Alat Analisis Data Teratas yang Harus Diketahui Setiap Ilmuwan Data

“Data adalah minyak abad ke-21” adalah pepatah yang sering kita dengar. Saat ini, sebagian besar organisasi menekankan data untuk mendorong keputusan bisnis. Saat ini kita berada dalam revolusi di mana kita dikelilingi oleh komputer, ponsel pintar, perangkat pintar yang terus-menerus terhubung ke beberapa jenis jaringan.

Pembuatan data telah meningkat secara eksponensial dan akan terus tumbuh dalam dekade mendatang. Analisis Data karenanya memainkan peran utama untuk mengungkap pola di bawah data. Data tidak hanya dapat membantu perusahaan, tetapi juga dapat membantu pemerintah dan beberapa organisasi untuk mengatasi tantangan menggunakan solusi berbasis Analytics. Ada berbagai jenis solusi Analytics:

• Analitik Deskriptif: Menganalisis data masa lalu dan memahami apa yang terjadi.
• Diagnostic Analytics: Menganalisis data masa lalu dan memahami mengapa hal itu terjadi.
• Analisis Prediktif: Memprediksi apa yang akan terjadi di masa mendatang, menggunakan pemodelan Machine Learning.
• Analisis Preskriptif: Sarankan rekomendasi tentang tindakan yang dapat diambil untuk memengaruhi hasil.

Seperti yang dapat kita lihat, ada 4 jenis analitik yang dapat dilakukan. Ada berbagai alat yang dapat membantu seseorang mencapai analisis yang diinginkan yang diperlukan.

Alat Analisis Data

Microsoft Excel

Excel adalah alat yang paling umum untuk menganalisis spreadsheet. Seiring waktu dan lebih dari satu dekade perkembangan, Excel dapat melakukan analitik standar menggunakan pengkodean VIsual Basics. Ada batas 1 juta baris sekalipun. Excel bagus untuk menganalisis data terstruktur. Output grafik cepat, tetapi outputnya sangat mendasar dan non-interaktif.

Itu dapat dengan mudah dihubungkan dengan sumber data lain (akses, sql). Tetapi kelemahan yang sangat umum adalah bahwa itu kurang canggih dan tidak menyelam jauh ke dalam ceruk tertentu. Opsi formula sangat berguna untuk memodifikasi data, tetapi melakukan transformasi tingkat tinggi bisa sedikit sulit. Kelemahan terbesar adalah tidak cocok untuk analisis data besar.

Python atau R

Baik python dan R adalah alat Analitik terkemuka yang digunakan di pasar. Sementara R lebih fokus pada statistik dan pemodelan data, Python dikenal dengan library Machine Learning-nya. Namun demikian, kedua bahasa lebih dari mampu melakukan transformasi data dan menangani data dalam jumlah besar.

Karena keduanya adalah perangkat lunak open source, ada berbagai perpustakaan yang tersedia yang dapat bertindak sebagai ceruk untuk analisis spesifik. Pemrosesan Bahasa Alami dan Visi Komputer muncul di sini. Python sangat dihargai untuk NLP dan CV. Sebagai pendukung deep learning juga tersedia dalam bentuk library seperti Theano, Keras, Tensorflow, Pytorch.

Manfaat menggunakan bahasa pemrograman untuk membuat solusi analitik sangat besar. Seseorang dapat membuat produk yang mengambil data dan melakukan semua analitik padanya dan mengembalikan hasil yang diinginkan. Integrasi yang sama dengan UI dan UX yang tepat dapat membantu membangun produk ujung ke ujung, dengan model pembelajaran mesin terintegrasi.

Salah satu kelemahan terbesar Python adalah kecepatannya. Tidak ada dukungan pemrosesan paralel seperti di Apache Spark. Terkadang model ML membutuhkan waktu berjam-jam untuk dijalankan. Meskipun performanya lebih baik dengan model Deep learning jika GPU disediakan.

Tablo atau Power BI

Tableau dan Power BI adalah alat yang sangat kuat untuk analitik data, dasbor, visualisasi, dan laporan. Ini dapat dibagikan melalui browser desktop dan seluler (dalam kasus tablo) dan aplikasi seluler (dalam kasus PowerBI). Tableau menggunakan VizQL sebagai backend kueri intinya.

Alat-alat ini dapat dikategorikan sebagai alat Intelijen Bisnis yang idealnya bertanggung jawab untuk analitik deskriptif dan diagnostik. Karena inovasi terbaru dalam teknologi ML, ada opsi untuk membangun beberapa model Pembelajaran Mesin otomatis di Power BI yang terintegrasi dengan Pembelajaran Mesin Azure.

Kedua perangkat lunak menyediakan opsi penyebaran di tempat atau di cloud. Meskipun perangkat lunak ini sangat terkait satu sama lain, perbedaan utama adalah kekuatan dan kecepatan. Tableau lebih kuat dan cepat dibandingkan dengan PowerBI. Perbedaan ini berasal dari fakta bahwa PowerBI menggunakan bahasa SQL sebagai backendnya yang sedikit lebih lambat dibandingkan dengan VizQL yang dibuat oleh Tableau.

Namun demikian, kedua alat tersebut sangat dinamis dan fleksibel dalam hal menghubungkan dengan sumber data. Mereka juga mendukung pembaruan data waktu nyata (dalam database).

SQL

SQL (Structured Query Language) sebenarnya bukan alat tetapi bahasa pemrograman yang awalnya dirancang untuk mengelola data dalam database relasional. Ini adalah salah satu bahasa yang paling umum digunakan untuk mengakses database saat ini, meskipun sudah ada sejak tahun 1970.

SQL umumnya digunakan untuk Pengembangan Perangkat Lunak, tetapi menjadi keterampilan wajib yang harus dimiliki oleh Analis Data. Pemrograman pada SQL mudah dipahami dan dipelajari. SQL terintegrasi dengan berbagai alat visualisasi juga, misalnya redash menggunakan kueri SQL untuk mengekstrak data dan melakukan visualisasi di atasnya.

Ada begitu banyak perangkat lunak database yang menggunakan beberapa versi bahasa SQL tertentu untuk mengakses data. Misalnya, OracleDB, server MsSQL, PostGreSQL, dll. Oleh karena itu, SQL sangat dihormati dalam dunia analisis data. SQL sangat bagus untuk melakukan penggabungan pada beberapa tabel dan mengekstrak data yang diinginkan. Agregasi setelah menggunakan Group By dapat digunakan pada kumpulan data yang jauh lebih besar, dibandingkan dengan tabel pivot di spreadsheet.

Checkout: Keterampilan Ilmu Data

SAS

SAS Institute adalah perusahaan perangkat lunak dan pengembang perangkat lunak analitik SAS yang menggunakan pemrograman SAS. Produk yang ditawarkan oleh SAS sangat serbaguna. SAS awalnya digunakan untuk analisis statistik dan visualisasi data.

Ini adalah salah satu alat yang paling banyak digunakan oleh berbagai organisasi untuk Analisis Data. Selama periode SAS suite telah berkembang seiring waktu. Sekarang ada banyak pilihan lain daripada hanya analisis deskriptif. SAS menawarkan peramalan, Pembelajaran Mesin, dan juga analitik teks.

Ini memberi SAS dorongan besar di pasar Analisis Data. Tetapi dengan keserbagunaan seperti itu muncul biaya yang lebih tinggi. SAS memiliki salah satu produk paling mahal karena banyaknya pengembangan yang tertinggal dalam membangun produk. SAS jelas merupakan salah satu perangkat lunak terbaik dan mudah digunakan untuk Solusi Analytics.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Google Data Studio

Google data studio adalah alat Dashboard dan Visualisasi gratis yang ditawarkan oleh google. Itu dapat dengan mudah dihubungkan ke Google Analytics, Google Ads, dan Google BigQuery untuk membangun saluran data dengan mudah.

BigQuery di sisi lain mendukung berbagai model Machine Learning. Oleh karena itu, ini memberikan keunggulan dalam menggunakan berbagai model di cloud. Ada dukungan mendatang untuk Auto-ML yang terlihat menjanjikan dan dapat merevolusi dunia Ilmu Data. Data Studio juga dapat bekerja dengan data dari berbagai sumber lain, mengingat data tersebut pertama kali direplikasi ke BigQuery menggunakan pipeline data seperti Stitch.

Data Studio adalah layanan berbasis cloud dan terkelola 100%. Tidak ada persyaratan untuk menginstal atau memelihara infrastruktur. Semua server diatur oleh google sendiri. Meskipun Data Studio mudah digunakan, namun gagal saat membuat dasbor yang lebih canggih. Visualisasi yang kompleks tidak mungkin.

Tidak ada opsi untuk memodifikasi atau menyesuaikan visualisasi seperti yang disediakan oleh Tableau. Oleh karena itu, dasbor terkadang terlihat sangat sederhana. Satu umpan balik yang konsisten tentang Data Studio adalah bahwa pemuatan dasbor menjadi lambat secara eksponensial dengan meningkatnya kompleksitas fungsi yang merupakan bagian dari tampilan.

Ini adalah efek samping dari mekanisme koneksi langsung dan solusinya adalah menggunakan ekstrak terjadwal dalam kasus di mana kinerja sangat penting. Data Studio dapat digunakan saat organisasi menggunakan ekosistem google untuk menyimpan data dan analisis moderat diperlukan pada data.

Baca: Ilmu Data vs Analisis Data

Kesimpulan

Kami melihat sekilas berbagai alat yang digunakan di bidang analisis data. Setiap alat memiliki pro dan kontra. Tetapi orang dapat memastikan untuk menemukan alat yang tepat yang sesuai dengan persyaratan. Dunia analisis data telah banyak berkembang dan telah memunculkan perkembangan banyak alat. Oleh karena itu ada banyak untuk memilih dari.