Hampir setiap hari kita bekerja dengan data. Data-data ini umumnya disusun dalam bentuk tabel. Tabel ini dapat dibuat menggunakan tools Microsoft Excel, txt file, csv file dan juga disimpan di database server seperti SQL Server, MySQL Server atau database server lainnya. Bahkan banyak juga data yang kita simpan di institusi lain seperti di cloud.
Bagaimana tabel atau data ini kita kumpulkan, diproses dan dikalkulasi serta akhirnya ditampilkan atau dipresentasikan. Hal ini bisa menjadi tantangan tersendiri. Bagaimana data tersebut dapat dianalisa, divisualisasikan dan hasil akhirnya dapat membantu kita memonitor dan memutuskan langkah selanjutnya.
Salah satu tools untuk memvisualisasikan data, menganalisa data dan juga hasilnya bisa interaktif antar visual/komponen adalah Microsoft Power BI.
Kita dapat mempelajarinya dalam 2 hari. Kita bisa mengetahui fungsi dan fitur-fitur yang ada di tools Power BI ini. Tools ini yaitu Power BI Desktop dapat di instal di komputer kita. Kita juga bisa gunakan dan manfaatkan Lisensi Gratis (free license) dari power BI ini. Untuk download tools ini silahkan klik link ini.
Beberapa bagian utama yang akan kita pelajari diantaranya :
Power BI Desktop memungkinkan kita untuk menggabungkan keterampilan analisis data, pemodelan data, dan desain visualisasi untuk membuat laporan yang efisien dan informatif.
Power BI dirancang dengan user interface yang intuitif, membuatnya mudah digunakan oleh kita dengan berbagai tingkat keahlian. Ini membuatnya sangat cocok untuk pengguna yang tidak memiliki latar belakang IT atau coding sekalipun.
Pelatihan, kursus dan training Power BI memiliki beberapa manfaat dan relevansi yang signifikan, terutama dalam konteks analisis data, pelaporan, dan pengambilan keputusan.
Dengan Power BI, kita dapat membuat visualisasi data yang menarik dan mudah dipahami. Berbagai jenis grafik, diagram, dan peta membantu menyajikan informasi dengan cara yang lebih visual dan memberikan nilai tambah pada presentasi data.
Belajar Power BI dapat meningkatkan keterampilan analisis data. Keterampilan ini sangat dicari di berbagai industri, dan kemampuan untuk mengolah dan menyajikan data dengan cara yang efektif merupakan aset yang berharga.
Untuk melihat contoh atau demo dari beberapa dashboard dan reports bisa klik disini.
Power BI Desktop dapat terhubung dengan berbagai sumber data yang berbeda untuk membantu kita menggabungkan, menganalisis, dan menghasilkan laporan interaktif. Berikut beberapa contoh sumber data yang dapat terhubung dengan Power BI Desktop:
Excel Workbook: Anda dapat mengimpor data langsung dari file Excel ke Power BI Desktop.
Database Relasional: Power BI mendukung koneksi dengan database relasional seperti SQL Server, MySQL, Oracle, dan lainnya. Anda dapat mengambil data langsung dari tabel atau menjalankan kueri.
File CSV/Text: Power BI mendukung impor data dari file CSV (Comma-Separated Values) atau teks untuk analisis lebih lanjut.
Azure Services: Power BI dapat terhubung dengan berbagai layanan Azure, seperti Azure SQL Database, Azure Data Lake Storage, dan Azure Blob Storage.
Online Services: Power BI dapat terhubung dengan layanan online seperti SharePoint Online, Dynamics 365, Salesforce, dan Google Analytics.
Data Warehouse: Power BI mendukung koneksi dengan data warehouse seperti Azure Synapse Analytics, Amazon Redshift, dan lainnya.
Hadoop File (HDFS): Power BI mendukung koneksi dengan sistem penyimpanan data besar seperti Hadoop Distributed File System (HDFS).
Data Exchange (DXP): Power BI juga dapat mengambil data dari file Power BI Data Exchange (DXP).
Data dari Power Query: Anda dapat menggunakan Power Query Editor untuk mengimpor, membersihkan, dan mentransformasi data sebelum menggunakannya dalam Power BI Desktop.
Sumber Data Kustom: Power BI juga mendukung koneksi ke sumber data kustom melalui penggunaan skrip, contohnya menggunakan skrip R atau Python.
Untuk menghubungkan Power BI Desktop dengan sumber data tersebut, Kita dapat menggunakan fitur “Get Data” atau “Home” pada menu Power BI Desktop. Setelah memilih sumber data yang sesuai, Anda akan diarahkan untuk mengonfigurasi koneksi dan melakukan pemrosesan data menggunakan Power Query Editor.
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