bachkim24h.com, Jakarta – Di era digital yang terus berkembang, data kerap disebut sebagai “mata uang baru”. Data kini menjadi sumber daya bernilai tinggi, setara dengan uang. Perusahaan besar di seluruh dunia menggunakan data untuk membuat keputusan penting, mengembangkan strategi bisnis, dan menemukan peluang baru.
Nilai ekonomi dari data ini penting dan perusahaan yang mengelolanya dengan baik dapat memiliki keunggulan kompetitif. Oleh karena itu, peran seorang data analis sangat penting karena ia mempunyai keahlian mengolah dan menganalisis data untuk memberikan wawasan yang relevan dan mendukung keputusan strategis perusahaan.
Peran Analis Data
Analis data bertanggung jawab menganalisis data dan menciptakan wawasan yang berguna bagi perusahaan. Peran tersebut mencakup proses pengumpulan data, pembersihan data, dan interpretasi hasil analisis.
Dengan informasi yang relevan, analis data dapat membantu manajemen mengambil keputusan yang lebih baik. Namun, agar hasil analisis dapat dipahami oleh seluruh pemangku kepentingan perusahaan, analis data memerlukan keterampilan visualisasi data.
Pentingnya visualisasi data
Visualisasi data adalah kunci untuk menghubungkan data kompleks dengan pengguna yang bukan ahli data. Dengan menggunakan alat visualisasi seperti bagan dan infografis, analis data dapat mengomunikasikan hasil analisis dengan cara yang mudah dan menarik.
Visualisasi data dapat membantu pemangku kepentingan memahami pola, tren, dan hubungan dalam data dengan lebih mudah, sehingga membuat pengambilan keputusan menjadi lebih efektif.
Alat untuk membuat visualisasi data
Berikut beberapa alat visualisasi data populer yang banyak digunakan di industri:
1.Unggul
Meskipun Excel bukan alat visualisasi tingkat lanjut khusus, Excel tetap menjadi salah satu alat yang paling umum digunakan untuk membuat visualisasi sederhana dan manipulasi data karena kemudahan penggunaannya.
2.ggplot2
Paket R sangat populer untuk membuat visualisasi data, terutama dalam analisis statistik dan penelitian ilmiah.
3.Matplotlib dan Seaborn
Pustaka Python banyak digunakan oleh data scientist untuk membuat visualisasi data khusus. Seaborn sangat bagus untuk visualisasi statistik dan analisis data eksplorasi.
4. Layar
Platform visualisasi data yang kuat dan mudah digunakan, populer karena kemampuannya menganalisis data interaktif dan membuat dasbor yang menarik.
5. Kekuatan BI
Dikembangkan oleh Microsoft, Power BI adalah alat visualisasi data populer untuk analisis bisnis yang terintegrasi dengan baik dengan ekosistem Microsoft.
Struktur infografis
Infografis adalah salah satu cara paling populer untuk mengkomunikasikan data secara visual. Infografis menggabungkan elemen visual seperti grafik, teks, dan gambar untuk menyampaikan informasi dengan cepat dan efektif. Struktur sebuah infografis biasanya terdiri dari beberapa elemen penting, yaitu:
1. Judul yang menyampaikan topik utama infografis.
2. Pendahuluan, yaitu memberikan gambaran singkat mengenai data atau informasi yang akan dibahas.
3. Grafik/visualisasi data, yaitu menyajikan unsur-unsur utama data dalam bentuk visual, misalnya diagram batang, diagram lingkaran, atau diagram garis.
4. Kesimpulan merangkum informasi penting yang disampaikan dalam infografis.
5. Sumber : Memberikan data referensi yang digunakan dalam infografis.
Cara membuat infografis yang menarik dan mudah dipahami
Berikut langkah-langkah membuat infografis yang menarik dan mudah dipahami:
1. Pahami tujuan dan audiensnya
Sebelum Anda mulai membuat infografis, pahami tujuan infografis Anda dan siapa target audiens Anda. Ini akan membantu memilih data yang paling relevan dan elemen visual yang sesuai.
2. Kumpulkan data yang relevan
Pastikan data yang digunakan relevan dan akurat. Data yang tidak akurat dapat menyebabkan kesalahpahaman.
3. Tentukan struktur infografis Anda
Buatlah kerangka atau struktur untuk infografis yang akan Anda buat. Pastikan informasi disajikan dalam urutan yang logis sehingga audiens Anda dapat dengan mudah mengikuti alurnya.
4. Gunakan grafik yang sesuai
Pilih tipe bagan yang cocok dengan tipe data yang Anda miliki. Misalnya, gunakan diagram batang untuk membandingkan data atau diagram lingkaran untuk memperlihatkan proporsi.
Praktik terbaik untuk membuat infografis
Berikut beberapa praktik terbaik dalam membuat infografis agar hasilnya menarik dan mudah dipahami:
1. Penggunaan grafik
Gunakan grafik yang sederhana namun efektif. Namun, jangan menggunakan terlalu banyak jenis grafik yang berbeda dalam satu infografis. Hal ini mungkin membingungkan pembaca. Pilih bagan yang paling relevan dengan data yang ditampilkan.
2. Formatnya
Pilih font yang mudah dibaca. Jangan menggunakan terlalu banyak jenis font, gunakan tidak lebih dari dua atau tiga font untuk membuat hierarki informasi. Pastikan fontnya cukup besar agar mudah dibaca.
3. Warna
Warna merupakan elemen penting dalam infografis. Gunakan palet warna yang konsisten dan harmonis. Warna-warna cerah dapat digunakan untuk menonjolkan informasi penting, sedangkan warna-warna pastel dapat digunakan sebagai latar belakang.
4. Komposisi
Pastikan elemen dalam infografis Anda tertata dengan baik dan tidak tumpang tindih. Ciptakan ruang putih (white space) agar tidak terlihat terlalu padat dan berantakan.
Menguasai keterampilan visualisasi data, terutama saat membuat infografis, merupakan salah satu keterampilan penting bagi seorang data analis, kata Tati Mardiana, ketua program penelitian ilmu data Universitas Nusa Mandiri.
“Dengan keahliannya tersebut, data analis dapat menyajikan data dengan lebih mudah dipahami, membantu pengambilan keputusan dan tentunya memberikan nilai tambah bagi perusahaan,” jelasnya.
Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana mengubah data menjadi informasi yang berguna, Anda bisa mengunjungi program Data Science Research Universitas Nusa Mandiri.
“Program gelar Ilmu Data di Universitas Nusa Mandiri (UNM) dirancang untuk mempersiapkan lulusan menjadi analis data yang mumpuni dan mempersiapkan diri untuk bersaing di era digital. Bergabunglah dengan Program Penelitian Ilmu Data UNM untuk meningkatkan keterampilan Anda dan menjadi data yang hebat analis!”