Tools Data Visualization yang Popular Data Analyst

Pernah melihat grafik atau dashboard yang membuat data kompleks jadi terasa mudah dipahami? Itulah kekuatan dari visualisasi data. Mengubah kumpulan angka dan tabel menjadi cerita visual yang membantu pengambilan keputusan.

Dalam praktiknya, visualisasi bukan hanya estetika, tapi juga strategi memilih tools yang tepat karena dapat memengaruhi seberapa efektif pesan data tersampaikan. Banyak data analyst kini mengandalkan tools visualisasi yang tak hanya user-friendly, tapi juga mampu menangani berbagai jenis data dan kebutuhan analitik

Pembahasan kali ini akan menelusuri beberapa tools data visualization yang paling populer digunakan, lengkap dengan kelebihan dan karakteristik masing-masing. Dengan ini, kalian bisa menentukan tools mana yang cocok untuk digunakan sesuai kebutuhan dan karakteristik data yang akan kamu olah!

1. Tableau

Tableau adalah salah satu alat visualisasi data yang paling banyak digunakan di dunia. Kelebihannya karena mudah digunakan, memungkinkan user untuk membuat dashboard interaktif dan laporan visual dengan drag-and-drop tanpa perlu menulis kode. Hal ini membuat Tableau menjadi pilihan populer di kalangan analisis data yang lebih fokus pada presentasi dan pengambilan keputusan berbasis visual.

Selain kemudahan penggunaannya, Tableau juga mendukung integrasi dengan berbagai sumber data, seperti Excel, SQL, Google Analytics, dan banyak lainnya. Dengan fitur-fitur seperti Tableau Server dan Tableau Online, pengguna dapat berbagi visualisasi secara real-time, meningkatkan kolaborasi tim, dan memungkinkan stakeholder untuk mengakses data kapan saja dan di mana saja.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI adalah alat visualisasi data yang sangat powerful dan populer, terutama di kalangan perusahaan yang sudah menggunakan produk Microsoft lainnya seperti Excel dan Azure. Dengan Power BI, kamu dapat menghubungkan berbagai sumber data dan membuat dashboard serta laporan yang dinamis dan interaktif.

Penggunaan antarmuka berbasis drag-and-drop memudahkan para pengguna non-teknis untuk membuat visualisasi yang kompleks tanpa memerlukan pengetahuan mendalam tentang kode. Keunggulan lain dari Power BI adalah integrasi yang sangat baik dengan produk Microsoft lainnya, seperti Excel, SharePoint, dan Teams.

Fitur Power BI Desktop memungkinkan pembuatan laporan yang sangat detail dan dapat disesuaikan, sementara Power BI Service memfasilitasi pembagian laporan dan kolaborasi antar tim. Selain itu, Power BI menawarkan kemampuan analitik berbasis cloud yang memungkinkan akses data secara real-time.

3. Google Data Studio atau Looker Studio

Google Data Studio, yang kini dikenal dengan nama Looker Studio, adalah alat visualisasi data gratis yang memungkinkan pengguna untuk membuat laporan dan dashboard yang sangat customizable. Keunggulan utama dari Looker Studio adalah terintegrasi dengan berbagai layanan Google lainnya, seperti Google Analytics, Google Ads, dan BigQuery.

Selain kemudahan akses dan integrasi, Looker Studio juga memungkinkan kolaborasi real-time, sehingga tim dapat bekerja bersama dalam membuat laporan yang dinamis. Kamu dapat dengan mudah berbagi hasil visualisasi dengan rekan kerja atau klien melalui URL, memungkinkan analisis data yang transparan dan cepat.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Python (Matplotlib dan Seaborn)

Python, dengan library visualisasi seperti Matplotlib dan Seaborn, adalah pilihan utama bagi para data scientist dan analyst yang membutuhkan kontrol penuh atas visualisasi data. Matplotlib adalah library dasar yang memungkinkan pembuatan berbagai jenis plot, seperti garis, batang, dan histogram. Dengan Matplotlib, pengguna dapat menyesuaikan hampir setiap aspek visualisasi, dari warna hingga font dan ukuran elemen grafis.

Seaborn, yang dibangun di atas Matplotlib, menawarkan interface yang lebih sederhana dan fitur visualisasi statistik yang lebih kuat. Seaborn memudahkan pembuatan plot yang lebih kompleks seperti heatmap, violin plots, dan pair plots dengan sintaksis yang lebih bersih dan lebih sedikit konfigurasi yang diperlukan.

Kombinasi Matplotlib dan Seaborn memungkinkan para pengguna untuk membuat visualisasi data yang sangat kustomisasi dan kompleks, serta lebih memfokuskan pada analitik statistik dan penyesuaian detail.

Visualisasi data adalah cara penting dalam proses analisis karena mampu menyederhanakan informasi kompleks menjadi lebih mudah dipahami. Tools seperti Tableau, Microsoft Power BI, Google Data Studio, hingga Python dengan Matplotlib dan Seaborn memberikan berbagai solusi yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan tingkat keahlian kamu.

Memahami kekuatan masing-masing tools akan membantu data analyst memilih pendekatan visualisasi yang paling efektif untuk tiap jenis data. Bagi kamu yang ingin meningkatkan keterampilan visualisasi data sekaligus memahami dasar-dasar machine learning dan AI, mengikuti Bootcamp Data Analyst with Python and SQL dari DQLab bisa menjadi langkah yang tepat.

Bootcamp ini tidak hanya membekali kamu dengan pemahaman teori, tetapi juga memberikan praktik langsung menggunakan tools populer, sehingga kamu siap menghadapi tantangan dunia kerja yang semakin data-driven.

FAQ:

1. Apa itu Tableau dan apa kelebihannya?

Tableau adalah alat visualisasi data yang mudah digunakan dengan fitur drag-and-drop. Kelebihannya adalah kemampuannya untuk membuat dashboard interaktif tanpa menulis kode serta mendukung berbagai sumber data.

2. Apa perbedaan antara Google Data Studio dan Power BI?

Google Data Studio lebih berfokus pada integrasi dengan produk Google dan gratis digunakan, sementara Power BI lebih cocok untuk pengguna yang sudah menggunakan ekosistem Microsoft dan menawarkan lebih banyak fitur analitik.

3. Mengapa Python digunakan untuk visualisasi data?

Python, melalui pustaka seperti Matplotlib dan Seaborn, memungkinkan pembuatan visualisasi data yang lebih fleksibel dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan analitik yang kompleks.