Rekomendasi Tools Mudah Untuk Membuat Visualisasi Data!

Dalam berbisnis tentu penting untuk selalu mengandalkan data setiap mengambil sebuah keputusan demi terhindar dari kerugian. Maka dari itu, penting membuat visualisasi data untuk memudahkan dalam pembacaan data dan mencegah informasi yang ambigu.

Ketika membuat visualisasi data, biasanya data analyst menggunakan tools khusus. Yuk, ketahui apa saja tools visualisasi data yang umum dipakai oleh data analyst, berikut rangkumannya.

Pengertian Analisis dan Visualisasi Data

Analisa data merupakan sebuah proses sistematis untuk memaparkan dan menafsirkan data untuk mendapatkan kesimpulan.

Sementara itu, visualisasi data adalah sebuah proses membuat representasi data serta merangkum data kompleks menjadi lebih sederhana ke dalam berbagai macam bentuk.

Memangnya apa saja jenis-jenis chart yang sering disajikan? Umumnya data analyst membuat visualisasi data dalam bentuk peta geografis, grafik, infografis, grafik statistik, tabel, diagram, dan sparkline.

Pada prakteknya data analyst akan membuat visualisasi data setelah selesai mengolah dan menganalisanya. Tujuannya tidak lain untuk meningkatkan keterbacaan dan pemahaman dari pembacanya, sehingga dapat menyimpulkan dan mengambil keputusan secara taktis.

Baca juga: Pahami Profesi Data Analyst, Tanggung Jawab, Serta Besaran Gajinya!

Rekomendasi Tools Visualisasi Data

Saat ini sudah banyak perangkat lunak berbasis AI yang membantu data analyst dalam membuat visualisasi data sehingga mereka dapat menghasilkan representasi data yang bagus dalam waktu cepat. Lantas dalam membuat visualisasi data dapat dilakukan dengan aplikasi apa saja? Simak daftar berikut ini.

1. Tableau

Tableau adalah salah satu tools visualisasi data paling populer. Alasannya karena Tableau sangat user friendly dan fitur-fiturnya lengkap. Selain itu, dengan memakai Tableau pengguna dapat mengimpor data dari berbagai sumber sehingga proses visualisasi data lebih efisien.

Kabar baiknya Tableau sudah terintegrasi dengan beberapa software database pengolah data seperti SAP, MySQL, Amazon AWS, Hadoop, dan Teradata. Dengan begitu pengguna jadi lebih mudah dalam mengolah data kompleks dalam jumlah besar (big data).

Dalam penggunaannya, user dapat memilih software Tableau sesuai kebutuhannya karena perangkat lunak satu ini dirilis dalam beberapa versi, yaitu versi desktop, server, dan software Tableau yang sudah dihubungkan dengan CRM.

Berikut ini rangkuman kelebihan dan kekurangan dari Tableau yang bisa jadi pertimbangan kamu sebelum mulai menggunakannya.

• Kelebihan

1. Fitur-fiturnya lengkap sehingga proses visualisasi data lebih optimal.

2. Mudah digunakan.

3. Kinerja software sangat baik.

4. Mendukung akses ke berbagai sumber data.

5. Sangat responsif.

6. Memiliki komunitas yang informatif.

• Kekurangan

1. Harga berlangganan terbilang mahal.

2. Belum memiliki fitur auto-refresh dan report scheduling.

Baca juga: Jenis Desain Layout Paling Penting untuk Designer

2. Dundas BI

Selanjutnya, data analyst juga banyak yang menggunakan software Dundas BI dalam membuat visualisasi data.

Dundas BI memungkinkan penggunanya untuk membuat visualisasi data dalam bentuk kartu skor, peta geografis, pengukur, bagan interaktif, dan mengoptimalkan pembuatan laporan dengan berlembar-lembar halaman.

Kemudian, Dundas BI juga memberikan kontrol penuh pada penggunanya untuk mengatur elemen visual, membersihkan, menyederhanakan, memeriksa, mentransformasi, dan memodelkan big data. Berikut ini kekurangan dan kelebihan dari Dundas BI.

• Kelebihan

1. Penggunaannya sangat fleksibel.

2. Dapat mengolah data kompleks dari berbagai sumber data.

3. Mempunyai fitur lengkap untuk mengekstraksi, menampilkan, dan memodifikasi data.

• Kekurangan

1. Tidak memiliki fitur analitik.

2. Belum bisa membuat visualisasi data dalam bentuk 3D.

3. JupyteR

JupyteR adalah tools visualisasi data berbasis web yang populer dan penggunanya cukup banyak. JupyteR populer karena dilengkapi dengan fitur yang memungkinkan pengguna membagi dokumen yang memuat teks naratif, simbol, live code, dan data visual.

Tool satu ini sangat ideal untuk pembersihan data, transformasi data, membuat pemodelan statistik, membuat simulasi numerik, dan komputasi interaktif karena JupyteR dilengkapi dengan teknologi AI machine learning. Di bawah ini ringkasan kelebihan dan kekurangan JupyteR.

• Kelebihan

1. Mampu membuat prototipe dengan cepat.

2. Mengeluarkan visualisasi data dengan kualitas sangat baik.

3. Mudah membagikan hasil visualisasi data.

• Kekurangan

1. Kadang-kadang sulit memproses code review.

2. Sulit digunakan untuk kolaborasi.

4. Zoho Report

Zoho Report atau dikenal juga dengan Zoho Analytics merupakan tool visualisasi data yang sistemnya telah terintegrasi dengan teknologi Business Intelligence dan layanan laporan online.

Jadi, pengguna dapat membuat laporan online dan membagikannya secara cepat. Kemudian, Zoho Report juga dapat memproses big data dari berbagai sumber dan aplikasi untuk diubah ke dalam bentuk visual berkualitas tinggi. Berikut kelebihan dan kekurangan Zoho Report.

• Kelebihan

1. Sangat mudah untuk membuat dan modifikasi laporan..

2. Memiliki banyak fitur yang meningkatkan produktivitas kerja, misalnya e-mail scheduling dan report sharing.

3. Mempunya kapasitas memori besar untuk menyimpan data.

4. Terdapat fitur untuk mendukung pengguna.

• Kekurangan

1. Penggunaannya cukup rumit.

2. Tampilan dashboard membingungkan ketika sedang memproses data dalam volume besar.

5. Google Data Studio

Saat ini pengguna Google Data Studio semakin meningkat. Sebab, tool satu ini mudah dioperasikan serta fitur-fiturnya terbilang cukup lengkap dan fungsional. Di sisi lain, Google Data Studio dapat diakses lewat berbagai perangkat. Mulai dari perangkat komputer, ponsel Android maupun ponsel berbasis iOS. Kelebihan dan kekurangan Google Studio meliputi beberapa poin berikut.

• Kelebihan

1. Gampang digunakan oleh pemula sekalipun.

2. Proses integrasi data mudah.

3. Menghasilkan tampilan visual data yang atraktif.

4. Kompatibel dengan platform Google lainnya.

• Kekurangan

1. Fitur ekspor membutuhkan teknik fine-tuning.

2. Tidak memiliki demo yang memadai.

3. Terbatas dalam melakukan kustomisasi data.

4. Harus terhubung secara daring.

Bagaimana Cara Membuat Visualisasi Data yang Baik?

Setelah mengetahui tools visualisasi data terbaik, kamu juga perlu tahu tips membuat visualisasi data agar hasilnya optimal. Simak langkah-langkah berikut dengan menyadur dari laman Tableau.com.

1. Pilihlah model visualisasi data secara tepat dengan mempertimbangkan kebutuhan.

2. Gunakan pola yang jelas sebagai background.

3. Terapkan warna-warna cerah agar data mudah terbaca dalam sekali lihat.

4. Menggabungkan petunjuk kontekstual dengan model dan desain.

5. Terapkan perbedaan ukuran pada grafik untuk memvisualisasikan nilai.

6. Batasi penggunaan teks.

 Baca juga: Data Science, Profesi yang Paling Dicari di Tahun Abad-21

Itu dia rangkuman tentang tool visualisasi data yang wajib diketahui, terutama jika kamu mengincar pekerjaan sebagai data analyst. Ikuti kelas sertifikasi dari MyEduSolve IT Specialist: Data Analytics Certification yang akan memberimu ilmu-ilmu dasar di bidang analisa data. Kamu juga bisa temukan kursus menarik lainnya di MyEduSolve.  

Sumber:

23 Best Data Visualization Tools for 2024 https://www.simplilearn.com/data-visualization-tools-article (Diakses Juni 2024)

Data Visualization Tips For More Effective And Engaging Design https://www.tableau.com/learn/articles/data-visualization-tips (Diakses Juni 2024)