Dari SQL ke Dashboard Otomatis (Real Workflow Data Analyst)
Di part sebelumnya, kita sudah membahas bagaimana mengolah data menggunakan SQL untuk menghasilkan dataset yang bersih, terstruktur, dan siap dianalisis.
Sekarang, kita masuk ke fase yang paling sering dilihat oleh stakeholder:
👉 Dashboard & Visual Insight
Namun penting untuk dipahami:
Dashboard yang baik bukan dibuat dari Excel manual, melainkan terhubung langsung ke hasil query SQL.
Di sinilah peran Data Analyst benar-benar terasa.
Alur Kerja Nyata Data Analyst (End-to-End)
Sebelum masuk ke tools, pahami dulu alur kerjanya:
-
Data mentah (database / hasil transaksi)
-
Query SQL untuk membersihkan & mengolah data
-
Hasil query dijadikan source data
-
BI Tools membaca hasil SQL
-
Dashboard otomatis ter-update
-
Insight bisnis untuk decision making
Bukan hafalan syntax.
Tapi alur berpikir.
1️⃣ Mengapa Dashboard Harus Terhubung ke SQL?
Banyak pemula melakukan ini:
❌ Export data SQL → Excel → bikin chart manual
❌ Copy-paste data setiap hari
❌ Dashboard cepat basi
Di dunia kerja, itu tidak scalable.
Solusi yang dipakai profesional:
✅ Dashboard langsung connect ke database / query SQL
Keuntungannya:
-
Data selalu up-to-date
-
Tidak ada human error
-
Bisa dipakai harian, mingguan, bahkan real-time
-
Hemat waktu Data Analyst
2️⃣ Hasil Query SQL = Dataset Final
Ingat prinsip penting ini:
SQL bukan cuma untuk ambil data, tapi untuk membentuk dataset analisis
Artinya:
-
Join sudah selesai
-
Aggregation sudah beres
-
Column sudah rapi
-
Naming sudah jelas
Contoh hasil query:
-
Tanggal
-
Total penjualan
-
Jumlah transaksi
-
Produk terlaris
-
Revenue per kategori
Dashboard tidak perlu mikir logika berat lagi.
3️⃣ Menghubungkan SQL ke BI Tools
Beberapa BI tools yang umum dipakai Data Analyst:
-
Power BI
-
Looker Studio
-
Tableau
-
Metabase
-
Redash
Secara konsep, semuanya sama:
-
Pilih data source → Database
-
Masukkan credential
-
Tempelkan query SQL
-
Simpan sebagai dataset
-
Gunakan dataset untuk visualisasi
Setelah itu?
👉 Dashboard tinggal main drag & drop
4️⃣ Dashboard yang Baik Itu Bukan Banyak Chart
Kesalahan umum pemula:
❌ Terlalu banyak visual
❌ Warna berlebihan
❌ Tidak ada pesan utama
Dashboard profesional fokus ke pertanyaan bisnis, misalnya:
-
Apakah penjualan naik atau turun?
-
Produk mana yang paling berkontribusi?
-
Hari apa performa terbaik?
-
Channel mana paling efektif?
Prinsip dashboard yang dipakai Data Analyst:
-
Satu chart = satu pesan
-
Fokus ke trend, bukan angka mentah
-
Visual membantu keputusan, bukan pamer skill
5️⃣ Dari Dashboard ke Insight Bisnis
Inilah bagian paling krusial.
Dashboard ≠ Insight
Insight adalah:
-
Pola
-
Anomali
-
Rekomendasi
Contoh:
“Penjualan meningkat 20% di akhir minggu, namun margin turun karena diskon besar di produk A. Rekomendasi: batasi diskon atau dorong produk dengan margin lebih tinggi.”
Itulah nilai seorang Data Analyst.
Kenapa Seri Ini Penting untuk Pemula?
Karena banyak belajar Data Analyst loncat-loncat:
-
Hari ini Excel
-
Besok Python
-
Minggu depan BI
Tanpa paham alur besarnya.
Seri ini dirancang agar kamu:
✅ Paham dari data mentah
✅ Mengolah dengan SQL
✅ Menyajikan lewat dashboard
✅ Menarik insight bisnis
Seperti Data Analyst beneran di kantor, bukan sekadar ikut course.
Next Part 🚀
Di part selanjutnya, kita akan bahas:
👉 Studi kasus lengkap Data Analyst
👉 Dari data mentah penjualan
👉 SQL → Dashboard → Insight
👉 Cara menjelaskan hasil analisis ke stakeholder
Kalau kamu belajar Data Analyst dari nol, ikuti seri ini secara berurutan.
Fondasi kuat = learning lebih cepat + nggak nyasar.
Sampai jumpa di part berikutnya 👋
Stay curious. Stay consistent. 📊🔥
