Dengan menggunakan software pengolah data dalam sistem ERP, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi, menghindari kesalahan, dan membuat keputusan lebih cepat dan akurat. Software ini memungkinkan tata kelola data dalam skala besar jadi lebih mudah, memvisualisasikannya dengan mudah, dan menghasilkan prediksi yang lebih tepat, sehingga bisnis Anda tetap kompetitif di pasar yang dinamis.

Namun, tanpa integrasi software pengolah data dalam ERP, perusahaan Anda bisa kewalahan dengan data yang terus bertambah, sementara laporan yang harusnya cepat selesai justru memakan waktu lama akibat proses manual. Ketidakakuratan analisis juga berisiko besar, terutama jika ada kesalahan manual atau keterbatasan skala data.

Keterbatasan ini dapat mengakibatkan pengambilan keputusan bisnis yang salah, memperlambat respons terhadap perubahan pasar, dan bahkan kehilangan peluang bisnis berharga. Pada akhirnya, bisnis Anda bisa tertinggal dari kompetitor yang sudah memanfaatkan software ERP dengan kemampuan tata kelola data canggih. Oleh karena itu, penggunaan software pengolah data adalah kebutuhan krusial.

Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan lebih lanjut kemampuan software pengolah data dalam ERP, fitur-fitur penting, serta daftar 25 rekomendasi software pengolah data terbaik untuk membantu Anda membuat pilihan yang tepat demi mengoptimalkan bisnis Anda.

Apa itu Software Pengolah Data?

Software pengolah data adalah alat digital yang dirancang untuk membantu perusahaan mengumpulkan, menyusun, menganalisis, dan menyajikan data secara efisien. Dalam konteks ERP, software pengolah data ini terintegrasi dalam sistem untuk menyederhanakan proses analisis dan tata kelola data sekaligus mendukung prediksi berbasis data (machine learning). Software ini sangat penting bagi bisnis yang ingin mengelola data dalam jumlah besar dengan kecepatan dan akurasi yang lebih baik daripada metode manual.

Seiring dengan meningkatnya volume dan kompleksitas data, perusahaan membutuhkan software pengolah data yang mampu menangani tugas-tugas tersebut tanpa membebani sumber daya. Mengandalkan spreadsheet tradisional untuk memproses ribuan baris data bisa seperti mencoba menjalankan operasi bisnis besar dengan alat yang terlalu sederhana—kurang efisien dan cenderung membuat frustrasi.

Dengan software pengolah data yang terintegrasi dalam ERP, perusahaan dapat mengotomatisasi banyak tugas rutin, mendapatkan insight yang lebih dalam, dan membuat keputusan strategis yang lebih tepat berdasarkan data real-time.

Aspek Penting yang Wajib Dimiliki Software Pengolah Data

Saat memilih software pengolah data, ada beberapa aspek penting yang harus diperhatikan agar alat tersebut benar-benar mendukung kebutuhan bisnis Anda. Berikut adalah delapan kemampuan utama yang wajib ada pada software pengolah data yang terintegrasi dengan sistem ERP:

1. Pemrosesan Data dalam Skala Besar

Software pengolah data harus mampu menangani data dalam skala besar dan kompleks. Fitur seperti batch processing memungkinkan pengolahan data secara serentak, sementara real-time processing diperlukan untuk bisnis yang membutuhkan hasil cepat, misalnya dalam analisis inventaris secara langsung. Parallel processing juga mempercepat pemrosesan dengan mendistribusikan tugas ke beberapa prosesor, meningkatkan efisiensi ERP Anda.

2. Import dan Export Berbagai Format Data

Software pengolah data harus fleksibel dalam mengimpor dan mengekspor data dari berbagai format seperti CSV, Excel, dan SQL. Kemampuan tata kelola data ini mempermudah pengambilan data dari berbagai sumber dan mengonversinya ke format yang dibutuhkan sehingga memungkinkan integrasi alur kerja lintas aplikasi tanpa hambatan.

3. Data Cleaning dan Preprocessing

Proses data cleaning yang cermat memastikan bahwa data yang diolah akurat dan siap digunakan. Fitur seperti deteksi missing data dan data transformation pada software pengolah data membantu mempersiapkan dataset yang lebih bersih dan konsisten, memastikan analisis dan pelaporan ERP yang akurat.

4. Analisis Statistik dan Pemodelan

Software analis data perlu mendukung analisis statistik dan pemodelan untuk memberikan insight yang mendalam. Dengan kemampuan data mining dan machine learning, Anda bisa menggali pola tersembunyi, membuat prediksi, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data di berbagai fungsi bisnis.

5. Visualisasi Data

ERP yang efektif memerlukan visualisasi data yang jelas dan interaktif. Fitur seperti dashboard interaktif memudahkan pengguna untuk berinteraksi langsung dengan data dan membuat keputusan yang lebih cepat. Untuk perusahaan dengan data berbasis lokasi, kemampuan memetakan geospatial data adalah fitur penting yang harus dimiliki software analisis data.

6. Integrasi dengan Database dan Layanan Cloud

Software pengolah data yang baik harus terintegrasi dengan database lokal dan layanan cloud, memastikan pengolahan data yang lancar tanpa intervensi manual. Konektivitas yang baik memungkinkan akses data real-time dari berbagai lokasi, mendukung kolaborasi yang efisien di seluruh organisasi.

7. Otomatisasi dan Scripting

Fitur otomatisasi dalam software pengolah data memungkinkan efisiensi lebih tinggi, dengan kemampuan scripting untuk membuat otomatisasi alur kerja yang berulang. Hal ini penting untuk mengelola laporan rutin atau data input, mengurangi risiko kesalahan dan menghemat waktu tim Anda.

8. Keamanan dan Kontrol Akses

Keamanan adalah aspek penting dalam pengolahan data. Fitur seperti user authentication dan role-based access control memastikan hanya pengguna sah yang memiliki akses ke data sensitif, sedangkan data encryption melindungi informasi selama transfer dan penyimpanan.

Dengan kedelapan aspek ini, software pengolah data dapat membantu bisnis mengelola data dengan lebih efektif, aman, dan efisien, serta memberikan insight yang sangat penting untuk pengambilan keputusan strategis.

Baca juga: ERP Bantu Otomatiskan Pengolah Data dan Informasi Bisnis

Fungsi Software Analisis Data

Software analisis data memiliki berbagai fungsi penting yang membantu perusahaan dalam mengelola dan menganalisis data secara efisien. Berikut adalah 10 fungsi utama dari software pengolah data yang mendukung sistem ERP:

1. Pengumpulan Data (Data Collection)

Software pengolah data adalah alat yang memungkinkan perusahaan mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti database, API, atau file eksternal. Misalnya, perusahaan yang kesulitan mengumpulkan data penjualan dari cabang yang tersebar di berbagai lokasi dapat menggunakan software untuk mengotomatisasi proses pengumpulan ini. Semua data bisa terpusat secara real-time sehingga memudahkan analisis dan pengambilan keputusan.

2. Pembersihan dan Pengolahan Data (Data Cleaning & Preprocessing)

Fungsi ini membersihkan data dari kesalahan, duplikasi, atau data yang hilang. Misalnya, Anda mungkin memiliki dataset dengan beberapa entri yang kosong atau tidak sesuai format. Software analisis data membantu membersihkan dan menyiapkan data yang lebih konsisten untuk dianalisis, meminimalkan risiko kesalahan dalam pengambilan keputusan.

3. Analisis Statistik (Statistical Analysis)

Dengan software analisis data, Anda dapat melakukan analisis statistik yang lebih dalam, seperti analisis deskriptif dan inferensial. Misalnya, jika sebuah perusahaan ingin mengetahui tren penjualan berdasarkan wilayah, software ini bisa membantu menghitung rata-rata, standar deviasi, atau melakukan regresi. Ini akan membantu Anda untuk memahami performa penjualan dan faktor yang mempengaruhinya.

4. Visualisasi Data (Data Visualization)

Visualisasi data adalah salah satu manfaat software ERP pengolah data. Software pengolah data memungkinkan pengguna untuk mengubah data kompleks menjadi grafik, chart, atau dashboard yang mudah dipahami. Sebagai contoh, seorang manajer yang kesulitan mencerna laporan keuangan bulanan dapat menggunakan software pengolah data untuk membuat visualisasi berupa grafik interaktif. Data yang tadinya sulit diinterpretasikan kini menjadi lebih jelas dan actionable.

5. Pemodelan Prediktif (Predictive Modeling)

Dengan pemodelan prediktif, software analisis data dapat memperkirakan tren masa depan berdasarkan data historis. Misalnya, sebuah toko online dapat memprediksi pola pembelian pelanggan di musim liburan mendatang dengan menggunakan software ini. Sehingga perusahaan dapat menyusun strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.

6. Pengintegrasian Data (Data Integration)

Software pengolahan data memungkinkan integrasi data dari berbagai sumber, baik dari database lokal maupun layanan cloud. Sebuah perusahaan yang menyimpan data di berbagai platform dapat menggabungkannya dalam satu tempat untuk dianalisis lebih lanjut sehingga memudahkan kolaborasi antar departemen.

7. Pelaporan Otomatis (Automated Reporting)

Software ini memungkinkan pembuatan laporan secara otomatis. Misalnya, perusahaan yang membutuhkan laporan mingguan tentang performa penjualan tidak perlu lagi membuat laporan manual. Alhasil, laporan kini bisa dihasilkan secara otomatis dengan tampilan yang konsisten dan akurat.

8. Pengelompokan Data (Data Clustering)

Software pengolah data membantu mengelompokkan data berdasarkan karakteristik tertentu. Misalnya, perusahaan e-commerce dapat menggunakan clustering untuk mengidentifikasi kelompok pelanggan berdasarkan pola pembelian mereka. Perusahaan pun bisa lebih fokus dalam menawarkan produk yang relevan kepada kelompok pelanggan tertentu.

9. Machine Learning

Beberapa software analisis data mendukung penggunaan machine learning untuk menemukan pola atau melakukan prediksi tanpa intervensi manual. Misalnya, perusahaan keuangan dapat memanfaatkan machine learning untuk mendeteksi pola penipuan dalam transaksi. Hal ini tidak hanya menghemat waktu tetapi juga meningkatkan keamanan.

10. Keamanan dan Privasi Data

Software pengolah data menyediakan fitur keamanan data, seperti enkripsi dan kontrol akses berbasis peran, yang melindungi informasi sensitif dari ancaman eksternal. Sebagai contoh, perusahaan yang menangani data pelanggan perlu memastikan bahwa data tersebut terlindungi. Dengan adanya fitur keamanan ini, risiko kebocoran data bisa diminimalkan.

Cara Kerja Software Pengolah Data

Agar dapat memahami bagaimana software pengolah data dalam sistem ERP membantu perusahaan dalam menangani dan menganalisis data, penting untuk mengetahui bagaimana proses kerjanya dari awal hingga akhir. Software ini biasanya mengikuti serangkaian langkah terstruktur untuk mengumpulkan, memproses, dan menyajikan data. 

Bayangkan Anda bekerja di sebuah perusahaan ritel yang ingin menganalisis tren penjualan selama setahun terakhir untuk mempersiapkan strategi pemasaran yang lebih efektif. Berikut adalah langkah-langkah yang dilakukan oleh software pengolah data:

1. Integrasi Data

Langkah pertama melibatkan pengambilan data dari berbagai sumber. Software pengolah data akan mengimpor informasi dari database internal, file Excel, atau API eksternal seperti sistem POS (Point of Sale) di toko fisik. Misalnya, Anda dapat mengimpor data penjualan dari berbagai cabang yang tersebar di beberapa kota.

2. Pre-proses Data Mentah

Setelah data terkumpul, software akan membersihkan data dengan menghapus data duplikat, memperbaiki format yang salah, dan menangani data yang hilang. Jika ada cabang yang lupa mencatat penjualan di hari tertentu, software secara otomatis akan mendeteksi kekurangan tersebut dan meminta koreksi atau mengisi nilai default berdasarkan pola yang ada.

3. Transformasi Data

Pada tahap ini, data mentah yang sudah bersih akan ditransformasikan menjadi format yang lebih siap untuk dianalisis. Software analisis data dapat mengubah data penjualan per hari menjadi data per bulan, atau menghitung rata-rata penjualan per produk. Dalam contoh kita, data penjualan harian diubah menjadi laporan bulanan untuk setiap produk yang terjual di berbagai cabang.

4. Analisis Data

Setelah transformasi, software ini melanjutkan ke tahap analisis. Ini bisa berupa analisis statistik sederhana, seperti menghitung rata-rata, atau model prediktif yang lebih kompleks. Dalam contoh ini, software analisis data akan menganalisis tren penjualan dan menemukan bahwa produk tertentu mengalami lonjakan penjualan selama periode promosi.

5. Visualisasi Data

Setelah analisis selesai, hasilnya akan divisualisasikan dalam bentuk grafik, chart, atau dashboard interaktif. Misalnya, tren penjualan berdasarkan wilayah dapat divisualisasikan dalam peta geografis. Dalam contoh ini, Anda mendapatkan dashboard yang menunjukkan grafik penjualan per produk di berbagai cabang selama setahun.

6. Pelaporan dan Pembuatan Laporan

Langkah selanjutnya adalah membuat laporan otomatis yang merangkum hasil analisis dan visualisasi. Software pengolah data akan menghasilkan laporan yang dapat dikustomisasi dan dikirim secara otomatis kepada tim terkait. Misalnya, setelah analisis tren penjualan selesai, Anda dapat mengonfigurasi software untuk menghasilkan laporan bulanan yang langsung dikirim ke tim pemasaran.

7. Otomatisasi Tugas dan Pembaruan

Software pengolah data juga memungkinkan otomatisasi proses yang berulang. Misalnya, jika Anda perlu melakukan analisis tren penjualan setiap bulan, software dapat dijadwalkan untuk mengimpor data baru, membersihkan, menganalisis, dan menghasilkan laporan secara otomatis. 

8. Penyimpanan dan Keamanan Data

Terakhir, software akan menyimpan data dan analisis dengan aman di server internal atau layanan cloud. Dalam contoh kita, data penjualan disimpan secara terenskripsi di sistem cloud ERP, sehingga bisa diakses kapan saja dan di mana saja oleh pengguna yang berwenang.

Baca juga: 10 Manfaat Software ERP dan Cara Kerjanya di Bisnis Modern

​Rekomendasi Software Pengolah Data Terbaik 2024

Setelah memahami definisi, fungsi, dan cara kerjanya, kini saatnya Anda memilih software pengolah data yang tepat untuk kebutuhan bisnis Anda. Namun, dengan begitu banyaknya pilihan, mungkin Anda bingung harus mencari informasi dari mana. Oleh karena itu, kami rangkumkan informasi berbagai software analisis data terbaik sebagai referensi awal Anda.

Berikut ini 25 rekomendasi software pengolah data terbaik di Indonesia, lengkap dengan fitur unggulan, kelebihan, dan kekurangannya:

1. Software Pengolah Data ScaleOcean

ScaleOcean adalah solusi ERP yang mempermudah pengolahan dan analisis data secara cepat, akurat, dan terintegrasi. Dengan kemampuan mengelola data dari berbagai departemen dalam satu platform, ScaleOcean membantu pengambilan keputusan berbasis data dan meningkatkan efisiensi operasional melalui analisis real-time yang handal.

Vendor ScaleOcean juga menyediakan layanan konsultasi gratis dengan tim ahli, memungkinkan bisnis mengevaluasi kebutuhan mereka sebelum implementasi. Simulasi tanpa biaya ini membantu memastikan bahwa ScaleOcean sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda.

Keunggulan lain dari ScaleOcean termasuk antarmuka yang ramah pengguna, fleksibilitas tinggi dalam menyesuaikan laporan dan dashboard, serta dukungan analitik lanjutan. Dengan fitur-fitur ini, ScaleOcean mendukung pengolahan data yang lebih efisien dan memberikan wawasan bisnis yang mendalam untuk meningkatkan kinerja bisnis.

Fitur utama:

• Pivot Table: Alat untuk mengubah dan memutar data dari berbagai sudut, membantu dalam analisis data secara mendalam, seperti tren, perbandingan, dan pola dalam data besar.

• Custom BI: Memungkinkan pengguna membuat laporan dan analisis BI yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik perusahaan, memberikan fleksibilitas dalam menciptakan dashboard dan laporan sesuai operasional perusahaan.

• Dashboard Ninja: Alat interaktif untuk membuat dan mengelola dashboard yang informatif dan menarik, memberikan visualisasi data yang mudah dipahami dan real-time​.

• AI Generated Report & Explainer: Fitur kecerdasan buatan yang menghasilkan laporan otomatis berdasarkan analisis data mendalam, termasuk rekomendasi tindakan yang harus diambil dan deteksi anomali dalam data. 

• Multi-Level Analytical Tools: Fitur ini menyediakan analisis data keuangan secara mendalam, memungkinkan perbandingan laporan keuangan berdasarkan proyek atau cabang bisnis secara real-time.

• Stock Forecasting & Run Rate Reordering Rules: Sistem ini menganalisis data historis penjualan dan tren musiman untuk memprediksi permintaan barang di masa depan, membantu dalam tata kelola data stok dan mencegah kekurangan atau kelebihan stok​.

• Sales Forecast & Actualization: Menganalisis data historis dan tren pasar untuk memprediksi penjualan dan membandingkan dengan realisasi penjualan aktual, membantu perusahaan dalam mengevaluasi kinerja dan menyesuaikan strategi bisnis​.

Kelebihan

1. Kustomisasi fitur yang lebih fleksibel dan spesifik sesuai kebutuhan perusahaan.

2. Analisis data yang mendalam dengan dukungan teknologi BI dan AI.

3. Visualisasi data yang intuitif dan real-time.

4. Proses implementasi cepat denagn ROI lebih tinggi.

5. Lisensi tanpa batasan jumlah pengguna dan biaya tambahan.

Kekurangan

1. Durasi implementasi sistem dapat bervariasi tergantung tingkat kerumitan kustomisasi fitur pengolahan data yang diinginkan.

2. Perusahaan perlu konsultasi dengan tim ahli terlebih dahulu untuk menentukan modul dan fitur mana saja sebelum implementasi ERP.

2. Software Pengolah Data Tableau

Tableau adalah software pengolah data dan visualisasi yang populer di kalangan bisnis untuk analisis data. Dikenal dengan kemampuan visualnya yang interaktif, Tableau memungkinkan pengguna dari berbagai latar belakang, baik teknis maupun non-teknis, untuk mengumpulkan dan menganalisis data dengan cepat melalui antarmuka yang ramah pengguna. 

Fitur utama:

• Membuat grafik dan dashboard interaktif.

• Terhubung ke berbagai sumber data, termasuk cloud.

• Prediksi tren berdasarkan data historis.

• Laporan otomatis terjadwal dan dikirim online.

• Berbagi laporan dan dashboard secara real-time.

Kelebihan

1. Menghasilkan visualisasi data yang mudah dipahami.

2. Terhubung ke database dan cloud.

3. Antarmuka ramah untuk semua pengguna.

4. Kolaborasi tim mudah dalam satu platform.

Kekurangan

1. Biaya berlangganan cukup tinggi.

2. Kurang cocok untuk pemrosesan dataset besar.

3. Pengaturan awal memakan waktu bagi pemula.

3. Software Pengolah Data Power BI

Microsoft Power BI adalah salah satu platform Business Intelligence (BI) terkemuka yang membantu bisnis dalam mengolah dan memvisualisasikan data dari berbagai sumber. Dengan antarmuka yang intuitif dan terintegrasi dengan baik dalam ekosistem Microsoft, Power BI memungkinkan pengguna untuk membuat dashboard interaktif, laporan berbasis data, dan analisis mendalam dengan mudah. 

Fitur utama:

• Menemukan pola dan menganalisis data visual.

• Terhubung dengan Excel dan layanan Microsoft.

• Analisis otomatis dengan AI untuk insight.

• Dashboard interaktif dapat dibagikan pengguna.

• Mendukung analisis data besar.

Kelebihan

1. Terintegrasi dengan Excel dan SQL Server.

2. Mudah membuat dashboard dan laporan.

3. Fitur AI membantu menemukan insight.

Kekurangan

1. Bisa cukup membingungkan untuk pengguna baru.

2. Performa desktop menurun dengan data besar.

3. Aplikasi mobile kurang interaktif.

4. Opsi kustomisasi terbatas.

4. Software Analisis Data Talend

Talend adalah platform open-source untuk integrasi data dan manajemen aliran data, dirancang untuk membantu bisnis mengumpulkan, menggabungkan, dan mentransformasikan data dari berbagai sumber. Talend memfasilitasi alur kerja ETL (Extract, Transform, Load) dan memungkinkan perusahaan untuk mengintegrasikan data dari sistem lokal dan cloud. 

Fitur utama:

• Dukungan proses ETL dari berbagai sumber.

• Terhubung dengan SAP, SQL, dan cloud.

• Transformasi data sederhana hingga kompleks.

• Alur kerja visual dan mudah dipahami.

• Pengawasan integrasi dan kualitas data.

Kelebihan

1. Terhubung dengan berbagai sumber data.

2. Antarmuka grafis yang mudah dipahami.

3. Mendukung komponen khusus untuk integrasi data.

Kekurangan

1. Pengguna baru mungkin kesulitan dalam pengoperasiannya.

2. Dukungan teknis dianggap kurang responsif.

3. Transformasi kompleks butuh pemahaman pemrograman.

4. Sumber daya belajar dirasa kurang memadai.

5. Aplikasi Pengolah Data Microsoft Excel

Microsoft Excel adalah salah satu software spreadsheet paling populer dan serbaguna di dunia. Excel digunakan oleh berbagai jenis bisnis untuk keperluan analisis data, pelaporan keuangan, perencanaan anggaran, serta manajemen proyek. Alat ini membantu pengguna memproses data dalam tabel, melakukan perhitungan dengan rumus, dan membuat visualisasi data yang mudah dipahami seperti grafik dan tabel pivot.

Fitur utama:

• Fitur pivot table.

• Fungsi dan rumus matematika.

• Visualisasi data dalam bentuk grafik dan chart interaktif.

• Kolaborasi berbasis cloud.

• Template siap pakai.

Kelebihan

1. Multifungsi dan serbaguna.

2. Kompatibel dengan berbagai format data.

3. Mudah digunakan oleh pengguna baru.

4. Banyak sumber daya pelatihan.

Kekurangan

1. Kurang optimal untuk data besar.

2. Kolaborasi real-time terbatas.

3. Tidak ideal untuk analisis data canggih.

4. Biaya berlangganan bisa menjadi mahal bagi usaha kecil.

6. Software Analisis Data Microsoft Access

Microsoft Access adalah software manajemen basis data relasional yang dirancang untuk membantu pengguna dalam membuat, mengelola, dan menganalisis database. Dengan antarmuka grafis yang intuitif, Access memungkinkan pengguna, bahkan yang tidak berpengalaman dalam pemrograman, untuk membuat aplikasi database yang mendukung pengolahan data secara lebih terstruktur. 

Fitur utama:

• Mudah digunakan dengan fitur drag-and-drop.

• Terintegrasi dengan SQL Server dan Microsoft.

• Buat laporan dinamis tanpa coding.

• Fleksibel bagi pengguna yang paham SQL.

• Pembuatan aplikasi cepat dengan template kustom.

Kelebihan

1. Membuat database dan laporan dengan mudah.

2. Terintegrasi dengan produk Microsoft secara lancar.

3. Laporan dan formulir bisa dikustomisasi.

Kekurangan

1. Kinerja lambat untuk dataset besar.

2. Kurang optimal untuk multi-pengguna.

3. Hanya tersedia di Windows, tidak lintas platform.

4. Keamanan kurang untuk aplikasi kompleks.

7. Pengolah Data Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server adalah sistem manajemen basis data relasional (RDBMS) yang kuat dan andal, dirancang untuk menyimpan, mengelola, dan menganalisis data dalam skala besar. SQL Server digunakan oleh berbagai organisasi, mulai dari usaha kecil hingga perusahaan besar, untuk keperluan transaksi, data warehousing, dan analitik. 

Fitur utama:

• Sistem backup dan pemulihan cepat.

• Pemrosesan kueri data yang cepat.

• Keamanan data dengan enkripsi dan login.

• Administrasi basis data yang praktis.

Kelebihan

1. Mengolah data besar secara cepat.

2. Mudah terintegrasi dengan alat Microsoft.

3. Mendukung enkripsi dan kontrol akses.

4. Skalabel untuk beban kerja besar.

Kekurangan

1. Biaya untuk versi enterprise mahal.

2. Butuh keahlian khusus untuk optimasi database.

3. Tidak ada visualisasi, perlu alat tambahan.

4. Membutuhkan banyak sumber daya pada data besar.

8. Pengolah Data Google Sheets

Google Sheets adalah software spreadsheet berbasis cloud yang memungkinkan pengguna untuk membuat, mengelola, dan berkolaborasi pada dokumen spreadsheet secara real-time. Berkat integrasinya yang lancar dengan produk-produk Google lainnya seperti Google Drive, Docs, dan Forms, Google Sheets menjadi alat yang ideal untuk kerja tim, pengelolaan proyek, dan analisis data dasar. 

Fitur utama:

• Kolaborasi pengguna dalam satu waktu.

• Integrasi dengan Google Drive, Docs, dan Forms.

• Otomatisasi dan fungsi kustom tambahan.

• Akses dokumen dari berbagai perangkat online.

• Sinkronisasi data otomatis dari Google Forms ke Sheets.

Kelebihan

1. Kolaborasi real-time, cocok untuk tim remote.

2. Terhubung dengan layanan Google lainnya.

3. Penyimpanan otomatis, akses di mana saja.

Kekurangan

1. Kurang optimal untuk data besar.

2. Formula kompleks tidak sefleksibel Excel.

3. Mode offline terbatas dan rumit diatur.

4. Visualisasi data kurang canggih.

9. Software Pengolah Data Google Colab

Google Colab adalah platform berbasis cloud yang memungkinkan pengguna menjalankan kode Python langsung di browser, terutama untuk keperluan data science dan machine learning. Dibuat berdasarkan tampilan dan fungsi Jupyter Notebook, Colab memungkinkan pengguna menulis dan menjalankan kode Python tanpa perlu konfigurasi lokal. 

Fitur utama:

• Pemrosesan data dan pelatihan model.

• Penyimpanan dan kolaborasi melalui Google Drive.

• Antarmuka notebook yang ramah bagi pengguna Python.

• Dukungan skrip kustom untuk produktivitas lebih tinggi.

Kelebihan

1. Jalankan kode Python langsung di browser.

2. Dukungan olaborasi dan edit notebook dengan tim.

3. Terintegrasi dengan Google Drive.

Kekurangan

1. Kurang cocok untuk proyek komputasi besar.

2. Sesi dapat terputus jika tidak ada interaksi.

3. Kecepatan proses bisa jadi lambat.

4. Tidak mendukung kontrol penuh konfigurasi.

10. Software Pengolah Data Google BigQuery

Google BigQuery adalah layanan data warehouse berbasis cloud yang dirancang untuk mengelola, menganalisis, dan menyimpan data dalam skala besar. Platform ini menawarkan arsitektur serverless, yang berarti perusahaan tidak perlu memikirkan manajemen infrastruktur atau skala, memungkinkan mereka untuk fokus sepenuhnya pada analisis data. 

Fitur utama:

• Terhubung langsung dengan Google Cloud dan Data Studio.

• Dukungan SQL dan machine learning tanpa pindah data.

• Tangani data besar tanpa konfigurasi manual.

• Analisis data real-time untuk hasil cepat.

Kelebihan

1. Memproses data besar sangat cepat.

2. Terintegrasi dengan Google Drive dan alat lain.

3. Tidak perlu mengelola server fisik.

4. Jalankan kueri SQL dan model ML langsung di BigQuery.

Kekurangan

1. Biaya bisa bertambah untuk penggunaan intensif.

2. Antarmuka kurang user-friendly.

3. Lebih cocok untuk analitik data, bukan transaksi real-time.

11. Aplikasi Pengolah Data OpenRefine

OpenRefine adalah alat open-source yang dirancang untuk membersihkan dan mengubah data secara efisien, terutama data yang berantakan. OpenRefine unggul dalam data wrangling, membantu pengguna mengelola, memformat, dan memperbaiki dataset besar sebelum dianalisis lebih lanjut. Sebagai alat yang dapat dijalankan secara lokal di mesin pengguna, OpenRefine menawarkan privasi dan kontrol penuh terhadap data.

Fitur utama:

• Penyaringan data untuk membersihkan dataset.

• Penggabungan data yang mirip untuk konsistensi.

• Menghubungkan data ke sumber eksternal.

• Pembatan atau pengulangan operasi tanpa batas.

• Penambahan data dengan info dari API atau web.

Kelebihan

1. Mudah digunakan untuk data wrangling.

2. Data diproses secara lokal.

3. Kompatibel dengan banyak format data.

Kekurangan

1. Fitur terbatas untuk analisis lanjutan.

2. Tidak mendukung kolaborasi real-time.

3. Antarmuka sederhana dan kurang modern.

12. Pengolah Data SQL

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa standar untuk mengelola dan memanipulasi data dalam sistem manajemen basis data relasional (RDBMS). SQL digunakan secara luas oleh berbagai industri untuk mengelola basis data, melakukan kueri, serta menganalisis data dalam skala kecil hingga besar. Dengan SQL, pengguna dapat membuat, memperbarui, dan mengambil data dengan perintah yang efisien.

Fitur utama:

• Pengolahan data dengan berbagai operasi.

• Dukungan kontrol akses berbasis peran.

• Menyediakan transaksi untuk menjaga konsistensi data.

• Terintegrasi dengan Visual Studio dan Power BI.

• Fitur pencadangan dan pemulihan data.

Kelebihan

1. Cepat dalam menangani transaksi data besar.

2. Kompatibel dengan berbagai platform database.

3. Cocok untuk pengelolaan transaksi dan analisis.

4. Mendukung enkripsi dan kontrol akses ketat.

Kekurangan

1. Beberapa versi SQL butuh lisensi mahal.

2. Pengguna baru kesulitan mempelajari sintaks kompleks.

3. Tidak cocok untuk data semi-structured dan unstructured.

4. Butuh banyak sumber daya untuk pengolahan data besar.

13. Pengolah Data R

Bahasa pemrograman R sangat populer di kalangan ilmuwan data dan peneliti statistik. Dirancang khusus untuk analisis statistik dan grafik, R sering digunakan untuk mengelola, memanipulasi, dan menganalisis data kompleks dalam berbagai sektor, termasuk akademik, pemerintahan, dan bisnis. R memiliki berbagai pustaka dan paket statistik yang memungkinkan penggunanya melakukan analisis data mendalam, visualisasi, serta pengembangan model machine learning. 

Fitur utama:

• Alat statistik dan grafis untuk analisis.

• Dukungan kustomisasi algoritma analisis dengan pemrograman.

• Pembuatan grafik interaktif.

• Berfungsi di berbagai sistem operasi.

• Dukungan pengembangan dan evaluasi model machine learning.

Kelebihan

1. Banyak panduan dan tutorial tersedia.

2. Dapat digunakan dengan Python dan SQL.

3. Fleksibel untuk analisis data khusus.

Kekurangan

1. Butuh waktu untuk memahami sintaks R.

2. R lebih lambat dari Python.

3. R kurang ramah untuk pengguna non-teknis.

14. Pengolah Data Python

Python adalah bahasa pemrograman open-source yang sangat populer dan fleksibel, digunakan untuk berbagai aplikasi mulai dari pengembangan web hingga analisis data. Python terkenal di kalangan ilmuwan data dan analis karena pustakanya yang luas, seperti Pandas, NumPy, Matplotlib, dan Scikit-learn, yang mempermudah pengolahan dan visualisasi data. 

Fitur utama:

• Dukungan berbagai library untuk analisis data.

• Buat grafik dengan alat seperti Matplotlib dan Seaborn.

• Pengembangan model machine learning.

• Dapat digunakan di berbagai OS.

• Terhubung dengan database dan alat analisis data lain.

Kelebihan

1. Cocok untuk web, data science, AI.

2. Banyak panduan dan forum pemula.

3. Mendukung data kompleks dan machine learning.

Kekurangan

1. Kurva pembelajaran curam untuk non-programmer.

2. Kecepatan lebih lambat dibandingkan bahasa pemrograman lain.

3. Performa kurang untuk data yang sangat besar.

15. Pengolah Data PyTorch

PyTorch adalah framework open-source yang sangat populer di kalangan ilmuwan data dan pengembang machine learning, khususnya untuk aplikasi deep learning. PyTorch mempermudah pengembangan, pelatihan, dan deployment model AI, serta terkenal dengan antarmuka yang intuitif dan fleksibel untuk pembuatan model neural network. 

Fitur utama:​​

• Dukung model jaringan kompleks.

• Terintegrasi dengan TorchVision dan Lightning.

• Latih model di banyak perangkat keras.

• Pantau performa model saat pelatihan.

• Bangun dan ubah model secara langsung.

Kelebihan

1. Fleksibilitas dalam pembuatan model.

2. Menawarkan banyak pustaka pendukung.

3. Proses pelatihan model AI yang cepat.

4. Tersedia berbagai komponen neural network siap pakai.

Kekurangan

1. Pelatihan model paralel butuh pengaturan kompleks.

2. Memerlukan langkah tambahan untuk implementasi di server/cloud.

3. Kurang dukungan untuk model terbaru.

Baca juga: 17 Aplikasi ERP Unggulan di Indonesia untuk Optimalisasi Bisnis

16. Software Analisis Data IBM SPSS

IBM SPSS adalah software yang dirancang untuk analisis statistik yang mendalam, populer di kalangan peneliti, analis data, dan bisnis. Software ini menawarkan berbagai alat untuk manajemen data, analisis statistik, dan pelaporan. Sangat ideal untuk bisnis yang membutuhkan analisis data kuantitatif, seperti riset pasar, survei, dan prediksi berbasis data.

Fitur utama:

• Dukungan regresi dan uji non-parametrik.

• Analisis mudah tanpa penulisan kode.

• Proses pembersihan dan pengolahan data.

• Grafik dan laporan otomatis.

• Terhubung dengan platform survei dan analitik.

Kelebihan

1. Cocok untuk pemula tanpa coding.

2. Ideal untuk penelitian dan bisnis.

3. Memudahkan otomatisasi analisis data.

4. Banyak tutorial dan bantuan tersedia secara online.

Kekurangan

1. Keterbatasan dalam analisis data besar dan kompleks.

2. Opsi kustomisasi fitur pelaporan terbatas.

3. Ada biaya tambahan untuk modul tambahan.

17. Software Pengolah Data Lotus 123

Lotus 123 adalah salah satu alat yang mempopulerkan penggunaan spreadsheet di kalangan bisnis untuk pengolahan data numerik, perhitungan, dan pelaporan. Awalnya dikembangkan untuk sistem operasi MS-DOS, Lotus 123 kemudian merambah platform Windows sebelum kehilangan popularitasnya dengan kemunculan Microsoft Excel. Software ini banyak digunakan untuk fungsi-fungsi dasar akuntansi, keuangan, dan pengolahan data bisnis​.

Fitur utama:

• Spreadsheet multi-dimensi.

• Fungsi matematika dan finansial.

• Macro-programming.

• Grafik sederhana untuk visualisasi data.

Kelebihan

1. Otomatisasi dengan fitur macro.

2. Antarmuka sederhana dan jelas.

3. Dukungan berbagai sistem operasi.

Kekurangan

1. Kemampuan grafik dan visualisasi data terbatas.

2. Tidak mendukung format data modern seperti XLSX.

3. Kurva pembelajaran untuk fitur lanjutan.

18. Aplikasi Pengolah Data PolymerSearch

PolymerSearch adalah alat berbasis cloud yang dirancang untuk membantu bisnis dalam mengelola dan menganalisis data secara cepat dan mudah. Dengan PolymerSearch, pengguna dapat mengubah data mentah menjadi dashboard interaktif tanpa perlu kemampuan pemrograman. Alat ini sangat ideal untuk perusahaan yang ingin membuat visualisasi data yang responsif dan interaktif dengan alur kerja sederhana. 

Fitur utama:

• Dashboard dan grafik interaktif.

• Integrasi data multi-sumber.

• Analisis data otomatis berbasis AI.

• Pencarian data fleksibel dan intuitif.

Kelebihan

1. Antarmuka yang ramah pengguna.

2. Dukungan integrasi dengan alat analisis populer.

3. Tersedia berbagai opsi visualisasi yang menarik dan interaktif.

4. Berbasis cloud.

Kekurangan

1. Opsi kustomisasi untuk fitur lanjutan terbatas.

2. Kurang optimal untuk analisis dataset yang sangat besar.

3. Tidak ada fungsi analitik lanjutan.

19. Software Analisis Data Akkio

Akkio memungkinkan pengguna untuk membuat prediksi berbasis data dengan mudah dan cepat. Alat ini dirancang untuk pengguna bisnis yang ingin menerapkan machine learning tanpa harus menulis kode atau memiliki latar belakang teknis yang mendalam. Akkio banyak digunakan untuk analisis prediktif, seperti peramalan penjualan, churn pelanggan, dan analisis data pemasaran. 

Fitur utama:

• Membuat model prediksi tanpa pemrograman.

• Integrasi dengan berbagai sumber data.

• Model machine learning otomatis.

• Visualisasi berbasis data.

• Prediksi data secara real-time.

Kelebihan

1. Cepat dan mudah digunakan.

2. Terhubung dengan berbagai alat analitik dan sumber data populer​.

3. Prediksi akurat dengan machine learning.

Kekurangan

1. Kustomisasi fitur terbatas.

2. Kurang optimal untuk kebutuhan analitik lanjutan.

3. Kurang optimal untuk pengolahan data yang sangat besar atau kompleks.

20. Aplikasi Pengolah Data Looker

Looker adalah platform berbasis cloud yang memungkinkan pengguna untuk menganalisis dan memvisualisasikan data dari berbagai sumber. Looker memungkinkan pengguna membuat dashboard kustom dan laporan interaktif yang membantu pengambilan keputusan berbasis data. Platform ini dikenal karena antarmukanya yang ramah pengguna dan kapabilitasnya untuk menggabungkan berbagai data dalam satu platform.

Fitur utama:

• Kustomisasi dasbor sesuai kebutuhan bisnis.

• Dukungan analisis data yang mendalam.

• Terhubung dengan berbagai sumber data.

• Akses data secara real-time.

• Kustomisasi tampilan dan format laporan.

Kelebihan

1. Antarmuka yang mudah digunakan​.

2. Tersedia pre-built visualizaiton template.

3. Dukungan kolaborasi tim secara real-time​.

4. Skalabilitas tinggi.

Kekurangan

1. Kustomisasi terbatas untuk embedded analytics.

2. Kurangnya dkungan teknis untuk fitur kompleks.

21. Pengolah Data Apache Hadoop

Apache Hadoop adalah platform open-source yang dirancang untuk mengelola, menyimpan, dan memproses data dalam skala besar. Hadoop menggunakan pendekatan distribusi data yang memungkinkan pemrosesan data pada ribuan komputer secara paralel.  Hadoop sering digunakan oleh perusahaan besar untuk menangani big data, terutama data tidak terstruktur dari berbagai sumber seperti web traffic dan log server​.

Fitur utama:

• Dukungan penyimpanan data besar.

• Data disebar secara paralel di banyak node.

• Integrasi dengan platform analitik lain.

Kelebihan

1. Kemampuan menangani data besar.

2. Skalabilitas tinggi.

3. Replikasi data mencegah risiko kehilangan data​.

Kekurangan

1. Kurva pembelajaran curam.

2. Kurang optimal untuk data kecil atau terstruktur.

3. Lambat dalam query interaktif secara real-time.

22. Pengolah Data Apache Spark

Apache Spark adalah framework open-source yang sangat populer untuk pemrosesan data skala besar, terutama untuk big data. Spark dirancang untuk mendukung pemrosesan data paralel dan terdistribusi, memungkinkan pemrosesan data yang lebih cepat daripada teknologi sebelumnya seperti Hadoop MapReduce. Software ini banyak digunakan dalam aplikasi analisis data, pengembangan model machine learning, dan pemrosesan batch atau real-time.

Fitur utama:

• Pemrosesan data besar di berbagai node dalam cluster.

• In-memory computing.

• Tersedia pustaka bawaan untuk machine learning.

• Dukungan berbagai bahasa pemrograman.

• Integrasi dengan Hadoop

Kelebihan

1. Kecepatan pemrosesan tinggi.

2. Fleksibilitas bahasa pemrograman.

3. Skalabilitas tinggi.

4. Ekosistem pustaka yang variatif.

Kekurangan

1. Kurva pembelajaran curam bagi pengguna baru.

2. Manajemen memori yang kompleks.

3. Tidak optimal untuk visualisasi data.

23. Pengolah Data Apache Kafka

Apache Kafka adalah platform open-source yang dirancang untuk memfasilitasi stream processing dan pengelolaan alur data secara real-time. Kafka terkenal karena kemampuannya dalam menangani data pipelines berkapasitas tinggi dan streaming analytics. Sistem ini digunakan oleh berbagai perusahaan besar yang membutuhkan pemrosesan data dalam jumlah besar, terutama untuk aplikasi mission-critical yang memerlukan alur data yang lancar dan cepat. 

Fitur utama:

• Streaming data secara real-time.

• Distributed data processing.

• Replikasi dan pemulihan data otomatis.

• Integrasi dengan Big Data tools.

Kelebihan

1. Dukungan untuk pemrosesan data skala besar​.

2. Mudah dikonfigurasi dan skalabel.

3. Minimal risiko kehilangan data.​

Kekurangan

1. Membutuhkan pemahaman teknis yang mendalam.

2. Monitoring sistem yang rumit.

3. Antarmuka web tidak user-friendly.

24. Software Pengolah Data KNIME

KNIME adalah platform open-source yang dirancang untuk analisis data, machine learning, dan pemodelan. Platform ini terkenal karena antarmuka visual berbasis drag-and-drop yang memungkinkan pengguna membangun alur kerja data tanpa memerlukan kemampuan pemrograman mendalam. Dengan kemampuannya yang kuat untuk terhubung ke berbagai sumber data dan mendukung integrasi dengan bahasa pemrograman.

Fitur utama:

• Integrasi berbagai sumber data.

• Otomasi machine learning (AutoML).

• Pemodelan prediktif.

• Ekosistem node yang luas.

Kelebihan

1. Mudah digunakan dengan antarmuka visual.

2. Fleksibilitas tinggi.

3. Kolaborasi tim yang efisien dan mudah.

Kekurangan

1. Keterbatasan dalam visualisasi data.

2. Kurva pembelajaran cukup curam untuk pengguna non-teknis.

3. Dukungan pelanggan terkadang lambat, terutama untuk pengguna di luar Eropa.

25. Software Analisis Data SAS

SAS (Statistical Analysis System) adalah software analisis data yang kuat dan serbaguna, banyak digunakan dalam berbagai industri seperti keuangan, kesehatan, pemasaran, dan pemerintahan. SAS terkenal dengan kemampuannya dalam analisis statistik, pemodelan prediktif, data mining, dan business intelligence. Software ini sering digunakan oleh perusahaan besar untuk mengelola dan menganalisis data dalam skala besar serta memecahkan masalah bisnis yang kompleks dengan hasil yang akurat dan efisien.

Fitur utama:

• Dukungan machine learning untuk pemodelan prediktif.

• Grafik dan dashboard interaktif.

• Integrasi data dari berbagai sumber.

• Kemampuan menganalisis data teks.

• Mendukung berbagai sistem operasi.

Kelebihan

1. Kapabilitas statistik yang mendalam dan canggih.

2. Solusi lengkap mulai dari ETL hingga pelaporan dan visualisasi data​.

3. Skalabilitas tinggi.

4. Dukungan komunitas yang kuat.

Kekurangan

1. Biaya lisensi cukup mahal untuk bisnis kecil.

2. Biaya ekstra untuk fitur atau modul tambahan.

3. Kurva pembelajaran cukup curam.

4. Kinerja lambat pada dataset kecil.

Kesimpulan

Penggunaan software pengolah data yang terintegrasi dalam sistem ERP sangat penting untuk meningkatkan efisiensi operasional bisnis. Dengan kemampuan memproses data secara cepat, akurat, dan real-time, software ini membantu pengambilan keputusan yang lebih tepat, meminimalkan kesalahan manual, dan menjaga daya saing perusahaan di pasar yang dinamis.

Salah satu penyedia software ERP terkemuka di Indonesia adalah ScaleOcean, yang menawarkan solusi lengkap untuk mengelola data dan operasional bisnis secara lebih efektif. Jika Anda ingin mengetahui bagaimana ScaleOcean dapat mengoptimalkan bisnis Anda, tim ahli mereka siap memberikan konsultasi gratis. Anda juga bisa mencoba simulasi langsung tanpa komitmen biaya.

Jadi, tunggu apa lagi? Konsultasikan kebutuhan bisnis Anda dengan ScaleOcean dan rasakan kemudahan dalam mengolah data hari ini!