7 Rekomendasi Data Analysis Tools yang Bisa Data Scientist Gunakan
14 April 2022
14 April 2022
Analisis data merupakan proses penting dalam pengambilan keputusan yang berhubungan dengan bisnis. Proses ini didefinisikan sebagai transformasi, pembersihan, dan pemodelan data untuk menemukan informasi yang berguna demi pengambilan keputusan bisnis. Demi kelancaran proses analisis data, Anda butuh data analysis tools. Data analysis tools adalah perangkat yang akan membantu Anda membaca, mengolah, dan mengelola data. Pada 2022 ini, ada sederet perangkat analisis data terbaik yang bisa Anda gunakan. Apa saja?
Data analysis tools adalah alat yang akan membantu Anda mengolah data demi bisa mengambil keputusan bisnis. Perangkat ini bisa berupa aplikasi dan perangkat lunak yang digunakan oleh seorang data analis untuk mengembangkan dan melakukan proses analisis. Seperti yang sudah disebutkan tadi, hasil analisis data berperan penting dalam pembuatan keputusan bisnis. Keputusan itu tentu saja harus yang terbaik serta efisien demi menurunkan biaya namun mampu memaksimalkan keuntungan.
Pada 2022 ini, ada sederet data analysis tools populer yang digunakan oleh para data analis untuk mengolah data. Berikut rekomendasi perangkat data analisis terbaik yang dapat Anda gunakan.
Apache Park termasuk data analysis tools yang dirancang untuk para peneliti, pengembang, dan ilmuwan data yang sehari-harinya berkutat dengan big data. Apache Park sangat cocok digunakan untuk streaming dan data batch.
Perangkat analisis data yang satu ini bisa mengakses banyak sumber data dan a berjalan di berbagai platform, termasuk Apache Mesos, Hadoop, atau di cloud. Perusahaan besar yang sudah menggunakan Apache Park sebagai alat analisis datanya adalah Uber, Slack, dan Shopify.
Jika Anda termasuk pemula dalam hal analisis data, maka Datapine adalah salah satu rekomendasi terbaik perangkat pengolahan data. Fitur dari data analysis tools yang satu ini cukup sederhana, namun kuat untuk pengguna pemula maupun tingkat lanjut. Datapine sudah dilengkapi dengan mode SQL lanjutan yang membantu pengguna tingkat lanjut membuat query mereka sendiri. Ciri khas Datapine adalah kesederhanaan dan kecepatan.
Tersedia dalam tiga versi, yakni Desktop, Pro, dan Premium, Power BI memungkinkan data analis untuk dapat memvisualisasikan data yang terhubung ke banyak sumber dan membagikan hasilnya pada seluruh anggota organisasi. Dengan Power BI, Anda dapat menghidupkan data dengan dasbor dan laporan langsung. Terintegrasi dengan aplikasi lain, termasuk Microsoft Excel, analisis data dengan Power BI jadi lebih cepat dan tanpa hambatan berarti.
Berbasis cloud, data analysis tools Looker menyediakan antarmuka drag-and-drop intuitif yang mudah digunakan. Strategi multi-cloud alat analisis data ini mendukung penggunaan berbagai sumber data dan metode penerapan. Looker yang mudah terhubung dengan berbagai database juga menawarkan analitik dan manajemen data, kemampuan visualisasi tingkat lanjut, dan kecerdasan bisnis.
Berikutnya ada SAS yang dipakai untuk business intelligence, manajemen data, hingga analisis prediktif. Perangkat analisis data ini sudah dipakai oleh perusahaan besar seperti Netflix, Twitter, Google, dan Facebook dalam operasional hariannya. Perangkat lunak Visual Analytics SAS adalah alat yang ampuh untuk dasbor interaktif, business intelligence, laporan, analitik layanan mandiri, visualisasi cerdas, dan analitik teks.
R adalah perangkat analisis data yang sudah dipakai oleh perusahaan besar dan terkemuka, mulai dari Facebook, Google, hingga Twitter. Salah satu data analysis tools ini memang lebih sering digunakan untuk analisis statistik, big data, dan pembelajaran mesin. R adalah bahasa yang bagus dalam hal sintaks dan konsistensi meskipun menggunakan perangkat ini artinya Anda butuh pengetahuan dalam hal pengkodean.
BACA JUGA: Integrasi R dan Python untuk Data Science Workflow
Python adalah data analysis tools yang tumbuh paling cepat saat ini. Awalnya dirancang sebagai bahasa pemrograman berorientasi objek untuk perangkat lunak dan pengembangan website, kini Python jadi alat analisis data dengan kumpulan pustaka ramah untuk semua aspek komputasi ilmiah. Perangkat analisis data ini gratis serta mudah dipelajari. Dengan Python, Anda dapat melakukan manipulasi data tingkat lanjut dan analisis numerik menggunakan bingkai data.
BACA JUGA: Seberapa Penting Belajar Python dalam Data Science
Itulah tadi beberapa rekomendasi data analysis tools yang dapat Anda manfaatkan untuk mengolah dan menganalisis data. Setiap perangkat analisis data tentunya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing yang dapat Anda sesuaikan dengan kebutuhan bisnis.
Untuk bisa menggunakan data analysis tools, tentu saja Anda harus memahami bagaimana cara kerja perangkat tersebut dan cara mengolah data. Tertarik pada bidang pengolahan data? Anda dapat mengikuti kelas data science di Algoritma Data Science School. Tersedia pula layanan pelatihan dan konsultasi bisnis terkait data science untuk Anda!
Referensi:
Analisis data merupakan proses penting dalam pengambilan keputusan yang berhubungan dengan bisnis. Proses ini didefinisikan sebagai transformasi, pembersihan, dan pemodelan data untuk menemukan informasi yang berguna demi pengambilan keputusan bisnis. Demi kelancaran proses analisis data, Anda butuh data analysis tools. Data analysis tools adalah perangkat yang akan membantu Anda membaca, mengolah, dan mengelola data. Pada 2022 ini, ada sederet perangkat analisis data terbaik yang bisa Anda gunakan. Apa saja?
Data analysis tools adalah alat yang akan membantu Anda mengolah data demi bisa mengambil keputusan bisnis. Perangkat ini bisa berupa aplikasi dan perangkat lunak yang digunakan oleh seorang data analis untuk mengembangkan dan melakukan proses analisis. Seperti yang sudah disebutkan tadi, hasil analisis data berperan penting dalam pembuatan keputusan bisnis. Keputusan itu tentu saja harus yang terbaik serta efisien demi menurunkan biaya namun mampu memaksimalkan keuntungan.
Pada 2022 ini, ada sederet data analysis tools populer yang digunakan oleh para data analis untuk mengolah data. Berikut rekomendasi perangkat data analisis terbaik yang dapat Anda gunakan.
Apache Park termasuk data analysis tools yang dirancang untuk para peneliti, pengembang, dan ilmuwan data yang sehari-harinya berkutat dengan big data. Apache Park sangat cocok digunakan untuk streaming dan data batch.
Perangkat analisis data yang satu ini bisa mengakses banyak sumber data dan a berjalan di berbagai platform, termasuk Apache Mesos, Hadoop, atau di cloud. Perusahaan besar yang sudah menggunakan Apache Park sebagai alat analisis datanya adalah Uber, Slack, dan Shopify.
Jika Anda termasuk pemula dalam hal analisis data, maka Datapine adalah salah satu rekomendasi terbaik perangkat pengolahan data. Fitur dari data analysis tools yang satu ini cukup sederhana, namun kuat untuk pengguna pemula maupun tingkat lanjut. Datapine sudah dilengkapi dengan mode SQL lanjutan yang membantu pengguna tingkat lanjut membuat query mereka sendiri. Ciri khas Datapine adalah kesederhanaan dan kecepatan.
Tersedia dalam tiga versi, yakni Desktop, Pro, dan Premium, Power BI memungkinkan data analis untuk dapat memvisualisasikan data yang terhubung ke banyak sumber dan membagikan hasilnya pada seluruh anggota organisasi. Dengan Power BI, Anda dapat menghidupkan data dengan dasbor dan laporan langsung. Terintegrasi dengan aplikasi lain, termasuk Microsoft Excel, analisis data dengan Power BI jadi lebih cepat dan tanpa hambatan berarti.
Berbasis cloud, data analysis tools Looker menyediakan antarmuka drag-and-drop intuitif yang mudah digunakan. Strategi multi-cloud alat analisis data ini mendukung penggunaan berbagai sumber data dan metode penerapan. Looker yang mudah terhubung dengan berbagai database juga menawarkan analitik dan manajemen data, kemampuan visualisasi tingkat lanjut, dan kecerdasan bisnis.
Berikutnya ada SAS yang dipakai untuk business intelligence, manajemen data, hingga analisis prediktif. Perangkat analisis data ini sudah dipakai oleh perusahaan besar seperti Netflix, Twitter, Google, dan Facebook dalam operasional hariannya. Perangkat lunak Visual Analytics SAS adalah alat yang ampuh untuk dasbor interaktif, business intelligence, laporan, analitik layanan mandiri, visualisasi cerdas, dan analitik teks.
R adalah perangkat analisis data yang sudah dipakai oleh perusahaan besar dan terkemuka, mulai dari Facebook, Google, hingga Twitter. Salah satu data analysis tools ini memang lebih sering digunakan untuk analisis statistik, big data, dan pembelajaran mesin. R adalah bahasa yang bagus dalam hal sintaks dan konsistensi meskipun menggunakan perangkat ini artinya Anda butuh pengetahuan dalam hal pengkodean.
BACA JUGA: Integrasi R dan Python untuk Data Science Workflow
Python adalah data analysis tools yang tumbuh paling cepat saat ini. Awalnya dirancang sebagai bahasa pemrograman berorientasi objek untuk perangkat lunak dan pengembangan website, kini Python jadi alat analisis data dengan kumpulan pustaka ramah untuk semua aspek komputasi ilmiah. Perangkat analisis data ini gratis serta mudah dipelajari. Dengan Python, Anda dapat melakukan manipulasi data tingkat lanjut dan analisis numerik menggunakan bingkai data.
BACA JUGA: Seberapa Penting Belajar Python dalam Data Science
Itulah tadi beberapa rekomendasi data analysis tools yang dapat Anda manfaatkan untuk mengolah dan menganalisis data. Setiap perangkat analisis data tentunya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing yang dapat Anda sesuaikan dengan kebutuhan bisnis.
Untuk bisa menggunakan data analysis tools, tentu saja Anda harus memahami bagaimana cara kerja perangkat tersebut dan cara mengolah data. Tertarik pada bidang pengolahan data? Anda dapat mengikuti kelas data science di Algoritma Data Science School. Tersedia pula layanan pelatihan dan konsultasi bisnis terkait data science untuk Anda!
Referensi: