Data analyst merupakan profesi yang mempunyai tugas mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menyajikan hingga menerjemahkan data agar bisa dimengerti dan digunakan untuk mendukung keputusan bisnis.
Di era digital seperti hari ini, kehadiran data analyst dapat banyak membantu lini usaha, karena peran mereka sangat krusial.
Seorang data analyst biasanya menggunakan alat atau tools dalam melakukan pekerjaannya. Itu dilakukan karena menganalisis data bukan cuma soal logika dan insting. Seorang data analyst harus menguasai tools yang tepat agar bisa bekerja efisien dan akurat.
Berikut beberapa tools data analyst yang biasanya digunakan oleh pemula hingga seorang data analyst yang skillnya sudah advanced.
Baca juga: Fitur dan Skill Excel yang Sering Dipakai Data Analyst
Tools Data Analyst
#1 Microsoft Excel/Google Sheets
Excel dan Google Sheets, bisa dikatakan sebagai pintu masuk kalau kamu mau jadi data analyst.
Kedua tools ini sangat cocok untuk pemula karena tampilannya familiar dan mudah digunakan. Fitur seperti pivot table , filtering , conditional formatting , dan basic charting memungkinkan kamu untuk membersihkan dan menganalisis data secara cepat.
Kegunaan dasar dari dua tools ini memang untuk menganalisis data dasar, pengolahan tabel, dan membuat visualisasi data yang sederhana, sehingga cocok kalau kamu mau belajar ilmu dasar data analyst.
Beberapa keunggulan dua tools ini diantaranya
- Mudah diakses dan digunakan, untuk Excel sendiri beberapa perangkat Windows juga sudah terinstal dan untuk Google Sheet sangat mudah dijangkau.
- Banyak tutorial dan komunitas yang membahas ataupun membedah dua tools ini.
- Cocok untuk analisis data dalam skala kecil, misalnya persentase data
#2 Tableau
Sumber: tableau.com/products/tableau
Tableau sangat cocok untuk membuat dashboard visual yang interaktif. Cukup dengan fitur drag-and-drop , kamu bisa mengubah data menjadi grafik yang mudah dipahami.
Tools ini juga banyak digunakan di berbagai industri karena kemampuannya menyederhanakan informasi yang kompleks.
Keunggulan dari Tableau diantaranya
- Tampilan visual yang menarik dan interaktif
- Dashboard fleksibel dan bisa dikustom
- Terhubung ke berbagai sumber data, seperti Excel, Google Sheets SQL, dan cloud services.
#3 Power BI
Sumber: learn.microsoft.com/power-bi
Power BI merupakan tools bawaan dari Microsoft yang fungsinya untuk menganalisis data dan menyusun laporan interaktif.
Tool ini sangat berguna kalau kamu kerjanya sudah memakai Excel atau Azure. Selain tampilannya user-friendly, Power BI juga mampu menangani data dalam jumlah besar.
Kelebihan dari tools ini adalah:
- Sudah terintegrasi dengan Excel dan Microsoft 365
- Mendukung data refresh otomatis dan analisis data secara real time
- Menyediakan visualisasi yang profesional, seperti jenis grafik, peta dan dashboard yang interaktif dan menarik.
Baca juga: Cara Mudah Menggunakan Rumus VLOOKUP dan HLOOKUP [Bonus Contoh & Soal Latihan]
#4 SQL (Structured Query Language)
Sumber: https://en.wikipedia.org/wiki/SQL
SQL adalah bahasa standar untuk mengakses dan mengelola data dalam sistem database. Perlu kamu tahu kalau hampir semua data analyst akan menggunakan SQL untuk mengambil data mentah sebelum dianalisis.
SQL sangat kuat untuk melakukan query besar dan kompleks, bahkan bisa untuk mengambil dan memanipulasi data dari database.
Kelebihan lain dari SQL yaitu:
- Merupakan bahasa standar database yang digunakan oleh hampir semua sistem database relasional, seperti MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, dan lainnya.
- Sangat ideal untuk mengekstrak, memfilter, dan mengolah data dari database besar.
- Bisa digunakan untuk membuat, membaca, mengubah, dan menghapus data (CRUD Operations)
- SQL bisa digunakan pada cloud maupun sistem lokal.
#5 Python
Sumber: https://www.python.org/
Python adalah bahasa pemrograman yang fleksibel dan sangat populer di kalangan data analyst dan data scientist. Kalau kamu sudah familiar dengan pekerjaan seorang data analyst, kemungkinan besar kamu akan menggunakan tool ini.
Dengan sistem pustaka seperti NumPy yang digunakan untuk menghitung angka dan mengelola data dalam bentuk array (tabel banyak dimensi), Pandas yang memudahkan data analyst mengolah data seperti di Excel, melalui kode, dan Matplotlib digunakan untuk membuat grafik dan visualisasi data agar lebih mudah dilihat dan dipahami.
Python memudahkan proses analisis data secara menyeluruh, dari pembersihan hingga visualisasi.
Kelebihan lainnya dari Python yaitu:
- Gratis dan open-source, selain itu juga mudah dipelajari karena sintaksis sederhana dan intuitif
- Bisa digunakan untuk web scraping, analisis statistik, hingga machine learning
- Mempunyai banyak dokumentasi, tutorial, dan dukungan online lainnya.
Baca juga: Cara Cepat Belajar Pivot Table. Cocok untuk Pemula!
#6 R Programming
Sumber: https://www.r-project.org/
R sangat kuat untuk pekerjaan statistik yang kompleks. Bahasa ini banyak dipakai dalam dunia akademik, riset kesehatan, dan keuangan.
Dengan pustaka seperti ggplot2, merupakan visualisasi data yang populer di bahasa pemrograman R, kamu bisa menghasilkan grafik yang sangat informatif dan estetik.
Kelebihan R Programming lainnya adalah:
- Dirancang khusus untuk statistika, analisis data, dan pemodelan matematis
- Banyak digunakan untuk eksperimen dan publikasi ilmiah
- Ada banyak jurnal dan package open-source yang dikembangkan oleh komunitas.
#7 Google BigQuery
Sumber: https://cloud.google.com/bigquery
BigQuery adalah sistem warehouse berbasis cloud dari Google yang dirancang untuk menangani data dalam skala besar. Sehingga tool ini cocok untuk bisnis yang membutuhkan analisis cepat dari jutaan baris data tanpa harus membangun server sendiri.
Kelebihan lainnya dari tool Google BigQuery adalah:
- Super cepat dan scalable, mampu menjalankan query dengan skala besar dalam hitungan detik.
- Sudah terintegrasi dengan Google Data Studio dan Looker
- Nggak perlu provisioning server atau pengelolaan infrastruktur manual.
- Menggunakan sintaks mirip SQL, sehingga mudah diadopsi oleh data analyst.
Baca juga: 10 Shortcut Excel yang Bikin Kerjaan Makin Sat-Set!
#8 Kaggle
\
Sumber: https://www.kaggle.com/
Kaggle adalah platform komunitas data analyst dan data scientist dari seluruh dunia. Kamu bisa ikut tantangan, belajar dari notebook publik, atau menggunakan dataset untuk eksplorasi sendiri.
Ideal untuk meningkatkan kemampuan sambil membangun portofolio, sehingga buat kamu yang sudah mahir atau masih belajar bisa menggunakan Kaggel untuk mengasah skill.
Kelebihan lainnya dari Kaggle adalah:
- Terdapat notebook online gratis, berupa Jupyter Notebook berbasis cloud, tanpa perlu setup lokal.
- Dapat mengakses ke ribuan dataset
- Terdapat banyak komunitas aktif, yang mengadakan diskusi, kode publik, dan solusi dari pengguna seluruh dunia.
#9 Apache Superset
Sumber: https://superset.apache.org/
Apache Superset merupakan tool alternatif gratis untuk Tableau dan Power BI, khususnya bagi perusahaan atau situs bisnis yang ingin solusi internal yang bisa dikustomisasi. Walau butuh setup awal yang teknis, hasil visualnya sangat kompetitif.
Kelebihan lain dari tool ini adalah:
- Dashboardnya interaktif, bisa buat visualisasi interaktif tanpa coding.
- Dapat menulis dan mengeksekusi SQL langsung di dalam tool.
- Terhubung ke banyak jenis database (PostgreSQL, MySQL, Druid, dll).
- Terdapat role-based access control yang bisa mengatur siapa yang bisa lihat/edit data atau dashboard.
Baca juga: Apa itu Programmer? Baca 6 Hal Tentangnya di Sini!
#10 Apache Spark
Sumber: https://spark.apache.org/
Spark adalah sistem pemrosesan data yang bisa menangani data dalam jumlah sangat besar dengan cepat.
Spark digunakan jika Excel dan SQL sudah nggak sanggup untuk menangani beban data. Tool ini juga bisa digunakan dengan Python (PySpark), Scala, atau Java.
Kelebihan lainnya dari Apache Spark adalah:
- Mampu memproses data besar secara paralel, lebih cepat dari MapReduce.
- Bisa banyak bahasa sehingga dapat digunakan dengan Python (PySpark), Java, Scala, dan R.
- Mendukung pemrosesan data batch dan real-time (Spark Streaming).
- Mempunyai modul MLlib untuk machine learning dan Spark SQL untuk query data.
- Skalabilitasnya tinggi, sehingga cocok untuk big data di skala enterprise.
#11 Julia
Sumber: https://julialang.org/
Julia termasuk bahasa pemrograman yang dirancang untuk kecepatan tinggi dan akurasi matematis. Digunakan di industri yang membutuhkan kalkulasi berat seperti keuangan, sains, dan teknik. Meski belum sepopuler Python, Julia makin banyak digunakan perusahaan besar, dan namanya juga semakin terkenal..
Kelebihan dari Julia antara lain:
- Mempunyai kecepatan selevel C, yang dirancang untuk kecepatan tinggi, cocok untuk komputasi numerik dan ilmiah.
- Sintaksnya mirip Python, sehingga mudah dibaca dan dipelajari bagi pengguna Python.
- Terdapat dukungan native untuk komputasi paralel dan distribusi.
- Sangat baik untuk simulasi, pemodelan matematis, dan data science (numerik)
Baca juga: Coding dan Bagaimana Mempelajarinya dengan Lebih Mudah
Kesimpulan
Setiap data analyst butuh alat yang sesuai dengan level dan jenis proyek yang dikerjakan.
Untuk pemula, kamu bisa mulai dari Excel atau Google Sheets dulu, kalau sudah familiar, paham dengan workflow dan skill kamu sudah terasah, kamu bisa dan malah butuh untuk menggunakan tools seperti SQL, Python, atau bahkan tools big data seperti Spark dan BigQuery.
Pilih tools yang sesuai dengan kebutuhanmu saat ini, tapi jangan berhenti belajar. Dunia data selalu berkembang, dan menguasai tools yang tepat bisa jadi pembeda utama dalam kariermu sebagai data analyst.
Nah, kalau kamu mau belajar lebih dalam lagi soal data analyst dan penggunaan tools programming, seperti tools di atas.
Kamu bisa mengikuti Bootcamp Data Analyst dari Harisenin.com , dengan kumpulan silabus serta kurikulum terbaru dan terlengkap, kamu bakal diajarin sama mentor yang sudah ahli dan tentunya kredibel.
So, tunggu apa lagi? Jangan lupa daftar bootcampnya, upgrade skill kamu dan dapatkan karier terbaikmu sekarang!
![5 Contoh Cover Letter untuk Berbagai Pekerjaan + Template [Biar di Noticed]](https://cdn-tips.harisenin.com/template-cover-letter.jpg)
