Tools Data Analysis Paling Populer Abad Ini

Halo Sahabat DQ, ternyata tools data analysis dapat digunakan untuk melakukan analisis data tingkat tinggi, proses analisis profesional akan selalu menggunakan alat dan perangkat lunak yang akan memastikan hasil terbaik dalam beberapa tugas mulai dari mengeksekusi algoritma, menyiapkan data, menghasilkan prediksi, mengotomatiskan proses, hingga tugas Sahabat DQ seperti memvisualisasikan dan pelaporan data.

Meskipun ada banyak solusi dalam setiap implementasinya, data analyst harus memilih dengan bijak agar dapat memanfaatkan upaya analitis yang dimiliki.

Alat data analyst adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan perangkat lunak dan aplikasi yang digunakan analis data untuk mengembangkan dan melakukan proses analitis yang membantu perusahaan membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan terinformasi sambil mengurangi biaya dan meningkatkan keuntungan. Nah, dalam artikel ini, akan dibahas alat analisis data serta fitur utama yang dimiliki.

1. Business Intelligence Tools

Business Intelligence Tools adalah salah satu cara yang paling terwakili untuk melakukan analisis data. Dalam aktivitas analisis bisnis, alat ini akan terbukti bermanfaat bagi setiap analis data yang perlu menganalisis, memantau, dan melaporkan temuan penting.

Fitur seperti self-service, analitik prediktif, dan mode SQL tingkat lanjut membuat solusi ini mudah disesuaikan untuk setiap tingkat pengetahuan, tanpa memerlukan keterlibatan team IT yang berat. Dengan menyediakan serangkaian fitur yang berguna, team data analis dapat memahami tren dan membuat keputusan taktis.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Alat Implementasi Statistic

Berikutnya dalam daftar alat analitik data kami, ada yang lebih teknis terkait dengan analisis statistik. Mengacu pada teknik komputasi yang sering mengandung berbagai teknik statistik untuk memanipulasi, mengeksplorasi, dan menghasilkan wawasan, ada beberapa bahasa pemrograman untuk membuat pekerjaan ilmuwan (data) lebih mudah dan lebih efektif.

Dengan perluasan berbagai bahasa yang saat ini hadir di pasaran, keilmuan data jadi memiliki seperangkat aturan dan skenarionya sendiri yang memerlukan perhatian khusus dalam hal analisis dan pemodelan data statistik.

3. Tools dengan tujuan umum

Bahasa pemrograman digunakan untuk memecahkan berbagai masalah data. Sebelumnya telah dijelaskan bahwa R dan pemrograman statistik, sekarang akan fokus pada yang umum yang menggunakan huruf, angka, dan simbol untuk membuat program dan memerlukan sintaks formal yang digunakan oleh programmer.

Seringkali, mereka juga disebut program berbasis teks karena Sahabat DQ perlu menulis perangkat lunak yang pada akhirnya akan menyelesaikan masalah. Contohnya termasuk C#, Java, PHP, Ruby, Julia, dan Python, di antara banyak lainnya di pasar.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. ETL Tools

Ternyata tanpa alat ETL Sahabat DQ akan kurang maksimal dalam menggunakan tools analytics. Membuat model untuk menyusun database dan merancang sistem bisnis dengan memanfaatkan diagram, simbol, dan teks, yang pada akhirnya mewakili bagaimana data mengalir dan terhubung di antaranya.

Bisnis menggunakan alat pemodelan data untuk menentukan sifat pasti dari informasi yang mereka kendalikan dan hubungan antara kumpulan data, dan analis sangat penting dalam proses ini. Jika Sahabat DQ perlu menemukan, menganalisis, dan menentukan perubahan pada informasi yang disimpan dalam sistem perangkat lunak, database, atau aplikasi lain, kemungkinan besar keterampilan Sahabat DQ sangat penting untuk keseluruhan bisnis.

FAQ

1. Apa itu ETL, dan kenapa kamu perlu memahaminya untuk analisis data?

ETL adalah singkatan dari Extract, Transform, Load. Ini adalah proses mengambil data dari berbagai sumber (extract), membersihkannya dan menyesuaikan format (transform), lalu memindahkannya ke tempat penyimpanan utama seperti data warehouse (load). Kalau kamu sering bekerja dengan data yang berantakan atau tersebar di banyak platform, ETL bisa jadi penyelamat kamu. Dengan proses ETL, data kamu jadi lebih siap untuk dianalisis dengan akurat.

2. Apakah kamu harus bisa coding untuk menggunakan ETL tools?

Tidak selalu. Beberapa ETL tools seperti Talend Open Studio, Apache NiFi, atau Microsoft Power Query sudah menyediakan antarmuka drag-and-drop yang cukup ramah untuk pemula. Tapi kalau kamu ingin lebih fleksibel dan scalable, belajar SQL atau Python akan sangat membantu. Intinya, kamu bisa mulai dari yang tanpa coding dulu, lalu naik level seiring kebutuhan dan pengalaman.

3. ETL tools mana yang cocok untuk pemula di tahun 2025?

Kalau kamu masih baru di dunia data, tools seperti Power Query di Excel/Power BI, Google DataPrep, atau Talend versi gratis bisa jadi titik awal yang bagus. Tools ini nggak ribet, dokumentasinya banyak, dan komunitasnya aktif. Mereka dirancang agar kamu bisa langsung praktik meskipun belum mahir coding. Yang penting, pilih yang sesuai kebutuhan dan ekosistem kerja kamu. Jangan buru-buru ke tools canggih kalau yang simpel sudah cukup.

Jika kamu beneran ingin curi start dan siap buat karirmu melesat di dunia data, bergabunglah dengan Bootcamp Data Analyst with SQL and Python di DQLab! Di sini, kamu akan mendapatkan pelatihan intensif yang siap membawamu ke level berikutnya. Jangan lewatkan kesempatan ini, daftarkan dirimu sekarang! DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan. Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id dan nikmati belajar data science!

Penulis: Reyvan Maulid