Data Analytics Tableau Fundamentals

Tujuan utama organisasi dalam inisiatif analitik adalah mendorong pengambilan keputusan yang lebih tepat dan berbasis data (IDG, 2019). Namun, data yang tersedia di perusahaan sering kali belum siap dimanfaatkan secara langsung karena masih memerlukan proses pembersihan, integrasi, dan penyajian yang tepat. Ketidaksiapan ini tidak hanya menghambat pemanfaatan data, tetapi juga menimbulkan biaya tambahan. Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan kerugian hingga USD 15 juta per tahun bagi organisasi (Gartner, 2021). Kondisi ini menunjukkan bahwa kemampuan mengolah dan menyajikan data secara akurat menjadi kompetensi penting dalam praktik data analytics modern.

Course ini membahas data analytics berbasis framework idDS (integrated multidimensional Data Science) (Wahono, 2023). Framework idDS dikembangkan secara mandiri oleh BrainCorp melalui riset berkelanjutan serta pengalaman industri dalam pengelolaan dan analitik data. Materi mencakup proses end-to-end mulai dari connecting data, joins & blends, data preparation (termasuk kalkulasi LOD, table calculation, dan parameter), hingga pembuatan visualisasi dan dashboard yang komunikatif serta interaktif. Pembelajaran diperkuat dengan praktik penyusunan data story, formatting, serta sharing & publishing dashboard agar siap digunakan lintas pemangku kepentingan (Ohman-Loyd, 2015) (Baldwin, 2016). Selain itu, peserta diperkenalkan pada proses analitik prediktif seperti forecasting dan clustering untuk mendukung insight yang lebih proaktif.

OBJECTIVES

1. Memahami pentingnya visualisasi data
2. Mengenal beragam jenis chart dan pemanfaatannya
3. Mampu menggunakan chart yang tepat untuk memecahkan masalah kebutuhan analisis data
4. Mampu membuat dashboard dan story yang interaktif
5. Memahami berbagai jenis calculation dan penerapannya
6. Mampu melakukan clustering dan forcasting pada Tableau
7. Mampu melakukan sharing dan publikasi dashboard
8. Mampu melakukan pembersihan data dengan Tableau Prep

AUDIENCE

1. Business Analysts
2. Data Analysts
3. Data Scientists
4. Database Engineers

PREREQUISITES

Tidak ada training khusus yang dipersyaratkan

CONTENT

1. Introduction to Tableau

1.1 Visualization Foundations
1.2 Visualizing Data
1.3 Building Dashboard
1.4 Connecting Data
1.5 Joins and Blends

2. Advanced Visualizations

2.1 Visualization Comparison
2.2 Visualizing Dates and Times
2.3 Visualizing Composition
2.4 Visualizing Distribution
2.5 Visualizing Relationship

3. Data Preparation

3.1 Calculation Overview
3.2 Level Of Detail (LOD) Calculation
3.3 Table Calculation
3.4 Working with Parameter
3.5 Preparing Data with Tableau Prep

4. Tableau Predictive Analytics

4.1 Data Mining
4.2 Trends (Estimation)
4.3 Clustering
4.4 Forecasting
4.5 Association

5. Formatting & Sharing Tableau

5.1 Formatting
5.2 Action and Animation
5.3 Storyboard
5.4 Sharing & Publishing Story