baik Kibana maupun Grafana memiliki kekuatan dan keunggulan masing-masing, tergantung pada konteks dan jenis data yang dianalisis. Seorang data analyst yang ingin meningkatkan ketajaman analisisnya sebaiknya memahami kapan dan bagaimana menggunakan masing-masing alat ini. Yuk, eksplorasi lebih jauh potensi Kibana dan Grafana dalam proyek data yang ingin kamu analisis dan temukan kombinasi terbaik untuk menghasilkan insight yang lebih tajam dan berdampak!

FAQ

1. Kalau aku seorang data analyst, lebih baik pakai Kibana atau Grafana?

Kalau kamu lebih sering bekerja dengan data log, seperti log sistem, keamanan, atau log aplikasi dari Elasticsearch, Kibana akan sangat membantumu menelusuri dan menganalisis data tersebut dengan efisien. Tapi kalau kamu sering memantau performa sistem, menganalisis metrik waktu nyata (real-time), dan perlu menggabungkan data dari berbagai sumber seperti Prometheus, InfluxDB, atau MySQL, maka Grafana akan lebih cocok untuk kebutuhanmu.

2. Bisa nggak Kibana dan Grafana dipakai bareng dalam satu proyek?

Bisa banget. Justru, banyak organisasi yang menggunakan keduanya secara berdampingan. Misalnya, kamu bisa pakai Kibana untuk eksplorasi log detail dan investigasi insiden, lalu pakai Grafana untuk memantau performa sistem dan mengatur alert otomatis. Kombinasi keduanya bisa memberi kamu gambaran data yang lebih utuh.

3. Apa Kibana dan Grafana itu gratis?

Keduanya tersedia dalam versi open-source yang gratis dan bisa kamu pakai tanpa biaya. Namun, mereka juga menawarkan versi berbayar dengan fitur tambahan seperti keamanan tingkat lanjut, dukungan resmi, dan integrasi enterprise. Jadi, kamu bisa mulai dari versi gratis dulu, lalu upgrade sesuai kebutuhan proyekmu.

Jadi gimana? Kamu tertarik untuk mengikuti sertifikasi di bidang data? Nah, ini saat yang tepat meningkatkan skill untuk mengolah dan menganalisis data menggunakan berbagai formula Excel bersama DQLab! Dimana, DQLab sebagai platform pembelajaran data science unggulan di Indonesia sudah menyediakan berbagai modul interaktif yang bisa dipelajari secara mandiri dengan waktu yang fleksibel. Mau belajar tapi nggak yakin dengan kualitas pembelajaran online?

Tenang! Semua modul yang disajikan dalam platform DQLab untuk persiapan sertifikasi sudah teruji dan berhasil mencetak ratusan talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data, karena kurikulumnya dirancang oleh para ahli sesuai dengan kebutuhan industri.

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode pembelajaran HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based yang dirancang ramah untuk pemula dengan para mentor pengajar profesional. Gimana menarik kan? Segera Sign Up yuk! Ikuti Bundle Pelatihan & Sertifikasi BNSP Data Scientist (Ilmuwan Data) untuk upgrade karirmu sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid