Apa itu Analisis Data?
Analisis data adalah ilmu menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan tentang informasi tersebut. Banyak teknik dan proses analitik data telah diotomatisasi menjadi proses mekanis dan algoritme yang bekerja pada data mentah untuk konsumsi manusia.
Memahami Analisis Data
Analisis data adalah istilah luas yang mencakup berbagai jenis analisis data. Semua jenis informasi dapat dikenai teknik analisis data untuk mendapatkan wawasan yang dapat digunakan untuk meningkatkan berbagai hal. Teknik analitik data dapat mengungkapkan tren dan metrik yang jika tidak akan hilang dalam kumpulan informasi. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses untuk meningkatkan efisiensi keseluruhan bisnis atau sistem.
Misalnya, perusahaan manufaktur sering mencatat runtime, downtime, dan antrian kerja untuk berbagai mesin dan kemudian menganalisis data untuk merencanakan beban kerja dengan lebih baik sehingga mesin beroperasi mendekati kapasitas puncak.
Baca: Pengertian Berfikir Kritis Dan Kerangka beserta Contohnya (Critical Thinking)
Analisis data dapat melakukan lebih dari sekadar menunjukkan kemacetan dalam produksi. Perusahaan game menggunakan analitik data untuk menetapkan jadwal hadiah bagi pemain yang membuat sebagian besar pemain tetap aktif dalam game. Perusahaan konten menggunakan banyak analitik data yang sama untuk membuat Anda tetap mengklik, menonton, atau mengatur ulang konten untuk mendapatkan tampilan lain atau klik lain.
Analisis data penting karena membantu bisnis mengoptimalkan kinerja mereka. Menerapkannya ke dalam model bisnis berarti perusahaan dapat membantu mengurangi biaya dengan mengidentifikasi cara yang lebih efisien dalam menjalankan bisnis dan dengan menyimpan data dalam jumlah besar. Perusahaan juga dapat menggunakan analitik data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan membantu menganalisis tren dan kepuasan pelanggan, yang dapat menghasilkan produk dan layanan baru—dan lebih baik.
Langkah Analisis Data
Proses yang terlibat dalam analisis 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 numerik atau dibagi berdasarkan kategori.
- Langkah kedua dalam analisis 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 mungkin terjadi pada spreadsheet atau bentuk perangkat lunak lain yang dapat mengambil data statistik.
- Data tersebut kemudian dibersihkan sebelum dianalisis. Ini berarti itu digosok dan diperiksa untuk memastikan tidak ada duplikasi atau kesalahan, dan itu tidak lengkap. Langkah ini membantu memperbaiki kesalahan apa pun sebelum diteruskan ke analis data untuk dianalisis.
Jenis Analisis Data
Analisis data dipecah menjadi empat tipe dasar.
- Analitik deskriptif: Ini menjelaskan apa yang telah terjadi selama periode waktu tertentu. Apakah jumlah penayangan meningkat? Apakah penjualan bulan ini lebih kuat dari sebelumnya?
- Analitik diagnostik: Ini lebih berfokus pada mengapa sesuatu terjadi. Ini melibatkan input data yang lebih beragam dan sedikit hipotesis. Apakah cuaca mempengaruhi penjualan bir? Apakah kampanye pemasaran terbaru itu memengaruhi penjualan?
- Analisis prediktif: Ini bergerak ke apa yang kemungkinan akan terjadi dalam waktu dekat. Apa yang terjadi dengan penjualan terakhir kali kita mengalami musim panas? Berapa banyak model cuaca yang memprediksi musim panas tahun ini?
- Analitik preskriptif: Ini menyarankan tindakan. Jika kemungkinan musim panas yang panas diukur sebagai rata-rata dari lima model cuaca ini di atas 58%, kita harus menambahkan shift malam ke tempat pembuatan bir dan menyewa tangki tambahan untuk meningkatkan output.
Analisis data mendukung banyak sistem kontrol kualitas di dunia keuangan, termasuk program Six Sigma yang selalu populer . Jika Anda tidak mengukur sesuatu dengan benar—apakah itu berat Anda atau jumlah cacat per juta dalam lini produksi—hampir tidak mungkin untuk mengoptimalkannya.
Beberapa sektor yang telah mengadopsi penggunaan analitik data termasuk industri perjalanan dan perhotelan, di mana perputarannya bisa cepat. Industri ini dapat mengumpulkan data pelanggan dan mencari tahu di mana letak masalahnya, jika ada, dan bagaimana cara memperbaikinya.
Healthcare menggabungkan penggunaan volume tinggi data terstruktur dan tidak terstruktur dan menggunakan analitik data untuk membuat keputusan cepat. Demikian pula, industri ritel menggunakan banyak sekali data untuk memenuhi permintaan pembeli yang selalu berubah. Informasi yang dikumpulkan dan dianalisis pengecer dapat membantu mereka mengidentifikasi tren, merekomendasikan produk, dan meningkatkan keuntungan.
Teknik Analisis Data
Ada beberapa metode dan teknik analisis yang berbeda yang dapat digunakan analis data untuk memproses data dan mengekstrak informasi. Beberapa metode yang paling populer tercantum di bawah ini.
Analisis regresi memerlukan analisis hubungan antara variabel dependen untuk menentukan bagaimana perubahan dalam satu dapat mempengaruhi perubahan yang lain.
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 seharusnya lebih sulit untuk dilihat.
Analisis kohort adalah proses memecah kumpulan data ke dalam kelompok data serupa, sering kali dipecah menjadi demografis pelanggan. Hal ini memungkinkan analis data dan pengguna analitik data lainnya untuk lebih mendalami angka-angka yang berkaitan dengan subset data tertentu.
Simulasi Monte Carlo memodelkan kemungkinan terjadinya hasil yang berbeda. Sering digunakan untuk mitigasi risiko dan pencegahan kerugian, simulasi ini menggabungkan beberapa nilai dan variabel dan seringkali memiliki kemampuan peramalan yang lebih besar daripada pendekatan analitik data lainnya.
Analisis deret waktu melacak data dari waktu ke waktu dan memperkuat hubungan antara nilai titik data dan kemunculan titik data. Teknik analisis data ini biasanya digunakan untuk melihat tren siklus atau untuk memproyeksikan prakiraan keuangan.
Alat Analisis Data
Selain berbagai pendekatan matematika dan statistik untuk menghitung angka, analitik data telah berkembang pesat dalam kemampuan teknologi. Saat ini, analis data memiliki berbagai alat perangkat lunak untuk membantu memperoleh data, menyimpan informasi, memproses data, dan melaporkan temuan.
Analisis data selalu memiliki ikatan yang longgar dengan spreadsheet dan Microsoft Excel. Sekarang, analis data juga sering berinteraksi dengan bahasa pemrograman mentah untuk mengubah dan memanipulasi database. Bahasa sumber terbuka seperti Python sering digunakan. Alat yang lebih spesifik untuk analisis data seperti R dapat digunakan untuk analisis statistik atau pemodelan grafis.
Analis data juga memiliki bantuan saat melaporkan atau mengomunikasikan temuan. Baik Tableau dan Power BI adalah visualisasi data dan alat analisis untuk mengumpulkan informasi, melakukan analisis data, dan mendistribusikan hasil melalui dasbor dan laporan.
Alat lain juga muncul untuk membantu analis data. SAS adalah platform analitik yang dapat membantu penambangan data , sedangkan Apache Spark adalah platform sumber terbuka yang berguna untuk memproses kumpulan data yang besar. Analis data sekarang memiliki berbagai kemampuan teknologi untuk lebih meningkatkan nilai yang mereka berikan kepada perusahaan mereka.
Mengapa Analisis Data Penting?
Analisis data penting karena membantu bisnis mengoptimalkan kinerja mereka. Menerapkannya ke dalam model bisnis berarti perusahaan dapat membantu mengurangi biaya dengan mengidentifikasi cara yang lebih efisien dalam melakukan bisnis. Perusahaan juga dapat menggunakan analitik data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan membantu menganalisis tren dan kepuasan pelanggan, yang dapat menghasilkan produk dan layanan baru—dan lebih baik.
Apakah 4 Jenis Analisis Data?
Analisis data dipecah menjadi empat tipe dasar. Analitik deskriptif menggambarkan apa yang telah terjadi selama periode tertentu. Analitik diagnostik lebih berfokus pada mengapa sesuatu terjadi. Analisis prediktif bergerak ke apa yang kemungkinan akan terjadi dalam waktu dekat. Akhirnya, analitik preskriptif menyarankan suatu tindakan.
Siapa yang Menggunakan Analisis Data?
Analisis data telah diadopsi oleh beberapa sektor, seperti industri perjalanan dan perhotelan, di mana perputarannya bisa cepat. Industri ini dapat mengumpulkan data pelanggan dan mencari tahu di mana letak masalahnya, jika ada, dan bagaimana cara memperbaikinya. Perawatan kesehatan adalah sektor lain yang menggabungkan penggunaan volume tinggi data terstruktur dan tidak terstruktur serta analitik data dapat membantu dalam membuat keputusan cepat. Demikian pula, industri ritel menggunakan banyak sekali data untuk memenuhi permintaan pembeli yang selalu berubah.
Baca: Prinsip Dasar Keterbukaan Informasi
Kesimpulan
Di dunia yang semakin bergantung pada informasi dan pengumpulan statistik, analisis data membantu individu dan organisasi memastikan data mereka. Dengan menggunakan berbagai alat dan teknik, serangkaian angka mentah dapat diubah menjadi wawasan pendidikan yang informatif yang mendorong pengambilan keputusan dan manajemen yang bijaksana.
referensi: https://www.investopedia.com/terms/d/data-analytics.asp
Posting Komentar untuk "Memahami 4 Teknik Analisis Data dan Cara Penggunaannya"