Langkah kedua dalam analitik data adalah proses pengumpulannya. Ini dapat dilakukan melalui berbagai sumber seperti komputer, sumber online, kamera, sumber lingkungan, atau melalui personel.
Setelah data dikumpulkan, itu harus diatur sehingga dapat dianalisis. Ini dapat terjadi pada spreadsheet atau bentuk perangkat lunak lain yang dapat mengambil data statistik.
Data kemudian dibersihkan sebelum dianalisis. Ini berarti digosok dan diperiksa untuk memastikan tidak ada duplikasi atau kesalahan, dan itu tidak lengkap. Langkah ini membantu memperbaiki kesalahan apa pun sebelum berlanjut ke analis data untuk dianalisis.
Sedangakan delapan(8) Tool terbaik dalam melakukan analisis data , sebagaimana yang dipaparkan di atas  maka dalam melakukan analisis data dibutuhkan alat bantu dalam melakukan analisis data tersebut adapun tool tool yang kerap digunakan dalam melakukan analisa data adalah sebagai berikut;
- Google Data Studio sebuah tool gratisan yang digunakan untuk memvisualisasikan data sehingga lebeih mudah dipahami oleh manajerial untuk melihat progres sebuat data/transaksi yang diolah dengan demikian dapat dijadikan bahan manajerial untuk merumuskan langkah ataupun strategi yang akan dilakukan berdasarkan visualisasi data yang disajikan.
- POWER BI Tersedia dalam tiga versi, yakni Desktop, Pro, dan Premium, Power BI memungkinkan data analis untuk dapat memvisualisasikan data yang terhubung ke banyak sumber dan membagikan hasilnya pada seluruh anggota organisasi. Dengan Power BI, Anda dapat menghidupkan data dengan dasbor dan laporan langsung. Terintegrasi dengan aplikasi lain, termasuk Microsoft Excel, analisis data dengan Power BI jadi lebih cepat dan tanpa hambatan berarti.
- SAS Berikutnya ada SAS yang dipakai untuk business intelligence, manajemen data, hingga analisis prediktif. Perangkat analisis data ini sudah dipakai oleh perusahaan besar seperti Netflix, Twitter, Google, dan Facebook dalam operasional hariannya. Perangkat lunak Visual Analytics SAS adalah alat yang ampuh untuk dasbor interaktif, business intelligence, laporan, analitik layanan mandiri, visualisasi cerdas, dan analitik teks.
- Apache Park termasuk data analysis tools yang dirancang untuk para peneliti, pengembang, dan ilmuwan data yang sehari-harinya berkutat dengan big data. Apache Park sangat cocok digunakan untuk streaming dan data batch. Perangkat analisis data yang satu ini bisa mengakses banyak sumber data dan a berjalan di berbagai platform, termasuk Apache Mesos, Hadoop, atau di cloud. Perusahaan besar yang sudah menggunakan Apache Park sebagai alat analisis datanya adalah Uber, Slack, dan Shopify.
- Jika Anda termasuk pemula dalam hal analisis data, maka Datapine adalah salah satu rekomendasi terbaik perangkat pengolahan data. Fitur dari data analysis tools yang satu ini cukup sederhana, namun kuat untuk pengguna pemula maupun tingkat lanjut. Datapine sudah dilengkapi dengan mode SQL lanjutan yang membantu pengguna tingkat lanjut membuat query mereka sendiri. Ciri khas Datapine adalah kesederhanaan dan kecepatan.
- Python adalah data analysis tools yang tumbuh paling cepat saat ini. Awalnya dirancang sebagai bahasa pemrograman berorientasi objek untuk perangkat lunak dan pengembangan website, kini Python jadi alat analisis data dengan kumpulan pustaka ramah untuk semua aspek komputasi ilmiah. Perangkat analisis data ini gratis serta mudah dipelajari. Dengan Python, Anda dapat melakukan manipulasi data tingkat lanjut dan analisis numerik menggunakan bingkai data.
- Berbasis cloud, data analysis tools Looker menyediakan antarmuka drag-and-drop intuitif yang mudah digunakan. Strategi multi-cloud alat analisis data ini mendukung penggunaan berbagai sumber data dan metode penerapan. Looker yang mudah terhubung dengan berbagai database juga menawarkan analitik dan manajemen data, kemampuan visualisasi tingkat lanjut, dan kecerdasan bisnis.
- LAST BUT NOT LEAST R adalah perangkat analisis data yang sudah dipakai oleh perusahaan besar dan terkemuka, mulai dari Facebook, Google, hingga Twitter. Salah satu data analysis tools ini memang lebih sering digunakan untuk analisis statistik, big data, dan pembelajaran mesin. R adalah bahasa yang bagus dalam hal sintaks dan konsistensi meskipun menggunakan perangkat ini artinya Anda butuh pengetahuan dalam hal pengkodean.
Kenapa dibutuhkan Informasi Fiskal dalam bentuk visualisasi data dengan menggunakan data analytics?
Sebelum menjelaskan kenapa dibutuhkan maka ada baiknya kita memahami tentang fiskal terlebih dahulu.Pengertian Fiskal Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, fiskal berkenaan dengan urusan pajak atau pendapatan negara. Kata fiskal itu sendiri berasal dari bahasa latin yaitu fiscus yang merupakan nama seseorang yang memiliki atau memegang kekuasaan atas keuangan pada zaman Romawi kuno.
Sedangkan, dalam Bahasa Inggris fiskal disebut fisc yang berarti pembendaharaan atau pengaturan keluar masuknya uang yang ada dalam kerajaan.
Jadi, fiskal ini digunakan untuk menjelaskan bentuk pendapatan negara atau kerajaan yang dikumpulkan dari masyarakat dan oleh pemerintahan Negara atau kerajaan dianggap sebagai pendapatan lalu digunakan untuk pengeluaran dengan program-program untuk mencapai pendapatan nasional, produksi, perekonomian, dan digunakan juga sebagai perangkat keseimbangan dalam perekonomian.
Berdasarkan penjelasan di atas maka sudah jelas bahwa Fiskal berkenaan dengan pengelolaan Penerimaan negara yang digunakan untuk melakukan pengeluaran/pembiayaan atas program kerja pemerintah dalam satu kurun waktu, maka dapat dikatakan bahwa fiskal berkenaan dengan kebijakan dalam bentuk angka- angka dalam memberi pengaruh atau pun menstimulasi ekonomi negara baik secara nasional ataupun regional, atas hal inilah sangat dibutuhkan peran dari data analisis agar dapat memvisualisasikan data , apakah kebijakan fiskal yang dikeluarkan pemerintah sudah berjalan sesuai dengan kebijakan yang dibuat, apakah terjadi perlambatan dalam pelaksanaan pengeluaran negara apa yang menjadi penyebabnya apakah dari sumber penerimaan negara yang mengalami penurunan? Atau , di sektor mana penyaluran terbesar , kapan terjadi penyaluran terbesar itu?, dan seterusnya.
Dari visualisasi data tersebut dengan data analitik maka kita dapat mengukur apakah tujuan fiskal sudah on the track semisal sebagai berikut;
1. Meningkatkan PDB dan pertumbuhan ekonomi. Kebijakan fiskal bertujuan untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi secara maksimal karena berpengaruh besar dengan pemasukan atau pendapatan negara, meliputi: bea dan cukai, pajak bumi dan bangunan, pajak penghasilan, devisa negara, impor, pariwisata, dan lainnya.
