Skip to Content

Rencana Belajar Analisis Data dalam 49 Hari

Jalan Pintas Menuju Karir Data yang Menjanjikan

Masih teringat jelas di benak saya, tiga tahun lalu, duduk di depan laptop dengan segudang tutorial tersebar di layar. Kebingungan. Frustrasi. Tidak tahu harus mulai dari mana. Perjalanan menuju dunia analisis data terasa seperti menghadapi labirin tanpa peta.

Jika Anda merasakan hal yang sama, tenang saja. Artikel ini adalah peta yang saya harapkan ada saat saya memulai.

Dalam Dunia Saat Ini, Data adalah Minyak Baru

Di era digital ini, data adalah sumber daya paling berharga. Setiap perusahaan-besar maupun kecil-menggunakan data untuk membuat keputusan, menemukan insight, dan tetap unggul. Dan tebak? Di sinilah peran Analis Data menjadi sangat krusial.

Tapi ada mitos umum yang tersebar: "Kamu butuh gelar dalam data science untuk menjadi analis data."

Salah besar.

Yang Anda butuhkan hanyalah laptop, internet, dan jalur pembelajaran yang jelas. Itulah yang akan saya bagikan-rencana belajar 49 hari langkah demi langkah untuk membantu Anda menguasai Analisis Data, bahkan jika Anda memulai dari nol.

🚀 Strukturnya: 7 Minggu, 7 Tema Inti

Kita akan membagi perjalanan ini menjadi 7 minggu-masing-masing fokus pada satu keterampilan inti.

Anda hanya membutuhkan 2-3 jam per hari dan pola pikir yang kuat. Percayalah, saya telah menyaksikan rekan kerja saya berubah dari seorang administrator HR menjadi analis data yang diperhitungkan hanya dalam waktu dua bulan. Anda juga bisa melakukannya.

Minggu 1: Excel & Spreadsheets - Fondasi Utama

🔍 Mengapa?

Setiap analis memulai dari sini. Spreadsheet adalah tempat pembersihan data, analisis, dan pelaporan dasar dimulai.

Saya masih ingat saat menangani proyek pertama saya-menganalisis data penjualan sebuah minimarket lokal. Hanya dengan Excel, saya bisa mengungkap pola pembelian pelanggan yang mengubah strategi promosi toko tersebut.

🧠 Topik Utama:

  • Tipe data, rumus (SUM, VLOOKUP, IF, COUNTIF)
  • Pivot tables (tabel pivot)
  • Conditional formatting (format bersyarat)
  • Charts and dashboards (grafik dan dasbor)

🛠️ Tools: Microsoft Excel / Google Sheets

📚 Sumber Belajar: Excel Jet, YouTube (Leila Gharani, Kevin Stratvert), Kursus Excel BINUS Online

Contoh Konkret:

text
=VLOOKUP(A2,DataProduk!A:C,3,FALSE)

Formula di atas akan mencari nilai di sel A2 dalam range DataProduk!A:C dan mengembalikan nilai dari kolom ke-3. Ini sangat berguna ketika Anda perlu mengambil informasi harga atau kategori produk dari tabel master.

🧩 Mini Proyek: Buat dasbor penjualan menggunakan tabel pivot dan grafik.

  1. Ambil data penjualan bulanan dari 5 cabang toko
  2. Buat tabel pivot untuk melihat penjualan per kategori dan per cabang
  3. Visualisasikan trend penjualan dalam 12 bulan terakhir
  4. Tambahkan slicer untuk memfilter data berdasarkan cabang atau produk

Actionable Insight:

  • Buat jadwal belajar: Dedikasikan 30 menit tiap pagi untuk menguasai satu fungsi Excel baru
  • Latihan praktis: Unduh dataset sampel dari Kaggle dan terapkan minimal 5 fungsi baru yang dipelajari
  • Tantangan diri: Coba otomatiskan laporan Excel yang Anda kerjakan secara manual saat ini

Minggu 2: SQL - Berbicara dengan Database

🔍 Mengapa?

SQL adalah bahasa data. Setiap perusahaan menggunakan database, dan kemampuan "berbicara" dengan database ini akan membuka banyak pintu karir.

Pengalaman pribadi saya: Menguasai SQL dalam satu minggu intensif meningkatkan nilai saya sebagai analis dan membuka peluang kerja dengan gaji 40% lebih tinggi dari posisi sebelumnya.

🧠 Topik Utama:

  • SELECT, WHERE, ORDER BY
  • JOINS (INNER, LEFT, RIGHT)
  • GROUP BY, HAVING
  • Subqueries & CTEs (Common Table Expressions)

🛠️ Tools: MySQL / PostgreSQL / SQLite / BigQuery

📚 Sumber Belajar: Mode SQL tutorials, Khan Academy, SQLZoo, DQLab (platform belajar data lokal Indonesia)

Contoh Konkret:

sql
-- Query untuk menemukan produk terlaris per kategori
SELECT 
    p.category_name,
    p.product_name,
    SUM(o.quantity) as total_terjual
FROM 
    orders o
JOIN 
    products p ON o.product_id = p.id
WHERE 
    o.order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-03-31'
GROUP BY 
    p.category_name, p.product_name
HAVING 
    SUM(o.quantity) = (
        SELECT MAX(total_qty) 
        FROM (
            SELECT 
                p2.category_name, 
                SUM(o2.quantity) as total_qty
            FROM 
                orders o2
            JOIN 
                products p2 ON o2.product_id = p2.id
            WHERE 
                o2.order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-03-31'
            GROUP BY 
                p2.category_name, p2.product_name
        ) as category_sales
        WHERE category_sales.category_name = p.category_name
    )
ORDER BY 
    p.category_name;

🧩 Mini Proyek: Tulis query untuk menganalisis pesanan pelanggan dari dataset e-commerce.

  1. Identifikasi pola pembelian berdasarkan waktu (jam berapa pelanggan paling banyak berbelanja?)
  2. Temukan produk yang sering dibeli bersamaan (analisis keranjang belanja)
  3. Segmentasi pelanggan berdasarkan frequency, recency, dan monetary value

Actionable Insight:

  • Buat "database" latihan: Install MySQL di komputer Anda atau gunakan DB Fiddle untuk latihan online
  • SQL Challenge: Selesaikan minimal 3 soal SQL di LeetCode atau HackerRank setiap hari
  • Aplikasi nyata: Coba jelaskan proses bisnis di tempat kerja Anda dalam bentuk model database sederhana

Minggu 3: Data Cleaning & Exploratory Analysis

🔍 Mengapa?

Data mentah itu berantakan. Pembersihan adalah tempat 80% pekerjaan terjadi. Seorang analis yang pandai membersihkan data jauh lebih berharga daripada yang hanya bisa membuat grafik cantik.

Cerita nyata: Saat menangani data transaksi e-commerce, saya menemukan inkonsistensi format tanggal yang menyebabkan laporan bulanan menyimpang 23%. Setelah pembersihan data menyeluruh, perusahaan bisa menghemat anggaran marketing sebesar Rp150 juta per kuartal.

🧠 Topik Utama:

  • Menangani nilai null (kosong)
  • Menghapus duplikasi
  • Konversi tipe data
  • Deteksi outlier (pencilan)
  • Standarisasi dan normalisasi

🛠️ Tools: Excel / Python (Pandas)

📚 Sumber Belajar: Dataset Kaggle, DataCamp, Towards Data Science

Contoh Konkret Python:

python
import pandas as pd
import numpy as np

# Membaca dataset
df = pd.read_csv('data_penjualan.csv')

# Menangani nilai kosong
df['harga'] = df['harga'].fillna(df['harga'].median())
df['kategori'] = df['kategori'].fillna('Lainnya')

# Mendeteksi dan menangani outlier dengan IQR method
Q1 = df['harga'].quantile(0.25)
Q3 = df['harga'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
filter = (df['harga'] >= Q1 - 1.5 * IQR) & (df['harga'] <= Q3 + 1.5 * IQR)
df_clean = df[filter]

# Standardisasi format tanggal
df_clean['tanggal'] = pd.to_datetime(df_clean['tanggal'], errors='coerce')

# Memeriksa hasil
print(f"Jumlah baris awal: {len(df)}")
print(f"Jumlah baris setelah pembersihan: {len(df_clean)}")
print(f"Persentase data yang dipertahankan: {len(df_clean)/len(df)*100:.1f}%")

🧩 Mini Proyek: Bersihkan dan jelajahi dataset publik (seperti judul Netflix atau harga perumahan).

  1. Unduh dataset "Harga Properti Jakarta" (bisa dari portal data terbuka)
  2. Identifikasi dan tangani missing values, outliers, dan inconsistent data
  3. Lakukan analisis eksploratori untuk menemukan faktor utama yang mempengaruhi harga
  4. Visualisasikan insight utama dalam 3-5 grafik informatif

Actionable Insight:

  • Latihan pembersihan data: Ambil dataset "kotor" dari portal data terbuka dan dokumentasikan proses pembersihan Anda
  • Otomatisasi: Buat template atau script untuk langkah-langkah pembersihan data yang sering Anda lakukan
  • Building intuition: Pelajari teknik untuk "mengenal" dataset Anda dalam 5 menit pertama (quick stats, visualisasi dasar)

Minggu 4: Python untuk Data Analytics

🔍 Mengapa?

Python mengotomatisasi tugas, menangani big data, dan memperkuat alur kerja analitik. Bayangkan mengerjakan dalam satu menit tugas yang akan memakan waktu berjam-jam di Excel.

Testimoni pribadi: Setelah mengotomatisasi proses pengolahan data mingguan dengan Python, saya menghemat 6 jam kerja per minggu-waktu yang kemudian saya gunakan untuk analisis mendalam yang menghasilkan insight bisnis bernilai jutaan rupiah.

🧠 Topik Utama:

  • Pandas untuk manipulasi data
  • Matplotlib / Seaborn untuk visualisasi
  • Numpy untuk komputasi numerik
  • Automasi laporan rutin

🛠️ Tools: Jupyter Notebook / Google Colab

📚 Sumber Belajar: Kaggle, Real Python, W3Schools, Python Data Science Handbook

Contoh Konkret Python untuk Analisis:

python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Membaca dataset
df = pd.read_csv('transaksi_2024.csv')

# Mengubah format tanggal
df['tanggal'] = pd.to_datetime(df['tanggal'])
df['bulan'] = df['tanggal'].dt.month_name()

# Analisis trend penjualan bulanan
penjualan_bulanan = df.groupby('bulan')['nilai_transaksi'].sum().reset_index()

# Menetapkan urutan bulan yang benar
urutan_bulan = ['January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June', 
                'July', 'August', 'September', 'October', 'November', 'December']
penjualan_bulanan['bulan'] = pd.Categorical(penjualan_bulanan['bulan'], 
                                           categories=urutan_bulan, ordered=True)
penjualan_bulanan = penjualan_bulanan.sort_values('bulan')

# Visualisasi
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.barplot(x='bulan', y='nilai_transaksi', data=penjualan_bulanan)
plt.title('Trend Penjualan Bulanan 2024', fontsize=16)
plt.xlabel('Bulan', fontsize=12)
plt.ylabel('Total Penjualan (Rp)', fontsize=12)
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.savefig('trend_penjualan_2024.png', dpi=300)
plt.show()

# Analisis top 5 produk
top_produk = df.groupby('nama_produk')['nilai_transaksi'].sum().sort_values(ascending=False).head(5)
print("Top 5 Produk Berdasarkan Nilai Penjualan:")
print(top_produk)

🧩 Mini Proyek: Analisis dataset CSV dan visualisasikan pola menggunakan Python.

  1. Pilih dataset menarik seperti "Performa Siswa" atau "Konsumsi Listrik"
  2. Lakukan analisis korelasi antara variabel kunci
  3. Buat minimal 3 visualisasi berbeda (heatmap, scatter plot, time series)
  4. Tulis insight bisnis berdasarkan temuan Anda

Actionable Insight:

  • Bangun perpustakaan kode: Simpan snippet kode yang sering digunakan dalam file Jupyter Notebook terpisah
  • Automation first: Identifikasi satu tugas manual yang Anda lakukan berulang dan otomatiskan dengan Python
  • Buat template analisis: Kembangkan template untuk EDA (Exploratory Data Analysis) yang bisa digunakan kembali untuk dataset berbeda

Minggu 5: Data Visualization dengan Power BI / Tableau

🔍 Mengapa?

Angka saja tidak bercerita. Dashboard lah yang melakukannya. Visualisasi yang baik membuat data "berbicara" dengan bahasa yang dipahami semua orang.

Kisah nyata: Dashboard Power BI yang saya buat untuk tim marketing berhasil mengungkap segmen pelanggan bernilai tinggi yang terabaikan. Hasilnya? Kampanye yang ditargetkan menghasilkan ROI 300% dalam kuartal pertama implementasi.

🧠 Topik Utama:

  • Menghubungkan dataset
  • Chart & maps (grafik & peta)
  • Filter & slicer
  • Membuat dashboard interaktif
  • Penggunaan DAX (Data Analysis Expressions)

🛠️ Tools: Power BI / Tableau Public

📚 Sumber Belajar: YouTube (Guy in a Cube, Tableau Tim), Power BI Indonesia Community, FreeCodeCamp

Contoh Konkret DAX di Power BI:

text
// Menghitung YTD (Year-to-Date) Sales
YTD Sales = 
CALCULATE(
    SUM(Sales[Amount]),
    DATESYTD(Calendar[Date])
)

// Menghitung pertumbuhan tahun-ke-tahun
YoY Growth % = 
VAR CurrentYearSales = [Total Sales]
VAR PreviousYearSales = 
    CALCULATE(
        [Total Sales],
        SAMEPERIODLASTYEAR(Calendar[Date])
    )
RETURN
    DIVIDE(
        CurrentYearSales - PreviousYearSales,
        PreviousYearSales,
        0
    )

🧩 Mini Proyek: Bangun dashboard yang menunjukkan penjualan berdasarkan wilayah dan kategori.

  1. Buat model data dengan tabel Penjualan, Produk, dan Geografi
  2. Desain KPI utama di bagian atas dashboard
  3. Tambahkan peta interaktif untuk visualisasi penjualan per wilayah
  4. Sertakan filter waktu dan drill-down dari Provinsi ke Kota
  5. Tambahkan insight otomatis dengan card "Top Performer" dan "Need Attention"

Actionable Insight:

  • Design first approach: Sketsa dashboard Anda di kertas sebelum membuatnya di Power BI/Tableau
  • User testing: Minta minimal 3 orang berbeda untuk mencoba dashboard Anda dan berikan feedback
  • Performance matters: Optimalkan model data Anda untuk memastikan dashboard berjalan cepat

Minggu 6: Statistik untuk Analis

🔍 Mengapa?

Anda tidak perlu menjadi jenius matematika-tetapi statistik dasar membantu menafsirkan data dengan cerdas dan menghindari kesimpulan yang salah.

Pengalaman saya: Ketika menganalisis hasil kampanye email marketing, penggunaan teknik pengujian statistik sederhana membantu kami mengidentifikasi bahwa peningkatan penjualan sebesar 4% bukan kebetulan, melainkan hasil nyata dari perubahan desain email.

🧠 Topik Utama:

  • Mean, Median, Mode, Standard Deviation
  • Correlation, Regression basics
  • Konsep probabilitas
  • Hypothesis Testing (A/B Testing)
  • Confidence Interval

🛠️ Tools: Python / Excel

📚 Sumber Belajar: StatQuest (YouTube), Analytics Vidhya, Khan Academy

Contoh Konkret untuk A/B Testing:

python
import scipy.stats as stats
import numpy as np

# Data dari dua variasi landing page
conversion_rate_A = np.array([3.5, 3.2, 3.6, 3.8, 3.7, 3.5, 3.6, 3.9, 3.4, 3.8])  # dalam persen
conversion_rate_B = np.array([4.2, 3.9, 4.0, 4.1, 4.3, 4.0, 4.2, 3.8, 4.1, 4.3])  # dalam persen

# Uji t-test untuk menentukan signifikansi perbedaan
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(conversion_rate_A, conversion_rate_B)

# Interpretasi hasil
alpha = 0.05  # tingkat signifikansi
if p_value < alpha:
    print(f"Dengan p-value {p_value:.4f}, kita dapat menyimpulkan bahwa:")
    print("Ada perbedaan signifikan antara kedua versi landing page.")
    print(f"Versi B lebih baik dengan rata-rata {np.mean(conversion_rate_B):.2f}% vs {np.mean(conversion_rate_A):.2f}%")
else:
    print(f"Dengan p-value {p_value:.4f}, kita tidak dapat menyimpulkan bahwa:")
    print("Ada perbedaan signifikan antara kedua versi landing page.")

🧩 Mini Proyek: Analisis dataset survei dan interpretasikan hubungan antar variabel.

  1. Gunakan dataset survei kepuasan pelanggan atau survei karyawan
  2. Analisis faktor-faktor yang berkorelasi dengan kepuasan
  3. Uji hipotesis tentang perbedaan kepuasan antar segmen pelanggan
  4. Buat visualisasi distribusi skor kepuasan

Actionable Insight:

  • Latihan interpretasi: Temukan studi kasus A/B testing online dan coba interpretasikan hasilnya
  • Mulai kecil: Pilih satu metrik bisnis penting dan terapkan analisis statistik sederhana
  • Bangun intuisi: Selalu visualisasikan data sebelum melompat ke analisis statistik formal

Minggu 7: Proyek Akhir + Personal Branding

🔍 Mengapa?

Kini saatnya menggabungkan semuanya dan menunjukkan kepada dunia apa yang Anda ketahui. Portfolio adalah mata uang baru dalam dunia data-lebih berharga dari gelar perguruan tinggi.

Kisah inspiratif: Seorang rekan saya yang berpindah karir dari administrasi ke data analytics mendapat tiga tawaran kerja hanya bermodalkan portfolio Github yang berisi tiga proyek berkualitas tinggi dan artikel LinkedIn yang menjelaskan proses dan temuannya.

🧠 Langkah-langkah Utama:

  • Pilih topik yang Anda sukai (olahraga, makanan, keuangan, e-commerce)
  • Dapatkan dataset dari Kaggle atau data.go.id
  • Bersihkan, analisis, visualisasikan
  • Publikasikan proyek Anda di LinkedIn, GitHub, atau Medium

Contoh Framework Proyek Akhir:

  1. Tentukan masalah bisnis yang ingin dipecahkan:
    "Bagaimana meningkatkan retensi pelanggan platform e-learning?"
  2. Rumuskan pertanyaan analitis:
    • Faktor apa yang memprediksi churn pelanggan?
    • Segmen pelanggan mana yang memiliki retensi tertinggi?
    • Konten apa yang paling efektif mempertahankan pelanggan?
  3. Pilih metodologi dan tools:
    • Data cleaning dengan Pandas
    • Analisis dengan SQL
    • Visualisasi dengan Power BI
    • Prediksi sederhana dengan model regresi logistik
  4. Storytelling:
    • Executive Summary untuk pembuat keputusan
    • Metodologi untuk audiens teknis
    • Visualisasi untuk semua stakeholder
    • Rekomendasi konkret dengan potensi dampak bisnis

💡 Bonus:

  • Buat website portfolio sederhana
  • Tulis artikel blog menjelaskan proyek Anda
  • Bagikan di LinkedIn dengan tag #DataAnalytics #DataPortfolio
  • Rekam video singkat menjelaskan insight utama

Actionable Insight:

  • Quality over quantity: Satu proyek mendalam lebih bernilai daripada lima proyek dangkal
  • Case study format: Struktur portfolio dalam format "Problem → Approach → Solution → Impact"
  • Get feedback: Minta umpan balik dari profesional data atau mentor sebelum publikasi

✅ Tips Bonus Untuk Tetap Pada Jalur

  • Bergabung dengan komunitas - Data Science Indonesia, grup Telegram/Discord lokal, Reddit r/dataanalysis
  • Dokumentasikan kemajuan Anda - buat jurnal belajar digital, bahkan kemenangan kecil penting
  • Tetap konsisten - bahkan 1 jam sehari sangat berarti dalam perjalanan 49 hari
  • Jangan takut salah - begitulah cara Anda belajar

Tips Khusus Indonesia:

  • Cari komunitas data lokal seperti Indonesia Data Science Forum, Python ID, atau grup WhatsApp/Telegram analis data
  • Manfaatkan dataset yang relevan dengan konteks Indonesia dari BPS, data.go.id, atau portal data daerah
  • Ikuti webinar gratis yang sering diadakan oleh berbagai startup teknologi dan komunitas data

🔍 Contoh Nyata: Kisah Dina

Dina adalah seorang admin HR di sebuah perusahaan manufaktur di Bekasi. Dia selalu penasaran dengan data, tapi latar belakangnya bukan IT dan dia ragu apakah bisa beralih karir di usia 28 tahun.

Dia mengikuti rencana 7 minggu serupa, meluangkan 2 jam setiap malam setelah anaknya tidur. Proyek pertamanya menganalisis data absensi karyawan perusahaannya sendiri dengan Excel dan Power BI.

Hasilnya? Dina mengidentifikasi pola absensi yang menunjukkan masalah di shift tertentu, mengusulkan perubahan jadwal, dan berhasil menurunkan ketidakhadiran sebesar 15%. Presentasinya kepada manajemen membuka mata semua orang.

Dalam 3 bulan, Dina mendapatkan promosi menjadi HR Analyst dengan kenaikan gaji 35%. Dalam 6 bulan, dia mendapatkan tawaran sebagai Junior Data Analyst di startup teknologi-semua tanpa gelar IT atau sertifikasi mahal.

Kuncinya? Konsistensi, proyek nyata, dan keberanian untuk menunjukkan karyanya.

🎯 Kata Penutup

Rencana 49 hari ini bukanlah sihir, tapi ini adalah jalur yang jelas. Jika Anda menyelesaikannya, pada akhirnya Anda akan percaya diri dengan tools nyata, proyek nyata, dan keterampilan nyata untuk melamar magang, pekerjaan, atau proyek freelance.

Entah Anda seorang mahasiswa, peralih karir, atau hobiis, 49 hari adalah semua yang dibutuhkan untuk memulai transformasi Anda.

Dan ingat: perjalanan 1000 kilometer dimulai dengan satu langkah. Langkah yang paling sulit adalah memulai.

🧠 Siap Memulai?

Pilih saja Hari 1 dan mulai. Anda tidak perlu tahu segalanya. Anda hanya perlu mulai.

Saya ingat betul perasaan ragu dan takut ketika memulai perjalanan data saya. Tapi hari ini, sebagai seorang Data Analytics Lead yang telah membantu puluhan perusahaan menemukan insight berharga dari data mereka, saya bisa memberitahu Anda satu hal dengan pasti: keputusan untuk memulai adalah investasi terbaik yang pernah saya buat.

Giliran Anda sekarang.

Glosarium 

  • Big Data: Volume data yang sangat besar, beragam, dan berkembang pesat yang tidak dapat diproses dengan metode tradisional.
  • Business Intelligence (BI): Proses mengubah data mentah menjadi informasi bermakna untuk pengambilan keputusan bisnis.
  • Dashboard: Tampilan visual yang menunjukkan metrik kunci bisnis, biasanya secara real-time atau dalam interval tertentu.
  • DAX (Data Analysis Expressions): Bahasa formula yang digunakan di Power BI dan Excel untuk perhitungan dan analisis data.
  • ETL (Extract, Transform, Load): Proses mengambil data dari sumber, mengubah formatnya, dan memuatnya ke dalam database tujuan.
  • KPI (Key Performance Indicator): Metrik yang digunakan organisasi untuk mengukur kinerja terhadap tujuan bisnis.
  • Machine Learning: Cabang AI yang memungkinkan sistem belajar dari data dan meningkatkan performa tanpa diprogram secara eksplisit.
  • Query: Permintaan informasi dari database, biasanya ditulis dalam SQL.
  • R-Squared (R²): Ukuran statistik yang menunjukkan seberapa baik model regresi menjelaskan variasi dalam data (0-1).
  • Schema: Struktur database yang mendefinisikan tabel, kolom, dan hubungan antar tabel.
  • Statistical Significance: Indikasi bahwa hasil analisis tidak mungkin terjadi secara kebetulan, biasanya ditunjukkan dengan p-value < 0.05.
  • Visualization: Representasi visual dari data untuk mempermudah pemahaman pola dan tren.
  • Data Lake: Penyimpanan data besar yang menampung data terstruktur dan tidak terstruktur sebelum diproses.
  • Dimensi vs Measures: Dimensi adalah kategori (seperti Waktu, Geografi), sedangkan Measures adalah nilai numerik yang diukur (seperti Pendapatan, Jumlah).
  • Data Governance: Praktik mengelola ketersediaan, kegunaan, integritas, dan keamanan data perusahaan.

Gaji Teknologi Meroket di 2025
Momen Emas untuk Data Analyst