Apa itu Data Analytics?

Data analytics adalah bagian dari business intelligence yang digunakan oleh organisasi untuk menyelesaikan masalah tertentu.

Proses ini mencakup menemukan pola dalam data besar dan menghasilkan informasi yang relevan untuk meningkatkan kinerja bisnis.

Data analytics memungkinkan Anda mengevaluasi pengalaman masa lalu dan meramalkan tren yang mungkin terjadi di masa depan, sehingga Anda dapat membuat keputusan dan strategi bisnis berdasarkan data daripada hanya bergantung pada dugaan.

Fungsi Data Analytics Bagi Bisnis

Secara umum, fungsi data analytics adalah untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis berdasarkan kumpulan data. Berikut adalah fungsi data analytics selengkapnya.

• Mengolah Data Statistik Lebih Mudah

Pengolahan data statistik menjadi lebih mudah dan efisien, sehingga beban kerja Anda dalam mengolah data statistik yang kompleks berkurang.

• Perhitungan Lebih Akurat

Data analytics juga dapat membantu Anda memproses perhitungan data statistik yang kompleks dengan lebih akurat dan mengurangi risiko kesalahan selama proses perhitungan.

• Efisiensi Waktu

Bisnis Anda dapat menghemat waktu dengan pemrosesan data otomatis dan lebih cepat dibandingkan dengan metode tradisional.

• Solusi Bisnis

Setelah Anda mengumpulkan dan memproses data, Anda dapat menggunakannya untuk mengatasi masalah dan membuat keputusan yang lebih baik tentang bagaimana Anda akan mengembangkan perusahaan Anda di masa depan.

• Riset Pasar

Bisnis dapat membuat strategi pemasaran yang efektif dengan mengumpulkan dan menganalisis data pasar yang relevan. Ini memungkinkan Anda untuk lebih memahami kebutuhan dan tren pasar yang sedang terjadi.

Jenis Data Analytics

Data analytics dapat dikategorikan ke dalam beberapa jenis. Berikut adalah jenis data analytics yang dapat Anda terapkan:

• Descriptive Analytics

Jenis analisis data yang paling dasar, deskriptif, adalah yang paling sederhana. Analitik jenis ini memberikan penjelasan tentang peristiwa yang telah atau sedang terjadi untuk membantu menarik tren dari data mentah. Sebagai contoh, bayangkan Anda melakukan analisis data perusahaan dan menemukan bahwa ada peningkatan penjualan game console.

Dalam hal ini, descriptive analytics dapat menunjukkan apakah penjualan produk Anda meningkat pada bulan Oktober, November, dan awal Desember setiap tahunnya. Karena tren naik turun data dapat ditunjukkan dengan jelas dan mudah dipahami melalui grafik, diagram, dan peta, visualisasi data adalah fitur yang ideal untuk menyampaikan analisis deskriptif.

• Diagnostic Analytics

Untuk mengungkapkan korelasi antara variabel dan menentukan hubungan sebab-akibatnya, analisis ini akan melanjutkan dengan membandingkan tren. Misalnya, Anda menemukan bahwa sebagian besar pengguna game konsol berusia antara 8 dan 18 tahun; namun, mayoritas pengguna berusia 35 hingga 55 tahun. Analisis data ini menunjukkan bahwa salah satu alasan utama pelanggan untuk membeli game konsol adalah untuk memberikannya kepada anak-anak mereka.

• Predictive Analytics

Predictive analytics digunakan untuk memprediksi tren atau peristiwa di masa depan. Dengan menganalisis data historis tentang tren industri, Anda dapat membuat prediksi yang jelas tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan bagi bisnis Anda. Misalnya, Anda tahu bahwa penjualan game console meningkat setiap tahun pada bulan Oktober, November, dan awal Desember selama sepuluh tahun terakhir, dan Anda memiliki data yang cukup untuk memprediksi bahwa tren yang sama akan terjadi lagi di masa depan.

• Prescriptive Analytics

Saat menggunakan data untuk membuat keputusan, jenis analitik ini sangat bermanfaat. Prescriptive analytics akan mempertimbangkan semua aspek skenario untuk membuat rekomendasi yang dapat diterima.

Contohnya, prescriptive analytics dapat menawarkan strategi iklan yang lebih efisien jika penjualan game console melonjak sebagai akibat dari musim liburan.

Analisis ini biasanya dilakukan melalui uji A/B dengan sasaran iklan yang berbeda. Misalnya, iklan satu ditargetkan kepada anak-anak, pengguna akhir produk, dan iklan dua ditargetkan kepada orang tua.

Tahapan Data Analytics

Tahapan data analytics melibatkan langkah-langkah yang memerlukan keterampilan teknis dan pemahaman tentang masalah yang ditangani. Berikut penjelasan lengkap seputar tahapannya:

• Menentukan Kebutuhan Data

Langkah pertama dalam data analytics adalah menentukan kebutuhan data yang jelas. Ini memerlukan waktu dan pemikiran yang mendalam untuk memahami dengan baik apa yang ingin dicapai perusahaan Anda dan apa yang ingin mereka selesaikan.

• Mengumpulkan Data

Untuk mengumpulkan data, Anda dapat menggunakan berbagai metode, seperti melacak tren dan perasaan pelanggan di media sosial, melakukan survei untuk mengetahui pendapat langsung audiens, menganalisis data situs web untuk memahami perilaku pengguna di internet, dan banyak lagi.

• Mengorganisasikan Data

Perangkat lunak yang menangani data statistik, seperti spreadsheet, dapat digunakan untuk melakukan proses ini. Untuk membuat proses analisis lebih mudah, Anda harus memastikan bahwa setiap informasi yang dikumpulkan tersusun dengan rapi, mudah dipahami, dan terorganisir.

• Membersihkan Data

Untuk membuat analisis data lebih mudah, pembersihan data melibatkan beberapa tindakan seperti menghapus kesalahan, duplikat, outlier, dan data yang tidak relevan.

• Menganalisis Data

Langkah terakhir adalah melakukan analisis data. Ada beberapa jenis analisis data, seperti yang telah dijelaskan sebelumnya: deskriptif, diagnostic, predictive, dan preskriptif. Dengan melakukan analisis data dengan benar, Anda dapat mendapatkan informasi yang diperlukan untuk membuat strategi yang akan Anda gunakan.

Tools Data Analytics

Untuk memudahkan proses data analytics, Anda dapat memanfaatkan sejumlah tools. Berikut adalah tools data analytics yang digunakan secara umum:

• SAS
• Microsoft Excel
• Power BI
• Google Charts
• Data Wrapper
• Infogram
• Tableau
• Zoho Analytics

Contoh Implementasi Data Analytics

Contoh penggunaan data analytics dapat ditemukan di berbagai industri dan bidang, seperti:

• Ekspedisi yang lebih cepat, hasil yang lebih baik, biaya yang lebih rendah, dan kepuasan pelanggan yang lebih tinggi.
• Keuangan, membantu dalam mengurangi kemungkinan penipuan yang sering terlewatkan oleh manusia.
• Transportasi, sebagai penyedia layanan transportasi seperti menghitung jumlah penumpang dan menentukan rute penerbangan pesawat.
• Perencanaan kota, mengidentifikasi pola lalu lintas, memprediksi pola pergerakan massa, dan menilai lokasi dan desain jalan tol alternatif.

Kesimpulan

Data analytics adalah proses mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis. Jenis analisis data termasuk deskriptif (menggambarkan peristiwa masa lalu), diagnostic (mengidentifikasi penyebab peristiwa), predictive (memprediksi tren masa depan), dan preskriptif (menyediakan rekomendasi untuk keputusan yang lebih baik).

Data analitik meningkatkan pengambilan keputusan, pemahaman pasar, dan kepuasan pelanggan. Contoh aplikasinya dapat ditemukan dalam sektor transportasi, keuangan, dan perencanaan kota, di mana data digunakan untuk meningkatkan layanan, mengurangi penipuan, dan memprediksi pola pergerakan.