Data analytics adalah ilmu yang menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan tentang informasi menggunakan banyak teknik dan proses analisis data telah diotomatisasi menjadi proses mekanis dan algoritma yang bekerja pada data mentah untuk konsumsi manusia.
Memahami Data Analytics
Istilah yang luas “Data Analytics” mencakup berbagai jenis analisis data. Teknik analisis data dapat menemukan tren dan metrik dalam berbagai jenis informasi, yang dapat digunakan untuk meningkatkan berbagai hal. Selanjutnya, data ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses sehingga bisnis atau sistem secara keseluruhan lebih efisien.
Sebagai contoh, perusahaan manufaktur sering mencatat waktu kerja, waktu henti, dan antrean kerja untuk berbagai mesin. Kemudian, mereka menganalisis informasi ini untuk merencanakan beban kerja yang lebih baik, yang memungkinkan mesin bekerja lebih cepat.
Data analytics dapat melakukan lebih dari sekadar menunjukkan kemacetan dalam produksi. Data analytics digunakan oleh perusahaan game untuk mengatur jadwal hadiah bagi pemain yang membuat sebagian besar pemain tetap aktif dalam permainan. Perusahaan konten juga menggunakan data yang sama untuk mengatur ulang konten untuk mendapatkan tampilan atau klik tambahan.
Data analytics sangat penting karena dapat membantu perusahaan mengoptimalkan kinerja. Dengan memasukkannya ke dalam model bisnis, perusahaan dapat mengurangi biaya dengan menemukan cara-cara yang lebih efisien untuk menjalankan bisnis dan menyimpan data dalam jumlah besar. Perusahaan juga dapat menggunakan analisis data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan menganalisis tren dan kepuasan pelanggan, yang dapat menghasilkan produk dan layanan yang baru dan lebih baik.
BACA JUGA : Jasa Pembuatan Website Profesional Design Premium Elegan
Langkah-langkah Data Analytics
Proses yang terlibat dalam data analytics data melibatkan beberapa langkah yang berbeda:
- Langkah pertama adalah menentukan kebutuhan data atau bagaimana data dikelompokkan. Data dapat dipisahkan berdasarkan usia, demografi, pendapatan, atau jenis kelamin. Nilai data dapat berupa angka atau dibagi berdasarkan kategori.
- Langkah kedua dalam analisis data adalah proses pengumpulan data. Hal ini dapat dilakukan melalui berbagai sumber seperti komputer, sumber online, kamera, sumber lingkungan, atau melalui personel.
- Setelah data dikumpulkan, data tersebut harus diorganisir agar dapat dianalisis. Hal ini dapat dilakukan pada spreadsheet atau bentuk perangkat lunak lain yang dapat mengambil data statistik.
- Data tersebut kemudian dibersihkan sebelum dianalisis. Ini berarti data tersebut dibersihkan dan diperiksa untuk memastikan tidak ada duplikasi atau kesalahan, dan bahwa data tersebut tidak lengkap. Langkah ini membantu memperbaiki kesalahan apa pun sebelum diserahkan kepada analis data untuk dianalisis.
Jenis-jenis Data Analytics
Data analytics dibagi menjadi empat jenis dasar.
- Analisis deskriptif: Ini menggambarkan apa yang telah terjadi selama periode waktu tertentu. Apakah jumlah penayangan meningkat? Apakah penjualan lebih kuat bulan ini daripada bulan lalu?
- Analitik diagnostik: Analisis ini lebih berfokus pada mengapa sesuatu terjadi. Hal ini melibatkan input data yang lebih beragam dan sedikit hipotesis. Apakah cuaca mempengaruhi penjualan bir? Apakah marketing campaign terbaru memengaruhi penjualan?
- Analisis prediktif: Ini bergerak ke apa yang mungkin akan terjadi dalam waktu dekat. Apa yang terjadi pada penjualan saat terakhir kali kita mengalami musim panas? Berapa banyak model cuaca yang memprediksi musim panas tahun ini?
- Analisis preskriptif: Hal ini menyarankan suatu tindakan. Jika kemungkinan musim panas diukur sebagai rata-rata dari lima model cuaca di atas 58%, kita harus menambahkan shift malam ke tempat pembuatan bir dan menyewa tangki tambahan untuk meningkatkan produksi.
BACA JUGA : Cara Setup Facebook Conversion Tracking
Di dunia keuangan, banyak sistem kontrol kualitas bergantung pada data analytics. Sangat sulit untuk mengoptimalkan proses jika Anda tidak mengukur sesuatu dengan benar, apakah itu berat badan atau jumlah cacat per juta di lini produksi.
Industri perjalanan dan perhotelan, yang memiliki perputaran data yang cepat, adalah salah satu yang telah menggunakan data analytics. Industri ini dapat mengumpulkan data pelanggan untuk mengidentifikasi masalah dan solusi untuknya.
Industri kesehatan menggunakan banyak data terstruktur dan tidak terstruktur dan menggunakan analisis data untuk membuat keputusan cepat, sedangkan industri ritel menggunakan banyak data untuk memenuhi permintaan yang terus berubah pembeli. Peritel dapat menemukan tren, membuat rekomendasi produk, dan meningkatkan keuntungan dengan data yang mereka kumpulkan dan analisis.
Teknik Data Analytics
Ada beberapa metode dan teknik analisis yang berbeda yang dapat digunakan oleh data analytics untuk memproses data dan mengekstrak informasi. Beberapa metode yang paling populer tercantum di bawah ini.
- Analisis regresi meliputi analisis hubungan antara variabel dependen untuk menentukan bagaimana perubahan pada satu variabel dapat memengaruhi perubahan pada variabel lainnya.
- Analisis faktor memerlukan pengambilan kumpulan data yang besar dan mengecilkannya menjadi kumpulan data yang lebih kecil. Tujuan dari manuver ini adalah untuk mencoba menemukan tren tersembunyi yang mungkin akan lebih sulit dilihat.
- Analisis kohort adalah proses memecah kumpulan data menjadi kelompok-kelompok data yang serupa, yang sering kali dipecah menjadi demografi pelanggan. Hal ini memungkinkan analis data dan pengguna analisis data lainnya untuk menyelami angka-angka yang berkaitan dengan subset data tertentu.
- Simulasi Monte Carlo memodelkan probabilitas terjadinya hasil yang berbeda. Sering digunakan untuk mitigasi risiko dan pencegahan kerugian, simulasi ini menggabungkan beberapa nilai dan variabel dan sering kali memiliki kemampuan perkiraan yang lebih besar daripada pendekatan analisis data lainnya.
- Analisis deret waktu melacak data dari waktu ke waktu dan memperkuat hubungan antara nilai titik data dan kejadian titik data tersebut. Teknik analisis data ini biasanya digunakan untuk menemukan tren siklus atau untuk memproyeksikan perkiraan keuangan.
Alat Data Analytics
Data analytics telah berkembang pesat dalam hal kemampuan teknologi, selain berbagai teknik matematis dan statistik untuk mengolah angka. Saat ini, ada berbagai perangkat lunak yang membantu memperoleh data, menyimpan data, memproses data, dan melaporkan hasilnya.
Data analytics selalu terkait dengan spreadsheet dan Microsoft Excel. Namun, saat ini, analis data juga sering berinteraksi dengan bahasa pemrograman mentah untuk mengubah dan memanipulasi basis data, dan bahasa sumber terbuka seperti Python adalah pilihan yang umum. Analisis statistik atau pemodelan grafis dapat dilakukan dengan alat analisis data yang lebih spesifik, seperti R.
Selain itu, melaporkan atau menyampaikan temuan menjadi lebih mudah bagi analis data. Tableau dan Power BI adalah alat visualisasi dan analitik data yang memungkinkan pengumpulan data, analisis, dan penyebaran hasil melalui dasbor dan laporan.
Alat tambahan telah muncul untuk membantu para analis data. Sementara Apache Spark adalah platform sumber terbuka yang bermanfaat untuk memproses kumpulan data yang besar, SAS adalah platform analitik yang memiliki kemampuan untuk membantu penggalian data. Dengan berbagai kemampuan teknologi saat ini, analis data dapat meningkatkan nilai yang mereka berikan kepada perusahaan mereka.
BACA JUGA : Cara Setup Conversion Tracking di Google Ads
Mengapa Data Analytics Penting?
Data analytics sangat penting karena membantu perusahaan mengoptimalkan kinerja. Dengan memasukkannya ke dalam model bisnis, perusahaan dapat mengurangi biaya dengan menemukan cara-cara yang lebih efisien untuk menjalankan bisnis mereka. Mereka juga dapat menggunakan analisis data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan membantu menganalisis tren dan kepuasan pelanggan, yang berarti mereka dapat membuat barang dan jasa yang baru dan lebih baik.
Apa Saja 4 Jenis Data Analytics?
Data Analytics dibagi menjadi empat jenis dasar. Analitik deskriptif menggambarkan apa yang telah terjadi selama periode tertentu. Analitik diagnostik lebih berfokus pada mengapa sesuatu terjadi. Analisis prediktif bergerak ke arah apa yang mungkin akan terjadi dalam waktu dekat. Terakhir, analisis preskriptif menyarankan suatu tindakan.
Siapa yang Menggunakan Data Analytics?
Beberapa industri, seperti industri perjalanan dan perhotelan, telah mengadopsi data analytics karena perputarannya yang cepat. Industri ini dapat mengumpulkan data pelanggan untuk mengidentifikasi masalah yang ada dan cara memperbaikinya. Sektor lain yang menggunakan banyak data terstruktur dan tidak terstruktur juga menggunakan analitik data untuk membuat keputusan cepat. Dengan cara yang sama, industri ritel menggunakan sejumlah besar data untuk memenuhi permintaan yang terus berubah dari pembeli.
