Data dapat digunakan untuk banyak hal, mulai dari menganalisis perilaku konsumen, mengecek performa bisnis, hingga melihat tren pasar. Untuk memanfaatkan data secara lebih baik, kamu perlu menggunakan data analytics tools yang berkualitas.
Data tools adalah alat yang digunakan untuk menganalisis, mengolah, dan memvisualisasikan data. Hasil analisis tersebut nantinya bisa dimanfaatkan untuk membuat keputusan bisnis yang efektif. Itulah mengapa tools ini sangat penting bagi pebisnis maupun data analyst.
Tapi, data analytic tool manakah yang perlu kamu gunakan? Tenang, karena di artikel ini, kami akan jelaskan berbagai alat data analysis yang dapat membantumu mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat.
Tanpa perlu berlama-lama, yuk simak selengkapnya!
10 Data Analytics Tool Terbaik untuk Kamu Coba
Berikut adalah 10 tools untuk menganalisis dan mengolah data yang dapat membantu pekerjaanmu agar lebih efektif:
1. Tableau
Tableau adalah alat visualisasi data yang memungkinkan penggunanya untuk menciptakan dashboard, grafik, dan juga laporan yang interaktif.
Kamu bisa menghubungkan Tableau dengan berbagai sumber data, seperti spreadsheet, dan juga layanan cloud. Tidak hanya itu, alat ini juga menawarkan fitur analytics yang canggih seperti predictive modeling dan statistical analysis.
Dengan tampilan drag-and-drop yang simpel dan ramah pengguna, Tableau memudahkan siapapun untuk mengolah dan menganalisis data tanpa perlu keahlian teknis.
Kelebihan:
- Interface yang ramah pengguna
- Kemampuan visualisasi yang mumpuni
- Komunitas yang aktif
- Mampu mengolah dataset dalam jumlah yang besar
Kekurangan:
- Biaya licensing yang cukup mahal
- Kemampuan data cleaning yang terbatas
- Opsi kustomisasi yang terbatas
Cocok digunakan untuk:
Pebisnis yang ingin membuat laporan dan dashboard dengan tampilan menarik. Alat ini juga bisa digunakan data analyst dan data scientist yang ingin memahami data secara lebih cepat.
2. Google Analytics
Google Analytics adalah alat data analytic tool gratis yang menyediakan berbagai informasi penting terkait performa website. Alat ini dapat melacak perilaku konsumen berdasarkan berbagai metrik, seperti page views, bounce rates, dan juga conversion rates.
Kamu juga bisa menggunakan Google Analytics untuk membuat laporan dan visualisasi data. Sehingga siapa saja dapat memahami datanya secara lebih gampang.
Beberapa fitur menarik yang ditawarkan oleh Google Analytics diantaranya adalah real-time tracking, custom reporting, dan segmentasi audiens.
Kelebihan:
- Gratis
- Data yang disediakan jumlahnya banyak
- Bagus untuk melacak perilaku pengunjung
Kekurangan:
- Opsi import dan export data yang terbatas
- Kemampuan data cleaning yang terbatas
Cocok digunakan untuk:
Digital marketer dan pemilik website yang ingin mengidentifikasi traffic website dan melacak data terkait perilaku pengunjung. Pebisnis juga dapat menggunakannya untuk menganalisis perilaku calon konsumennya.
3. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI adalah tools pengumpulan data berbasis cloud yang memungkinkan penggunanya untuk terhubung ke berbagai sumber data. Selain itu, kamu juga bisa menggunakannya untuk membuat laporan dan dashboard yang interaktif.
Bagi kamu yang menyukai fitur-fitur berbasis AI, alat ini menyediakannya juga, lho. Karena Power BI memiliki fitur Natural Language Processing (NLP) dan Machine Learning.
Berhubung alat ini dibangun oleh Microsoft, kamu bisa mengintegrasikan Power BI dengan berbagai produk Microsoft lainnya, termasuk Excel dan SharePoint.
Kelebihan:
- Dapat diintegrasikan ke produk Microsoft lainnya
- Memiliki kemampuan visualisasi yang mumpuni
- Bisa digunakan untuk membuat custom dashboard dan report
Kekurangan:
- Perlu keahlian teknis untuk menguasai fitur advanced-nya
- Ada fitur-fitur tertentu yang membutuhkan dukungan plugin
Cocok digunakan untuk:
Pengguna Microsoft yang ingin membuat custom report dan custom dashboard. Alat ini juga dapat digunakan oleh pebisnis yang ingin menganalisa data dan melacak metrik kinerja.
Apakah kamu tertarik untuk belajar lebih dalam tentang business analytics? Jika iya, amu bisa ikut Bootcamp Business Analytics Bitlabs bersama Kampus Merdeka.
Yuk klik banner di bawah untuk cari tahu lebih lanjut!
4. IBM Watson Analytics
Sama seperti Power BI, IBM Watson Analytics adalah platform analytics berbasis cloud yang dapat membantu penggunanya untuk menganalisis dan memvisualisasikan data tanpa perlu keahlian teknis.
Alat ini menggunakan AI dan machine learning juga untuk membuat prediksi dan membangun model data.
Umumnya, alat ini digunakan oleh data scientist dan pebisnis untuk menganalisis data dan memprediksi berbagai kemungkinan berdasarkan data yang mereka miliki.
Kelebihan:
- Interface yang ramah untuk pengguna
- Fitur Natural Language Processing (NLP)
- Dapat diintegrasikan ke berbagai tools IBM lainnya, seperti SPSS dan Cognos
Kekurangan:
- Opsi kustomisasi yang terbatas
- Sumber data yang terbatas
- Biayanya relatif mahal
Cocok digunakan untuk:
Pebisnis atau data analyst yang membutuhkan alat data analysis dengan fitur advanced. Alat ini juga akan sangat cocok bila digunakan oleh organisasi yang sudah terbiasa menggunakan tools lain dari IBM.
5. RapidMiner
RapidMiner adalah salah satu data analytic tool yang cukup populer di bidang data science. Kamu bisa menggunakannya untuk mengambil data dari berbagai sumber, membuat analisis sentiment, hingga memvisualisasikan data.
Salah satu fitur unik yang dimiliki oleh RapidMiner adalah visual workflow designer, yaitu fitur yang memungkinkan penggunanya untuk membangun model machine learning tanpa perlu melakukan coding.
RapidMiner juga menyediakan library yang berisi model data bawaan yang tentunya dapat memudahkan pemula untuk menggunakannya.
Kelebihan:
- Interface yang simpel dengan fitur drag-and-drop
- Fitur data preparation dan data cleaning yang mumpuni
- Bagus untuk machine learning dan data mining
Kekurangan:
- Kemampuan visualisasi data yang terbatas
- Membutuhkan plugin untuk fitur tertentu
- Performanya terkadang lambat saat mengolah data yang banyak
Cocok digunakan untuk:
Data scientist atau ahli machine learning yang ingin membuat predictive model secara cepat dan mudah. Data analyst juga dapat menggunakannya untuk melakukan data preparation dan data cleaning.
6. KNIME
KNIME adalah platform data analytics bersifat open-source yang memungkinkan penggunanya untuk membangun data pipeline serta meng-automasi berbagai tugas data analysis.
Berbagai fitur yang ditawarkan oleh KNIME adalah fitur data mining, data blending, dan juga text mining.
KNIME juga memiliki komunitas yang cukup besar, di mana komunitas ini kerap berkontribusi atas perkembangan alat ini. Sehingga, jika kamu masih pemula, kamu bisa dengan mudah mencari resource terkait KNIME.
Kelebihan:
- Bersifat open-source, sehingga banyak orang yang mengembangkan alat ini
- Dapat diintegrasikan dengan berbagai database dan bahasa pemrograman
- Punya kemampuan machine learning yang mumpuni
Kekurangan:
- Kurang cocok untuk pemula yang baru belajar data analysis
- Kemampuan visualisasi data yang terbatas
- Performanya kurang bagus saat mengolah dataset yang besar
Cocok digunakan untuk:
Data scientist yang memerlukan alat yang bisa diandalkan saat membuat predictive model. Sebab, KNIME bisa dengan mudah diintegrasikan ke berbagai alat, dan juga bisa dihubungkan ke berbagai sumber data.
7. SAS
SAS adalah data analytic tool terintegrasi yang memiliki banyak fitur unggulan, mulai dari fitur advanced analytics, data management, hingga visualisasi data.
Alat ini kerap digunakan di dunia bisnis, contohnya untuk mendeteksi penipuan atau melakukan manajemen risiko. Hal ini wajar, mengingat SAS memiliki kemampuan statistik dan analytical yang mumpuni.
Tidak hanya itu, SAS juga memiliki sistem pengelolaan data yang mampu mengelola dataset dalam jumlah yang besar, sekaligus memastikan bahwa datanya mudah diakses secara aman.
Kelebihan:
- Fitur advanced analytics yang mumpuni
- Komunitas yang aktif
- Bisa digunakan untuk proyek data analysis berskala besar
Kekurangan:
- Harganya cukup mahal, sehingga kurang cocok untuk bisnis kecil
- Sulit digunakan untuk pemula
- Tidak bersifat open-source
Cocok digunakan untuk:
Data analyst atau data scientist yang perlu menggunakan alat dengan fitur data management yang andal. Di sisi lain, karena biaya yang tinggi dan juga fiturnya cukup teknis, alat ini kurang cocok untuk pemula atau organisasi yang baru mengenal dunia data.
8. Apache Spark
Apache Spark adalah data processing framework yang bersifat open-source. Framework ini dapat membantumu memproses database dalam jumlah yang besar secara cepat dan efisien.
Framework ini juga didukung berbagai bahasa pemrograman seperti Java dan Python. Sehingga, kamu bisa menggunakannya secara nyaman dan fleksibel.
Selain itu, kamu juga tak perlu khawatir apabila ingin mengintegrasikan framework ini dengan data tools lainnya. Karena, Apache Spark dapat dihubungkan ke berbagai data tools, seperti Hadoop dan Cassandra.
Kelebihan:
- Dapat memproses dataset dalam jumlah yang besar secara cepat
- Cocok digunakan untuk proyek berskala besar
- Mampu memproses data secara real-time
Kekurangan:
- Terlalu kompleks untuk pemula
Cocok digunakan untuk:
Data engineer atau data scientist yang sedang mengelola dataset dalam jumlah yang besar, serta membutuhkan alat data analysis yang mampu memproses data secara real-time.
9. Talend
Talend adalah data analytic tool berbasis cloud yang dapat membantumu mengintegrasikan dan menganalisis data dari berbagai sumber.
Ada berbagai fitur yang ditawarkan oleh alat ini, mulai dari pengelolaan kualitas data, data profiling, hingga data mapping.
Kamu juga bisa menggunakan Talend untuk mendesain data pipeline tanpa coding, serta menggunakan library yang berisi connector bawaan yang berfungsi untuk memudahkan penggabungan data dari berbagai macam sumber.
Kelebihan:
- Bersifat open-source
- Dapat diintegrasikan ke berbagai sumber data
- Mudah digunakan untuk pemula
Kekurangan:
- Fitur advanced analytics yang terbatas
- Fitur visualisasi data yang terbatas
Cocok digunakan untuk:
Data analyst atau data engineer yang membutuhkan alat data analytic yang mudah digunakan dan bisa diintegrasikan ke berbagai sumber data. Alat ini juga bersifat open-source, sehingga penggunaannya cenderung lebih fleksibel.
10. QlikView
QlikView merupakan platform business intelligence dan visualisasi data yang dapat membantumu membuat dashboard dan laporan yang menarik berdasarkan data yang kamu miliki.
Oleh karena itu, tak heran kalau data analyst dan pebisnis kerap menggunakan alat ini untuk membangun laporan profesional yang nantinya akan dibagikan ke stakeholder.
Salah satu fitur menarik yang dimiliki QlikView adalah mesin data processing yang mampu menggambarkan dataset dalam jumlah yang besar secara real-time. Dengan begitu, proses visualisasi data dapat dilakukan secara lebih cepat dan praktis.
Kelebihan:
- Kemampuan visualisasi data yang mumpuni
- Dapat memproses dataset dalam jumlah yang besar secara cepat
- Fitur data exploration yang bisa diandalkan
Kekurangan:
- Biayanya relatif mahal
- Kurang cocok untuk pemula
Cocok digunakan untuk:
Data analyst yang membutuhkan alat dengan fitur visualisasi data dan data exploration yang bagus. Selain itu, alat ini dapat membuat dashboard dan report yang interaktif, sehingga mengkomunikasikan data dengan stakeholder bisa menjadi lebih mudah.
Tips Memilih Tool Data Analysis
Nah, sekarang kamu sudah tahu berbagai tool data analysis terbaik yang bisa kamu coba. Tapi, alat manakah yang sebaiknya kamu gunakan?
Untuk membantumu menentukan pilihan, berikut adalah beberapa tips yang bisa kamu ikuti untuk memilih data analytic tool yang tepat:
- Tentukan tujuanmu – Tentukan jenis data analysis yang akan kamu lakukan serta jenis data yang akan kamu olah. Dengan begitu, kamu akan tahu alat mana yang paling sesuai untuk memenuhi kebutuhanmu.
- Pertimbangkan kemampuanmu – Jika kamu masih pemula, alat yang yang fiturnya simpel adalah pilihan yang tepat. Tapi jika kamu sudah berpengalaman, alat yang menawarkan fitur yang lebih lengkap tentu lebih sesuai dengan kebutuhanmu.
- Cek skalabilitas alatnya – Perhatikan ukuran dan kompleksitas dataset yang akan kamu kelola. Pilihlah alat yang bisa menangani data dalam jumlah yang besar tanpa berkurang performanya.
- Periksa fitur integrasinya – Pastikan data analytic tool yang kamu gunakan dapat terhubung dengan sumber data yang kamu miliki. Sehingga, alur transfer datanya akan menjadi lebih lancar.
- Perhatikan opsi kustomisasi – Apakah alatnya dapat membantumu membuat laporan dan dashboard yang bersifat custom? Jika iya, kamu mungkin bisa mempertimbangkan untuk memilihnya.
- Cek fitur keamanannya – Pastikan alat yang kamu gunakan sudah memiliki fitur keamanan bawaan yang mumpuni. Sehingga data yang kamu kelola akan aman dari berbagai ancaman serangan siber.
- Cek keunggulan lainnya – Apabila alatnya punya keunggulan tambahan seperti komunitas yang aktif dan layanan customer support yang responsif, kamu patut mempertimbangkannya juga.
Manakah Data Analytic Tool yang Menarik Untukmu?
Data analytic tool adalah alat yang bisa kamu gunakan untuk mengolah dan menganalisis data. Setiap tool juga punya fitur keunggulannya masing-masing, mulai dari tracking perilaku pengunjung hingga melakukan visualisasi data.
Jika kamu tertarik mendalami data analysis, atau product management, tak usah khawatir. Karena Bitlabs menyediakan program Bootcamp Business Analytics yang akan mengajarkanmu cara memanfaatkan data untuk pengembangan bisnis.
Selain membangun skillmu berdasarkan project-based learning, kamu juga nanti akan direkomendasikan ke jejaring hiring partners Bitlabs. Yuk klik banner di bawah untuk kepoin programnya!
