Data analyst adalah satu profesi penting saat ini. Mereka bertanggung jawab dalam memberikan wawasan serta prediksi bagi organisasi dalam menentukan keputusan untuk masa mendatang. Tugas utama mereka selalu berkaitan dengan pengumpulan, pembersihan, analisis, hingga visualisasi data.
Maka dari itu, dalam menjalankan tugasnya data analyst dibantu berbagai macam tools untuk memaksimalkan dan mempercepat pengolahan data. Karena sangatlah tidak mungkin mereka melakukan banyak tugasnya secara manual.
Saat ini banyak tools analisis data yang dapat digunakan oleh seorang data analyst. Tujuan penggunaannya pun berbeda untuk tiap software, tergantung pada jenis data, cakupan data, industri, anggaran, dan juga berdasarkan tingkat keahlian seseorang.
Maka dari itu, guna menambah pengertian serta referensi Anda berikut ini adalah artikel yang membahas tentang beberapa tools atau alat bantu seorang data analyst untuk pengolahan data mereka, selengkapnya di bawah ini!
Daftar Tools Analisis Data
Umumnya tools data analyst dibagi ke dalam kategori mulai dari alat pengumpul, persiapan, analisis, hingga visualisasi data.
Tidak hanya keempat itu saja, adapun tools yang mampu menyediakan machine learning libraries, serta platform kolaborasi data.
Dalam pembahasan kali ini kami akan memberikan beberapa 15 daftar tools data analyst terbaik di tahun ini.
1. Excel
Excel adalah sebuah aplikasi yang dikembangkan Microsoft guna membantu data analyst dalam melakukan pengelolaan data seperti perhitungan, analisis, manipulasi, dan visualisasi.
Idealnya, tools ini digunakan untuk pengolahan data skala kecil hingga menengah, pembuatan laporan keuangan, serta analisis data sederhana.
Dalam penerapannya yang mampu menganalisis data, Excel, dilengkapi berbagai fitur seperti pivot tables, grafik, dan banyak fungsi matematika lainnya guna mempermudah dan mengefisienkan analisis data.
2. Tableau
Tableau adalah software visualisasi data yang memungkinkan pengguna untuk membuat dashboard interaktif dan laporan yang menarik tanpa harus menggunakan coding.
Tools ini biasa digunakan dalam analisis data yang kompleks. Selain itu, perangkat lunak ini juga mampu memberikan visualisasi data yang dinamis sehingga cocok untuk para data analyst yang membutuhkan penggambaran data yang mendalam dan interaktif.
3. OpenRefine
Sebelumnya dikenal dengan Google Refine, OpenRefine dapat digunakan oleh data analyst dan juga data science untuk membersihkan dan mengolah data.
Lebih jelasnya, alat satu ini mampu membersihkan data yang berantakan, mengubah format data, melakukan eksport import data ke berbagai format data, dan menyiapkan data untuk analisis lebih lanjut.
4. Polymer Search
Polymer Search adalah tools data analytics – AI, yang dirancang untuk mempermudah pencarian dan visualisasi data secara interaktif. Biasanya tools ini diterapkan dalam analisis penjualan serta pemasaran oleh digital marketing.
Dikarenakan penerapannya yang menggunakan kecerdasan buatan serta tools ini jauh lebih mudah digunakan karena pengguna tidak perlu memiliki kemampuan coding. Namun, alat ini tidak bisa digunakan untuk menganalisa data yang lebih kompleks seperti big data.
5. Akkio
Akkio adalah platform machine learning yang memudahkan data analyst pemula dalam pembuatan model prediktif tanpa coding.
Tools satu ini cocok untuk bisnis yang ingin memanfaatkan machine learning sebagai analisis prediktif tanpa memerlukan keahlian teknis mendalam.
Serta juga tools ini dapat digunakan untuk analisis churn, prediksi penjualan, dan lain sebagainya.
6. SQL
SQL (Structured Query Language) merupakan bahasa pemrograman yang digunakan untuk membuat query, mengelola dan memanipulasi big data relasional.
Fitur dalam tools ini sebagian besar mencakup apa yang ada di excel, hanya saja penerapannya jauh lebih efisien ketika digunakan dalam big data.
Karena penerapannya digunakan untuk data yang lebih rumit serta besar, maka tools ini kurang cocok jika menangani analisa dasar.
7. R
R, Merupakan tools yang juga berguna untuk menangani big data. Bahasa pemrograman satu ini terbilang sangat canggih, dan telah digunakan oleh beberapa perusahaan besar seperti google microsoft, facebook, dan lain sebagainya.
R, dirancang khusus untuk keperluan statistik dan analisis data. Tidak hanya itu tools satu ini juga open source dan gratis sehingga memberikan fleksibilitas dan memungkinkan data analyst untuk menyesuaikan dengan kebutuhan.
Namun tools ini kurang populer di dunia industri dan biasa digunakkan oleh kalangan akademisi saja. Selain karena terlihat kompleks dibandingkan bahasa pemrograman lainnya, R, juga dinilai kurang cepat dan stabil untuk produksi skala besar.
8. SPSS
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) adalah software analisis statistik yang banyak digunakan dalam penelitian di bidang ilmu sosial dan ilmiah. Tools ini juga sering digunakan oleh data analyst untuk menganalisa data kuantitatif.
9. Looker
Looker merupakan platform data multi cloud yang memungkinkan data analyst melakukan analisis secara mendalam.
Tools ini sering digunakan untuk BI (Business Intelligence), dan memungkinkan perusahaan mengakses data secara real time dan mampu memberikan laporan yang informatif.
Berdasarkan hal tersebut, dapat dikatakan bahwa tools ini sangat cocok tidak hanya untuk data analyst melainkan juga perusahaan yang membutuhkan insight data yang cepat dan mampu diakses oleh banyak departemen.
10. Talend
Talend adalah tools yang mampu mengintegrasi data dan membantu data analyst dalam menghubungkan, mentransformasi, dan mengelola data melalui banyak sumber.
Alat bantu satu ini sangat ideal untuk digunakan perusahaan yang memiliki data terdistribusi di banyak platform.
11. Python
Python adalah salah satu bahasa pemrograman serbaguna yang sangat populer di kalangan developer, data science, dan data analyst.
Tools satu ini biasa digunakan untuk menganalisa data, melakukan pengembangan algoritma, otomatisasi tugas, dan pengembangan sebuah situs.
Karena dinilai cepat, efisien, dan fleksibel, menjadikan Phyton ideal untuk berbagai keperluan seperti analisa data hingga pengembangan sebuah aplikasi.
12. PyTorch
Pytorch adalah sebuah library open source yang dikembagnkan oleh Facebook’s AI Research lab guna membangun model deep learning atau kecerdasan buatan yang mampu meniru proses kerja otak manusia.
Dalam penerapannya, data analyst menggunakan tools satu ini untuk membuat laporan dan visualisasi data yang informatif dan interaktif. Sehingga teknologi satu ini sangat ideal untuk keperluan analisa data pada sektor bisnis.
13. Power BI
Secara umum Power BI adalah alat business analytics dari Microsoft yang menyediakan visualisasi interaktif dan kemampuan business intelligence.
Tidak jauh berbeda dengan Tableau yang mampu memberikan visualisasi data yang informatif dan interaktif, tools satu ini jauh lebih komprehensif karena memiliki fitur lainnya seperti pembersihan dan manipulasi data.
Serta tools ini mampu terintegrasi dengan beberapa produk dari Microsoft.
14. Atlas.ti
Atlas.ti adalah software yang digunakan untuk menganalisis dan mengelola data kualitatif seperti teks, grafik, audio, dan video. Tools ini memiliki beberapa fitur yang meliputinya antara lain adalah word cloud, sinonim, kata benda, penyaringan kata sifat, wordlist, dan konjungsi.
15. Mode Analytics
Terakhir adalah Mode Analytics, sebuah platform analisis data yang menyediakan tools untuk berbagai bahasa pemrograman seperti SQL, Python, dan R.
Platform ini biasa digunakan untuk eksplorasi data, analisis, dan pembuatan laporan secara kolaboratif.
Menjadikannya ideal untuk tim data analyst yang membutuhkan integrasi alat analisis yang kuat dalam satu platform.
Baca juga: Ini 10 Perusahaan Penyedia Jasa Big Data Analytics Terbaik 2024!
Cara Memilih Tools Analisis Data
Di antara banyaknya tools analisis data, tidak mungkin seorang data analyst ataupun perusahaan menggunakan semuanya. Pastinya seseorang akan memilih satu atau lebih di antara tools-tools tersebut.
Dalam memilih tools analisis data juga tidaklah sembarangan, perlu adanya pertimbangan serta perkiraan apakah alat bantu tersebut dapat memberikan dampak positif bagi perusahaan atau tidak.
Selain pertimbangan akan dampaknya beberapa hal ini juga menjadi tolak ukur dalam pemilihan tools analisis data, antara lain sebagai berikut:
- Sesuaikan dengan jenis data yang dimiliki oleh bisnis.
- Mengetahui masalah utama di dalam perusahaan yang coba untuk diselesaikan.
- Ketahui seberapa besar data yang dimiliki oleh perusahaan.
- Pertimbangkan apakah dalam penerapannya nanti memerlukan visualisasi data tertentu.
- Pertimbagnkan juga anggaran yang dimiliki oleh perusahaan.
Dengan mempertimbangkan beberapa di atas, memungkinkan Anda untuk menggunakan tools yang tepat.
Sehingga dalam penerapannya sesuai dengan kebutuhan bisnis serta mampu menghadirkan banyak wawasan baru yang membantu pengambilan keputusan. Itulah beberapa daftar tools analisis data terbaik yang dapat digunakan oleh perusahaan yang mampu memberikan peningkatan efisiensi serta pelayanan terhadap pelanggan.
