Power BI vs Excel, Mana yang Harus Dipelajari untuk Menjadi Data Analyst?

Ada dua tools yang sering digunakan untuk mendukung pekerjaan mengolah dan menganalisis data. Apa itu? Yap, betul, Microsoft Excel dan Microsoft Power BI. Keduanya memiliki fungsi yang saling melengkapi, mulai dari mengolah data hingga menyajikan hasil analisis dalam bentuk visual yang mudah dipahami. Namun, bagi pemula tentunya muncul pertanyaan lebih baik belajar Excel terlebih dahulu atau langsung mempelajari Power BI?

Jawabannya bergantung pada kebutuhan dan tingkat kemampuan yang dimiliki. Excel lebih cocok untuk membangun dasar pengolahan data, sedangkan Power BI membantu menyajikan analisis melalui dashboard interaktif dan laporan yang dapat diperbarui secara lebih efisien. Menimbang antar tools dari keduanya dapat membantu menentukan urutan belajar yang tepat. Simak penjelasannya berikut sahabat DQLab!

1. Apa itu Excel dan Power BI?

Microsoft Excel adalah aplikasi spreadsheet yang digunakan untuk mengolah data dalam bentuk tabel, melakukan perhitungan, menggunakan rumus, dan menyusun laporan. Excel banyak digunakan dalam berbagai bidang pekerjaan, termasuk keuangan, pemasaran, operasional, dan analisis bisnis.

Sementara itu, Microsoft Power BI adalah platform business intelligence yang membantu pengguna menghubungkan, mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data dari berbagai sumber. Power BI memungkinkan pengguna membuat dashboard interaktif yang memudahkan pemantauan indikator kinerja atau Key Performance Indicators (KPI) dan identifikasi tren bisnis. Keduanya dapat digunakan untuk menganalisis data, tetapi memiliki keunggulan yang berbeda sesuai kebutuhan pekerjaan.

Baca Juga: Belajar Power BI dari Nol Tanpa Coding, Apakah Bisa?

2. Kapan Sebaiknya Menggunakan Excel?

Excel menjadi pilihan yang tepat ketika pekerjaan membutuhkan pengolahan data secara langsung, perhitungan menggunakan rumus, atau analisis yang hasilnya perlu segera diperiksa. Beberapa kemampuan Excel yang penting bagi calon Data Analyst meliputi:

• Rumus dan fungsi: Menggunakan fungsi seperti IF, SUMIFS, COUNTIFS, XLOOKUP, dan fungsi teks untuk mengolah data.

• Data cleaning: Memperbaiki format tanggal, menangani data kosong, menghapus duplikasi, dan menyamakan format informasi.

• PivotTable: Merangkum data dalam jumlah besar untuk melihat pola berdasarkan kategori tertentu.

• Visualisasi dasar: Membuat grafik untuk membandingkan nilai, menunjukkan tren, atau merangkum hasil analisis.

• Power Query: Mengimpor, membersihkan, dan mentransformasikan data melalui tahapan yang dapat digunakan kembali.

Misalnya, seorang Data Analyst menerima data penjualan bulanan dari tim pemasaran. Melalui Excel, pengguna dapat membersihkan data, menghitung total penjualan, membandingkan performa produk, dan menemukan kategori dengan kontribusi pendapatan terbesar. Kemampuan tersebut menjadi fondasi penting sebelum mempelajari tools analisis data.

3. Kapan Sebaiknya Menggunakan Power BI?

Power BI lebih sesuai ketika seorang Data Analyst perlu menggabungkan data dari beberapa sumber, membangun model data, dan menyajikan hasil analisis dalam laporan yang dapat dieksplorasi oleh pengguna. Beberapa kemampuan Power BI yang perlu dipelajari antara lain:

• Power Query: Membersihkan dan mentransformasikan data sebelum dianalisis.

• Data modeling: Menghubungkan beberapa tabel melalui relasi yang sesuai agar analisis berjalan konsisten.

• DAX (Data Analysis Expressions): Membuat perhitungan seperti total penjualan, pertumbuhan bulanan, dan persentase kontribusi.

• Data visualization: Menentukan grafik, kartu KPI, tabel, dan elemen visual lain sesuai tujuan analisis.

• Dashboard interaktif: Memungkinkan pengguna menyaring data berdasarkan periode, wilayah, produk, atau kategori lainnya.

• Data refresh dan sharing: Mengatur pembaruan data serta membagikan laporan sesuai konfigurasi, izin akses, dan ketentuan lisensi.

Sebagai contoh, perusahaan yang memiliki data penjualan dari banyak cabang dapat menggunakan Power BI untuk menyusun laporan yang memperlihatkan performa setiap wilayah. Manajemen dapat memilih periode tertentu, membandingkan kontribusi produk, dan mengidentifikasi cabang yang membutuhkan perhatian lebih lanjut.

Baca Juga: Alur Cara Kerja Power BI Microsoft Fabric Integration

4. Lebih Baik Belajar Excel atau Power BI Terlebih Dahulu?

Bagi pemula yang ingin menjadi Data Analyst, urutan belajar yang disarankan adalah menguasai dasar Excel terlebih dahulu, kemudian melanjutkan ke Power BI. Namun, urutan ini bukan patokan. Jika pekerjaan atau target karier membutuhkan Power BI, mempelajarinya sejak awal juga dapat menjadi pilihan.

Mulailah dari struktur tabel, tipe data, fungsi dasar, rumus logika, fungsi pencarian, dan PivotTable. Pelajari juga cara membersihkan data agar hasil analisis lebih akurat. Jangan hanya berfokus pada penggunaan tools. Latih kemampuan menentukan pertanyaan bisnis, memilih indikator yang relevan, membaca tren, dan menyusun kesimpulan berdasarkan data.

Setelah memahami dasar pengolahan data, pelajari cara mengimpor data, menggunakan Power Query, membangun relasi antar tabel, membuat visualisasi, dan menyusun laporan interaktif. Ketika sudah memahami pembuatan laporan dasar, lanjutkan ke perhitungan yang lebih kompleks menggunakan DAX dan pengelolaan model data. Kedua kemampuan ini membantu menghasilkan analisis yang lebih konsisten dan dapat digunakan kembali.

Gunakan dataset penjualan, pemasaran, keuangan, atau operasional untuk membuat proyek analisis. Mulai dari membersihkan data, mengidentifikasi masalah, menyusun indikator, hingga menyajikan hasilnya dalam dashboard. Portofolio yang baik tidak hanya menunjukkan kemampuan menggunakan Excel atau Power BI, tetapi juga memperlihatkan bagaimana analisis yang dilakukan dapat membantu menjawab pertanyaan bisnis.

5. Apakah Menguasai Excel dan Power BI Saja Sudah Cukup untuk Menjadi Data Analyst?

Excel dan Power BI merupakan dua keterampilan yang berguna, tetapi keduanya belum tentu cukup untuk memenuhi seluruh kebutuhan pekerjaan Data Analyst. Selain menguasai kedua tools tersebut, calon Data Analyst sebaiknya mengembangkan beberapa kemampuan berikut:

• SQL: Mengambil dan mengelola data yang tersimpan dalam database.

• Statistik dasar: Memahami rata-rata, median, distribusi, korelasi, dan konsep statistik lain yang relevan.

• Business acumen: Memahami konteks bisnis agar analisis menjawab kebutuhan yang tepat.

• Data storytelling: Menyampaikan hasil analisis dalam bentuk narasi yang jelas dan rekomendasi yang relevan.

• Komunikasi: Menjelaskan temuan kepada pihak nonteknis agar hasil analisis dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.

Kombinasi keterampilan teknis dan kemampuan berpikir analitis akan membantu calon Data Analyst menghasilkan pekerjaan yang lebih bernilai daripada sekadar membuat tabel atau dashboard.

Excel dan Power BI memiliki peran berbeda tetapi saling melengkapi dalam pekerjaan Data Analyst. Excel menjadi fondasi yang kuat untuk mengolah data, melakukan perhitungan, dan mengeksplorasi informasi. Sementara itu, Power BI membantu mengembangkan analisis menjadi laporan interaktif yang lebih mudah dipantau. Jika baru memulai, pelajari dasar Excel terlebih dahulu, kemudian lanjutkan ke Power BI melalui latihan menggunakan dataset nyata. Setelah itu, kembangkan keterampilan SQl, statistik, dan komunikasi hasil analisis.

FAQ

1. Apakah Power BI lebih sulit dipelajari daripada Excel?

Tingkat kesulitannya bergantung pada pengalaman masing-masing. Dasar Excel biasanya lebih mudah dipahami pemula, sedangkan Power BI membutuhkan pemahaman tambahan tentang data modeling, relasi tabel, dan DAX. Namun, pemula tetap dapat mempelajari Power BI secara bertahap.

2. Apakah harus mahir Excel sebelum belajar Power BI?

Tidak harus. Memahami dasar tabel, tipe data, dan pengolahan data akan membantu proses belajar Power BI, tetapi kamu juga dapat mempelajari keduanya secara bertahap sesuai kebutuhan.

3. Mana yang lebih penting untuk melamar pekerjaan Data Analyst, Excel atau Power BI?

Keduanya dapat menjadi nilai tambah. Kebutuhan setiap perusahaan berbeda, sehingga sebaiknya periksa deskripsi pekerjaan yang dituju. Menguasai Excel untuk pengolahan data dan Power BI untuk visualisasi serta pelaporan dapat memperluas keterampilan yang bisa kamu tawarkan.

Ingin menguasai Business Intelligence dan Power BI dari nol hingga siap digunakan di dunia kerja? Melalui Bootcamp Business Intelligence Analyst with Power BI bersama DQLab, kamu akan belajar secara end-to-end mulai dari data preparation, pembuatan dashboard interaktif, hingga menghasilkan business insight yang bernilai. Pembelajaran dikemas dengan studi kasus nyata, metode storytelling, serta bimbingan mentor untuk membantu membangun portofolio data yang relevan dengan kebutuhan industri.

Selain materi yang terstruktur dan ramah pemula, peserta juga mendapatkan akses rekaman dan materi selamanya, fitur pemantauan progres belajar, kesempatan memperluas jaringan dengan praktisi industri, serta sertifikat kelulusan. Tingkatkan kemampuan analisis data dan persiapkan diri untuk berkarier di bidang Business Intelligence. Yuk, daftar sekarang!

Penulis: Reyvan Maulid