Kursus
Memahami Visualisasi Data
2 jam
264.7K
Visualisasi data adalah keterampilan wajib di berbagai peran data, mulai dari analis data yang mengerjakan dasbor dan laporan hingga data steward yang menjelaskan bagaimana data warehouse perusahaan diorganisasi. Visualisasi data juga merupakan pilar utama dari data storytelling, sebuah pendekatan yang menganjurkan penggunaan visual, narasi, dan data untuk mengubah wawasan data menjadi tindakan.
Jika Anda adalah calon analis yang perlu membangun dasbor untuk laporan bisnis, jawaban singkatnya adalah Power BI. Gratis untuk memulai, digunakan oleh sebagian besar perusahaan untuk pelaporan internal, dan membawa Anda ke dasbor interaktif dalam hitungan jam, bukan minggu. Tableau adalah alternatif utama jika Anda menginginkan analitik visual yang lebih mendalam atau bekerja di luar ekosistem Microsoft.
Panduan ini membahas 15 alat visualisasi data, dimulai dengan alat business intelligence yang cocok untuk pekerjaan dasbor dan pelaporan, lalu pembuat bagan tanpa kode, dan terakhir pustaka Python dan R seperti Matplotlib dan ggplot2 yang memberi Anda kendali penuh atas bagan kustom atau statistik saat alat no-code tidak lagi mencukupi. Saya menilai setiap alat berdasarkan kurva pembelajaran, kecocokan untuk dasbor dan pelaporan, biaya, dan seberapa mudah Anda benar-benar bisa mempelajarinya.
Kapan Memilih Alat Visualisasi Data Tertentu
Mulai dari sini. Tabel ini memetakan situasi analis yang paling umum ke alat yang cocok, sehingga Anda dapat langsung menuju bagian yang relevan untuk pekerjaan Anda.
| Jika Anda perlu... | Alat terbaik | Alasan |
|---|---|---|
| Membangun dasbor bisnis di lingkungan Microsoft 365 | Power BI | Terhubung ke Excel, Teams, dan Azure; tier Desktop gratis; $14/pengguna/bulan untuk berbagi |
| Membangun dasbor interaktif mandiri pada sumber data apa pun | Tableau | Analitik visual terdalam; Tableau Public gratis untuk latihan |
| Mengubah data spreadsheet menjadi dasbor cepat | Microsoft Excel | PivotChart dan slicer pada data yang sudah Anda miliki |
| Membangun dasbor gratis pada data Google atau GA4 | Looker Studio | Gratis, dengan konektor Google native |
| Mendasbor data live yang berada di cloud warehouse | Sigma atau Qlik Sense | Query Snowflake atau BigQuery secara langsung, tanpa ekstrak data |
| Menerbitkan bagan ke situs web atau ruang redaksi tanpa kode | Datawrapper atau Google Charts | Dibuat untuk penyematan web dan jurnalisme data |
| Membangun bagan kustom atau statistik di Python | Matplotlib, Seaborn, Plotly | Kendali penuh atas setiap elemen dalam kode |
| Membangun bagan kustom atau peta di R | ggplot2, Plotly, Leaflet | Grammar of graphics dan pemetaan interaktif |
Apa yang Harus Dicari Calon Analis
Tidak ada satu alat pun yang terbaik untuk setiap pekerjaan. Sebelum Anda meluangkan waktu untuk mempelajari satu alat, pertimbangkan empat hal yang paling penting untuk pekerjaan dasbor dan pelaporan.
- Kurva pembelajaran. Alat BI tanpa kode seperti Power BI dan Tableau membawa Anda ke dasbor pertama dalam hitungan jam. Pustaka kode membutuhkan waktu berminggu-minggu sebelum membuahkan hasil.
- Kecocokan untuk dasbor dan pelaporan. Beberapa alat membangun satu bagan dalam satu waktu; yang lain memperlakukan dasbor sebagai unit dasar dan menyegarkannya sesuai jadwal. Untuk pelaporan bisnis, Anda menginginkan tipe kedua.
- Biaya. Harga berkisar dari gratis (Looker Studio, Tableau Public, pustaka Python dan R) hingga $75 per pengguna per bulan untuk Tableau Creator. Sesuaikan alat dengan anggaran Anda sebelum Anda telanjur jatuh hati.
- Kemudahan dipelajari. Sebuah alat hanya berguna jika Anda bisa produktif menggunakannya. Kami menautkan kursus kami untuk setiap alat di bawah agar Anda dapat melihat jalur tercepatnya.
Alat BI dan Dasbor Terbaik untuk Pelaporan Bisnis
Inilah alat yang dibuat untuk pekerjaan persis pada kueri target: dasbor interaktif untuk pelaporan bisnis. Jika Anda hanya mempelajari satu alat dari artikel ini, pelajarilah salah satu dari ini.
1. Power BI
Power BI adalah pilihan terbaik bagi sebagian besar analis yang membangun dasbor bisnis, terutama di perusahaan yang sudah menjalankan Microsoft 365.
Alat Microsoft ini terhubung langsung ke Excel, Teams, dan Azure, menggunakan Power Query untuk persiapan data dan DAX untuk kalkulasi, dan Gartner telah menamainya sebagai pemimpin Magic Quadrant dalam platform analitik selama lebih dari satu dekade. Keterbatasan jujurnya adalah DAX: kurva pembelajarannya terjal, dan sering disebut sebagai titik friksi utama bagi pengguna baru.
Harga adalah keunggulan nyata. Power BI Desktop gratis untuk membangun laporan di mesin Anda sendiri, dan berbagi biayanya $14 per pengguna per bulan untuk Pro atau $24 untuk Premium Per User pada harga Microsoft 2026. Ini juga alat di balik sertifikasi PL-300, tujuan umum bagi analis yang beralih ke BI.
Terbaik untuk: calon analis yang membangun dasbor bisnis di lingkungan Microsoft.
Pelajari di DataCamp: Introduction to Power BI, Data Visualization in Power BI, dan jalur karier Data Analyst in Power BI.
2. Tableau
Tableau adalah alat terkuat untuk dasbor interaktif mandiri dan eksplorasi visual mendalam, apa pun sumber data Anda.
Didirikan di Stanford pada 2003 dan diakuisisi oleh Salesforce pada 2019, alat ini menangani dataset besar dan menawarkan kedalaman visualisasi lebih daripada alat BI lainnya, itulah sebabnya ia unggul pada analitik yang menitikberatkan desain. Konsekuensinya adalah biaya: Tableau Creator sebesar $75 per pengguna per bulan menurut harga yang dipublikasikan Salesforce, jauh di atas Power BI.
Anda bisa berlatih secara gratis. Tableau Public memungkinkan Anda membangun dan menerbitkan dasbor tanpa biaya, sehingga Anda dapat membangun portofolio sebelum pemberi kerja membeli lisensi.
Terbaik untuk: analis yang menginginkan dasbor interaktif terdalam dan tidak terikat pada Microsoft.
Pelajari di DataCamp: Introduction to Tableau, Data Visualization in Tableau, dan jalur karier Data Analyst in Tableau.
3. Qlik Sense
Qlik Sense adalah pilihan kuat untuk tim yang lebih besar yang menginginkan model data asosiatif, di mana mengklik satu nilai langsung memfilter setiap bagan lain untuk menampilkan apa yang terkait.
Ia dapat di-deploy on-premises atau di cloud dan dapat membersihkan serta mengurutkan data saat masuk, yang cocok untuk tim analitik besar. Paling cocok untuk orang yang sudah memiliki pengalaman analisis data, dan harganya berada di atas Power BI.
Terbaik untuk: tim analitik mapan yang menginginkan eksplorasi self-service yang asosiatif.
4. Sigma
Sigma adalah alat terbaru dalam daftar ini dan yang patut diperhatikan jika data perusahaan Anda berada di cloud warehouse.
Dibuat oleh Sigma Computing, alat ini memberi Anda antarmuka seperti spreadsheet yang melakukan query langsung ke Snowflake, BigQuery, Databricks, dan Redshift, sehingga dasbor mencerminkan data terkini tanpa ekstrak yang harus disegarkan. Kekurangannya adalah ini hanya masuk akal ketika data Anda sudah berada di warehouse yang didukung, sehingga kurang relevan bagi analis tunggal yang bekerja dari spreadsheet.
Terbaik untuk: analis yang membangun dasbor pada data live di cloud warehouse.
Pelajari di DataCamp: Introduction to Sigma, Visualizations in Sigma, jalur keterampilan Sigma Fundamentals, dan banyak kursus lainnya.
5. Google Data Studio
Google Data Studio, sebelumnya Looker Studio, adalah pilihan hemat untuk dasbor yang dibangun di atas data Google.
Produk intinya gratis, dan terhubung secara native ke Google Analytics 4, Google Sheets, dan BigQuery, yang menjadikannya default untuk pelaporan pemasaran dan web. Kurang cocok untuk pemodelan berat atau sumber non-Google, di mana alat BI penuh menawarkan lebih banyak.
Terbaik untuk: dasbor pemasaran dan web gratis pada sumber data Google.
6. Microsoft Excel
Excel masih menjadi tempat banyak pelaporan bisnis benar-benar terjadi, dan sering kali merupakan cara tercepat menuju dasbor pertama.
Dengan PivotChart, slicer, dan sparkline, Anda dapat membangun ringkasan interaktif pada data yang sudah Anda pegang, tanpa mempelajari platform baru. Batasannya muncul pada skala: dataset besar dan penyegaran live adalah area di mana alat BI khusus mengambil alih.
Terbaik untuk: dasbor dan laporan cepat pada data yang sudah ada di spreadsheet.
Pelajari di DataCamp: kursus Data Visualization in Excel (rating 4,8, 3 jam) dibangun berdasarkan praktik terbaik dasbor.
Alat No-Code untuk Bagan dan Publikasi Web
Alat-alat ini membuat bagan tunggal, bukan dasbor pelaporan penuh. Gunakan saat Anda perlu menerbitkan grafik interaktif yang rapi ke situs web atau artikel tanpa menulis kode.
7. Datawrapper
Datawrapper adalah alat pilihan untuk jurnalisme data dan bagan siap web. The Washington Post, The Guardian, Vox, dan The Wall Street Journal menggunakannya, dan tier gratisnya menyertakan pemeriksa buta warna bawaan yang jarang ditandingi pesaing. Anda hanya dapat mengimpor dari beberapa sumber data, dan fitur yang lebih canggih berada di balik paket berbayar.
Terbaik untuk: menerbitkan bagan yang rapi dan aksesibel ke situs web atau artikel.
8. Google Charts
Google Charts adalah pustaka JavaScript gratis untuk menyematkan bagan interaktif di situs web. Berjalan di semua browser utama dan memiliki antarmuka mudah untuk memilih tipe bagan, meski menerbitkan visualisasi Anda sendiri membutuhkan pengetahuan JavaScript dasar dan opsi gayanya terbatas.
Terbaik untuk: bagan interaktif gratis yang disematkan pada halaman web.
9. RAWGraphs
RAWGraphs adalah alat no-code gratis dan open-source yang mengubah spreadsheet yang ditempel menjadi bagan di browser. Diluncurkan pada 2013, tidak memerlukan akun atau penyiapan dan mengekspor ke beberapa format, sehingga praktis untuk tipe bagan yang cepat dan tidak biasa. Pustaka bagannya kecil dan hanya menawarkan beberapa kontrol gaya.
Terbaik untuk: bagan cepat satu kali tanpa pendaftaran.
Pustaka Python untuk Visualisasi Data Kustom
Setelah Anda melampaui alat no-code dan menginginkan kendali penuh, pustaka Python memungkinkan Anda mem-script setiap elemen bagan. Ini butuh waktu lebih lama untuk dipelajari, jadi jadikan langkah berikutnya setelah Anda nyaman dengan alat BI, bukan titik awal untuk pekerjaan dasbor.
10. Matplotlib
Matplotlib adalah pustaka standar Python untuk visualisasi data dan fondasi yang digunakan sebagian besar pustaka lain. Dibuat oleh John D. Hunter pada 2003, pustaka ini menggambar line plot, histogram, bar chart, dan scatter plot dalam beberapa baris kode dan mengekspor ke PDF, PNG, dan SVG. Fleksibilitasnya juga berbiaya: dokumentasinya padat dan membuat plot tepat seperti yang diinginkan bisa memakan waktu.
Terbaik untuk: kendali penuh setingkat kode atas bagan statis di Python.
Pelajari di DataCamp: Introduction to Data Visualization with Matplotlib.
11. Seaborn
Seaborn dibangun di atas matplotlib dan membuat bagan statistik yang menarik jauh lebih cepat diproduksi. Antarmuka tingkat tingginya membangun plot dalam beberapa baris dan terlihat bagus secara default, itulah sebabnya analis lebih memilihnya daripada matplotlib murni untuk pekerjaan statistik. Namun, ia menawarkan kustomisasi yang kurang mendetail, dan penyesuaian kompleks tetap mengarahkan Anda kembali ke matplotlib.
Terbaik untuk: bagan statistik yang cepat dan menarik di Python.
Pelajari di DataCamp: Introduction to Data Visualization with Seaborn.
12. Bokeh
Bokeh adalah pustaka Python yang digunakan ketika Anda memerlukan interaktivitas, bukan gambar statis. Ia membangun plot interaktif yang merespons pengguna dan menyematkannya di browser web, serta dapat diskalakan hingga dasbor dengan data streaming. Menggabungkan Python dan JavaScript bisa menjadi canggung, dan fleksibilitas desain plotnya lebih sempit daripada matplotlib.
Terbaik untuk: plot interaktif yang disematkan di browser dan dibangun di Python.
Pelajari di DataCamp: Interactive Data Visualization with Bokeh.
Pustaka R untuk Visualisasi Data Kustom
Jika Anda bekerja di R, tiga pustaka ini mencakup sebagian besar kebutuhan Anda, dari bagan statistik berkualitas publikasi hingga peta interaktif.
13. ggplot2
ggplot2 adalah paket visualisasi R yang paling banyak digunakan dan andalan untuk plot yang fleksibel dan profesional. Dibuat oleh Hadley Wickham pada 2007 dan termasuk dalam tidyverse, paket ini dibangun di atas grammar of graphics, sehingga Anda menentukan setiap komponen bagan dan menggabungkannya dengan sintaks yang konsisten. Bisa lebih lambat daripada paket R lain dan sintaksnya berbeda dari base R, yang mengecoh sebagian pemula.
Terbaik untuk: bagan statistik berkualitas publikasi di R.
Pelajari di DataCamp: Introduction to Data Visualization with ggplot2 dan lanjutan tingkat menengah.
14. Plotly
Plotly adalah pustaka standar untuk grafik interaktif berkualitas publikasi di R, dan juga berfungsi di Python, Julia, dan MATLAB. Ia menggunakan sintaks sederhana tetapi merender melalui JavaScript, sehingga bagan tampil tepat di browser web modern. Pada versi komunitas, visualisasi Anda selalu publik, dan palet serta opsi gayanya lebih sempit daripada beberapa pesaing.
Terbaik untuk: bagan interaktif yang ingin Anda publikasikan secara online, di R atau Python.
Pelajari di DataCamp: Introduction to Data Visualization with Plotly in Python.
15. Leaflet
Leaflet adalah alat untuk peta interaktif di R. Awalnya pustaka JavaScript yang digunakan oleh The New York Times dan Mapbox, paket R ini membangun peta web yang menarik dari data spasial dan menyematkannya dalam dokumen R Markdown dan aplikasi Shiny. Ia memiliki sintaksnya sendiri untuk dipelajari, dan peta statisnya tidak serapi ggplot2.
Terbaik untuk: peta web interaktif yang dibangun dari data spasial di R.
Pelajari di DataCamp: Interactive Maps with leaflet in R.
Tabel Perbandingan
Berikut 15 alat berdampingan, diurutkan dari alat dasbor dan pelaporan yang paling harus dipelajari analis terlebih dahulu hingga pustaka kode yang hanya Anda perlukan untuk pekerjaan kustom.
| Alat | Tipe | Perlu coding? | Biaya | Terbaik untuk |
|---|---|---|---|---|
| Power BI | Dasbor BI | Tidak | Desktop gratis; $14/pengguna/bln Pro | Dasbor bisnis di lingkungan Microsoft |
| Tableau | Dasbor BI | Tidak | Gratis (Public); $75/pengguna/bln Creator | Dasbor interaktif mendalam |
| Qlik Sense | Dasbor BI | Tidak | Berbayar (di atas Power BI) | Analitik self-service asosiatif |
| Sigma | Dasbor BI | Tidak | Berbayar | Dasbor live pada cloud warehouse |
| Looker Studio | Dasbor BI | Tidak | Gratis | Dasbor pemasaran dan data Google |
| Microsoft Excel | Spreadsheet | Tidak | Langganan Microsoft 365 | Dasbor cepat pada data spreadsheet |
| Datawrapper | Bagan web no-code | Tidak | Tier gratis; paket berbayar | Jurnalisme data dan bagan web |
| Google Charts | Bagan web no-code | Beberapa JS | Gratis | Bagan yang disematkan di situs |
| RAWGraphs | Bagan web no-code | Tidak | Gratis | Bagan cepat satu kali, tanpa daftar |
| Matplotlib | Pustaka Python | Ya | Gratis | Kendali penuh atas bagan statis |
| Seaborn | Pustaka Python | Ya | Gratis | Bagan statistik cepat |
| Bokeh | Pustaka Python | Ya | Gratis | Plot browser interaktif |
| ggplot2 | Pustaka R | Ya | Gratis | Bagan R berkualitas publikasi |
| Plotly | Pustaka Python/R | Ya | Tier gratis | Bagan interaktif online |
| Leaflet | Pustaka R | Ya | Gratis | Peta interaktif |
Pemikiran Akhir
Bagi calon analis yang perlu membangun dasbor untuk pelaporan bisnis, pelajari Power BI terlebih dahulu. Gratis untuk memulai, digunakan oleh sebagian besar perusahaan untuk pelaporan internal, dan sertifikasi PL-300 memberi Anda kredensial yang bisa ditunjukkan. Jika organisasi Anda berjalan di Salesforce atau Anda menginginkan analitik interaktif terdalam, pelajari Tableau sebagai gantinya, dan berlatih gratis di Tableau Public.
Pustaka Python dan R di dekat bagian bawah daftar ini layak dipelajari nanti, setelah Anda menginginkan kendali bagan yang tidak dapat diberikan alat no-code. Mereka bukan tempat yang tepat untuk memulai jika tujuan Anda kuartal ini adalah dasbor bisnis yang berfungsi.
Alat apa pun yang Anda pilih, jalur tercepatnya adalah kursus praktik langsung di mana Anda membangun visualisasi nyata alih-alih menontonnya. Panduan kami ke kursus visualisasi data interaktif terbaik memetakan jalur belajar, praktik terbaik desain dasbor kami membahas apa yang membedakan dasbor yang baik dari yang berantakan, dan kursus Understanding Data Visualization mengajarkan dasar-dasarnya tanpa coding.
