Power Query adalah sebuah fitur / bagian yang penting dari Microsoft Excel atau Microsoft Power BI yang berfungsi sebagai koneksi ke sumber data dan mentransformasikan ( mengubah) data tersebut menjadi dataset tabular yang siap di analisa dan digunakan.
Dalam proses pengambilan data oleh Power Query untuk dianalisa. Ada beberapa hal yang dapat kita temukan dan menjadi tantangan agar data tersebut dapat menjadi data yang siap diolah. Beberapa hal yang dihadapi seperti :
Hampir 80% pekerjaan dengan kondisi ini membuat kita tersita untuk merapikan data, ketimbang membuat data set yang siap disajikan. Power Query hadir untuk membantu kita meringankan dan mempercepat merapikan data dari berbagai sumber data untuk menjadi data yang siap diolah.
Power Query dapat disebut juga sebagai sebuah ETL ( Extract, Transform & Load ) yang berada di Excel atau Power BI.
Dalam pelatihan, kursus atau training Power Query, akan mencakup berbagai konsep dan keterampilan untuk mengimpor, mengubah, dan memanipulasi data. Berikut adalah beberapa topik utama dalam pelatihan Power Query:
Pelatihan, kursus atau training Power Query dapat memberikan sejumlah keuntungan bagi individu yang bekerja dengan data, terutama dalam konteks aplikasi seperti Microsoft Excel dan Power BI.
Training Power Query dapat membantu kita mengembangkan keterampilan analisis data, terutama dalam hal membersihkan, menggabungkan, dan mempersiapkan data untuk analisis lebih lanjut.
Jika kita ingin menghemat waktu dalam perapihan data, penggabungan data, pivot dan unpivot data. Maka pelatihan Power Query ini sangat membantu dan diperlukan nantinya untuk pekerjaan kita sehari-hari.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.
Mendesain dashboard dengan Power BI Desktop melibatkan penerapan sejumlah aturan dan prinsip desain untuk memastikan kejelasan, keterbacaan, dan efektivitas komunikasi data. Berikut adalah beberapa aturan umum yang dapat membantu Anda dalam mendesain dashboard dengan Power BI:
Dengan memperhatikan aturan-aturan ini, Anda dapat membuat dashboard Power BI yang lebih efektif dan memudahkan pemahaman informasi bagi pengguna.
Visualisasi data adalah representasi grafis dari informasi atau data. Tujuannya adalah untuk membantu orang memahami pola, tren, dan hubungan dalam data dengan lebih mudah dan cepat melalui elemen visual seperti grafik, diagram, peta, dan elemen visual lainnya. Dengan menggunakan teknik visualisasi, data yang kompleks dapat disederhanakan menjadi bentuk yang lebih mudah dicerna dan dipahami.
Beberapa bentuk umum visualisasi data melibatkan penggunaan berbagai jenis grafik, termasuk:
Diagram Garis (Line Charts): Menunjukkan perubahan nilai variabel sepanjang waktu atau dimensi lainnya.
Diagram Batang (Bar Charts): Menyajikan data dalam bentuk batang vertikal atau horizontal untuk membandingkan nilai antara kategori atau kelompok.
Diagram Lingkaran (Pie Charts): Membagi data menjadi bagian-bagian proporsional seperti potongan-potongan pai, berguna untuk menunjukkan proporsi relatif.
Diagram Peta (Map Charts): Menampilkan data di peta untuk memvisualisasikan pola spasial atau geografis.
Diagram Pencar (Scatter Plots): Menunjukkan hubungan antara dua variabel dengan menempatkan titik pada grafik.
Diagram Kotak (Box Plots): Menunjukkan distribusi statistik, termasuk median, kuartil, dan outlier.
Histograms: Menampilkan distribusi frekuensi data dalam interval tertentu.
Heatmaps: Menggunakan warna untuk menunjukkan intensitas nilai pada suatu matriks atau tabel.
Diagram Radar (Radar Charts): Menunjukkan data dalam bentuk rangkaian titik yang terhubung untuk membandingkan beberapa kategori pada beberapa variabel.
Visualisasi data membantu mengungkapkan informasi yang mungkin sulit dipahami dalam bentuk tabel atau daftar angka. Dengan melibatkan aspek visual, manusia dapat lebih efektif memproses dan menginterpretasikan informasi, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik dan pemahaman yang lebih mendalam tentang data.
Tujuan Visualisasi
Visualisasi data memiliki beberapa tujuan utama yang dapat membantu dalam pemahaman, analisis, dan komunikasi informasi. Berikut adalah beberapa tujuan visualisasi data:
Memudahkan Pemahaman Data: Visualisasi membantu mengubah data yang kompleks menjadi representasi grafis yang lebih mudah dipahami. Ini memungkinkan individu untuk melihat pola, tren, dan anomali dengan cepat.
Mendukung Pengambilan Keputusan: Dengan menyajikan data secara visual, pengambil keputusan dapat dengan cepat memahami implikasi dari suatu situasi dan membuat keputusan yang lebih informasional.
Mendeteksi Pola dan Tren: Visualisasi memungkinkan pengguna untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data, yang mungkin sulit dilihat hanya melalui analisis angka atau teks.
Mengungkap Hubungan dan Korelasi: Grafik dan diagram memungkinkan pengguna untuk melihat hubungan antara variabel-variabel dalam data, membantu mereka memahami korelasi dan asosiasi.
Komunikasi Efektif: Visualisasi data adalah alat komunikasi yang kuat. Ini membantu dalam menyampaikan informasi dengan cara yang lebih menarik dan mudah dimengerti oleh audiens yang mungkin tidak memiliki latar belakang statistik atau analisis data.
Menyoroti Poin Penting: Visualisasi memungkinkan penekanan pada poin-poin penting dalam data, membantu pemirsa fokus pada informasi kunci.
Pembandingan dan Analisis Perbandingan: Grafik dan diagram mempermudah perbandingan antara berbagai set data, memungkinkan pengguna untuk melihat perbedaan dan persamaan dengan jelas.
Meningkatkan Keterlibatan dan Partisipasi: Visualisasi data yang menarik dapat meningkatkan keterlibatan dan partisipasi dalam diskusi atau analisis, terutama ketika melibatkan audiens yang lebih luas.
Mengidentifikasi Outlier (Data Pecahan): Melalui visualisasi, outlier atau data yang menyimpang dapat lebih mudah dikenali, membantu dalam mendeteksi potensi masalah atau kesalahan dalam data.
Penjelasan dan Pendidikan: Visualisasi data dapat digunakan untuk mendidik orang tentang konteks data dan makna di baliknya, membantu dalam pemahaman konsep-konsep yang kompleks.
Penting untuk diingat bahwa tujuan visualisasi data dapat bervariasi tergantung pada konteks, tujuan analisis, dan audiens yang dituju.
On-the-job training (OJT) adalah suatu metode pelatihan di mana karyawan mempelajari keterampilan kerja dan pengetahuan yang diperlukan langsung di tempat kerja, yaitu pada saat mereka sedang menjalankan tugas-tugas sehari-hari mereka. Dalam OJT, karyawan belajar melalui pengalaman praktis, mendapatkan pemahaman langsung tentang pekerjaan yang mereka lakukan.
Beberapa ciri khas dari On-the-job training melibatkan:
OJT dapat membantu mengurangi kesenjangan antara teori dan praktik, memberikan pengalaman langsung yang diperlukan untuk melaksanakan tugas pekerjaan dengan efektif. Program OJT biasanya dirancang agar sesuai dengan kebutuhan dan karakteristik pekerjaan di suatu organisasi atau industri tertentu.
Belajar secara serius memiliki beberapa manfaat dan alasan yang mendasar, terutama ketika berkaitan dengan pendidikan dan pengembangan diri. Berikut adalah beberapa alasan mengapa belajar secara serius penting:
Jadi, belajar secara serius bukan hanya tentang mencapai tujuan tertentu, tetapi juga merupakan investasi dalam diri sendiri untuk meningkatkan kualitas hidup dan memberikan kontribusi pada dunia sekitar.
Bekerja smart memiliki keuntungan tertentu dibandingkan dengan hanya bekerja keras tanpa memperhatikan efisiensi atau strategi. Berikut adalah beberapa alasan mengapa bekerja smart penting:
Bekerja smart tidak hanya tentang mengurangi beban kerja, tetapi juga tentang merencanakan, memprioritaskan, dan menggunakan sumber daya dengan cerdas untuk mencapai hasil yang optimal.
Business Intelligence (BI) adalah suatu proses analisis data yang digunakan oleh perusahaan untuk mengonversi data menjadi informasi yang bermanfaat untuk pengambilan keputusan bisnis. BI melibatkan pengumpulan, penyimpanan, pengolahan, dan analisis data untuk memberikan wawasan yang mendalam kepada pemangku kepentingan bisnis. Tujuannya adalah membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik dan lebih terinformasi.
Berikut adalah elemen utama dari Business Intelligence:
Keuntungan menggunakan Business Intelligence termasuk:
Penerapan BI dapat memberikan keunggulan kompetitif bagi organisasi dengan memberikan wawasan yang diperlukan untuk mengatasi perubahan pasar dan bersaing dengan lebih baik.
Power BI (Business Intelligence) adalah suatu platform bisnis analitik yang dikembangkan oleh Microsoft. Platform ini dirancang untuk membantu pengguna menganalisis data dan berbagi wawasan dengan mudah melalui visualisasi data interaktif dan laporan yang dinamis. Power BI memungkinkan pengguna untuk menggabungkan, menganalisis, dan merangkum data dari berbagai sumber untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang kinerja bisnis.
Beberapa fitur utama dari Power BI termasuk:
Power BI hadir dalam dua versi utama: Power BI Desktop (untuk membuat laporan dan visualisasi) dan Power BI Service (untuk berbagi dan berkolaborasi dengan orang lain). Selain itu, terdapat juga Power BI Mobile yang memungkinkan pengguna mengakses laporan dari perangkat seluler. Power BI sangat populer di kalangan organisasi untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data dan analisis bisnis yang lebih baik.
Indodashboard adalah lembaga penyedia produk training dan jasa konsultan pada penggunaan software aplikasi alat analisa data dan pembuatan laporan yaitu Microsoft Power BI, Microsoft Power Query, DAX in Power BI dan SAP Crystal Reports 2020 khususnya di Jakarta dan Indonesia.
Pondok Indah Office Tower 3 – 17th Floor
Jln. Sultan Iskandar Muda Kav. V-TA, Pondok Indah, Jakarta 12310, Indonesia
Telp & WA : 0812-1281-7059
Mail : a.cendana@indodashboard.co.id