Daftar Tools Data Analyst untuk Mengolah Data Konsumen

Berbisnis bisa dilakukan oleh siapa saja asalkan adanya niat untuk memulai bisnis. Bahkan, kamu bisa memulai dari bisnis rumahan dan online.

 

Agar meningkatkan pembelian secara online kamu harus bisa menganalisa konsumen seperti apa yang cocok dengan bisnismu. Berbagai tools Data Analyst bisa kamu manfaatkan untuk mengelola dan menganalisa data konsumen yang sesuai.

 

Pentingnya Data Bagi Bisnis

Data sangatlah penting bagi perkembangan sebuah bisnis. Hal itu karena data dapat memprediksi banyak hal seperti konsumen yang cocok, langkah yang bisa diambil untuk mengembangkan bisnis, atau pun data keuntungan bisnis.

 

Menurut The Consultancy Group terdapat 4 hal yang membuat data penting bagi perusahaan yaitu:

 

• Meningkatkan kualitas bisnis: Data membantu perusahaan untuk mengetahui kelebihan, kekurangan, potensi dari produk dan layanan yang diberikan perusahaan.

• Memahami kinerja karyawan dan perusahaan: Data hasil kerja karyawan membantu melihat hasil kerja karyawan serta potensi karyawan tersebut untuk naik jabatan atau dipertahankan.

• Sebagai dasar pengambilan keputusan: Mengambil keputusan untuk suatu rencana akan lebih mudah karena perusahaan sudah memiliki fakta pendukung dari data yang ada sehingga mencegah resiko keputusan tersebut berdampak buruk seperti gagal atau salah target konsumen.

• Dasar untuk memahami konsumen: Data membantu perusahaan untuk mengetahui tren yang disukai konsumen, interest, behaviour, demografi, dan hal lainnya mengenai konsumen yang ditargetkan untuk menjadi target konsumen.

 

Cara Menganalisis dan Mengolah Data

 

source: iStock

 

Ada beberapa langkah yang bisa dilakukan sebelum menganalisis dan mengolah data. Langkah ini akan memudahkan kamu untuk mengolah data lebih baik dan sesuai dengan target yang dibutuhkan dari data tersebut.

 

Langkah pertama adalah tentukan sebuah pertanyaan atau hipotesis yang ingin kamu ambil dari data tersebut. Cara mengetahui data konsumen ini bisa menggunakan berbagai macam tools. Misalnya pertanyaan yang mudah seperti data konsumen mulai dari umur, pekerjaan, domisili, dan lainnya.

 

Langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data. Data bisa kamu ambil baik secara online maupun offline seperti menggunakan survey, data dari sosial media, data pembelian dari e-commerce, dan sebagainya. Setelah data terkumpul, kamu bisa mengolah data tersebut. Mengolahnya bisa menggunakan alat bantu tools Data Analyst seperti Excel.

 

Dari data yang kamu olah dan buat grafik misalnya akan memunculkan karakteristik terbanyak dari konsumen bisnis. Sehingga, kamu bisa mengambil jawaban karakteristik konsumen yang selanjutnya ditargetkan.

 

 

Baca juga:

• Cara Mendapatkan Database Customer dengan Tepat
• 9 Rumus Exccel untuk Membuat Laporan Keuangan

 

 

13 Tools untuk Data Analyst

 

source: iStock

 

Data yang diperoleh untuk tahap pengolahan data biasanya sangat banyak. Untuk memudahkan pengolahan data yang banyak itu bisa menggunakan tools Data Analyst.

 

Berbagai tools Data Analyst ini biasanya digunakan untuk mengolah berbagai data. Tools ini akan memudahkan untuk menghitung dan menampilkan data yang dibutuhkan.

 

Microsoft Excel atau Google Spreadsheet

Microsoft Excel adalah tools yang paling umum digunakan oleh Data Analyst. Tools ini sangat bagus untuk mengolah data yang akan dianalisis nantinya. Excel dapat digunakan untuk analisis standar dan sederhana. Sayangnya, tools ini tidak cocok untuk menganalisis data besar yaitu diatas 1 juta data row.  

 

Tools ini juga kurang cocok untuk melakukan kolaborasi data karena sistemnya offline. Google Spreadsheet bisa dijadikan pilihan pengganti Excel untuk kolaborasi karena sistemnya online dan bisa digunakan untuk mengolah data bersama. 

 

R-Studio

R Studio adalah tools yang digunakan oleh Data Analyst dengan fokus untuk mengolah data statistik dan memvisualisasi data grafis. Keunggulan dari R Studio adalah banyaknya alat hitung statistik yang bisa digunakan untuk mengolah data.

 

Tools ini memiliki total 15.000 tools untuk membuat, memanipulasi, membuat model, hingga membuat visualisasi data. Namun, untuk yang baru belajar mengolah data akan kesulitan menggunakan tools ini karena banyaknya bahasa dan kebutuhan keterampilan pemrograman yang harus digunakan.

 

Python

Python bisa dibilang adalah tools yang paling sering digunakan oleh Data Analyst dan Data Scientist. Keunggulannya, Python dapat menangani banyak analisis berbeda sendiri, dan dapat berintegrasi dengan library lain untuk memvisualisasi data.

 

Contoh library yang populer untuk visualisasi adalah Matplotlib, Plotly, dan Seaborn. Python juga sering digunakan sebagai antarmuka (interface) pemrograman untuk sistem analitik lainnya.

 

SAP BusinessObjects

SAP BusinessObjects menyediakan rangkaian aplikasi (suite) intelijen bisnis yang digunakan untuk menemukan, menganalisis, dan melaporkan data. Tools ini ditujukan untuk pebisnis yang kurang memahami teknis pengolahan data, tetapi mampu melakukan analisis data yang kompleks. 

 

SAP BusinessObjects memiliki keuntungan yaitu terintegrasi dengan produk Microsoft Office misalnya Microsoft Excel. Sehingga, kamu akan bisa melakukan analisis data antar aplikasi seperti Excel dan menggunakan SAP BusinessObjects untuk membuat laporan.

 

 

Baca juga:

• Perbedaan Karir Data Analyst, Data Engeneer dan Data Scientist

 

Tableau

Tableau adalah tools untuk visualisasi data dan analitik yang memungkinkan untuk membuat laporan dan membagikannya di seluruh perangkat. Tableau dapat digunakan di desktop (PC) dan smartphone, serta digunakan dalam bentuk browser atau aplikasi sendiri. 

 

Google Data Studio

Google Data Studio adalah tools yang berfungsi untuk memvisualisasi data secara otomatis. Keuntungannya adalah tools ini gratis dan terintegrasi dengan sebagian besar aplikasi Google lainnya, seperti Google Analytics, Google Ads, dan Google BigQuery.

 

Metabase

Metabase adalah tools analitik open source dan intelijen bisnis gratis yang memungkinkan pengguna untuk mengajukan pertanyaan tentang data. Tools akan memberikan jawaban secara otomatis serta mengirimkan data ke aplikasi lain misalnya Slack. 

 

Oracle Analytics Cloud

Oracle Analytics Cloud adalah tools menganalisis data berbasis cloud. Fungsi tools ini adalah untuk membantu perusahaan besar mengganti data yang sudah ada ke platform cloud yang lebih modern. 

 

 

source: iStock

 

 

Domo

Domo adalah tools yang memungkinkan Data Analyst melakukan transfer data dari sistem lokal dan eksternal cloud. Domo juga mendukung pembuatan aplikasi khusus bisnismu sendiri yang terintegrasi dengan platform,sehingga mendapatkan akses langsung ke konektor dan alat visualisasi. 

 

Chartio

Chartio adalah tools yang memungkinkan data dapat diimpor dari tempat lain. Misalnya, kamu mengumpulkan data dari Microsoft Excel atau Google Spreadsheet, data bisa dengan mudah diolah dengan menggunakan Chartio tanpa harus mengkonversi format file data terlebih dulu.

 

Redash

Redash memiliki keuntungan sebagai tools yang ringan untuk mengolah dan memvisualisasi data. Dibandingkan tools analisa data lain, harga tools dan aplikasi lainnya lebih murah sehingga dapat menghemat biaya pengeluaran untuk menganalisis data.

 

SAS Business Intelligence

SAS Business Intelligence menyediakan berbagai fitur kolaborasi bawaan, seperti kemampuan untuk mendorong laporan ke aplikasi yang ada di smartphone. SAS Business Intelligence memiliki aplikasi yang komprehensif dan fleksibel sehingga mudah digunakan namun harga tools ini termasuk mahal. 

 

Power BI

Microsoft Power BI adalah tools berbentuk platform intelijen bisnis. Tools ini dapat kamu untuk membuat dan berbagi laporan, visualisasi, dan dashboard ke sesama pengguna. 

 

Tips Menentukan dan Memilih Tools yang Tepat

Tools untuk melakukan analisa data memiliki banyak variasi dan kegunaannya masing-masing. Kamu tidak harus menggunakan semua tools yang telah direkomendasikan sebelumnya dan bisa memilih berdasarkan beberapa pertimbangan.

 

Pertimbangan pertama adalah berapa banyak data yang akan kamu olah. Jika data yang diolah sangat besar, pilihlah tools yang memang mampu mengolah data secara besar seperti Python atau jika data sederhana gunakanlah Excel.

 

Pertimbangan kedua adalah apakah tools akan digunakan oleh expert pada analisis data atau dibutuhkan oleh amatir. Jika amatir, gunakanlah tools yang tidak terlalu banyak menggunakan bahasa pemrograman.

 

Pertimbangan ketiga adalah harga dari tools dan lisensi sesuai dengan budget yang bisnismu miliki. Hal itu karena setiap tools analisa data memiliki harga yang bervariasi dari yang gratis, murah, dan mahal tergantung banyaknya fitur yang ditawarkan.

 

#GrowUpSkill Data Analyst Kamu Bersama Kelas.work

Apabila kamu merupakan seorang pemula dalam hal data analyze atau masih bingung untuk memulainya sendiri, tenang! Sekarang kamu bisa langsung belajar bersama Kelas.work dengan mengikuti video kelas Data Analyst untuk pemula. Jadi pasti kamu akan lebih siap ketika ingin berkarir sebagai seorang Data Analyst.

 

Udah gak sabar? Yuk ikuti kelasnya sekarang!