Apakah tim Anda masih menghabiskan waktu berhari-hari hanya untuk mengumpulkan data dari berbagai file Excel yang terpisah? Proses manual ini tidak hanya lambat, tetapi juga sangat rentan terhadap human error, terutama dalam melakukan perhitungan. Akibatnya, pengambilan keputusan seringkali tertunda atau didasarkan pada data yang tidak lagi akurat dan relevan.
Untuk mengatasi masalah ini, Anda bisa gunakan aplikasi analisis data. Aplikasi ini mampu menganalisis berbagai dokumen dan perhitungan kompleks, mengintegrasikan data dari berbagai sumber, dan menyajikan wawasan mendalam. Perusahaan dapat mengidentifikasi tren dan melacak kinerja untuk membuat keputusan yang didukung oleh data yang solid dan holistik.
Namun, memilih aplikasi yang tepat di tengah banyaknya pilihan tentu tidak mudah. Untuk membantu Anda, artikel ini akan membahas rekomendasi aplikasi analisis data terbaik di Indonesia, mulai dari ScaleOcean, Microsoft Power BI, Tableau, hingga Looker Studio, yang bisa Anda pertimbangkan untuk mendorong kesuksesan bisnis.
Key Takeaways- Aplikasi analisis data adalah sistem untuk mengumpulkan, mengolah, dan memvisualisasikan data untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dan berbasis informasi.
- Manfaat software analisis data meliputi peningkatan pengambilan keputusan bisnis, prediksi masa depan, identifikasi peluang bisnis baru, dan pengukuran kinerja yang lebih akurat.
- Contoh software analisis data yaitu ScaleOcean, Microsoft Power BI, dan Tableau, yang menawarkan fitur analisis dan visualisasi untuk mendukung keputusan bisnis yang lebih baik.
- ScaleOcean menyediakan solusi analisis data yang komprehensif, terintegrasi dengan seluruh fungsi bisnis, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih informasional dan strategis.
Apa itu Aplikasi Analisis Data?
Aplikasi analisis data adalah sistem yang dirancang untuk mendukung pengumpulan, pengolahan, analisis, dan penyajian data secara akurat. Tujuan utamanya untuk memberikan gambaran jelas berdasarkan data yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan strategis, memecahkan masalah, serta mengembangkan bisnis. Salah satu penerapan AI untuk bisnis yang paling penting adalah dalam bidang ini.
Aplikasi bisnis ini dapat memberikan data dalam berbagai bentuk, seperti grafik atau tabel untuk mempermudah pemahaman. Tools ini sering digunakan untuk mengindentifikasi pola, tren, dan hubungan dalam data yang besar dan kompleks yang tidak dapat dianalisis secara manual.
Tools analisis data ini memanfaatkan teknologi untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang bernilai dengan berbagai teknik, seperti statistik, pemodelan, dan algoritma. Dengan aplikasi ini, Anda dapat membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan analisis yang berbasis data, bukan hanya intuisi atau pengalaman.
Apa Manfaat Aplikasi Analisis Data bagi Bisnis?
Analisis data merupakan proses penting yang harus dilakukan menggunakan alat canggih agar data yang dihasilkan akurat dan dapat diandalkan. Seperti yang dikutip TigerGraph, perusahaan asal California yang dalam Tempo com, menyatakan bahwa pengembangan teknologi membutuhkan kemampuan analisis data dengan alat yang canggih agar penggunannya optimal.
Penerapan tools analisis data menjadi solusi yang dapat membantu dalam mengambil keputusan yang lebih informasional dan terarah. Data yang dikumpulkan dari berbagai sumber daya diolah dan dianalisis untuk memberikan gambaran mendalam, dan mempercepat pertumbuhan bisnis.
Berikut adalah manfaat spesifik dari penggunaan aplikasi untuk analisis data di perusahaan.
1. Meningkatkan Pengambilan Keputusan Bisnis
Aplikasi data analyst akan memudahkan pengambilan keputusan berbasis data yang lebih objektif dan akurat. Dengan menganalisis data historis dan sistem informasi manajemen, perusahaan dapat mengidentifikasi pola yang muncul, serta mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kinerja.
2. Membantu Prediksi dan Perencanaan Masa Depan
Manfaat lainnya adalah memberikan kemampuan untuk melakukan analisis prediktif, dan membantu perusahaan dalam memprediksi tren dan pola di masa depan. Hal ini dapat mengurangi ketidakpastian dalam perencanaan dan memungkinkan perusahaan untuk lebih siap menghadapi perubahan pasar.
Contohnya, sebuah perusahaan manufaktur suku cadang alat berat menggunakan analisis prediktif untuk meramalkan permintaan musiman komponen tertentu. Dengan akurasi prediksi 90%, mereka mampu mengurangi safety stock bahan baku yang mahal sebesar 20%, yang secara langsung membebaskan modal kerja sebesar puluhan miliar rupiah yang sebelumnya terikat di gudang.
3. Mengidentifikasi Peluang Bisnis Baru
Analisis data tren dan pola menggunakan aplikasi analisis yang canggih membuat Anda dapat mengidentifikasi peluang bisnis yang sebelumnya tidak terlihat. Penerapannya dapat membantu dalam memahami perilaku pelanggan, tren pasar, dan kinerja produk.
Sebagai ilustrasi, sebuah bank swasta besar menggunakan analisis data untuk mengidentifikasi segmen pelanggan yang memiliki probabilitas tinggi (85%+) untuk membeli produk KPR dalam 6 bulan ke depan, berdasarkan riwayat transaksi dan data demografi.
Dengan fokus pada segmen ini, mereka meluncurkan kampanye pemasaran yang dipersonalisasi dan berhasil meningkatkan tingkat konversi lead KPR hingga 25% dibandingkan kampanye generik. Dengan kemampuan tersebut, perusahaan dapat mengembangkan produk baru, memasuki pasar baru, atau menciptakan kampanye pemasaran yang lebih efektif, memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan.
4. Pengukuran Kinerja yang Lebih Akurat
Aplikasi ini membantu memantau dan mengukur kinerja secara lebih tepat melalui berbagai metrik dan KPI. Dengan data yang terintegrasi, perusahaan dapat mengevaluasi sejauh mana tujuan dan sasaran telah tercapai, serta melakukan penyesuaian strategi bila diperlukan.
Sebuah analisis oleh McKinsey & Company menunjukkan bahwa penggunaan data untuk mengambil keputusan pemasaran yang lebih baik dapat meningkatkan produktivitas pemasaran sebesar 15-20%. Ini secara langsung mempermudah perbaikan berkelanjutan dan meningkatkan kinerja bisnis secara keseluruhan.
5. Efisiensi Operasional yang Lebih Baik
Aplikasi tersebut juga dapat mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang dan meminimalkan kesalahan manusia, meningkatkan efisiensi operasional. Analisis yang tepat, membantu perusahaan dalam mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan, mengurangi pemborosan, serta mengoptimalkan rantai pasokan dan proses produksi, yang pada akhirnya berkontribusi pada penghematan biaya.
Dalam bisnis distribusi enterprise, aplikasi analisis data digunakan untuk menganalisis data GPS armada pengiriman, volume pesanan, dan pola lalu lintas. Analisis ini memungkinkan sistem untuk mengoptimalkan rute harian secara otomatis, yang menghasilkan pengurangan biaya bahan bakar sebesar 10% dan percepatan waktu pengiriman rata-rata 15% di 500+ titik distribusi.
13 Rekomendasi Aplikasi Analisis Data Terbaik di Indonesia
Dalam era digital saat ini, data menjadi salah satu aset paling berharga bagi perusahaan dan organisasi. Aplikasi ini membantu mengolah informasi yang besar dan kompleks menjadi wawasan yang dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik.
Berikut ini akan diuraikan rekomendasi software analisis data yang bisa digunakan untuk mengelola data di bisnis Anda, diantaranya:
1. Aplikasi ERP ScaleOcean untuk Analisis Data Bisnis
ScaleOcean ERP menawarkan solusi analisis data yang kuat dan canggih yang dirancang untuk membantu perusahaan membuat keputusan berbasis data dengan lebih cepat dan tepat. ScaleOcean memungkinkan perusahaan untuk memprediksi kinerja penjualan dan membandingkan hasil aktual dengan proyeksi, mendukung keputusan yang lebih strategis.
Aplikasi ini dapat digunakan untuk analisis kuantitatif atau kualitatif, serta fleksibel digunakan baik untuk proses bisnis maupun pemula. Alat ini akan memberikan data informasi secara menyeluruh di satu sistem, sehingga seluruh proses bisnis dapat terkendali dan terpantau secara real-time.
Selain itu, ScaleOcean juga menyediakan layanan pelanggan yang maksimal. Sistem ini memberikan layanan demo gratis dan konsultasi dengan tim profesional, serta customer service dan after sales untuk optimalkan penerapan aplikasi.
Fitur utama:
- Pivot: Membantu menganalisis data dari berbagai sudut, memungkinkan pengguna untuk melihat tren dan pola dalam data besar secara lebih intuitif.
- Key Performance Indicators (KPI) Scorecard: Mengukur dan menampilkan kinerja berdasarkan metrik yang telah ditentukan, membantu dalam pengambilan keputusan dan perencanaan strategis.
- Custom BI: Memungkinkan pembuatan laporan dan dashboard yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik perusahaan, memberikan fleksibilitas dalam analisis data.
- Dashboard Ninja: Alat untuk membuat dan mengelola dashboard interaktif yang mudah dibaca, menampilkan data secara real-time untuk memantau metrik dan indikator kinerja.
- AI Generated Report & Explainer: Pemanfaatan AI untuk menghasilkan laporan otomatis, memberikan penjelasan serta rekomendasi tindakan berdasarkan analisis data yang mendalam. Ini termasuk mendeteksi anomali dalam data dan memberikan saran tindakan.
- Sales Forecast & Actualization: Menganalisis data historis dan tren pasar untuk menyediakan prediksi penjualan, serta membandingkan hasil aktual dengan perkiraan, membantu perusahaan menyesuaikan strategi penjualan.
| Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|
|
|
Kapan Harus Menggunakan ScaleOcean: Ketika perusahaan membutuhkan solusi ERP terintegrasi yang menyediakan analitik real-time, AI Generated Report & Explainer untuk wawasan mendalam, dan Sales Forecast yang akurat. Ideal untuk bisnis enterprise yang ingin membandingkan kinerja aktual dengan prediksi di satu sistem terpusat.
2. Software Analisis Data Microsoft Power BI
Microsoft Power BI adalah alat analisis data untuk bisnis ini memungkinkan pengguna untuk membuat laporan interaktif dan dasbor visual dari berbagai sumber data. Fungsi utamanya adalah untuk mengubah data menjadi wawasan yang dapat dimengerti dengan mudah, sehingga memudahkan pengambilan keputusan yang berbasis data.
Fitur:
- Integrasi dengan berbagai sumber data seperti Excel, SQL Server, dan layanan cloud.
- Visualisasi data interaktif dengan berbagai jenis grafik dan chart.
- Pembaruan data otomatis untuk menjaga laporan tetap terbaru.
- Kemampuan berbagi dan kolaborasi laporan secara real-time.
| Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|
|
|
Kapan Harus Menggunakan Power BI: Ketika perusahaan sudah menggunakan ekosistem Microsoft (Office 365, Azure) dan membutuhkan alat visualisasi yang user-friendly untuk membuat laporan interaktif yang mudah dibagikan antar tim.
3. Aplikasi Analisis Data Looker Studio
Looker Studio adalah alat analisis data berbasis cloud yang cocok untuk bisnis ini yang memungkinkan perusahaan untuk membuat dashboard dan laporan analitik secara visual. Fungsi utamanya adalah untuk menggali wawasan dari data bisnis dengan mudah dan efektif.
Fitur:
- Integrasi dengan Google Analytics dan BigQuery
- Dashboard interaktif
- Kolaborasi tim secara langsung
- Pemodelan data yang mudah
| Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|
|
|
Kapan Harus Menggunakan Looker Studio: Ketika perusahaan sangat bergantung pada Google Marketing Platform (Google Analytics, Google Ads) dan sumber data Google Cloud (BigQuery) dan membutuhkan dashboard visual untuk pemantauan kampanye.
4. Aplikasi Analisis Data Bisnis Tableau
Tableau digunakan untuk membuat visualisasi data yang dinamis dan interaktif. Aplikasi untuk pebisnis ini akan membantu perusahaan dalam menganalisis dan membagikan hasil analisis data secara visual melalui grafik dan dasbor yang mudah dipahami.
Fitur:
- Visualisasi data canggih dengan kemampuan drag-and-drop.
- Koneksi langsung ke berbagai jenis database dan sumber data.
- Fitur analitik prediktif menggunakan machine learning.
- Kapabilitas untuk berbagi dan berkolaborasi dalam membuat laporan interaktif.
| Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|
|
|
Kapan Harus Menggunakan Tableau: Ketika visualisasi data yang sangat canggih dan dinamis adalah prioritas utama, dan perusahaan bersedia menanggung biaya langganan yang relatif tinggi. Ideal untuk tim data saintis atau analis yang membutuhkan koneksi langsung ke berbagai jenis database.
5. Aplikasi Analisis Data Python
Python adalah bahasa pemrograman serbaguna yang populer di kalangan ilmuwan data untuk analisis data dan pemodelan statistik. Dengan pustaka seperti Pandas, NumPy, dan Matplotlib, Python memungkinkan pengolahan data besar dan visualisasi dengan cara yang fleksibel.
Fitur:
- Pemrograman data berbasis skrip untuk analisis dan visualisasi.
- Integrasi dengan berbagai pustaka analisis data dan pemodelan statistik.
- Kemampuan untuk mengolah data besar dan mengotomatisasi proses.
- Visualisasi data yang dapat disesuaikan melalui pustaka Matplotlib dan Seaborn.
| Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|
|
|
Kapan Harus Menggunakan Python: Ketika perusahaan membutuhkan analisis data tingkat lanjut (machine learning, analisis teks, pemodelan statistik yang rumit), membutuhkan otomatisasi proses data yang fleksibel, dan memiliki tim dengan keahlian pemrograman.
6. Software Analisis Data Bisnis Microsoft Excel
Microsoft Excel adalah aplikasi analisis data berbasis spreadsheet yang sangat populer dan sering digunakan untuk menganalisis data sederhana hingga menengah. Excel mendukung berbagai fungsi analitis, seperti pemodelan data, analisis statistik, dan visualisasi.
Fitur:
- Fungsi rumus dan perhitungan untuk analisis data.
- Pembuatan grafik dan visualisasi data yang sederhana.
- Penyusunan dan pemrograman data dengan pivot table dan makro.
- Integrasi dengan berbagai alat dan database lain.
| Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|
|
|
Kapan Harus Menggunakan Microsoft Excel: Untuk analisis data berskala kecil hingga menengah yang bersifat ad-hoc, perhitungan cepat, atau saat data masih dikumpulkan dalam format spreadsheet. Cocok untuk analisis dasar di level departemen.
7. Aplikasi Analisis Data Domo
Domo adalah platform analisis data berbasis cloud yang menyediakan kemampuan visualisasi, analitik, dan laporan yang komprehensif. Domo memungkinkan perusahaan untuk mengakses data secara real-time dan mengambil keputusan berbasis data.
Fitur:
- Integrasi dengan berbagai sumber data dan aplikasi bisnis.
- Penyajian laporan dan visualisasi data interaktif.
- Kemampuan untuk berbagi dan mengkolaborasikan laporan secara real-time.
- Pembaruan otomatis pada dasbor dan laporan.
| Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|
|
|
Kapan Harus Menggunakan Domo: Ketika perusahaan membutuhkan platform data berbasis cloud untuk mengelola dan menganalisis data real-time dari berbagai sumber aplikasi bisnis secara cepat dan visual, serta mengedepankan kolaborasi antar tim
8. Software Analisis Data Redash
Redash adalah alat visualisasi dan analisis data berbasis cloud yang memungkinkan pengguna untuk menulis kueri SQL untuk menarik data dari berbagai sumber. Redash juga menyediakan visualisasi data dan pembagian laporan secara mudah.
Fitur:
- Integrasi dengan berbagai database dan alat penyimpanan data.
- Kemampuan untuk membuat visualisasi dan dashboard interaktif.
- Pembuatan kueri SQL untuk analisis data yang lebih mendalam.
- Pembagian laporan dan dashboard yang mudah.
| Kelebihan | Kekurangan |
|---|---|
|
|
Kapan Harus Menggunakan Redash: Ketika tim analisis terdiri dari pengguna yang mahir SQL dan membutuhkan alat visualisasi berbasis query yang sederhana dan terintegrasi dengan berbagai database.
Macam-Macam Analisis Data dalam ERP untuk Bisnis
Dalam dunia bisnis, analisis data yang tepat sangat penting untuk mengoptimalkan operasional dan pengambilan keputusan. ERP (Enterprise Resource Planning) menyediakan berbagai jenis analisis yang membantu perusahaan memahami kondisi saat ini, mengidentifikasi masalah, memprediksi tren, dan merencanakan langkah strategis.
Berikut ini adalah berbagai jenis sistem bisnis yang dapat diterapkan dalam sistem ERP untuk mendukung keberhasilan bisnis.
1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif memberikan gambaran data perusahaan dengan menggunakan grafik dan dashboard untuk memantau tren dan pola, seperti penjualan bulanan dan laporan laba rugi.
2. Analisis Diagnostik
Analisis diagnostik mengidentifikasi akar masalah dalam bisnis, seperti penurunan penjualan atau keterlambatan pengiriman, untuk menemukan penyebabnya dan area yang perlu diperbaiki.
3. Analisis Prediktif
Analisis prediktif menggunakan data untuk meramalkan tren masa depan, seperti permintaan produk dan kepuasan pelanggan, dengan tujuan mengoptimalkan keputusan bisnis.
4. Analisis Preskriptif
Berdasarkan analisis prediktif, analisis preskriptif memberi rekomendasi langkah-langkah untuk mencapai tujuan bisnis, seperti penyesuaian strategi pemasaran atau metode produksi.
5. Analisis Statistik
Melalui teknik statistik seperti regresi dan korelasi, analisis ini menggali hubungan antar variabel dalam perusahaan, memberi wawasan yang lebih mendalam tentang kinerja operasional.
6. Analisis Rantai Pasokan
Analisis rantai pasokan memeriksa seluruh proses dari produksi hingga distribusi untuk meningkatkan efisiensi dan mengidentifikasi peluang perbaikan dalam pengelolaan persediaan dan produksi.
7. Analisis Kinerja Proyek
Analisis ini mengevaluasi pencapaian tujuan proyek dengan memantau anggaran, aktivitas, dan risiko untuk memastikan hasil yang optimal dalam manajemen proyek.
8. Analisis Pembelian dan Persediaan
Melalui analisis pembelian dan persediaan, ERP membantu mengoptimalkan biaya dan pengendalian persediaan, serta memberikan wawasan tentang siklus produk dan permintaan pasar.
9. Analisis Pelanggan
Analisis pelanggan menggunakan data untuk memahami preferensi dan perilaku pelanggan, serta mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan kepuasan dan hubungan dengan pelanggan.
10. Analisis Sumber Daya Manusia
Analisis SDM mengevaluasi kinerja tenaga kerja dan produktivitas karyawan, membantu perusahaan dalam pengelolaan karyawan dan pencapaian tujuan strategis.
11. Analisis Biaya
Melakukan evaluasi terhadap biaya operasional dan produksi, analisis biaya memungkinkan perusahaan membuat keputusan efisien dalam pengelolaan anggaran dan sumber daya.
12. Analisis Penggunaan Aset
Analisis ini mengevaluasi efisiensi penggunaan aset perusahaan, termasuk mesin dan peralatan, untuk memastikan optimalisasi nilai dan kinerja bisnis.
Cara Memilih Aplikasi Analisis Data yang Tepat
Memilih aplikasi analisis data yang pas merupakan langkah krusial untuk bisnis Anda. Perangkat lunak yang tepat dapat mengubah tumpukan data mentah menjadi sebuah laporan bisnis yang kaya akan wawasan. Agar tidak salah pilih, mari kita bedah bersama beberapa faktor penting yang perlu Anda pertimbangkan.
1. Tujuan Analisis
Pertama, Anda perlu menentukan tujuan akhir dari analisis yang akan dilakukan. Apakah Anda hanya memerlukan analisis dasar atau butuh visualisasi data yang canggih untuk presentasi? Mungkin Anda bahkan memerlukan analisis statistik yang sangat mendalam untuk riset produk.
Memahami tujuan ini akan sangat membantu Anda dalam memilih aplikasi pengolah data yang paling sesuai. Jika tujuannya adalah memantau kinerja harian, aplikasi dengan fitur dashboard interaktif sudah cukup. Namun, untuk prediksi tren pasar, teknologi dalam ERP yang dilengkapi kecerdasan buatan akan memberikan keunggulan kompetitif.
2. Skala Data
Selanjutnya, pertimbangkan volume atau skala data yang akan Anda olah. Apakah Anda bekerja dengan kumpulan data dalam skala kecil hingga menengah dari operasional harian? Jika iya, banyak perangkat lunak analisis data yang lebih sederhana sudah bisa menanganinya dengan baik.
Lain halnya jika perusahaan Anda berurusan dengan big data yang volumenya sangat besar dan terus bertambah. Untuk kasus seperti ini, Anda memerlukan aplikasi analisis data yang punya kapasitas pemrosesan tinggi. Pastikan aplikasi tersebut mampu terintegrasi dengan sistem penyimpanan data besar atau cloud untuk kinerja yang optimal.
3. Jenis Data
Jenis data juga memegang peranan penting dalam menentukan pilihan aplikasi. Data kuantitatif seperti angka penjualan dan metrik keuangan tentu memerlukan alat yang andal dalam kalkulasi dan statistik. Aplikasi seperti ini memastikan setiap perhitungan untuk laporan bisnis Anda akurat.
Di sisi lain, jika data Anda mayoritas bersifat kualitatif, seperti ulasan pelanggan atau transkrip wawancara, Anda butuh alat yang berbeda. Pilihlah aplikasi yang memiliki kemampuan analisis teks atau sentimen. Dengan begitu, Anda bisa menggali wawasan berharga dari data yang tidak terstruktur sekalipun.
4. Tingkat Keahlian
Terakhir, sesuaikan pilihan aplikasi dengan tingkat keahlian tim Anda. Jika tim Anda terdiri dari pemula, carilah aplikasi dengan antarmuka yang ramah pengguna dan intuitif. Aplikasi seperti ini biasanya tidak memerlukan kemampuan teknis yang mendalam untuk dioperasikan.
Namun, jika tim Anda sudah diisi oleh para ahli data, jangan ragu memilih platform yang lebih kompleks. Beberapa aplikasi analisis data canggih mungkin memerlukan pemahaman bahasa pemrograman seperti R atau Python. Alat seperti ini memberikan fleksibilitas lebih untuk melakukan analisis dan pemodelan data yang jauh lebih rumit.
Kesimpulan
Aplikasi analisis data adalah perangkat lunak yang dirancang untuk mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data agar perusahaan dapat memperoleh insight yang mendalam serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat. Dengan memanfaatkan aplikasi ini, bisnis dapat mengidentifikasi peluang, mengoptimalkan proses, dan meningkatkan efisiensi operasional secara menyeluruh.
Salah satu solusi yang bisa Anda pertimbangkan adalah ScaleOcean, platform analisis data yang komprehensif dan efisien. ScaleOcean memungkinkan integrasi lintas fungsi bisnis, sehingga setiap data yang dianalisis dapat memberikan gambaran yang utuh dan akurat untuk mendukung strategi perusahaan.
Ingin merasakan langsung manfaatnya? Coba demo gratis ScaleOcean sekarang dan temukan bagaimana data Anda bisa bekerja lebih optimal untuk bisnis Anda.
FAQ:
1. Aplikasi analisis data apa saja?
Aplikasi analisis data yang umum digunakan mencakup Microsoft Excel, Python, R, dan SQL untuk pengolahan data dasar. Selain itu, terdapat tools seperti Tableau, Power BI, dan Looker Studio yang populer untuk visualisasi dan pelaporan data interaktif.
2. Apa saja 4 jenis analisis data?
Terdapat empat jenis utama analisis data. Analisis Deskriptif digunakan untuk meringkas data (seperti tabel atau grafik). Analisis Diagnostik mencari penyebab masalah. Analisis Prediktif meramalkan tren, dan Analisis Preskriptif memberikan rekomendasi tindakan.
3. Bisakah Chatgpt menganalisis data?
Ya, ChatGPT-3.5 juga memiliki beberapa kemampuan analisis data, namun terbatas pada penulisan kode analisis data. Artinya, kode tersebut harus dijalankan sendiri oleh pengguna untuk melakukan analisis di platform lain, karena ChatGPT-3.5 tidak bisa mengeksekusinya.
.png){kind=small}
 PTE LTD..png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
.png){kind=logo}
