Saat ini, data menjadi aset berharga bagi perusahaan dan organisasi. Data Analyst memiliki peran penting dalam menganalisis dan menginterpretasikan data untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Untuk menjalankan tugas tersebut dengan efektif, seorang Data Analyst harus menguasai berbagai Tools dan software yang dapat membantu dalam proses pengumpulan, analisis, dan visualisasi data.
Menguasai tools tersebut bisa dibilang adalah langkah penting bagi Data Analyst untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pekerjaan mereka. Setiap tool memiliki kelebihan dan keunikan masing-masing yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan analisis data yang berbeda.
Nah lantas apa sajakah tools yang harus dikuasai tersebut? Pada artikel berikut ini tim kovermagz telah merangkumnya untuk anda. Simak selengkapnya disini!
Microsoft Excel & Google Sheets
Excel dan Google Sheets adalah dua tools spreadsheet paling dasar namun sangat penting bagi Data Analyst. Kemampuan untuk melakukan penghitungan, analisis, dan visualisasi data secara cepat, Excel merupakan tool yang sangat fleksibel dan user-friendly. Fitur-fitur seperti PivotTables, VLOOKUP, dan berbagai fungsi matematika memungkinkan Data Analyst untuk menganalisis data dalam berbagai cara.
Dengan kemampuan untuk melakukan berbagai analisis data sederhana hingga kompleks, kedua tools ini menyediakan fitur seperti formula, pivot table, dan add-ons yang memungkinkan otomatisasi dan analisis data. Google Sheets juga menawarkan kolaborasi real-time yang sangat berguna untuk kerja tim.
Polymer Search
Adalah tool AI (Artificial Intelligence) tanpa code yang dirancang untuk menganalisis data penjualan dan pemasaran. Tool ini merupakan salah satu tool data analytics yang mudah dipelajari, bahkan lebih sederhana dari Excel. Hanya dengan mengunggah data ke tool tersebut, data kamu akan menjadi interactive web application dalam hitungan detik.
Kelemahan terbesar dari Polymer Search adalah tool ini tidak bisa digunakan untuk big data karena fleksibilitasnya terbatas untuk analisis lebih lanjut. Misalnya, kamu tidak dapat melakukan analisis multivariate dengan Polymer dan jenis grafik/chartnya juga terbatas.
Python
Python adalah bahasa pemrograman yang sangat populer di kalangan Data Analyst karena fleksibilitas dan kemampuannya dalam menangani data. Dengan library seperti Pandas, NumPy, dan Matplotlib, Python memungkinkan pembersihan, analisis, dan visualisasi data yang kompleks. Selain itu, Jupyter Notebook menyediakan lingkungan interaktif untuk pengembangan dan dokumentasi analisis.
SQL (Structured Query Language)
SQL adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengelola dan memanipulasi database. Menguasai SQL memungkinkan Data Analyst untuk mengakses, mengambil, dan mengolah data dari berbagai jenis database, seperti MySQL, PostgreSQL, dan SQL Server. Kemampuan ini sangat penting untuk analisis data besar yang tersimpan dalam sistem manajemen basis data.
Tableau
Tableau adalah software visualisasi data yang memungkinkan Data Analyst untuk membuat dashboard interaktif dan laporan visual. Dengan Tableau, Anda dapat mengubah data mentah menjadi visualisasi yang mudah dipahami dan dapat dibagikan dengan pemangku kepentingan. Kemampuannya untuk menghubungkan berbagai sumber data dan membuat visualisasi dinamis membuatnya sangat populer di kalangan profesional data.
Looker
Looker adalah platform bisnis intelijen yang membantu Data Analyst dalam mengubah data menjadi wawasan yang dapat diambil tindakan. Looker menyediakan fitur untuk eksplorasi data yang mudah, pembuatan dashboard interaktif, dan integrasi dengan berbagai sumber data, sehingga memudahkan dalam penyajian data secara visual dan analitis.
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)
SPSS adalah software yang digunakan untuk analisis data statistik. SPSS menyediakan berbagai tools untuk analisis prediktif, analisis statistik, dan data mining, menjadikannya pilihan populer di industri tertentu, terutama dalam bidang penelitian sosial dan kesehatan.
SAS (Statistical Analysis System)
SAS adalah software yang digunakan untuk analisis data statistik. SAS menyediakan berbagai tools untuk analisis prediktif, analisis statistik, dan data mining, menjadikannya pilihan populer di industri tertentu.
R
Adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan untuk analisis statistik dan visualisasi data. Tools seperti ggplot2 dan dplyr dalam R sangat berguna untuk membuat visualisasi data yang menarik dan melakukan analisis data statistik.
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. Kendati demikian, R juga memiliki komunitas yang besar dan aktif, menyediakan berbagai package dan dukungan.
Apache Hadoop
Hadoop adalah framework open-source yang digunakan untuk penyimpanan dan pemrosesan data besar (big data). Menguasai Hadoop membantu Data Analyst dalam mengelola dan menganalisis data dalam jumlah besar yang tidak bisa ditangani dengan tools tradisional. Ini termasuk kemampuan untuk bekerja dengan HDFS (Hadoop Distributed File System) dan MapReduce untuk pemrosesan data.
Power BI
Power BI adalah tools visualisasi data dari Microsoft yang digunakan untuk membuat laporan dan dashboard interaktif. Dengan Power BI, Data Analyst dapat menghubungkan berbagai sumber data, membuat visualisasi yang dinamis, dan berbagi laporan dengan tim. Kemampuannya untuk integrasi dengan berbagai layanan Microsoft membuatnya pilihan utama di banyak perusahaan.
Akkio
Akkio adalah tool AI-powered yang memungkinkan seseorang bisa menjadi data scientist tanpa pengalaman coding. Kamu cukup mengunggah dataset ke tool, pilih variabel yang ingin kamu prediksi, lalu Akkio akan membangun neural network di sekitar variabel itu. Uniknya, Akkio tidak hanya memprediksi hasil, melainkan juga menyajikan peringkat akurasi tentang seberapa akurat model tersebut sekaligus mengetahui false positives.
ATLAS.ti
ATLAS.ti adalah tool yang dirancang untuk menganalisis data kualitatif, seperti komentar di media sosial, survei terbuka, dan wawancara. Tool ini memungkinkan pengguna non-teknis untuk melakukan tugas-tugas kompleks, seperti sentiment analysis.
Selain itu, ATLAS.ti juga mendukung pengunggahan video dan gambar. Fitur-fiturnya sendiri meliput word cloud, wordlist, sinonim, penyaringan dengan kata sifat, kata benda, dan konjungsi.
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.
