Top 5 Tools Data Analyst Wajib Kamu Tahu di 2023

Jika kita lihat, belakangan ini profesi sebagai Data Analyst banyak dicari oleh perusahaan-perusahaan besar. Pasalnya pengelolaan dan penerjemahan data merupakan hal penting bagi berjalannya sebuah perusahaan. Ditambah perkembangan di era transformasi digital yang begitu pesat, meningkatkan kebutuhan perusahaan akan profesi semacam ini.

Tools Data Analyst menjadi salah satu faktor utama yang harus dipertimbangkan oleh seorang Data Analyst. Karena dengan tools ini Data Analyst bisa memberikan insight yang bisa membantu perusahaan untuk mengembangkan bisnis, mengevaluasi kinerja, bahkan mendapatkan peluang baru.

Seiring perkembangan teknologi, kini banyak jenis tools Data Analyst yang dapat membantu kamu dalam menganalisa data. Berikut 5 rekomendasi tools Data Analyst terbaik yang wajib kamu coba!

1. Statistical Analysis Tools: R dan Python

R & Python adalah bahasa pemrograman teratas yang digunakan dalam bidang Data Science. Software R merupakan salah satu software yang sudah sering digunakan oleh Data Analyst. Pada awalnya, R dibuat untuk komputasi statistika dan grafis. Software ini sudah dirancang untuk proses analisis data. Dengan kesiapan dari software ini pula maka tidak heran jika banyak para Data Analyst yang menggunakan R untuk membantu menyelesaikan permasalahan.

Beberapa kelebihan R antara lain:

• Tersedianya banyak package,

• Gratis dan open source,

• Mampu menghasilkan grafik yang bagus,

• Mudah dalam proses transformasi dan pemrosesan data.

Adapun kekurangannya antara lain:

• Setiap perintah harus menggunakan script,

• Terlalu banyak command, eksekusi coding di r terbilang cukup lama,

• Dan cukup sulit untuk dipelajari terutama jika bukan mahasiswa statistika.

  
  

Python merupakan software Data Analyst yang sedang naik daun. Software ini didirikan oleh Guido van Rossum. Python kini menjadi pilihan bagi para pemula dikarenakan software ini cukup mudah untuk dipelajari bagi orang yang tidak mengerti sama sekali terkait dunia pemrograman.

Beberapa kelebihan Python antara lain:

• Mudah dipelajari dan mudah diaplikasikan,

• Mendukung IoT,

• Fleksibel,

• Meningkatkan produktivitas,

• Free dan open source.

Adapun kekurangan Python adalah:

• Kurangnya dukungan multiprosesor,

• Lebih sedikit developers yang berpengalaman,

• Tidak ideal untuk memory intensive task,

• Dan kurang populer untuk mobile app development.

Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

2. Business Intelligence Tools: Tableau dan Power BI

Tableau merupakan salah satu software Business Intelligence yang paling populer saat ini. Software ini sendiri mempunyai point penting yang mendukung fakta tersebut, yaitu:

• User Friendly, sebagus-bagusnya fitur yang diberikan Tableau jika orang-orang tidak mengerti cara mengoperasian sistem tersebut tetap saja orang-orang cepat atau lambat pindah ke software yang lebih mudah dioperasikan.  Tableau sendiri menggunakan user interface yang mirip saat Kamu melakukan coding.

• Visualisasi yang Beragam, dalam Tableau kamu dibebaskan dalam mengcustom baik dari warna, jenis grafik, trend line, serta tabel dengan begitu Kamu dapat membuat visualisasi yang menarik dan juga beda dari yang lain.

• Terintegrasi Langsung dengan Internet, dalam mengolah data tentunya Kamu akan dibantu oleh orang lain. Dengan adanya Tableau kamu dapat bekerja ditempat dan di waktu yang sama dekan rekan mu.

  
  

Tools yang berguna bagi seorang Data Analyst yang selanjutnya ada Microsoft Power BI. Microsoft Power BI ini adalah salah satu tools analisis data yang mampu menyerap data yang memiliki ukuran sangat besar. Jadi lewat tools ini pengguna bisa membuat laporan dan visualisasi data dari berbagai sumber data sekaligus dalam satu waktu.

Tools ini juga memiliki beberapa kelebihan seperti misalnya sudah terintegrasi dengan lebih dari 100 sumber data lokal dan memiliki basis cloud, ini bisa menjadi opsi yang cukup bagus untuk para Data Analyst karena tools ini sudah banyak sekali sumber data yang terintegrasi. Selain itu, tools ini juga didukung dengan beberapa bahasa pemrograman diantaranya adalah DAX, Power Query, Python, dan juga SQL.

3. Databases and Spreadsheet Tools: SQL dan Excel

Pasti tidak asing bagi kamu mengenai aplikasi spreadsheet dan database. Kali ini yang masuk kategori adalah tools SQL dan Excel. SQL (Structured Query Language) merupakan bahasa pemrograman yang sedikit berbeda dengan beberapa tools Data Analyst lainnya.

SQL ini merupakan bahasa query yang digunakan untuk memanipulasi data, mengakses data dan mengubah data. Secara umum, terdapat tiga jenis query database pada SQL, yaitu DDL (Data Definition Language), DML (Data manipulation Language) dan DCL (Data Control Language).

Kelebihan dari SQL antara lain:

• Dapat digunakan pada semua sistem operasi Windows,

• Mudah digunakan oleh user,

• Mendukung banyak software database,

• Dan dapat membuat clustering data.

Adapun kekurangan dari SQL antara lain:

• Harga beli yang lumayan tinggi,

• Hanya bisa digunakan pada sistem operasi Microsoft,

• Dan tidak cocok untuk skala database yang besar.

Microsoft Excel adalah aplikasi spreadsheet komersial yang dikembangkan oleh perusahaan raksasa Microsoft. Tools ini termasuk dalam tools terbaik dan terpopuler yang bisa digunakan pada sistem operasi Windows dan Mac OS.

Excel memiliki berbagai fitur menarik diantaranya:

• Untuk melakukan perhitungan Matematika,

• Membuat grafik,

• Membuat tabel dan makro,

• Menyimpan dan menyajikan data secara rapi, dan lainnya.

  
  

Spreadsheet seperti Excel menggunakan kumpulan cell yang disusun menjadi baris dan kolom untuk mengelola dan manipulasi data. Selain itu, Excel juga memiliki ratusan formula baik formula sederhana hingga kompleks yang bisa digunakan oleh Data Analyst untuk mengolah data.

4. ETL Tools

Ternyata tanpa alat ETL Sahabat DQ akan kurang maksimal dalam menggunakan tools analytics. Proses ETL yang dimaksud disini adalah Extraction, Transformation dan Loading.

Proses yang dilakukan dalam ETL mulai dari 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

.

Pentaho Data Integration atau Kettle adalah software yang bisa gunakan untuk melakukan tugas ETL. Pentaho dapat digunakan untuk migrasi data, membersihkan data, loading dari file ke database atau sebaliknya dalam volume besar.

Pentaho menyediakan graphical user interface (GUI) dan komponen drag-drop untuk memudahkan user dalam menggunakan software ini. Pentaho bersifat free open source software (FOSS) yang berjalan di atas platform Java.

5. Data Visualization Tools

Selanjutnya adalah Google Data Studio. Tools ini sekarang lebih dikenal dengan Looker Studio adalah salah satu tools analisis data yang paling menonjol dan gratis untuk dashboard dan visualisasi data. Disini Data Analyst bisa membuat dashboard interaktif dan menyusun laporan data yang tampak keren serta mudah dimengerti.

Tools ini terintegrasi dengan hampir semua layanan Google lainnya, termasuk Google Analytics, Google Ads, dan Google BigQuery. Karena integrasinya dengan layanan Google lainnya, Looker Studio sangat ideal bagi orang-orang yang perlu meninjau data Google mereka.

Misalnya, tim marketing bisa membuat dashboard untuk membantu analisis konversi dan retensi pelanggan dari Google Ads dan Google Analytics.

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

Ingin berkarir menjadi Data Analyst? Yuk persiapkan dirimu bersama DQLab! Selain belajar dashboard tools, seorang calon Data Analyst juga harus memahami bahasa pemrograman seperti R dan Python untuk pengolahan data bervolume besar.

Perkuat pemahaman bahasa pemrograman kamu dengan modul DQLab serta kerjakan projectnya untuk bangun portfolio Data Analyst. Klik button di bawah ini atau Sign Up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL ‘Introduction to Data Science’ dengan R dan Python.

Selamat belajar sahabat DQLab!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita