Written by 8:35 pm Informasi

Data Analytics: Pengertian, Jenis, Teknik & Seberapa Pentingnya

Data Analytics Pengertian, Jenis, Teknik & Seberapa Pentingnya

Di era sekarang, data menjadi aset berharga yang dapat memberikan wawasan mendalam tentang berbagai aspek bisnis dan kehidupan sehari-hari. Dalam artikel ini, kita akan membahas apa sebenarnya data analytics, mengapa penting, dan bagaimana cara kerjanya.

Pengertian Data Analytics

Data Analytics adalah proses memeriksa, membersihkan, mengubah, dan memodelkan data untuk menemukan informasi yang berguna, mengambil kesimpulan, dan mendukung pengambilan keputusan. Dengan menggunakan teknik dan alat tertentu, analis data dapat melihat tren, pola, dan wawasan dalam set data yang besar, yang kemudian dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses dan strategi dalam berbagai bidang seperti bisnis, kesehatan, dan pemasaran.

Menurut Harvard Business Review, Data analytics dapat digunakan untuk meningkatkan berbagai aspek bisnis, termasuk pengambilan keputusan, peningkatan efisiensi, dan pengembangan produk dan layanan baru.

Perbedaan antara Data Analytics dengan Data Science

Meskipun kedua istilah ini sering digunakan secara bergantian, ada perbedaan mendasar antara Data Analytics dan Data Science:

  • Data Analytics

    • Tujuan: Fokus pada pemrosesan dan pemahaman set data historis untuk mengidentifikasi tren, menganalisis pola data, dan memberikan wawasan yang dapat digunakan untuk meningkatkan keputusan bisnis atau operasional.
    • Contoh: Sebuah perusahaan ritel mungkin menggunakan data analytics untuk memahami penjualan produk mereka selama periode waktu tertentu dan menyesuaikan strategi pemasaran mereka berdasarkan tren yang mereka lihat.
  • Data Science

    • Tujuan: Lebih luas daripada Data Analytics. Data Science mencakup berbagai teknik dari statistik, pembelajaran mesin, dan big data untuk menganalisis dan menafsirkan data kompleks. Data Science tidak hanya fokus pada data historis tetapi juga pada data raw dan big data untuk membangun model prediktif.
    • Contoh: Layanan streaming musik seperti Spotify mungkin menggunakan data science untuk membangun model pembelajaran mesin yang dapat merekomendasikan lagu kepada pengguna berdasarkan kebiasaan mendengarkan mereka.

Dengan kata lain, sementara Data Analytics sering mencari jawaban untuk pertanyaan spesifik, Data Science melihat data besar dan kompleks dari berbagai sudut, mencari pola atau algoritma yang dapat digunakan untuk membuat model prediktif.

Mengapa Data Analytics Penting?

Optimalisasi Kinerja Bisnis

Dalam dunia bisnis yang kompetitif, setiap keputusan harus didasarkan pada bukti dan data konkret, bukan hanya intuisi atau perasaan. Data Analytics memungkinkan perusahaan untuk memahami bagaimana operasi mereka berjalan dan di mana area-area potensial untuk peningkatan. Dengan menganalisis data dari berbagai sumber, perusahaan dapat mengidentifikasi ineffisiensi dalam proses mereka, mengetahui apa yang paling dihargai oleh pelanggan, dan menentukan di mana sumber daya harus dialokasikan untuk hasil maksimal.

Mengambil Keputusan Berdasarkan Data

Keputusan yang didasarkan pada data cenderung lebih akurat dan efektif daripada keputusan yang dibuat berdasarkan intuisi atau asumsi. Data Analytics memberikan wawasan konkret tentang apa yang bekerja dan apa yang tidak, memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang tepat.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan e-commerce ingin meningkatkan penjualan produk tertentu. Dengan menggunakan Data Analytics, mereka dapat menganalisis perilaku pengguna di situs web mereka: produk apa yang paling sering dilihat, di mana pengguna paling sering mengklik, dan di mana proses pembelian paling sering terhenti. Dengan informasi ini, perusahaan dapat mengidentifikasi bahwa halaman checkout memerlukan terlalu banyak langkah, menyebabkan banyak pelanggan berhenti sebelum menyelesaikan pembelian. Sebagai respons, perusahaan tersebut memperkenalkan proses checkout satu langkah, yang menghasilkan peningkatan penjualan sebesar 20%.

Mengidentifikasi Tren dan Pola

Dalam dunia yang terus berubah, memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi tren dan pola sebelum pesaing Anda dapat memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan. Data Analytics memungkinkan perusahaan untuk melihat tren dalam data mereka, baik itu tren penjualan, perilaku pelanggan, atau fluktuasi pasar. Dengan memahami tren ini, perusahaan dapat merespons dengan cepat, menyesuaikan strategi mereka sesuai kebutuhan, dan memanfaatkan peluang baru sebelum pesaing mereka.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan fashion mungkin menggunakan Data Analytics untuk menganalisis data penjualan mereka dan menemukan bahwa ada peningkatan permintaan untuk pakaian ramah lingkungan. Dengan informasi ini, mereka dapat meningkatkan produksi dan pemasaran untuk lini pakaian ramah lingkungan mereka, memenuhi permintaan pelanggan dan meningkatkan penjualan.

Proses dalam Data Analytics

Pengumpulan Data

Pengumpulan data adalah langkah pertama dalam proses analisis data. Ini melibatkan pengumpulan informasi dari berbagai sumber untuk kemudian dianalisis.

Sumber Tempat Pengumpulan Data

  1. Sistem Internal Perusahaan: Ini termasuk basis data pelanggan, sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM), dan sistem manajemen sumber daya perusahaan (ERP).
  2. Media Sosial: Platform seperti Facebook, Twitter, dan Instagram menyediakan data tentang interaksi pengguna, tren, dan feedback pelanggan.
  3. Sensor dan IoT (Internet of Things): Perangkat seperti sensor cuaca, sensor lalu lintas, dan perangkat IoT lainnya menghasilkan data real-time yang dapat dianalisis.
  4. Survei dan Kuesioner: Metode tradisional ini masih relevan dan digunakan untuk mengumpulkan feedback langsung dari pelanggan atau responden.
  5. Situs Web dan Analitik: Alat seperti Google Analytics menyediakan data tentang perilaku pengunjung, halaman yang paling sering dilihat, waktu kunjungan, dan sumber lalu lintas.
  6. Pembelian Data: Beberapa perusahaan membeli data dari pihak ketiga untuk mendapatkan wawasan lebih lanjut tentang pasar atau demografi tertentu.

Pembersihan Data

Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah pembersihan data. Ini melibatkan identifikasi dan koreksi (atau penghapusan) kesalahan dan ketidaksesuaian dalam data untuk meningkatkan kualitasnya. Proses ini penting karena data yang buruk atau kotor dapat menghasilkan analisis yang menyesatkan.

Analisis Data

Setelah data bersih dan siap digunakan, proses analisis dimulai. Ini melibatkan pemeriksaan, pemodelan, dan interpretasi data untuk menemukan pola yang bermakna, mengidentifikasi tren, dan menarik kesimpulan. Teknik analisis yang digunakan dapat bervariasi tergantung pada jenis data dan tujuan analisis.

Visualisasi Data

Visualisasi data adalah representasi grafis dari informasi dan data. Dengan menggunakan elemen visual seperti grafik, bagan, dan peta, analisis data dan informasi kompleks menjadi lebih mudah dimengerti dan dapat diakses. Alat visualisasi seperti Tableau, Power BI, dan Google Data Studio memungkinkan analis untuk mempresentasikan temuan mereka dengan cara yang mudah dicerna, memungkinkan pemangku kepentingan untuk memahami wawasan dan membuat keputusan berdasarkan data tersebut.

Jenis-jenis Data Analytics

Descriptive Analytics: Apa yang terjadi?

Descriptive Analytics adalah bentuk analisis data yang paling dasar dan paling sering digunakan. Ini berfokus pada pemahaman historis dengan melihat data masa lalu untuk mengidentifikasi tren, analisis varians, atau evaluasi kinerja perusahaan dalam periode tertentu. Dengan kata lain, ini memberi tahu Anda apa yang telah terjadi.

Contoh: Laporan penjualan bulanan, laporan kunjungan situs web, atau ringkasan aktivitas media sosial adalah contoh dari Descriptive Analytics.

Diagnostic Analytics: Mengapa itu terjadi?

Diagnostic Analytics melangkah lebih jauh dengan mencoba memahami penyebab dari apa yang telah terjadi. Ini melibatkan teknik seperti analisis drill-down, analisis data mining, dan analisis korelasi untuk mengidentifikasi pola atau penyebab dari suatu fenomena atau kejadian.

Contoh: Jika sebuah perusahaan melihat penurunan penjualan pada bulan tertentu, Diagnostic Analytics dapat digunakan untuk menemukan alasan spesifik untuk penurunan tersebut, seperti kampanye pemasaran yang kurang efektif atau masalah dengan rantai pasokan.

Predictive Analytics: Apa yang mungkin terjadi di masa depan?

Predictive Analytics menggunakan data historis dan algoritma pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi kemungkinan hasil masa depan. Meskipun tidak 100% akurat, ini memberikan wawasan tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan.

Contoh: Sebuah perusahaan e-commerce mungkin menggunakan Predictive Analytics untuk memprediksi produk mana yang kemungkinan akan menjadi best-seller di musim mendatang, atau bank mungkin menggunakannya untuk memprediksi risiko kredit dari peminjam potensial.

Prescriptive Analytics: Apa yang harus dilakukan?

Prescriptive Analytics tidak hanya memprediksi apa yang mungkin terjadi, tetapi juga memberikan rekomendasi tentang tindakan apa yang harus diambil untuk mencapai hasil yang diinginkan atau mengatasi masalah yang diprediksi. Ini memanfaatkan teknik optimasi dan simulasi untuk memberikan saran tentang tindakan apa yang harus diambil.

Contoh: Dalam industri transportasi, Prescriptive Analytics dapat digunakan untuk mengoptimalkan rute pengiriman berdasarkan prediksi lalu lintas, kondisi cuaca, dan permintaan pelanggan. Atau dalam bidang medis, dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi perawatan berdasarkan prediksi respons pasien terhadap berbagai pengobatan.

Alat dan Teknik dalam Data Analytics

Software dan Tools Populer

Ada banyak software dan tools yang dirancang khusus untuk memfasilitasi proses analisis data. Berikut adalah beberapa yang paling populer:

  1. Tableau: Sebuah alat visualisasi data yang memungkinkan pengguna untuk membuat dashboard interaktif dan laporan visual dari data mereka.
  2. Power BI: Produk dari Microsoft yang memungkinkan analisis bisnis, visualisasi data, dan berbagi wawasan di seluruh organisasi.
  3. QlikView/Qlik Sense: Platform analisis data dengan antarmuka drag-and-drop yang memungkinkan pengguna untuk dengan cepat membuat visualisasi, dashboard, dan aplikasi.
  4. Google Analytics: Alat analisis web yang digunakan untuk melacak dan melaporkan lalu lintas situs web.
  5. SAS: Suite software untuk analisis lanjutan, multivariat, dan statistik bisnis.
  6. SPSS: Software statistik yang digunakan untuk analisis dalam penelitian sosial.

Bahasa Pemrograman untuk Analisis Data

Beberapa bahasa pemrograman telah menjadi standar industri dalam analisis data karena kemampuan dan pustaka mereka:

  1. Python: Dengan pustaka seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-learn, Python telah menjadi salah satu bahasa paling populer untuk analisis data dan pembelajaran mesin.
  2. R: Bahasa pemrograman dan lingkungan software yang digunakan untuk analisis statistik dan grafik.
  3. SQL: Bahasa kueri yang digunakan untuk mengelola dan mengambil data dari basis data relasional.
  4. Java: Meskipun lebih dikenal sebagai bahasa pemrograman umum, Java juga digunakan dalam aplikasi analisis data besar.

Teknik-teknik Analisis Data

Ada berbagai teknik yang digunakan dalam analisis data, tergantung pada jenis data dan tujuan analisis:

  1. Analisis Regresi: Digunakan untuk memahami hubungan antara variabel dependen dan independen.
  2. Klasifikasi: Teknik pembelajaran mesin yang digunakan untuk mengelompokkan entri ke dalam kategori tertentu berdasarkan data pelatihan.
  3. Segmentasi Klaster: Mengelompokkan data ke dalam kelompok atau kluster berdasarkan kesamaan.
  4. Analisis Seri Waktu: Menganalisis data yang dikumpulkan atau dicatat pada interval waktu reguler untuk mengidentifikasi tren.
  5. Analisis Asosiasi: Digunakan untuk menemukan aturan asosiasi antara variabel dalam database besar, seperti dalam analisis keranjang belanja.
  6. Analisis Sentimen: Menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami untuk menganalisis teks dan menentukan sentimen atau emosi di baliknya.

Karir dalam Bidang Data Analytics

Peran dan Tanggung Jawab Seorang Data Analyst

Seorang data analyst bertanggung jawab untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data untuk membantu organisasi membuat keputusan berdasarkan informasi. Berikut adalah beberapa peran dan tanggung jawab utama seorang data analyst:

  1. Mengumpulkan Data: Mengidentifikasi sumber data yang relevan dan mengumpulkannya untuk analisis.
  2. Pembersihan Data: Memastikan bahwa data yang dikumpulkan akurat, relevan, dan bebas dari kesalahan.
  3. Analisis Eksploratif: Menggunakan teknik statistik untuk mendapatkan pemahaman awal tentang data.
  4. Membuat Model: Menggunakan algoritma dan teknik pembelajaran mesin untuk membuat model prediktif.
  5. Visualisasi Data: Membuat grafik, bagan, dan laporan untuk mempresentasikan temuan.
  6. Pelaporan: Menyusun laporan yang menjelaskan temuan dan wawasan dari analisis data.
  7. Kolaborasi: Bekerja dengan tim lain dalam organisasi, seperti pemasaran atau keuangan, untuk memahami kebutuhan mereka dan memberikan wawasan berdasarkan data.

Peluang Karir dan Prospek Masa Depan

Dengan meningkatnya pentingnya data dalam pengambilan keputusan bisnis, karir dalam analisis data memiliki prospek yang cerah:

  1. Permintaan yang Tinggi: Organisasi dari berbagai sektor industri mencari profesional data yang mampu mengubah data mentah menjadi wawasan berharga.
  2. Diversifikasi Peran: Selain data analyst, ada banyak peran lain dalam analisis data seperti data scientist, data engineer, dan spesialis visualisasi data.
  3. Pertumbuhan Gaji: Karena permintaan yang tinggi dan kekurangan keterampilan, gaji untuk peran analisis data cenderung lebih tinggi dibandingkan dengan pekerjaan lain dengan tingkat pengalaman yang sama.
  4. Pengembangan Profesional: Industri ini bergerak cepat dengan banyak peluang untuk belajar dan berkembang.

Keterampilan yang Diperlukan

Untuk berhasil dalam karir analisis data, ada beberapa keterampilan kunci yang diperlukan:

  1. Keterampilan Analitis: Kemampuan untuk melihat pola dan tren dalam set data besar.
  2. Pemrograman: Penguasaan bahasa pemrograman seperti Python, R, atau SQL.
  3. Pemahaman Statistik: Kemampuan untuk menggunakan metode statistik untuk menganalisis data.
  4. Keterampilan Komunikasi: Kemampuan untuk menjelaskan temuan dan wawasan dengan jelas kepada pemangku kepentingan non-teknis.
  5. Rasa Ingin Tahu: Kesediaan untuk terus belajar dan tetap update dengan perkembangan terbaru dalam teknologi dan teknik analisis data.
  6. Keterampilan Visualisasi: Kemampuan untuk menggunakan alat seperti Tableau atau Power BI untuk membuat visualisasi data yang informatif dan menarik.

Kesimpulan

Data Analytics telah menjadi salah satu aspek paling penting dalam dunia bisnis dan teknologi saat ini. Kemampuannya untuk mengubah data mentah menjadi wawasan berharga memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan yang lebih tepat, efisien, dan berdasarkan bukti.

  1. Pentingnya Data Analytics: Dalam era digital saat ini, kemampuan untuk menganalisis dan memahami data adalah kunci untuk keberhasilan bisnis. Dengan Data Analytics, perusahaan dapat memahami perilaku pelanggan, mengoptimalkan operasi, dan merespons tren pasar dengan lebih cepat.
  2. Proses Data Analytics: Mulai dari pengumpulan data dari berbagai sumber, pembersihan data untuk memastikan kualitasnya, analisis data untuk menemukan pola dan tren, hingga visualisasi data untuk presentasi yang lebih mudah dimengerti.
  3. Jenis-jenis Data Analytics: Ada empat jenis utama analisis data – Descriptive, Diagnostic, Predictive, dan Prescriptive. Masing-masing memiliki tujuan dan teknik khusus untuk memberikan wawasan berbeda tentang data.
  4. Alat dan Teknik: Ada berbagai alat dan teknik yang tersedia untuk analisis data, mulai dari software khusus seperti Tableau dan Power BI, hingga bahasa pemrograman seperti Python dan R.
  5. Karir dalam Data Analytics: Dengan meningkatnya pentingnya data, ada banyak peluang karir dalam bidang analisis data. Seorang data analyst tidak hanya memerlukan keterampilan teknis tetapi juga kemampuan komunikasi dan analitis untuk berhasil.

Dengan memahami dan memanfaatkan kekuatan Data Analytics, baik perusahaan maupun individu dapat memanfaatkan peluang baru, mengatasi tantangan, dan terus berinovasi di dunia yang terus berubah. Data, ketika dianalisis dengan benar, dapat menjadi aset paling berharga bagi setiap organisasi.

FAQ (Frequently Asked Questions)

Apa yang dimaksud dengan data analytics?

Data Analytics merujuk pada proses memeriksa, membersihkan, mengubah, dan memodelkan data untuk menemukan informasi yang berguna, mengambil kesimpulan, dan mendukung pengambilan keputusan. Ini melibatkan penerapan teknik statistik, matematika, dan pemrograman untuk memahami dan memanfaatkan data yang dikumpulkan.

Data analytics kerja apa?

Data Analytics melibatkan berbagai tugas seperti pengumpulan data dari berbagai sumber, pembersihan data untuk menghilangkan ketidaksesuaian atau kesalahan, analisis data untuk menemukan pola atau tren, dan visualisasi data untuk membuatnya mudah dipahami dan diinterpretasikan. Seorang data analyst mungkin bekerja di berbagai sektor industri seperti keuangan, kesehatan, pemasaran, atau e-commerce, membantu organisasi dalam pengambilan keputusan berdasarkan wawasan dari data.

Data analyst harus lulusan apa?

Meskipun banyak data analyst yang memiliki latar belakang dalam statistik, matematika, ilmu komputer, atau bidang teknik lainnya, bukan berarti itu adalah satu-satunya jalan. Banyak perusahaan mencari keterampilan analitis dan kemampuan untuk bekerja dengan data lebih dari gelar khusus. Namun, gelar dalam bidang terkait seperti Data Science, Ekonomi, atau Bisnis juga dapat memberikan dasar yang kuat untuk karir dalam analisis data.

Apa 3 fungsi data analitik?

Wawasan Deskriptif, Prediksi Masa Depan dan Rekomendasi Tindakan

(Visited 21 times, 2 visits today)
Close