PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 22 Jam 52 Menit 44 Detik

Project Data Analyst buat Dashboard Excel

Belajar Data Science di Rumah 12-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-03-2024-03-15-151505_x_Thumbnail800.jpg

Profesi data analyst saat ini banyak dibutuhkan berbagai industri untuk mengolah data yang kemudian digunakan untuk kebijakan produk. Untuk dapat berkarir di bidang data, Sahabat DQ perlu memiliki portofolio yang meyakinkan. Sebuah portofolio dapat menjadi acuan bagi rekruter untuk melihat pengalaman kerja dan skills yang dimiliki. Portofolio ini bisa dibangun dengan sering mengerjakan beragam project. Semakin sering menyelesaikan project yang bervariasi, semakin terasah pula kemampuan, baik soft skill maupun hard skill kalian.


Salah satu project  data analyst yang bisa mulai kalian bangun adalah dashboard. Secara umum, dashboard digunakan untuk melihat progres dari suatu aspek di perusahaan. Dashboard ini bisa loh kalian buat menggunakan Excel. Apa saja ragam project dashboard yang cocok untuk para fresh graduate? Yuk simak contoh-contohnya!


1. Sales Tracking

Data Analyst

Sales dashboard adalah representasi visual dari data penjualan perusahaan. Sebagai data analyst yang bekerja di tim sales dan marketing, kalian dapat membuat dashboard ini untuk memudahkan melihat histori penjualan. Dari dashboard yang dibuat, maka stakeholder dapat memfilter informasi menggunakan periode waktu yang berbeda dan bahkan menarik data secara real time berdasarkan dashboard yang kalian buat.


Beberapa hal yang bisa dipertimbangkan sebelum membuat sales tracking dashboard yaitu:

  • Tentukan matrik penjualan yang akan dipantau.

  • Identifikasi bagaimana tim akan menggunakan dashboard tersebut. Apakah secara real time atau hanya dashboard sederhana (statik) yang diperbarui dalam periode tertentu.

  • Pilih platform yang akan digunakan.


Selain hal di atas, berikut sejumlah tips yang bisa kalian ikuti untuk membangun project berkaitan dengan sales dashboard.

  • Gunakan layout yang simpel dan warna yang netral. Warna dan bentuk grafik yang terlalu ramai justru membuat pembaca dashboard bingung. Lebih baik menekankan warna yang berbeda pada data yang ingin menjadi highlight. Misalnya, data penjualan paling tinggi diberi warna merah, lainnya abu-abu. Atau mungkin untuk menunjukkan peningkatan diberi tanda hijau dan penurunan merah. 

  • Tambahkan kalkulasi secukupnya. Kalkulasi akan memudahkan pembaca untuk mendapatkan informasi umum. Misalnya total penjualan pada satu kotak tersendiri. 

  • Gunakan fitur tambahan yang memudahkan dashboard untuk diakses. Misalnya filter per tahun, per kategori. Sehingga pembaca dengan mudah dapat mengakses data tertentu yang dibutuhkan.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Project Management

Data Analyst

Project management adalah proses pengelolaan sumber daya untuk mencapai atau menyelesaikan sebuah proyek sesuai dengan kriteria dan parameter yang telah disepakati perusahaan. Bayangkan jika perusahaan tersebut memiliki beragam proyek namun progresnya tidak terstruktur dengan baik dalam satu tempat, tentu akan sulit untuk memantaunya. Oleh karena itu, dashboard project management bisa menjadi ide membangun project data analyst. 


Beberapa poin yang biasanya terdapat pada dashboard project management adalah:

  • Tugas dengan estimasi pengerjaan

  • Kebutuhan spesifik sesuai kebutuhan klien

  • Biaya untuk setiap tugas atau proyek

  • Timeline dan detail tahapan 

  • Status dari setiap tahapan


3. Revenue Tracking

Data Analyst

Revenue tracking dashboard memberikan gambaran umum pendapatan perusahaan selama beroperasi. Dengan dashboard ini, perusahaan akan mampu melihat progres pertumbuhan bisnis yang dimiliki. Selain itu dapat digunakan untuk membandingkan bagaimana pendapatan saat ini dengan target di periode tertentu. Hal ini akan sangat membantu perusahaan untuk mengevaluasi strategi yang sedang berjalan. 


Saat membuat dashboard berkaitan dengan revenue tracking, penting bagi kalian untuk berfokus pada matrik bisnis yang ingin dipantau. Misalnya tentang rate pertumbuhan bisnis (growth rate), gross volume, konsumen baru, churn overview, dan lainnya. Informasi yang terlalu kompleks tentu akan membingungkan stakeholder untuk mengetahui pertumbuhan pendapatan perusahaan. 


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


4. HR Management

Data Analyst

HR dashboard adalah sebuah alat bantu yang digunakan oleh tim SDM suatu perusahaan untuk memonitor, menganalisis dan mengevaluasi terkait performa SDM di perusahaan secara keseluruhan. Dashboard HR biasanya memiliki data yang lengkap dan visualisasi yang menarik dan jelas, sehingga tim HR dapat dengan mudah membuat suatu keputusan. Sederhananya, HR analytics membantu mempermudah proses pengumpulan data seputar karyawan dan HR sebagai acuan dalam penerapan kualitas kinerja karyawan menjadi lebih baik lagi.


Berikut sejumlah keuntungan dari adanya HR dashboard.

  • Rekap laporan dengan visual yang jelas. Data administrasi dan operasional karyawan yang dibutuhkan HR dapat terlihat secara jelas dan mudah untuk dipahami hanya dalam sekali klik dan terhindar dari kekeliruan terhadap data karyawan.

  • Mendapat insight karyawan yang objektif. HR Analytics memudahkan HR mengurus dan mengelola administrasi karyawan secara objektif, dari mulai kehadiran, pengeluaran, cuti, lembur dan data karyawan lainnya yang dibutuhkan untuk perusahaan sehingga kinerja karyawan dapat mudah dianalisa dengan waktu yang relatif cepat.

  • Analisis pengeluaran payroll. Sekarang, tren pengeluaran payroll perusahaan dapat divisualisasikan dengan mudah, apalagi data sudah terintegrasi dengan sistem HRIS secara otomatis sehingga HR dapat menganalisis lebih cepat.


Ternyata kegunaan dashboard sangat beragam ya di perusahaan? Sehingga penting nih untuk kalian mulai terbiasa membangun project membuat dashboard. Bagi kalian yang pemula dan bingung harus memulai darimana, DQLab sangat cocok sebagai pilihan membangun portofolio.


Mengapa demikian? Modul pembelajaran diatur sehingga pemula dapat mempelajari hal mendasar terlebih dahulu untuk memperkuat pengetahuannya. Selanjutnya akan diberikan beberapa studi kasus yang memperluas pemahaman kalian dan mengaplikasikannya ke permasalahan yang bervariasi. Untuk pemula yang tidak memiliki latar belakang IT pun dimudahkan dengan Live Code Editor sehingga tidak perlu install aplikasi ketika harus praktik coding. 


Bahkan modul di DQLab diintegrasikan dengan ChatGPT loh. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python bersama DQLab LiveClass! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login