9 Data analytics tools terbaik sesuai kebutuhanmu

Published on: 15 August 2022

•

Min read: 5 min read

Content Editor who eager to learn more about Marketing | Experienced Editor In Chief with a demonstrated history of working in the internet industry. Skilled in Event Management, Journalism, English, Marketing Strategy, and Social Media.

Seiring perkembangan teknologi informasi yang kian pesat, kepentingan analisis data pun semakin krusial. Sebagian perusahaan telah menerapkan proses ini dengan mengunakan beragam data analytics tools.

Meski demikian, penggunaan data analytics tools tidak bisa dilakukan secara sembarangan. Butuh kesesuaian dengan kebutuhan perusahaan maupun sistem yang digunakan.

Kenapa analisis data penting?

Hasil analisa data akan berguna bagi pengoptimasian produktivitas dan pengambilan keputusan - EKRUT

Pada dasarnya, analisis data mengacu pada proses penarikan dan penggunaan data mentah yang memanfaatkan sistem komputer khusus. Sistem ini kemudian mengolah, menyortir, dan mengubah data menjadi bentuk serta pola yang dapat dipahami.

Hasil pengolahan data tersebut (biasa disebut solusi) memiliki banyak kegunaan bagi perusahaan. Mulai dari pengoptimasian produktivitas hingga pengambilan keputusan.

Oleh sebab itu, kini tersedia beragam data analytics tools yang dapat membantumu dalam menganalisis dan mengolah data. Apa sajakah jenisnya?

**9 Data Analytics Tools Terbaik**

data analytics tools - EKRUT
Looker termasuk data analytics tools yang cocok digunakan oleh kamu yang sudah berpengalaman - EKRUT

Memilih jenis data analytics tools yang tepat tentu harus mempertimbangkan banyak faktor. Misalnya, kebutuhan perusahaan dan kecocokan dengan sistem lain yang sudah digunakan.

Untuk memberikan gambaran lebih jelas mengenai, mari simak penjelasan dari 5 data analytics tools yang dinilai unggul ini!

1. Tableau

Sebagai tombak terdepan dalam analisis data, Tableau merupakan software dengan kemampuan Big Data yang tak perlu diragukan.

Seperti yang diketahui fungsi big data adalah untuk mengumpulkan dan mengolah informasi pelanggan sehingga pengusaha dapat mengetahui kebutuhan konsumen dan menjadi lebih dekat dengan mereka.

Sebagai tools untuk big data, Tableau dapat menghubungkan data dari beragam sumber. Mulai dari data berbasis Microsoft Excel, jaringan internet, maupun Data

Hasil pengolahan data Tableau juga bermacam-macam, bisa berupa data visualisasi dalam bentuk bagan serta dashboard. Terlebih lagi, hasil tersebut dapat diperbarui (update) secara real time.

Bila dibutuhkan, Tableau pun menyediakan fitur unduh dengan beragam format berkas sesuai keperluan. Kamu juga bisa membagikan solusi analisis data di sosial media maupun pada klien apabila diperlukan.

2. Domo

Domo merupakan ruang manajemen bisnis yang berbasis cloud. Software ini mampu menggabungkan sumber data seperti database, spreadsheet, dan tentu saja sofware berbasis cloud.

Kecepatan dan pemahaman data merupakan fokus dari Domo. Kemampuan business intelligence dari software ini memungkinkan kolaborasi melalui visualisasi dan fitur pemberian komentarnya.

Perangkat lunak ini juga mendukung penggunaan melalui gawai mobile. Berkat itu, pengguna bisa mengaksesnya dengan mudah dan di mana saja.

3. Looker

Looker termasuk tool yang lebih cocok bagi pengguna yang telah berpengalaman dalam membaca atau memakai data. Dengan proses extract, load, transform (ELT) yang tersedia, pemakai dapat membentuk dan mengubah data sesuai kebutuhan.

Salah satu data analytic tools ini bisa menyampaikan data langsung ke tool dan aplikasi yang kamu gunakan. Looker juga memungkinkan pengguna untuk memberikan pertanyaan rumit, selama memakai bahasa bisnis yang umum.

4. Sisense

Sisense mampu menyederhanakan analisis data. Oleh karena itu, hasil olahan datanya tidak hanya dapat dipahami oleh tim analisis, tapi juga pengguna yang lebih awam.

Tool ini menawarkan beragam fitur. Mulai dari pengaturan tampilan dashboard sesuai kenyamanan dan kebutuhan, visualisasi yang interaktif, hingga kemampuan analisis yang mantap.

5. Knime

Knime atau Konstanz Information Miner dapat menggabungkan berbagai komponen untuk menggali informasi (data mining) dan machine learning. Tool ini menerapkan open source akan membantumu dalam menganalisis dan menampilkan data melalui visual programming.

Skytree adalah contoh tools analisa big data lainnya yang bisa kamu gunakan - EKRUT

6. Skytree

Skytree merupakan salah satu tools untuk big data lainnya yang biasa digunakan untuk membangun model yang lebih akurat dan cepat.

Ada beberapa fitur dalam tools ini seperti algoritma yang dapat diukur, Artificial Intelligence, model interpretability, serta akses GUI dan programatik.

7. Pentaho

Pentaho merupakan data analytics tools yang menekankan pada pengumpulan data IoT dan pencampurannya dengan sumber data lain seperti sistem ERP dan CRM serta tools untuk big data seperti Hadoop dan NoSQL.

Integrasi internal dengan IoT end points dan fungsi injeksi metadata yang unik mempercepat pengumpulan data dari berbagai sumber.

8. Xplenty

Xplenty adalah solusi ETL berbasis cloud yang menyediakan jalur pipa data sederhana yang kemudian divisualisasikan untuk aliran data di berbagai sumber dan tujuan secara otomatis.

Beberapa keunggulan yang ada pada tool ini seperti fokus pada keamanan, serta fleksibilitas tujuan dalam hal mengirim data ke database, data warehouse dan salesforce.

9. RapidMiner

RapidMiner adalah open-source tool dengan banyak kelebihan yang dapat digunakan untuk ananlisa data secara mendalam pada berbagai jenis bisnis.

Tool ini mengotomatiskan sebagian besar proses analitik dan menyederhanakan prosedur operasional sehingga kamu hanya perlu fokus pada interpretasi data saja.

Beberapa kelebihan lain dari RapidMiner adalah memiliki 1,5 ribu algoritma asli, data tracking dan analytics yang real-time, menunjang transformasi dan data cleansing, mendukung integrasi pihak ketiga, kemampuan pelaporan yang komprehensif, skalabilitas untuk digunakan oleh tim dengan ukuran apa pun, dan adanya fitur keamanan yang superior.

Menentukan pilihan data analytics tools yang tepat terkadang tidak mudah dan butuh waktu yang tidak sedikit. Kamu juga harus menyesuaikannya dengan kebutuhan perusahaan dan sistem teknologi informasi yang selama ini digunakan.

Kuncinya adalah mendapatkan dan memahami informasi sebanyak-banyaknya terlebih dulu. Dengan ini, kamu bisa menilai jenis tool yang paling cocok dengan perusahaanmu. Semoga bermanfaat!