Pengertian Data Analysis
Menganalisis data adalah salah satu keterampilan yang harus dikuasai oleh seorang analis data. Data yang digunakan bisa berasal dari apa saja yang dikumpulkan sesuai dengan masalah yang akan dipecahkan. Data dapat berupa informasi numerik atau non-numerik. Memahami data, menentukan metode pemrosesan yang tepat, memperoleh wawasan dari data dan memvisualisasikannya dengan cara yang menarik dan mudah dipahami adalah tugas seorang analis data.
Menganalisis data melibatkan beberapa langkah, salah satunya adalah pengolahan data, dimana hasilnya dapat diinterpretasikan dan digunakan sebagai informasi. Selain itu, terdapat pula metode yang dapat digunakan dalam pengolahan dan analisis data. Namun sebelum itu, ada baiknya untuk benar-benar memahami pentingnya, manfaat dan contoh analisis data. Mari kita lihat penjelasan di bawah ini.
Manfaat Data Analysis
Setelah memahami pengertian analisis data, kita akan membahas tentang manfaat analisis data dan seberapa penting analisis data bagi bisnis.
Key Performance Indicator (KPI) bukan lagi kata asing dalam bisnis. Masalahnya, menentukan KPI itu tidak mudah. Dengan begitu banyak data yang tersebar di seluruh batas organisasi, mendapatkan informasi yang Anda inginkan memakan waktu lama dan membutuhkan banyak usaha, terutama ketika tim tidak memiliki keterampilan analitis.
Sekalipun data tersedia, percuma jika tidak ada alat dan keterampilan untuk menginterpretasikan data dengan cepat. Mengumpulkan dan menganalisis data menjadi jauh lebih sulit.
Di sinilah pengetahuan tentang analisis data berperan. Informasi ini dapat meningkatkan hasil keputusan bisnis, mempercepat pengumpulan dan analisis data, serta menyederhanakan informasi sehingga pemangku kepentingan dapat lebih mudah menerimanya.
Untuk mendapatkan gambaran yang lebih jelas, digunakan studi kasus tentang penggunaan analisis data di perusahaan.
Misalnya, sebuah maskapai penerbangan ingin memprioritaskan pelanggan dan tren di pasar negara berkembang. Perusahaan ini memiliki jutaan data besar yang menyediakan intelijen bisnis. Jika opsi ini tidak diaktifkan, tumpukan data tidak menghasilkan perbaikan.
Terakhir, perusahaan mengimplementasikan inisiatif data yang dapat meningkatkan operasional penerbangan. Ini memberi mereka berbagai keuntungan seperti:
Perawatan pesawat yang lebih cerdas – Data besar membantu maskapai penerbangan melakukan perawatan pesawat yang lebih baik, mulai dari analisis efisiensi bahan bakar hingga data pengukuran angin dan suhu.
Penerbangan menjadi lebih aman – Dengan banyaknya informasi tentang kecelakaan pesawat, regulator dapat memaksimalkan keselamatan dengan menganalisis potensi masalah dalam penerbangan untuk segera memitigasi risiko.
Layanan yang Ditingkatkan – Proses pengumpulan data pelanggan memungkinkan analis data memperoleh informasi yang berguna untuk meningkatkan operasi, efisiensi, dan layanan.
Jenis-jenis Data Analysis
Masing-masing cara analisis menghasilkan informasi yang berbeda-beda lho guys. Yuk langsung simak penjelasannya
1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif itu adalah cara menganalisis data yang sudah terjadi dan/atau sudah dilakukan (data historikal) dalam jumlah banyak.
Tujuan dan hasilnya ya informasi seputar hal yang sudah terjadi guys~
Contohnya, Bumbleshop ingin tahu nih berapa banyak dari konsumen yang beli produk perawatan kulit di awal bulan, kan di awal bulan abis kajian ya guys
Data analyst otomatis akan mengambil data historikal. Mulai dari kapan melakukan transaksi, berapa banyak produk yang dibeli sampai metode pembayaran apa yang dipakai.
Tentunya hal itu dilakukan untuk menjawab rasa penasaran Bumbleshop mengenai berapa banyak konsumen yang beli produk perawatan kulit di awal bulan~
2. Analisis Diagnostik
Bedanya dengan analisis deskriptif, di analisis diagnostik ini lebih menekankan penjelasan kenapa suatu hal bisa terjadi dari data historikal.
Sehingga analisis diagnostik mencari tahu hubungan data-data diatas tadi. Jadi, kita akan tahu hubungan waktu transaksi dengan jumlah transaksi.
Contohnya nih, di Bumbleshop para data scientist menemukan jumlah transaksi paling tinggi ada di tanggal cantik seperti 12.12~
Nah dari situ analisis diagnostik berperan mencari tahu kenapa di tiap tanggal cantik jumlah transaksi produk Slaylett Whitening meningkat tajam.
Pastinya data yang dibutuhkan adalah data jumlah transaksi dan waktu transaksi.
Bisa jadi ada data lain jika diperlukan, seperti jenis kelamin dan umur konsumen. Lalu kemudian data tersebut diolah menjadi informasi yang berguna
Contohnya, Bumbleshop tahu deh kenapa di tiap tanggal cantik penjual produk kecantikan selalu meningkat tajam, setajam silet~
3. Analisis Prediktif
Sesuai dengan namanya, analisis ini berfungsi untuk meramalkan apa yang akan terjadi.
Analisis ini bisa digunakan untuk meramal keberhasilan atau kegagalan potensi penjualan produk kecantikan di bulan-bulan tertentu.
Tapi nggak cuma prediksi keberhasilan dan kegagalan produk kecantikan aja lho sob!
Bisa juga digunakan untuk memperkirakan berapa banyak orang yang akan membeli rumah di tahun depan!
Teknik analisis prediktif sendiri adalah dengan melakukan pengumpulan data melalui teknik statistik dan modeling data historis.
Hasilnya menjadi informasi yang dapat digunakan untuk memprediksi hasil di masa depan. Bimsalabim 🔮
Misalnya, terdapat banyak data mengenai jumlah transaksi, waktu transaksi, dan siapa saja yang melakukan transaksi produk kecantikan/skincare di Bumbleshop.
Kemudian data tersebut dikumpulkan dan dianalisis hingga menghasilkan kemungkinan potensi penjualan produk tersebut di bulan berikutnya.
Mantul~! Jadi makin pede nih jualan produk kecantikan di Bumbleshop 🥰
4. Analisis Preskriptif
Nah yang terakhir adalah analisis preskriptif. Analisis ini merupakan gabungan dari semua analisis untuk menentukan tindakan yang cocok di saat ini.
Didukung dengan informasi (insight) hasil dari prediksi masa depan hingga muncul tindakan apa saja yang harus dilakukan.
Kalau dalam kasus produk kecantikan, analisis preskriptif berperan untuk menentukan tipe promosi apa yang akan disukai oleh konsumen.
Seperti, promo buy 1 get 1 atau cashback 50%. Kalian suka yang mana nih kira-kira? 😆
