Dengan volume data yang meningkat pesat di seluruh dunia, semakin kompleks untuk mengidentifikasi, memproses, dan memvisualisasikan informasi ini ke dalam bentuk yang mudah dipahami dan dibagikan agar dapat ditindaklanjuti. Di sinilah peran dasbor.
Dasbor merupakan komponen kunci dalam proses analitik karena memberikan ringkasan informasi yang ringkas dalam format yang mudah dicerna bagi berbagai pemangku kepentingan. Tujuan utama sebuah dasbor adalah membantu penggunanya membuat keputusan yang optimal dan memanfaatkan kumpulan data yang terus bertambah ini untuk keuntungan mereka.
Artikel ini akan memberikan wawasan tentang seni dan sains di balik perancangan dasbor berkualitas tinggi — dan memberikan gambaran mengenai alat yang dapat Anda gunakan mulai hari ini untuk menerapkan dasbor.
Apa saja jenis-jenis dasbor?
Memilih dasbor yang tepat sangat penting untuk menyajikan wawasan data yang berdampak. Namun, dengan meningkatnya volume dan kompleksitas data serta beragamnya audiens yang ingin mengonsumsi data melalui dasbor, wajar jika Anda merasa kewalahan dalam menentukan pendekatan perancangannya. Saat membangun dasbor, sangat penting untuk memahami kategori dasbor mana yang paling sesuai untuk audiens Anda. Jenis dasbor yang paling umum adalah sebagai berikut:
1. Dasbor Operasional
Dasbor operasional memantau data real-time, melacak kinerja end-to-end berbagai operasi bisnis, dan menyampaikan wawasan melalui visualisasi data yang jelas. Dasbor ini dirancang untuk digunakan dalam alur kerja harian dan memberikan wawasan serta peringatan sensitif waktu tentang perkembangan secara real-time. Dasbor operasional diperbarui secara konsisten untuk membantu pengambilan keputusan secara sekilas. Audiens utama untuk dasbor ini adalah manajer dan tim operasional. Contohnya meliputi
- Dasbor Pemasaran—Metrik kinerja situs web seperti bounce rate, lifetime value pengguna, rata-rata durasi sesi, dan sebagainya.
- Pengembangan Perangkat Lunak—Analitik crash sistem, pemantauan uptime, pemantauan penagihan layanan cloud, dan sebagainya.
2. Dasbor Strategis
Dasbor strategis sebagian besar digunakan oleh eksekutif tingkat C, direktur, atau pemilik bisnis untuk memantau OKR dan KPI jangka panjang perusahaan. Dasbor ini memberikan pembaruan tingkat tinggi tentang kinerja organisasi atau departemen secara keseluruhan. Dasbor ini memperbarui data lebih jarang daripada dasbor operasional yang dirancang untuk dilihat setiap hari. Dasbor strategis kompleks dalam pembuatannya karena perlu melacak metrik organisasi secara akurat yang dapat ditemukan pada sumber data yang tersebar. Contoh dasbor seperti ini meliputi
- Seluruh Organisasi—Melacak pendapatan dan OKR perusahaan sekilas.
- Seluruh Departemen—Melacak corong pemasaran dari akuisisi hingga pembelian.
3. Dasbor Analitik
Sesuai namanya, dasbor ini digunakan untuk menganalisis dan mengonsumsi sejumlah besar data yang kompleks. Alat dasbor modern menyediakan fitur seperti opsi drill-down, filter ekstensif, dan kemampuan menangani jumlah data besar bagi pengguna dan praktisi. Dengan dasbor analitik, seseorang dapat melampaui sekadar melihat metrik dan menyelidiki pendorong serta dinamika di balik data itu sendiri.
Audiens utama untuk dasbor analitik cenderung lebih teknis dan dapat berkisar dari praktisi seperti data scientist dan analis hingga manajer yang ingin menggali wawasan. Contoh dasbor analitik meliputi:
- Keuangan—Dasbor kinerja finansial dengan kemampuan menguraikan pendapatan berdasarkan kanal, produk, aset, dan lainnya
- Pemasaran—Dasbor Google Analytics yang menyajikan metrik tingkat tinggi dan kemampuan drill-down ke kanal, rujukan, sumber trafik, dan lainnya
Cara Membuat Dasbor yang Hebat
Tujuan utama sebuah dasbor adalah mengurangi kompleksitas dan memberikan kejelasan. Dasbor yang baik menyederhanakan informasi kompleks melalui visualisasi data yang lugas dan bersih. Berikut beberapa praktik terbaik desain dasbor untuk mengomunikasikan wawasan secara efektif kepada audiens Anda:
Tempatkan diri Anda sebagai audiens
Jika Anda ingin membuat dasbor yang berdampak, Anda harus benar-benar berempati dengan audiens yang akan menggunakan dasbor Anda. Ini berarti memiliki pemahaman yang baik tentang bidang keahlian dan tingkat pengetahuan teknis audiens Anda. Selain itu, Anda harus benar-benar memikirkan wawasan apa yang paling mereka pedulikan saat merancang dasbor Anda. Misalnya, analis pemasaran akan lebih peduli pada dasbor yang melaporkan kampanye pemasaran tertentu. Sebaliknya, pemimpin pemasaran akan lebih peduli pada dasbor yang melaporkan keseluruhan corong pemasaran. Ini bisa dibilang salah satu langkah terpenting, karena akan menjamin adopsi dasbor Anda.
Singkirkan kekacauan
Dasbor bisa berantakan. Terutama karena sangat menggoda untuk memberikan setiap jenis grafik, bagan, dan tabel yang Anda miliki kepada audiens. Untuk menghindari dasbor yang sulit dibaca dan penuh sesak, tanyakan pada diri sendiri apakah yang Anda sertakan relevan bagi audiens dan hapus elemen yang tidak perlu sebanyak mungkin. Selain itu, sadari bahwa membangun dasbor adalah proses iteratif. Jadi ingatlah masukan audiens saat Anda mengembangkan dasbor Anda.
Gunakan fitur tata letak kisi
Anda sebaiknya mempertimbangkan penggunaan tata letak kisi saat merancang dasbor. Menurut Andy Cotgreave, Technical Evangelist di Tableau dan rekan penulis Big Book of Dashboards, manusia secara alami cenderung melihat dari kiri ke kanan dan dari atas ke bawah. Menggunakan tata letak kisi membantu audiens menavigasi dasbor secara mandiri dan intuitif. Dalam praktiknya, ini berarti memulai dengan metrik tingkat tinggi di kiri atas, lalu semakin menguraikan data saat Anda bergerak ke bawah dan ke kanan kisi.
Perhatikan tipografi
Meskipun menggoda untuk menggunakan berbagai jenis dan ukuran huruf, sebagai aturan umum tetaplah pada satu jenis huruf dengan tidak lebih dari 3 ukuran berbeda. Ikuti hierarki huruf dan pertahankan ukuran judul lebih besar dibanding isi, serta gunakan huruf tebal untuk menyoroti elemen kunci dan judul. Variasi ukuran dan efek huruf juga merupakan alat yang baik untuk mengarahkan perhatian audiens ke elemen tertentu pada dasbor Anda. Namun, pastikan digunakan secara proporsional.
Gunakan warna secara kreatif
Dapat dikatakan bahwa warna adalah salah satu aspek paling mencolok dari setiap visualisasi data atau dasbor. Karena itu, pikirkan matang-matang saat memilih skema warna visualisasi data Anda. Ini berarti memiliki palet warna yang konsisten di seluruh visualisasi dan menggunakan warna secara sistematis untuk membedakan antar kelompok, tingkat kepentingan, dan berbagai jenis hierarki informasi.
Waktu muat cepat adalah kemenangan
Waktu muat adalah segalanya dalam produk digital, dan dasbor bukan pengecualian. Tidak peduli seberapa informatif dan menarik secara visual dasbor Anda, adopsinya akan minim jika mengalami waktu muat yang lama. Waktu muat lama dapat terjadi karena volume data tinggi, transformasi yang terjadi di dalam dasbor, banyaknya filter, dan visualisasi yang sangat kompleks sehingga memerlukan waktu untuk dirender. Cara yang bagus untuk meminimalkan waktu muat adalah dengan mengurangi kekacauan, dan memastikan transformasi data yang kompleks disimpan dalam view di basis data.
Uji kegunaan dasbor Anda
Salah satu elemen terpenting dalam merancang dasbor adalah kebutuhan untuk diuji. Setelah Anda selesai membangun prototipe, Anda perlu menempatkan diri pada posisi audiens dan memikirkan bagaimana mereka memandang dan menggunakan dasbor Anda. Catat aktivitasnya dan lihat bagaimana Anda dapat membuat dasbor lebih efisien dan efektif. Untuk kesuksesan suatu proyek, pengujian adalah kuncinya. Anda akan mengetahui bagaimana dasbor Anda dipersepsikan. Itu memungkinkan Anda mengiterasi desain berdasarkan umpan balik pengujian ini.
Iterasi dan kolaborasi
Tidak masalah jika Anda tidak langsung mendapatkan dasbor yang sempurna dalam sekali coba. Membuat dasbor adalah proses yang panjang dan menyeluruh dan Anda harus meluangkan waktu untuk melakukannya. Untuk menyajikan dasbor terbaik, Anda perlu memberi diri Anda waktu untuk meninjau dan mendapatkan perspektif yang lebih baik. Dasbor terbaik juga melalui banyak iterasi dan proses berkelanjutan untuk menjadikannya lebih baik setiap hari membutuhkan waktu—dan itu sangat wajar.
Alat untuk membuat dasbor yang luar biasa
Mengawali pembuatan dasbor sangat mudah dan ada banyak alat yang bisa Anda gunakan. Namun, dengan begitu banyak pilihan, mudah untuk terjebak dalam kebingungan saat menganalisis. Pada bagian ini, kami akan menguraikan alat yang paling umum digunakan oleh praktisi data untuk membuat dasbor saat ini. Saat mengevaluasi alat data untuk membuat dasbor, pertimbangkan fitur-fitur berikut:
- Konektor sumber data: Seberapa mudah menghubungkan alat ke berbagai sumber data?
- Fitur kolaborasi: Apakah alat menyediakan fitur kolaborasi seperti komentar, pengeditan, berbagi, dan hosting?
- Kecepatan rendering: Seberapa cepat dasbor dirender dan dimuat?
- Kemudahan penggunaan: Apakah memerlukan pengetahuan pemrograman, atau antarmukanya drag-and-drop dengan hambatan masuk yang rendah?
- Biaya: Apakah merupakan kerangka kerja open-source atau memerlukan pembelian lisensi?
Berikut daftar alat kaya fitur untuk mulai membangun dasbor dan visualisasi data yang hebat:
1. Power BI
Power BI dari Microsoft adalah salah satu alat business intelligence paling populer saat ini. Alat ini menjadi pilihan default bagi praktisi data dan pengguna bisnis karena antarmukanya yang sederhana dan fitur yang luas. Power BI memiliki antarmuka drag-and-drop yang matang dipadukan dengan daftar besar konektor sumber data untuk membantu Anda membangun dasbor siap produksi sejak awal. Power BI memudahkan kolaborasi dengan anggota tim lain, memungkinkan Anda membangun, mengedit, dan berbagi dengan mulus—pengalamannya mirip dengan menggunakan produk Microsoft lainnya seperti SharePoint.
FITUR UTAMA
- Antarmuka Pengguna Intuitif: Antarmuka di Power BI sangat intuitif, terutama bagi yang terbiasa dengan suite Microsoft.
- Biaya Rendah: Harganya relatif terjangkau dibanding solusi BI berfitur lengkap lainnya
- Integrasi Azure: Terintegrasi sangat baik dengan layanan cloud Azure seperti Azure Data Factory, Azure Synapse, dan konektor data lainnya
- Fitur AutoML: Power BI dengan mudah mengintegrasikan ML otomatis dari Azure Machine Learning untuk membangun model.
Contoh Dasbor Power BI
2. Tableau
Tableau adalah salah satu alat business intelligence paling kaya fitur yang tersedia saat ini. Didirikan pada 2003 di Mountain View, California, Tableau telah menjadi salah satu alat business intelligence de facto bagi analis modern. Alat ini menyediakan antarmuka drag-and-drop yang memberdayakan profesional non-koding untuk membuat dasbor dengan mudah. Tableau mendukung jumlah konektor sumber data terbanyak, sehingga pengambilan data dari berbagai sumber bukan masalah. Alat ini memungkinkan kolaborasi dalam proyek dan memungkinkan Anda berbagi serta meng-host dasbor menggunakan Tableau Server. Kecepatan rendering dapat dioptimalkan dengan perencanaan yang tepat, dukungan penyimpanan data in-memory, dan data extract. Tableau menyarankan penggunaan tips performa ini untuk mencapai waktu rendering yang sangat cepat.
Tableau juga memiliki komunitas yang sangat kuat dan aktif, didukung oleh ribuan pengguna dan akses gratis ke Tableau Public. Harga untuk versi profesional Tableau Desktop berada di kisaran atas dibandingkan alat BI lainnya.
FITUR UTAMA
- Rendering Cepat: Dengan dukungan penyimpanan in-memory dan data extract, Tableau sangat andal saat bekerja dengan dataset besar
- Komunitas: Memiliki komunitas yang sangat aktif untuk inspirasi dan pemecahan masalah
- Produk yang Matang: Tableau telah melakukan iterasi dan peningkatan sejak 2003, sehingga pengalaman penggunaannya sangat mulus dan bebas bug.
- Dapat Disesuaikan: Fitur seperti berbagai visualisasi, huruf, ukuran warna, baris, kolom, kisi, ukuran layar, dan lainnya membantu Anda membuat dasbor yang sangat dapat disesuaikan
- Konektor Sumber Data: Anda dapat menghubungkan beragam data yang tersimpan di berbagai tempat menggunakan konektor data Tableau bawaan
Contoh Dasbor Tableau
3. Paket Dash untuk Python
Dash adalah pustaka open-source buatan kreator Plotly. Dash memungkinkan Anda membangun dasbor Python interaktif tanpa harus mempelajari HTML, CSS, dan JavaScript. Ini adalah paket gratis yang mudah dipasang. Alih-alih GUI drag-and-drop, Dash menyediakan pendekatan code-first untuk membangun bagan dan dasbor. Dash ditujukan untuk audiens yang lebih teknis seperti analis data, data scientist, insinyur ML, pengembang Python, dan data engineer. Untuk terhubung ke berbagai sumber data Anda dapat mengandalkan paket Python yang ada, namun Anda perlu mengonfigurasinya melalui kode yang menambah beban kerja.
Karena solusi ini berbasis Python, ia memungkinkan fleksibilitas jauh lebih besar untuk membangun dasbor yang sangat dapat disesuaikan. Namun, ada kurva pembelajaran yang curam bagi seseorang yang tidak familiar dengan Python dan berbagai paketnya. Karena Anda mengelola semuanya sendiri, memvisualisasikan dataset besar terkadang bisa menjadi lambat. Selain itu, memublikasikan dasbor yang dibuat menggunakan Dash tidak sesederhana menekan tombol—Anda harus mengemas dan menerapkannya pada layanan cloud seperti AWS, Heroku, GCP, dan sebagainya
FITUR UTAMA
- Berbasis Python: Walau berbasis Python berarti Dash memiliki kurva pembelajaran lebih curam dibanding alat drag-and-drop—ini juga bisa dianggap keunggulan besar—karena memberikan tingkat fleksibilitas yang tinggi
- Kontrol Versi: Karena merupakan alat yang mengutamakan kode, Anda dapat menyimpan dan menyelamatkan berbagai iterasi dasbor Dash dengan alat kontrol versi seperti Git
- Open Source: Ini adalah paket open-source, yang berarti gratis digunakan.
- Dapat Disesuaikan: Berada di peringkat teratas dalam hal kustomisasi, yang terlihat dari galeri dasbor mereka
Contoh Dasbor Dash
4. Paket Streamlit untuk Python
Streamlit adalah paket Python open-source lainnya yang lebih berfokus pada pembuatan dan penerapan aplikasi data yang banyak menggunakan machine learning. Namun, Streamlit juga merupakan alat dasbor yang hebat. Paket visualisasi ini dirancang untuk memenuhi kebutuhan data scientist dan kurva pembelajarannya cukup rendah bagi pengguna Python. Streamlit memiliki metode yang telah ditentukan untuk membangun visualisasi sederhana. Jika Anda menguasai manipulasi data dasar menggunakan pandas, pustaka ini cukup mudah untuk dimulai. Streamlit menawarkan fitur seperti penyegaran latar belakang, caching data untuk mempercepat frontend, dan fitur perekaman layar untuk berbagi.
FITUR UTAMA
- Berbasis Python: Serupa dengan Dash, memberikan tingkat fleksibilitas yang tinggi
- Kurva belajar rendah: Membangun dasbor Streamlit mirip dengan menggunakan pandas di Jupyter, sehingga memberikan kurva belajar yang rendah bagi pengguna Python mana pun.
- Kontrol Versi: Karena merupakan alat yang mengutamakan kode, Anda dapat menyimpan dan menyelamatkan berbagai iterasi dasbor Streamlit dengan alat kontrol versi seperti Git
- Open Source: Streamlit gratis digunakan
Contoh Dasbor Streamlit
5. Paket Shiny untuk R
Barangkali salah satu aplikasi andalan R, Shiny adalah salah satu alat pembuatan dasbor berbasis kode terbaik yang ada. Shiny memungkinkan praktisi mengembangkan aplikasi web lengkap di R tanpa pengetahuan HTML, CSS, atau JavaScript. Diluncurkan pada 2012, Shiny memiliki pengalaman iterasi dan peningkatan selama satu dekade yang menjadikannya alat dasbor open-source yang sangat stabil dan kaya fitur. Serupa dengan alat berbasis kode lainnya dalam artikel ini, Shiny menawarkan tingkat fleksibilitas dan kustomisasi yang tinggi serta bekerja sangat baik dengan paket R lainnya.
FITUR UTAMA:
- Berbasis R: Serupa dengan alat berbasis kode lain dalam daftar ini, memberikan tingkat fleksibilitas yang tinggi
- Kontrol Versi: Karena merupakan alat yang mengutamakan kode, Anda dapat menyimpan dan menyelamatkan berbagai iterasi dasbor Streamlit dengan alat kontrol versi seperti Git
- Open Source: Ini adalah paket open-source, yang berarti gratis digunakan.
- Dapat Disesuaikan: Berada di peringkat teratas dalam hal kustomisasi, yang terlihat dari galeri dasbor mereka
Contoh Dasbor Shiny:
Langgar aturan
Tidak ada cara yang lebih baik untuk mengomunikasikan data selain dasbor dengan desain berpusat pada pengguna dan visualisasi data berkualitas tinggi. Setiap dasbor berbeda dalam hal tujuan, kebutuhan, dan keterbatasan. Namun, ada satu elemen umum yang mendorong keberhasilan masing-masing, yaitu proses iteratif yang aktif. Ingat bahwa tidak ada dasbor yang sempurna pada percobaan pertama. Umpan balik dan peningkatan yang konstan adalah satu-satunya cara untuk membuat dasbor Anda lebih efisien dan intuitif.
Selain itu, dasbor tidak harus sepenuhnya utilitarian. Pertukaran antara estetika dan fungsionalitas sering kali merupakan dikotomi palsu. Jadi jangan ragu untuk tidak terlalu patuh pada pedoman yang kaku, dan bersenang-senanglah dengan dasbor serta visualisasi Anda, selama Anda tetap mengingat audiens dan bagaimana mereka berinteraksi dengan karya Anda.
Untuk sumber daya lebih lanjut tentang visualisasi data, pembuatan dasbor, dan penceritaan data—lihat cerita berikut:
