Di era digital, banyak sekali data yang dihasilkan per hari. Setiap aktivitas manusia menghasilkan data yang terekam secara digital dalam sebuah jaringan. Untuk memperoleh informasi dan insight dari data-data tersebut, kita harus mengolahnya terlebih dahulu. Kegiatan mengolah data yang sangat banyak tidak bisa dilakukan secara manual tanpa bantuan alat komputer. Jika kita menggunakan tools pengolah data, maka kita akan mendapatkan hasil yang akurat dalam waktu yang cepat. Contoh nyata adalah seorang pebisnis bisa mengambil keputusan yang baik untuk keberlangsungan perusahaannya jika menguasai dan memahami insight yang dihasilkan dari proses pengolahan data. Dengan kata lain, kita harus mengembangkan wawasan digital untuk mencapai kesuksesan.
Baca juga : Pengertian Data Dan Piramida DIKW
Banyaknya data dan waktu yang terbatas membuat kita menyadari pentingnya cara mengumpulkan, mengkurasi, mengatur, dan memahami semua informasi yang berpotensi meningkatkan bisnis. Untuk membantu Anda memahami potensi analisis, artinya, dan bagaimana Anda dapat menggunakannya untuk meningkatkan praktik bisnis Anda, alangkah baiknya kita mengetahui tentang arti dari data, metode, dan teknik analisis.
Analisis data adalah proses pengumpulan, pemodelan, dan analisis data untuk mengekstrak wawasan yang mendukung pengambilan keputusan. Ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis tergantung pada industri dan tujuan analisis. Semua metode analisis data yang beragam ini sebagian besar didasarkan pada dua bidang inti: metode kuantitatif dan metode kualitatif dalam penelitian. Untuk lebih jelasnya bisa dibaca di artikel ini.
Baca juga : Konsep Dasar Analisis Data
Para developer yang mengembangkan tools pengolah data dengan berbagai fitur-fitur canggih yang bisa digunakan oleh user. Selain fitur, user juga mencari tools yang mudah digunakan dan memiliki interface yang bagus. Banyak tools yang tersedia untuk membantu kita mengolah data. Artikel ini akan merangkum tools analisis data yang umum digunakan dan gampang diakses. Sebagai pemula di bidang analisis data, tools ini gampang dipelajari karena tersedia banyak tutorial.
Berikut ini adalah tools yang bisa digunakan untuk analisis data.
1. Microsoft Excel
Pastinya aplikasi microsoft excel sudah tidak asing lagi bagi kita semua. Aplikasi yang dikembangkan oleh microsoft ini merupakan aplikasi khusus untuk pengolahan data. Seiring dengan berjalannya waktu banyak-banyak fitur unggulan yang sudah ditambahkan untuk mendukung pekerjaan para analis. Aplikasi ini bisa menjadi pilihan pertama karena mudah dipelajari dan sudah tersedia banyak tutorial yang bisa dipelajari.
Baca juga :
Untuk kalian yang ingin mengawali karir sebagai data analis bisa memulainya dengan mempelajari cara menggunakan aplikasi ini. Ada begitu banyak kursus online gratis yang tersedia di Youtube.
2. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI adalah aplikasi bussiness inteligence yang dikembangkan oleh Microsoft dan dirilis pada tahun 2014. Aplikasi ini dapat mengolah data lebih detail dalam jumlah banyak dan memvisualisasikannya dalam bentuk grafik-grafik interaktif. Aplikasi ini dapat diintegrasikan dengan berbagai sumber data, mengolah dan memvisualisasikannya, serta membagikannya dengan siapa pun yang kita inginkan.
Microsoft Power BI terdiri dari beberapa elemen yaitu :
- Aplikasi desktop yang disebut Power BI Desktop
- Layanan SaaS online yang disebut Power BI Service
- Aplikasi seluler Power BI untuk perangkat Windows, IOS, dan Android.
3. R
R adalah bahasa pemrograman dan enviroment khusus untuk statistik dan komputasi grafik. R adalah hasil dari proyek GNU yang dikembangkan di Bell Laboratories oleh John Cambers dkk pada tahun 1993. R menyediakan berbagai macam modul statistik seperti pemodelan linier dan nonlinier, uji statistik klasik, analisis deret waktu, klasifikasi, dan lain-lain. Selain itu tersedia juga komputasi grafik untuk visualisasi data.
Kelebihan R adalah syntax yang ringkas dan kemudahan untuk menghasilkan plot berkualitas yang bisa dipakai sebagai publikasi termasuk simbol dan rumus matematikan jika diperlukan. R memiliki puluhan ribu fitur yang terus dikembangkan untuk menjawab hampir semua permasalahan data.
Performa bahasa R sudah terbukti karena banyak digunakan oleh banyak data scientist dari berbagai perusahaan besar seperti Uber dan Facebook. Oleh karena itu, banyak lowongan data science yang mencatumkan R sebagai keterampilan yang wajib dikuasai.
4. Python
Pemrograman Python muncul dengan daya tarik yang kuat karena banyaknya fitur dan kecepatan komputasi yang bagus. Bahasa pemrograman Python pertama kali dirilis oleh Python Software Foundation dan didesain oleh Guido van Rossum pada tahun 1991.
Dalam beberapa tahun terakhir, Python telah mengembangkan berbagai layanan untuk mendukung pekerjaan di bidang analisis data, komputasi interaktif, dan visualisasi data. Beberapa library Python yang terkenal adalah Numpy, Pandas, dan Scikit-learn.
Baca juga : 11 Rekomendasi Website Untuk Mencari Data Sekunder
Ada banyak tutorial Python yang bisa diakses di Youtube (contohnya channel Edureka!). Jika Anda ingin mempelajari Python secara intensif dan mendapatkan sertifikat anda bisa mengakses kursusnya secara daring di berbagai platform pembelajaran online seperti Udemy dan DQLab.
5. Google Data Studio
Aplikasi ini diluncurkan oleh google pada tanggal 15 Maret 2016 sebagai bagian dari rangka google analytics 360. Google Data Studio adalah alat online untuk mengonversi data menjadi laporan dan dasbor informatif yang dapat disesuaikan.
Google Data Studio memudahkan kita mendapatkan data dari berbagai sumber tanpa pemrograman. Anda bisa terhubung pada sumber dataset seperti :
- Google Marketing Platform, termasuk Google Ads, Analytics, Display & Video 360, Search Ads 360.
- Produk konsumen Google, seperti Sheets, YouTube, dan Search Console.
- Database, termasuk BigQuery, MySQL, and PostgreSQL.
- Upload CSV file dan Google Cloud Storage.
- Media sosial seperti Facebook, Reddit, and Twitter.
6. Kaggle
Buat kalian yang mau cari dataset untuk latihan dan buat portofolio data, Kaggle jadi tempat yang tepat. Kaggle adalah anak perusahaan dari Google LLC sebagai wadah berkumpulnya praktisi data dan pembelajaran mesin. Kaggle membantu kita untuk menemukan kumpulan data, diskusi dengan data analis lain, kursus data, dan ada juga kompetisi berhadiah puluhan ribu dollar.
Baca juga : 2 Skill utama yang harus dimiliki seorang data analyst.
Kaggle dirilis pada tahun 2010 sebagai tempat kompetisi inovasi pembelajaran mesin dan sekarang juga menawarkan platform data publik, meja kerja berbasis cloud untuk ilmu data, dan pendidikan Kecerdasan Buatan. Personil utamanya adalah Anthony Goldbloom dan Jeremy Howard. Nicholas Gruen adalah ketua pendiri digantikan oleh Max Levchin. Ekuitas dinaikkan pada tahun 2011 dengan nilai perusahaan sebesar $25 juta. Pada 8 Maret 2017, Google mengumumkan bahwa mereka mengakuisisi Kaggle.
Sekian artikel tentang pilihan aplikasi data yang disarankan untuk data analis. Penulis menyarankan penggunakan aplikasi data di atas berdasarkan pengalaman pribadi. Jika ada saran lain dari teman-teman tentang aplikasi data yang lain silahkan tambahkan komentar di bawah. Terima kasih dan jangan lupa share artikel ini.
.webp)
0 Komentar