10 Data Analysis Tools yang Umum Digunakan

Data analysis tools sudah menjadi kebutuhan bagi perusahaan dalam mengolah data. Berikut ini, sepuluh data analysis tools yang umum digunakan di 2022!

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Pernahkah Anda mendambakan suatu barang, seperti jam tangan, dan mulai mencari detail harga maupun marketplace yang menjual jam tangan tersebut? Setelah itu, Anda memutuskan untuk membuka YouTube dan seketika Anda terkejut karena jam tangan yang baru saja Anda cari tiba-tiba muncul di dalam iklan video yang hendak Anda tonton.

Tak perlu panik, hal tersebut terjadi akibat adanya fitur smart digital assistant yang melacak riwayat pencarian Anda dan memuatkannya kembali sebagai informasi tambahan yang dapat membantu Anda untuk mewujudkan impian tersebut menjadi nyata. Itulah bagaimana big data bekerja bagi perusahaan untuk memperoleh data penggunanya.

Tools Data Analysis

Data pengguna tersebut kemudian diolah menggunakan tools analisis data. Kini, analisis data bisa dilakukan dengan berbagai tools yang tersedia. Berikut sepuluh data analysis tools terbaik 2022.

1. Python

Data analysis tools pertama adalah Python. Python merupakan salah satu perangkat lunak open source yang paling banyak digunakan untuk pemrograman dan pengembangan melalui kode. Lebih dari sekadar platform, Python adalah bahasa pemrograman yang bekerja melalui skrip berorientasi objek yang sangat mirip dengan bahasa pemrograman lain, seperti JavaScript atau PHP. Keunikan dari Python adalah bahasanya yang sederhana, mudah dibaca, dan mudah dikodekan.

2. R

R adalah analysis tool dengan bahasa pemrograman terkemuka untuk pemodelan statistik, visualisasi, dan analisis data. Data analysis tools yang satu ini biasanya digunakan oleh ahli statistik untuk analisis statistik, big data, dan machine learning. Anda bisa menggunakan tools ini dengan gratis dan memiliki banyak peningkatan dalam bentuk paket yang ditulis oleh pengguna. Untuk dapat menggunakan tools ini, dibutuhkan sejumlah pengetahuan tentang pengodean.

3. SAS

SAS adalah data analysis tools yang banyak digunakan untuk keperluan business intelligence, manajemen data, dan analisis prediktif. SAS adalah perangkat lunak berpemilik, yang berarti perusahaan harus membayar apabila ingin menggunakannya. SAS memberikan akses gratis bagi mahasiswa yang ingin belajar menggunakan SAS. Meskipun SAS memiliki GUI sederhana dan mudah dipelajari, pengetahuan yang baik tentang pemrograman SAS merupakan keuntungan tambahan untuk menggunakan alat ini.

4. Excel

Excel merupakan salah satu data analysis tools yang paling populer. Hampir semua analisis data dilakukan menggunakan alat ini karena dapat memudahkan untuk bekerja dengan data, melakukan perhitungan, dan menerapkan rumus dengan cepat.

Meskipun Excel juga memiliki kemampuan visualisasi, hal tersebut termasuk kurang memuaskan jika dibandingkan dengan Power BI. Excel lebih berorientasi pada analisis matematis, sementara Power BI memungkinkan pelaporan dalam berbagai format. Selain itu, Excel juga hanya dapat memproses data dalam jumlah yang terbatas

5. Power BI

Power BI adalah alat visualisasi dan analisis data dari Microsoft yang populer karena kemampuan logika, berbagai kemampuan dan kegunaannya yang lebih baik daripada platform lain. Power BI bekerja lebih dari sekadar alat, sebab ini menyediakan seperangkat layanan business intelligence yang membantu perusahaan dalam mengatur data, menganalisis data, dan menyajikannya dengan cara yang paling efektif untuk memfasilitasi pengambilan keputusan yang cerdas.

6. Tableau

Tableau adalah data analysis tools yang sangat lengkap. Sama seperti Power BI, Tableau memungkinkan pembuatan dasbor, peta, dan visualisasi dari data. Anda dapat menggunakannya secara gratis untuk menganalisis data dan mengubahnya menjadi visualisasi yang kurang lebih kompleks.

7. Apache Spark

Apache Spark merupakan salah satu data analysis tools terkemuka karena merupakan open source dan menyederhanakan pemrosesan data, baik secara terstruktur maupun tidak terstruktur. Apache Spark adalah solusi untuk keperluan big data karena dapat menangani kumpulan data dalam jumlah besar dan kompleks untuk database lain.

8. Apache Hadoop

Apache Hadoop dianggap sebagai salah satu data analysis tools terbaik untuk menangani data yang besar. Itu ditulis dalam Java dan merupakan kerangka kerja open source. Mulai dari teks, gambar, hingga video, Apache Hadoop memiliki potensi untuk menampung semuanya.

9. Xplenty

Xplenty dikenal untuk mengintegrasikan dan memproses data analysis di cloud. Hal tersebut dikarenakan graphic interface dan platform cloud yang sangat berskala dan elastis. Alat analisis data ini tidak berinvestasi pada perangkat keras, perangkat lunak, atau personel terkait untuk mengubah data mentah. Xplenty banyak digunakan pada bidang pemasaran, penjualan, dukungan, dan pengembangan.

10. Apache Cassandra

Apache Cassandra merupakan kerangka kerja open source yang dikenal untuk mengelola volume data yang sangat besar dalam waktu singkat. Fitur yang membedakannya dengan tools lain adalah skalabilitas linier dan fakta bahwa data analysis tools yang satu ini bisa digunakan secara gratis.

Kesimpulan

Itulah sepuluh data analysis tools terbaik 2022 yang bisa Anda gunakan untuk menunjang pekerjaan di bidang analisis data. Masing-masing tools memiliki kelebihan serta kekurangannya. Oleh karena itu, sebaiknya pilih tools yang sesuai dengan keperluan serta pekerjaan Anda saat ini.

Tertarik dengan topik seputar data? Sebaiknya, Anda mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School. Anda bisa memilih berbagai kelas yang sesuai kebutuhan atau tingkat kemampuan Anda saat ini. Selain itu, kurikulumnya juga telah mendapat sertifikasi resmi dari RStudio.

Referensi:

  • hackr - 7 Top Data Analytics Tools to Use in 2022 (Diakses pada tanggal 26 April 2022)
  • bismart - The 9 Best Data Analytics Tools of 2022 (Diakses pada tanggal 26 April 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School