Top 5 Tools Data Analyst Wajib Kamu Tahu di 2023

Dunia data terus bergerak dengan sangat cepat. Jika lima tahun lalu Excel dan SQL masih jadi andalan utama, kini kita sudah memasuki fase baru di mana data analyst harus beradaptasi dengan ekosistem modern yang berbasis AI-driven analytics, big data, dan cloud-native tools, sehingga lebih cepat, kolaboratif, dan scalable. Tools yang dulu hanya dipakai oleh data engineer kini mulai diadopsi oleh data analyst. Platform open-source bersanding dengan layanan cloud, dan otomatisasi menjadi kebutuhan, bukan lagi pilihan.

Para pemula non-IT atau bahkan para profesional yang ingin banting setir ke dunia data wajib tahu bahwa menjadi data analyst hari ini tak lagi hanya soal menyusun dashboard atau menjalankan query SQL. Peran data analyst kini makin luas, mencakup kolaborasi lintas tim, pembuatan pipeline transformasi data, bahkan sedikit banyak bersinggungan dengan machine learning. Maka dari itu, mengenal dan menguasai tools modern yang powerful di tahun 2025 ini, dan bagaimana langkah strategis agar tetap relevan dan unggul di pasar kerja. Yuk, langsung kita bahas selengkapnya!

1. Hex.tech: Notebook Interaktif untuk Kolaborasi Era Baru

Di masa lalu, data analyst bekerja sendirian di Excel atau Jupyter Notebook. Tapi kini, kolaborasi adalah kunci. Hex.tech hadir sebagai platform data notebook berbasis cloud yang memungkinkan analyst, data scientist, dan stakeholder non-teknis untuk bekerja bareng dalam satu ruang kerja yang terintegrasi.

Hex memungkinkan kamu menulis Python dan SQL dalam satu notebook yang bisa langsung divisualisasikan tanpa tools tambahan. Bahkan, kamu bisa membangun dashboard dari hasil analisis tanpa coding visualisasi. Hal ini penting karena membuat proses komunikasi data menjadi lebih gesit dan transparan. Kamu tidak perlu berpindah-pindah tools atau mengekspor ke PowerPoint—cukup satu platform, semua stakeholder bisa ikut serta membaca dan memberi masukan secara real-time.

Untuk mulai belajar Hex, kamu bisa membuat akun gratis di situs resmi mereka. Interface-nya mirip dengan Jupyter Notebook, tapi dengan fitur kolaboratif seperti komentar, embed, dan cell publishing. Perlu diperhatikan: agar lebih efektif menggunakan Hex, kamu sebaiknya sudah familiar dengan dasar Python dan SQL. Ini bukan tools untuk pemula banget, tapi sangat empowering kalau kamu ingin naik level dari sekadar ‘report builder’ menjadi problem solver sejati.

2. dbt (Data Build Tool): SQL dengan Rasa Software Engineering

Kalau biasanya SQL digunakan untuk menarik data, dbt membawa SQL ke level baru sebagai alat untuk membangun model data yang rapi, terdokumentasi, dan bisa diuji otomatis. dbt menjadi tulang punggung banyak tim data modern, khususnya dalam arsitektur data warehouse seperti BigQuery, Snowflake, dan Redshift.

Mengapa dbt penting? Karena dengan pertumbuhan data yang eksponensial, kita tidak bisa lagi mengandalkan script adhoc yang sulit dilacak. Dengan dbt, setiap model data bisa dikelola layaknya kode program—ada versioning, testing, dokumentasi, dan dependency management. Data analyst jadi bisa membangun transformation layer yang reliable dan reusable, tanpa harus menulis kode backend rumit.

Untuk menggunakan dbt, kamu perlu memahami konsep modular modeling dan struktur data warehouse. dbt mendukung SQL sebagai bahasa utamanya, jadi bagi yang sudah terbiasa dengan SQL, ini seperti naik kelas tapi tetap di zona nyaman. Yang harus diperhatikan adalah best practice-nya: jangan asal nulis SQL, tapi pikirkan arsitektur model secara menyeluruh.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

3. Apache Superset: Open-Source Dashboard yang Powerful

Saat kebutuhan visualisasi makin kompleks, tools seperti Power BI dan Tableau kadang terasa berat atau mahal untuk skala besar. Di sinilah Apache Superset hadir sebagai solusi dashboarding open-source yang mendukung berbagai sumber data dan sangat scalable.

Superset adalah tools yang dibangun oleh komunitas open-source (dengan dukungan dari Airbnb), dan semakin banyak diadopsi oleh perusahaan tech dan startup yang menginginkan kontrol penuh atas data stack mereka. Superset cocok digunakan untuk membangun dashboard berbasis real-time data, mendukung query SQL langsung, dan mampu memproses jutaan baris data dengan cepat.

Untuk mulai belajar Superset, kamu bisa mencoba instalasi lokal via Docker atau menggunakan layanan cloud yang mendukung Superset. Tapi ingat, tools ini lebih teknikal dibanding Power BI, jadi kamu perlu pengetahuan dasar tentang server, SQL, dan struktur database. Namun, begitu dikuasai, Superset memberikan fleksibilitas dan performa yang sulit ditandingi oleh tools komersial.

4. Looker (Google Looker Studio): BI Tool untuk Era Cloud & AI

Dibeli Google pada 2019, Looker menjadi bagian dari ekosistem Google Cloud dan kini bertransformasi menjadi Looker Studio yang mendukung integrasi data secara lebih dalam dengan machine learning dan semantic modeling. Looker mengusung konsep data modeling di tingkat semantic layer, yang artinya kamu bisa membuat definisi metrik yang konsisten lintas dashboard dan laporan.

Looker menjadi penting di era data modern karena mampu menjaga konsistensi data dan efisiensi kolaborasi antar tim. Bayangkan kamu bekerja di perusahaan besar dengan 10 analyst—tanpa semantic layer, definisi ‘revenue’ bisa berbeda-beda. Dengan LookML (bahasa modeling Looker), semua definisi bisa diatur di satu tempat dan dipakai ulang di seluruh laporan.

Untuk menggunakan Looker, biasanya dibutuhkan akses ke Google Cloud dan sedikit pelatihan dalam memahami LookML. Tapi jangan khawatir, kamu bisa eksplor mulai dari Looker Studio (versi gratis) yang terintegrasi dengan Google Sheets dan BigQuery. Perlu dicatat bahwa Looker Studio lebih cocok untuk user yang bekerja di ekosistem Google dan terbiasa dengan cloud.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

5. Metabase: Ringan, Gratis, dan Cocok untuk Startup

Metabase adalah tools BI open-source yang mulai banyak digunakan oleh tim kecil atau startup yang ingin mengakses insight data tanpa setup rumit. Dibanding Tableau atau Superset, Metabase punya antarmuka yang sangat intuitif dengan cukup klik, filter, maka dashboard kamu jadi. Tapi jangan salah, di balik tampilannya yang simpel, Metabase mendukung query SQL dan bisa digunakan untuk analisis yang cukup kompleks.

Mengapa Metabase patut dilirik? Karena tools ini gratis, bisa di-host sendiri, dan cocok untuk tim yang agile. Banyak startup yang menggunakannya sebagai tools awal untuk monitoring KPI, membuat laporan mingguan, atau visualisasi AB testing.

Untuk memulai, kamu bisa langsung install Metabase di komputer lokal atau pakai layanan cloud mereka. Hal yang perlu diingat: karena open-source, kamu mungkin perlu sedikit bantuan teknikal saat instalasi awal. Tapi begitu jalan, Metabase bisa jadi alat andalan untuk analisis cepat dan efisien.

FAQ

Q: Apakah tools ini akan menggantikan Excel dan SQL sepenuhnya?
A: Tidak. Excel dan SQL tetap penting, tapi tools modern ini melengkapi kemampuanmu agar bisa bekerja lebih efisien dan scalable.

Q: Apakah tools ini cocok untuk pemula?
A: Sebagian tools seperti Metabase dan Looker Studio cocok untuk pemula. Namun Hex, dbt, dan Superset lebih ideal untuk yang sudah familiar dengan SQL atau Python.

Q: Mana yang harus dipelajari dulu?
A: Mulailah dari tools yang sesuai dengan pekerjaan atau kebutuhan belajar kamu sekarang. Jika tertarik kolaborasi data, coba Hex. Jika fokus transformasi data, pelajari dbt.

Jadi, jangan cuma nunggu. Mulai riset tempat belajar yang tepat, cari beasiswa, dan rancang langkahmu dari sekarang. Butuh bantuan cari info pendidikan data di dalam dan luar negeri atau jalur karier data analyst? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari