Rekomendasi 5 Database Terbaik untuk Analisis Data

Setiap keputusan bisnis yang tepat biasanya diawali dari data yang dikelola dengan baik. Bagi seorang Data Analyst, database bukan sekadar tempat menyimpan informasi, tapi merupakan alat utama dalam menggali insight dari data yang tersedia. Tanpa sistem database yang mumpuni, proses analisis bisa menjadi lambat, tidak akurat, bahkan berisiko.

Seiring berkembangnya kebutuhan analitik, muncul beragam pilihan database dengan fitur yang berbeda-beda. Mulai dari yang cocok untuk data terstruktur hingga yang unggul dalam kecepatan pemrosesan big data. Tapi, mana yang paling ideal untuk analisis data?

Dalam artikel ini, kita akan mengulas lima database yang paling direkomendasikan oleh para profesional data. Pembahasan juga akan dilengkapi dengan hasil riset dan insight terbaru yang dapat menjadi pertimbangan sebelum kamu memilih dan menggunakan database untuk proyek analisismu.

1. Apa itu Database?

Database adalah sistem penyimpanan data terstruktur yang memungkinkan kamu menyimpan, mengelola, dan mengambil informasi dengan cepat dan efisien. Database mempermudah data analyst dalam melakukan query, memfilter, dan mengorganisasi data.

Ada dua jenis utama database yaitu, relasional (SQL) yang menggunakan tabel, dan non-relasional (NoSQL) seperti dokument dan kolom. Di bidang analisis data, pemilihan database yang tepat sangat memengaruhi kecepatan pemrosesan dan kualitas insight yang dihasilkan.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Contoh Penggunaan Database bagi Data Analyst

Seorang Data Analyst menggunakan database untuk mengambil data transaksi, melakukan join antar tabel, menganalisis tren penjualan, dan memvisualisasikan hasil. Misalnya, dalam proyek analisis churn pelanggan, Data Analyst akan menggunakan SQL untuk mengekstrak log transaksi, kemudian menggunakan tool visualisasi dan Python untuk memahami pola.

Database relasional seperti PostgreSQL atau SQL Server banyak digunakan untuk data historis dan transaksi, sedangkan database seperti MongoDB lebih fleksibel untuk data semi-terstruktur seperti log web atau data JSON.

3. Rekomendasi Database Terbaik

Dengan banyaknya pilihan database di pasaran, penting untuk memahami mana yang paling sesuai dengan kebutuhan analisis data. Setiap database memiliki kekuatan dan kelemahan masing-masing, tergantung pada jenis data, skala proyek, dan tujuan analisis. Berikut ini adalah lima database yang paling banyak direkomendasikan oleh praktisi data untuk mendukung proses analisis secara efisien dan akurat.

a. PostgreSQL

PostgreSQL adalah database relasional open-source yang paling populer di kalangan developer, digunakan oleh hampir 49% responden dalam Stack Overflow Developer Survey 2024, menduduki peringkat pertama untuk dua tahun berturut-turut. Banyak perusahaan, termasuk OpenAI dan Instagram, menggunakan PostgreSQL karena kestabilannya dan dukungan untuk query kompleks dan data geografis. Ini sangat cocok untuk analisis data terstruktur dan integrasi SQL yang kuat.

b. MongoDB

MongoDB adalah database NoSQL yang dirancang untuk mengelola data tidak terstruktur atau semi-terstruktur seperti JSON. Hingga 2024, MongoDB memiliki lebih dari 50.000 pelanggan dan saat ini menempati posisi kelima dalam popularitas DBMS global. MongoDB dikenal karena fleksibilitasnya dan menggunakan ACID, indexes, serta mendukung transaksi, membuatnya cocok untuk use case analitik modern.

c. Snowflake

Snowflake adalah platform cloud-native yang memisahkan storage dan compute, memudahkan scalability dan concurrency untuk analitik besar. Menurut DB‑Engines Q1 2025, Snowflake menjadi database dengan pertumbuhan tercepat dan menembus peringkat keenam global, mengungguli Redis. Platform ini mendukung workload analitik intensif dan integrasi AI seperti Cortex untuk model ML berbasis SQL.

d. Google BigQuery

BigQuery adalah layanan data warehouse serverless dari Google Cloud yang memungkinkan analisis petabyte data dengan latency rendah dan tanpa perlu infrastruktural. BigQuery mendukung query SQL kompleks, machine learning, dan analitik geospasial, ideal bagi Data Analyst yang bekerja dengan dataset besar dan perlu skalabilitas otomatis.

e. Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server adalah database relasional korporat yang populer di sektor enterprise dan pemerintahan. Menurut DB‑Engines, SQL Server konsisten menduduki peringkat empat besar dalam popularitas database global. Platform ini dikenal banyak perusahaan karena kematangan fitur, performa transaksi, reporting dan business intelligence bawaan.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Kriteria Penilaian Database

Dalam memilih database untuk analisis data, kamu perlu mempertimbangkan beberapa kriteria utama. Pertama, popularitas dan ekosistem, misalnya PostgreSQL dan SQL Server banyak digunakan oleh profesional, memudahkan dokumentasi dan komunitas dukungan.

Kedua, kemampuan menangani jumlah data besar dan skalabilitas. Snowflake dan BigQuery unggul dalam hal ini. Ketiga, kemampuan menangani jenis data, PostgreSQL dan SQL Server untuk data struktural, MongoDB untuk semi-terstruktur.

Keempat, kemudahan integrasi tools analitik seperti Python, BI tools (Tableau, Power BI), atau ML pipeline. Tidak kalah penting, biaya dan arsitektur, beberapa platform (seperti Snowflake, BigQuery) berbasis pay-as-you-go, yang bisa lebih efisien untuk penggunaan variatif.

Memilih database yang tepat tidak hanya soal kegunaan, tetapi juga soal efektivitas dalam proses analisis data. PostgreSQL menawarkan kestabilan dan kekuatan SQL, MongoDB fleksibel untuk data semi-terstruktur, Snowflake dan BigQuery unggul dalam skala cloud-native, dan SQL Server menjadi pilihan andal di lingkungan enterprise.

Jika kamu tertarik mempelajari penggunaan database untuk analisis data secara mendalam, dari SQL, manipulasi data, hingga integrasi dengan Python, kamu bisa memulai perjalananmu lewat Bootcamp Data Analyst with Python & SQL dari DQLab. Program ini menyediakan modul praktis, studi kasus nyata, dan panduan membangun portofolio yang siap kerja. Yuk, mulai menguasai skill database dan analisis dari dasar bersama DQLab!

FAQ:

1. Apa perbedaan antara database relasional dan non-relasional?

Database relasional menggunakan struktur tabel dengan hubungan antar data (seperti PostgreSQL atau SQL Server), sementara database non-relasional (seperti MongoDB) menyimpan data dalam format fleksibel seperti dokumen JSON. Relasional cocok untuk data terstruktur, sedangkan non-relasional lebih unggul dalam menangani data tidak terstruktur dan berskala besar.

2. Apakah pemula harus belajar semua jenis database?

Tidak. Pemula disarankan mulai dari database yang paling umum dan ramah pengguna seperti PostgreSQL dan SQL. Seiring bertambahnya pengalaman dan kebutuhan proyek, kamu bisa mengeksplorasi database lainnya seperti MongoDB atau BigQuery.