iaminkuwait.com, JAKARTA — Di era yang semakin digital, data kerap disebut sebagai “uang baru”. Data kini menjadi aset yang 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 begitu besar sehingga perusahaan yang mengelolanya dengan baik dapat memperoleh keunggulan kompetitif. Oleh karena itu, peran seorang analis data sangat penting karena ia memiliki keahlian yang diperlukan untuk mengolah dan menganalisis data guna memberikan wawasan dan dukungan yang relevan dalam pengambilan keputusan strategis bagi perusahaan.
Peran seorang analis data
Seorang analis data bertanggung jawab menganalisis data dan menyajikan kesimpulan yang berguna bagi perusahaan. Peran ini mencakup proses pengumpulan data, pembersihan data, dan interpretasi hasil analisis.
Dengan informasi yang benar, analis data membantu manajemen membuat keputusan yang lebih baik. Namun, agar hasil analisis dapat dipahami oleh seluruh pemangku kepentingan di perusahaan, seorang data analis memerlukan kemampuan visualisasi data.
Pentingnya visualisasi data
Visualisasi data adalah kunci untuk menghubungkan data kompleks dengan pengguna yang bukan ahli data. Dengan menggunakan alat visual seperti grafik dan infografis, seorang analis data dapat menyampaikan hasil analisis dengan cara yang sederhana dan menarik.
Visualisasi data membantu pemangku kepentingan lebih mudah memahami pola, tren, dan hubungan dalam data, sehingga pengambilan keputusan menjadi lebih efektif.
Alat untuk membuat visualisasi data
Berikut beberapa alat visualisasi data populer yang banyak digunakan di industri:
1. Unggul
Meskipun bukan alat visualisasi tingkat tinggi khusus, Excel masih menjadi salah satu yang paling umum digunakan untuk membuat visualisasi sederhana dan pengolahan 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 yang biasa digunakan oleh data scientist untuk membuat visualisasi data khusus. Seaborn sempurna untuk visualisasi statistik dan analisis data eksplorasi.
4. Gambar
Ini adalah platform visualisasi data yang kuat dan mudah digunakan, populer karena kemampuannya menganalisis data interaktif dan membuat dasbor yang menarik.
5. Kekuatan BI
Power BI, yang dikembangkan oleh Microsoft, 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. Ini menyampaikan tema utama infografis.
2. Pendahuluan. Memberikan gambaran singkat mengenai data atau informasi yang akan dibahas.
3. Grafik/visualisasi data, yaitu elemen utama yang menyajikan data dalam bentuk visual seperti diagram batang, diagram lingkaran, atau grafik garis.
4. Kesimpulan yang merangkum informasi penting yang diberikan 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 audiens Anda
Sebelum Anda mulai membuat infografis, ketahuilah tujuan dari infografis dan siapa target audiensnya. Ini akan membantu Anda 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. Menentukan struktur infografis
Buatlah kerangka atau struktur untuk infografis yang Anda buat. Pastikan informasi disajikan dalam urutan yang logis sehingga audiens Anda dapat dengan mudah mengikutinya.
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 yang baik dalam membuat infografis
Berikut beberapa praktik baik dalam membuat infografis agar hasilnya menarik dan mudah dipahami:
1. Penggunaan Grafik
Gunakan grafik yang sederhana namun efektif. Namun, jangan terlalu banyak menggunakan jenis grafik yang berbeda dalam satu infografis. Hal ini mungkin membingungkan pembaca. Pilih bagan yang paling sesuai untuk data yang disajikan.
2. Tipografi
Pilihlah jenis huruf yang mudah dibaca. Hindari penggunaan jenis font yang terlalu banyak, gunakan maksimal dua atau tiga font untuk membuat hierarki informasi. Pastikan ukuran font cukup besar agar mudah dibaca.
3. Warna
Warna adalah elemen penting dari infografis. Gunakan palet warna yang konsisten dan harmonis. Warna-warna cerah dapat digunakan untuk menonjolkan informasi penting, sedangkan warna-warna lembut dapat digunakan sebagai latar belakang.
4. Komposisi
Pastikan elemen infografis tersusun dengan baik dan tidak tumpang tindih. Ciptakan ruang kosong (white space) agar tidak terlihat terlalu padat dan membingungkan.
Menguasai keterampilan visualisasi data, khususnya membuat infografis, merupakan salah satu keterampilan penting yang dimiliki seorang data scientist, menurut Ketua Program Studi Ilmu Data Universitas Nusa Mandiri, Tati Mardian.
“Dengan keahliannya tersebut, data analis dapat menyajikan data dengan lebih mudah dipahami, membantu mengambil keputusan dan tentunya memberikan nilai tambah bagi perusahaan,” jelasnya.
Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut bagaimana data dapat diubah menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti, program gelar Ilmu Data di Universitas Nusa Mandiri adalah tempat yang tepat.
“Program gelar Data Science Universitas Nusa Mandiri (UNM) menyediakan kurikulum yang dirancang untuk mempersiapkan lulusan menjadi data scientist yang kompeten dan siap bersaing di era digital. Bergabunglah dengan program studi Ilmu Data UNM, tingkatkan kompetensi dan raih karir cemerlang sebagai data analis!” katanya.
