Mau mulai belajar jadi Data Analyst, tapi masih bingung harus menguasai tools apa saja?
Tenang, ada beberapa tools Data Analyst yang umum digunakan untuk mengolah data, mencari insight, sampai menyajikan hasil analisis dalam bentuk yang lebih mudah dipahami.
Mengenal tools Data Analyst dari awal bisa membantumu menentukan skill apa saja yang perlu diasah.
Lalu, apa saja tools Data Analyst yang wajib diketahui pemula sampai profesional? Yuk, simak daftarnya!
Key Takeaways
- Ada sejumlah tools yang bisa mulai kamu pelajari kalau mau berkarier sebagai Data Analyst, mulai dari Microsoft Excel, SQL, Python, R, Tableau, Power BI, dan masih banyak lagi.
- Nggak cuma menguasai tools, untuk jadi Data Analyst kamu juga perlu mempersiapkan beberapa skill lain, termasuk berpikir kritis, teliti, problem solving, mengolah dan menyampaikan insight, sampai kemampuan komunikasi.
- Jurusan Sains Data Cakrawala University bakal membekalimu dengan ilmu data dan analisis lewat teori serta praktik, seperti studi kasus, real project, hingga magang sejak semester awal. Ada juga program penyaluran kerja dengan dukungan 1.000+ perusahaan mitra.
Tools Data Analyst Apa Saja?
Sumber: Magnific
Kalau bekerja jadi Data Analyst, kamu bakal menggunakan sejumlah tools untuk membantu pekerjaan sehari-hari.
Mulai dari mengolah data sederhana sampai membuat visualisasi dan dashboard, berikut daftar tools Data Analyst yang umum dipakai:
1. Microsoft Excel
Microsoft Excel adalah salah satu tool yang paling sering digunakan Data Analyst untuk mengolah dan menganalisis data.
Kamu bisa memanfaatkan Excel untuk membersihkan data, melakukan perhitungan, mengelompokkan informasi, membuat PivotTable, sampai menyajikan data dalam bentuk grafik.
Excel cocok untuk mengolah data yang jumlahnya belum terlalu besar dan menjadi salah satu tools yang cukup mudah dipelajari oleh pemula.
Contoh penggunaan:
Ada toko online mau mengetahui produk mana yang paling laris selama satu tahun terakhir.
Data Analyst bisa menggunakan Excel untuk mengolah data transaksi sampai mengelompokkan penjualan berdasarkan produk dan bulan.
2. SQL
SQL atau Structured Query Language adalah tool yang digunakan untuk mengambil, mengelola, dan mengolah data yang tersimpan di database.
Data Analyst bisa menggunakan SQL untuk mencari data tertentu, melakukan filter, menggabungkan beberapa tabel, sampai membuat rangkuman data.
Skill ini penting banget karena perusahaan biasanya menyimpan data dalam database dengan jumlah yang cukup besar.
Contoh penggunaan:
Suatu E-Commerce mau memberikan promo khusus untuk pelanggan yang paling aktif berbelanja.
Data Analyst bisa menggunakan SQL untuk mengambil data dari tabel pelanggan dan transaksi.
Dari data tersebut, Data Analyst bisa menghitung jumlah transaksi dan total belanja setiap pelanggan dalam 3 bulan terakhir.
Lalu, mengurutkannya untuk menemukan pelanggan dengan transaksi dan nilai belanja tertinggi.
Kamu tertarik mendalami data dan analisis? Kalau iya, jurusan Sains Data Cakrawala University bisa jadi pilihan yang pas sebagai tempat untuk belajar!
Kamu nggak cuma bakal belajar matematika, pemrograman, dan pengelolaan data, tapi juga memahami sisi bisnis yang banyak dibutuhkan di dunia kerja.
Lewat skema Career-Ready Program, pembelajarannya nggak berhenti di teori.
Kamu juga bisa mengasah skill lewat studi kasus, proyek nyata, dan berbagai praktik yang relevan dengan kebutuhan industri.
Serunya lagi, kamu nggak perlu menunggu semester akhir untuk mulai membangun portofolio.
Soalnya, ada kesempatan magang sejak semester awal yang bisa jadi bekal pengalaman sebelum terjun ke dunia kerja.
3. Python
Python adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan dalam pekerjaan Data Analyst.
Soalnya, tool advanced ini bisa membantu mengolah data dalam jumlah besar dan melakukan analisis yang lebih kompleks.
Dengan library seperti Pandas, NumPy, dan Matplotlib, Data Analyst bisa membersihkan data, melakukan perhitungan, mencari pola, hingga membuat visualisasi.
Contoh penggunaan:
Sebuah perusahaan menerima ribuan data penjualan setiap hari dari berbagai cabang.
Kamu perlu membuat laporan penjualan mingguan, tapi proses membersihkan dan menggabungkan data secara manual cukup memakan waktu.
Dengan Python, kamu bisa mengotomatisasi proses tersebut, mulai dari menggabungkan file, menghapus data yang duplikat, sampai menghitung total penjualan setiap cabang.
Cek Juga:
- 8 Rekomendasi Jurusan untuk jadi Data Analyst [2026]
- Data Analyst: Tugas, Skill, Gaji, dan Jenjang Kariernya
4. R
Tools Data Analyst selanjutnya adalah R.
R adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan untuk mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data, terutama kalau analisisnya membutuhkan perhitungan statistik.
Kalau pakai tool ini, kamu bisa mengolah dataset, mencari hubungan antardata, melihat pola, sampai membuat grafik yang lebih mudah dipahami.
Contoh penggunaan:
Perusahaan tempat kamu bekerja mau tahu seberapa puas pelanggan terhadap layanan mereka.
Kamu bisa menggunakan R untuk mengolah ribuan hasil survei pelanggan sampai membandingkan tingkat kepuasan berdasarkan usia atau wilayah.
Dari hasil analisis tersebut, perusahaan bisa mengetahui bagian layanan mana yang perlu ditingkatkan.
5. Tableau
Mau mengubah data rumit jadi visualisasi yang lebih mudah dipahami?
Kamu bisa menggunakan Tableau!
Tableau merupakan tool yang berfokus pada data visualization dan business intelligence.
Dengan Tableau, kamu bisa mengolah data menjadi grafik, peta, dan dashboard interaktif tanpa perlu melakukan coding.
Contoh penggunaan:
Suatu perusahaan retail punya ratusan toko yang tersebar di beberapa kota dan mau mengetahui wilayah mana dengan penjualan paling berkembang.
Data Analyst bisa memasukkan data penjualan ke Tableau, lalu membuat peta interaktif berdasarkan wilayah dan grafik yang membandingkan penjualan setiap bulan.
Dari visualisasi tersebut, bisa terlihat, penjualan di Bandung naik 25% dalam enam bulan terakhir, sedangkan beberapa wilayah lain justru mengalami penurunan.
6. Power BI
Data perusahaan sering tersebar di banyak file dan sumber, jadi cukup susah kalau harus mengecek performanya satu per satu.
Nah, Power BI bisa membantu Data Analyst mengolah data tersebut dan menyajikannya dalam dashboard interaktif yang lebih mudah dipahami.
Tool ini bisa digunakan untuk menggabungkan data, membuat berbagai visualisasi, sampai menampilkan metrik penting dalam satu dashboard.
Kalau dibandingkan dengan Tableau, Power BI lebih sering digunakan untuk kebutuhan dashboard dan laporan bisnis.
Sedangkan Tableau lebih dikenal untuk eksplorasi dan visualisasi data yang lebih fleksibel.
Contoh penggunaan:
Tim marketing mau tahu kampanye digital mana yang paling efektif mendatangkan pelanggan baru.
Power BI bisa membantu menggabungkan data dari berbagai kampanye.
Kemudian, Data Analyst bisa membuat dashboard yang menampilkan jumlah leads, biaya iklan, conversion rate, dan hasil dari setiap kampanye.
7. Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server adalah salah satu database management systems untuk Data Analysts.
Tool yang satu ini bisa membantu Data Analyst menggunakan SQL untuk mencari data tertentu, menggabungkan beberapa tabel, sampai melakukan perhitungan.
SQL Server cocok digunakan kalau perusahaan punya data yang cukup banyak dan perlu dikelola secara terstruktur.
Contoh penggunaan:
Sebuah perusahaan retail punya database yang berisi data pelanggan, transaksi, produk, dan cabang.
Microsoft SQL Server bisa membantu untuk mengambil data transaksi selama 6 bulan terakhir sampai menghitung total penjualan setiap produk.
8. Google Sheets
Google Sheets punya fungsi yang mirip dengan Excel, tapi berbasis cloud sehingga data dapat diakses, diedit, dan dikerjakan bersama secara real-time.
Tool ini cukup praktis untuk kolaborasi tim dan mengolah data sederhana hingga menengah.
Contoh penggunaan:
Tim HR perusahaanmu sedang mengumpulkan data kehadiran dan jam kerja karyawan dari beberapa divisi.
Datanya perlu diisi dan diperbarui oleh banyak orang.
Google Sheets bisa digunakan supaya semua anggota tim bisa mengakses file yang sama secara real-time.
Data Analyst bisa merapikan data tersebut dan menggunakannya untuk melihat tingkat kehadiran, jumlah keterlambatan, serta rata-rata jam kerja setiap divisi.
9. Akkio
Akkio adalah tool berbasis AI yang bisa membantu Data Analyst untuk mengolah dan menganalisis data dengan lebih cepat.
Jadi, kamu nggak harus selalu melakukan semuanya secara manual atau menulis kode dari awal.
Akkio bisa membantu mulai dari membersihkan data, mencari pola, membuat visualisasi, sampai membuat prediksi berdasarkan data yang tersedia.
Contoh penggunaan:
Kamu mendapat tugas untuk mencari tahu kenapa jumlah pelanggan yang berhenti berlangganan meningkat dalam beberapa bulan terakhir.
Dibanding mengecek ribuan baris data satu per satu, kamu bisa memasukkan data pelanggan ke Akkio.
Tool ini bisa membantu menemukan pola atau faktor yang berkaitan dengan pelanggan yang berhenti berlangganan.
Misalnya, berdasarkan lama berlangganan, frekuensi penggunaan layanan, atau jenis paket yang dipilih.
10. Polymer Search
Kamu punya banyak data dan harus dipresentasikan ke tim?
Polymer Search bisa membantumu mengolah data tersebut jadi visualisasi dan dashboard yang rapi sekaligus mudah dipahami.
Tool ini cocok untuk membantu Data Analyst menyampaikan hasil analisis kepada rekan kerja yang nggak terlalu familiar dengan data.
Kalau visualisasi datanya tepat dan menarik, insight dari data jadi lebih mudah dipahami oleh tim maupun manajemen.
Contoh penggunaan:
Perusahaan baru aja mengumpulkan ribuan respons dari survei preferensi produk. Data sebanyak itu bakal sulit kalau harus dibaca satu per satu.
Nah, Data Analyst bisa menggunakan Polymer Search untuk mengubah data survei jadi grafik dan visualisasi yang lebih menarik dan mudah dipahami.
Misalnya, menampilkan produk yang paling banyak dipilih, fitur yang paling disukai, hingga perbandingan preferensi berdasarkan kelompok responden.
Cek Juga:
- 13 Jurusan Kuliah untuk Orang yang Suka Menganalisis!
- Jurusan Data Analyst: Info Kuliah, Prospek Kerja, Gaji, Kampus
Bagaimana Cara Memilih Tools Data Analyst yang Tepat?
Kalau mau berkarier jadi Data Analyst, kamu nggak harus langsung jago semua tools, kok.
Kamu bisa pilih tools berdasarkan kebutuhan dan jenis pekerjaan yang mau dilakukan.
Beberapa hal yang perlu diperhatikan:
- Sesuaikan dengan kebutuhan analisis: Kalau cuma perlu mengolah data sederhana, Excel atau Google Sheets sudah cukup. Sementara itu, SQL lebih cocok kalau kamu perlu mengambil data dari database.
- Perhatikan ukuran data: Data yang jumlahnya sedikit masih bisa diolah dengan spreadsheet. Kalau datanya sudah besar dan kompleks, kamu bisa menggunakan SQL atau Python.
- Tentukan jenis analisisnya: Kalau mau membuat visualisasi dan dashboard, Power BI atau Tableau bisa jadi pilihan. Kalau mau melakukan analisis yang lebih kompleks, Python atau R lebih cocok digunakan.
- Pertimbangkan tingkat kesulitannya: Kalau masih pemula, mulai dari tools yang lebih mudah dipahami. Setelah terbiasa, kamu bisa lanjut belajar tools yang lebih advanced.
- Cek kebutuhan di dunia kerja: Coba lihat lowongan Data Analyst yang kamu incar dan perhatikan tools apa yang paling sering diminta. Jadi, skill yang kamu pelajari bisa lebih sesuai dengan kebutuhan industri.
FAQ
1. Apa itu tools analysis?
Tools analysis adalah berbagai software atau aplikasi yang digunakan untuk mengolah, menganalisis, dan memahami data.
Dengan tools ini, Data Analyst bisa lebih mudah mencari pola, membuat perhitungan, sampai menyajikan data dalam bentuk visualisasi yang mudah dipahami.
2. Data Analyst harus jago apa?
Data Analyst perlu menguasai beberapa skill, seperti analisis data, statistik dasar, SQL, pengolahan data, dan visualisasi.
Selain skill teknis, kemampuan berpikir kritis, teliti, memecahkan masalah, dan menyampaikan insight juga penting untuk diasah supaya hasil analisis bisa dipahami oleh tim lain.
3. Siapa yang cocok menjadi Data Analyst?
Data Analyst jadi profesi yang cocok dipilih kalau kamu suka mengolah angka, penasaran dengan suatu masalah, dan senang mencari jawaban berdasarkan data.
Kamu juga perlu teliti, punya kemampuan berpikir logis, dan mau terus belajar karena tools dan kebutuhan analisis data selalu berkembang.
Mau Berkarier di Bidang Data? Yuk, Mulai di Cakrawala University!
Sekarang, kamu sudah tahu, kan, tools Data Analyst apa saja?
Tapi menguasai tools aja belum cukup. Kamu juga perlu mengasah skill dan memperbanyak pengalaman praktik supaya makin siap menghadapi kebutuhan dunia kerja.
Kalau kamu mau mendalami ilmu data sekaligus mengembangkan skill lewat teori, studi kasus, dan praktik langsung, jurusan Sains Data Cakrawala University tempatnya!
Di jurusan Sains Data, kamu bakal belajar dengan kurikulum berbasis industri.
Jadi, materi yang dipelajari dirancang supaya tetap relevan dengan kebutuhan dan perkembangan industri saat ini.
Kamu juga berkesempatan untuk mendapatkan banyak fasilitas pendukung karier:
- Program penyaluran kerja, didukung lebih dari 1.000 mitra perusahaan.
- Magang sejak semester pertama, membangun portofolio lebih awal.
- Sistem pembelajaran E-Learning, terintegrasi langsung dengan konten dan materi, serta didukung oleh teknologi modern.
- Siap terjun langsung ke industri, dengan sistem 3 tahun kuliah + 1 tahun praktik.
- Kurikulum berbasis industri, pengetahuannya dirancang agar selalu up to date dengan kebutuhan industri.
- Dosen praktisi profesional, kesempatan belajar langsung dengan tenaga pengajar yang punya pengalaman bertahun-tahun di industri.
Yuk, siapkan karier impianmu bareng Cakrawala University. Daftar sekarang atau hubungi tim admisi kami untuk info selengkapnya!
