Pengertian analisis data, tujuan, dan tekniknya

Analisis data adalah tindakan mengumpulkan informasi penting untuk memandu keputusan bisnis. Alat evaluasi ini mengubah data numerik menjadi informasi yang dapat diakses yang dapat membantu Anda menentukan cara terbaik untuk melanjutkan proyek atau proses. Dengan mempelajari cara mengumpulkan dan menganalisis data dengan benar, Anda dapat meningkatkan keterampilan pengambilan keputusan di tempat kerja.

Dalam artikel ini, kita akan membahas apa itu analisis data, bagaimana Anda dapat melakukannya, dan bagaimana perusahaan menggunakannya untuk membuat keputusan.

Apa itu analisis data?

Analisis data adalah proses mengumpulkan dan memeriksa informasi statistik untuk membuat keputusan yang tepat. Proses ini mengubah informasi seperti ulasan pelanggan dan umpan balik menjadi informasi yang dapat digunakan manajer untuk mengembangkan rencana bisnis strategis dan taktis.

Membuat keputusan berdasarkan informasi membutuhkan informasi dari audiens perusahaan dan basis pelanggan. Sebuah rantai kopi besar, misalnya, mungkin perlu memahami pola penjualan musim dingin di beberapa negara bagian untuk mengembangkan rencana pemasaran baru untuk tahun mendatang. Tanpa data pelanggan dari tahun-tahun sebelumnya, akan sulit untuk menentukan secara akurat kopi musiman mana yang paling diminati di negara bagian tertentu dan apakah mereka harus membawanya kembali.

Jenis analisis data

Berikut ini adalah empat jenis analisis data yang paling umum digunakan di tempat kerja.

Analisis deskriptif

Analisis deskriptif mengubah angka mentah menjadi informasi yang mudah ditafsirkan dan dipahami. Ini mengatur ulang, memesan dan memanipulasi data untuk menghasilkan ringkasan sederhana yang menunjukkan apa yang terjadi dalam sebuah penelitian. Metode analisis data ini menunjukkan distribusi data Anda. Ini juga membantu Anda mendeteksi outlier, inkonsistensi, dan kesalahan, memungkinkan analis untuk mengidentifikasi bagaimana elemen-elemen ini terkait. Data yang diperoleh dari analisis deskriptif dapat membantu bisnis memahami proses apa yang berjalan dengan baik dan area apa yang mungkin memerlukan analisis lebih lanjut.

Analisis diagnostik

Sementara analisis deskriptif memberitahu Anda apa yang terjadi, analisis diagnostik menentukan mengapa hal itu terjadi. Jika Anda memerlukan data untuk mempelajari cara mengulang proyek yang berhasil atau untuk menilai kembali proses yang memerlukan beberapa perbaikan, analisis diagnostik dapat memberi Anda informasi ini. Analisis diagnostik membantu Anda menemukan alasan keberhasilan kampanye pemasaran tertentu, misalnya, atau di mana itu bisa direvisi.

Analisis data prediktif

Analisis data prediktif mengantisipasi hasil masa depan dari suatu keputusan atau proses dengan menggunakan informasi yang dihasilkan oleh analisis deskriptif dan diagnostik.

Analisis prediktif meninjau data masa lalu untuk mengidentifikasi tren potensial. Misalnya, department store dapat menggunakan penelitian prediktif untuk menentukan apakah mereka harus mempekerjakan karyawan tambahan selama musim liburan yang sibuk.

Analisis preskriptif

Analisis preskriptif menggabungkan data dan membantu organisasi membentuk keputusan tentang cara meningkatkan proses di tempat kerja mereka. Karena informasi yang diperoleh dari proses ini dalam skala besar, analisis preskriptif memerlukan komitmen organisasi.

Kecerdasan buatan, atau AI, dapat secara efektif menggunakan analisis preskriptif. AI menghabiskan banyak data dan terus belajar, menggunakan informasi ini untuk membuat keputusan yang tepat yang menguntungkan tempat kerja. Sistem AI yang dirancang dengan baik juga mengomunikasikan keputusan ini dan menerapkannya ke dalam tindakan. AI dapat melakukan dan mengoptimalkan proses bisnis setiap hari tanpa masukan dari karyawan lain.

Bagaimana menggunakan analisis data untuk membuat keputusan di tempat kerja

Sebelum melakukan analisis data apa pun, pastikan ada gagasan yang jelas tentang strategi dan tujuan utama. Jika Anda ingin meningkatkan basis pelanggan Anda, misalnya, jelaskan bagaimana Anda ingin mencapainya. Tanyakan pada diri Anda apa yang perlu Anda ketahui untuk memenuhi tujuan ini, dan identifikasi pertanyaan kunci tentang perusahaan Anda.

Ikuti langkah-langkah ini untuk menggunakan analisis data guna meningkatkan keterampilan pengambilan keputusan Anda di tempat kerja.

• Tentukan jenis analisis data yang akan membantu menjawab pertanyaan Anda.
• Tentukan biaya dan upaya untuk menghasilkan data.
• Kumpulkan datanya.
• Analisis datanya.

Tentukan jenis analisis data yang akan menjawab pertanyaan Anda

Fokus pada mengidentifikasi jenis data yang akan menjawab pertanyaan Anda. Jika ikhtisar sederhana adalah semua yang Anda butuhkan, Anda mungkin hanya memerlukan analisis deskriptif. Anda mungkin sudah memiliki akses ke data ini dari proyek sebelumnya. Jika angka di belakangnya masih baru dan relevan, Anda mungkin ingin mempertimbangkan untuk menggunakan informasi ini.

Tentukan biaya dan upaya untuk menghasilkan data

Analisis data akan menghabiskan sejumlah sumber daya yang bervariasi tergantung pada jenis informasi yang Anda coba kumpulkan. Sebelum berinvestasi dalam jenis proyek ini, pertimbangkan faktor-faktor yang berkontribusi seperti biaya moneter, komitmen waktu, dan hasil jangka panjang dari analisis data.

Kumpulkan datanya

Mengumpulkan data memerlukan pengaturan proses dan orang-orang yang akan mengumpulkan dan mengelola informasi Anda. Untuk menghemat waktu, Anda dapat memilih untuk membeli akses ke kumpulan data siap analisis seperti informasi demografis untuk segmen konsumen tertentu.

Analisis datanya

Ini melibatkan sampai pada kesimpulan praktis berdasarkan data yang Anda kumpulkan. Setelah Anda mengidentifikasi, mengumpulkan, dan menganalisis data, Anda dapat menggunakan metode seperti visualisasi data untuk memberi makna pada informasi. Alat visualisasi dapat membantu memahami hasil dari berbagai tindakan. Bagan dan grafik warna-warni dapat mewakili ratusan titik data yang menunjukkan tren atau narasi yang kuat. Data penjualan yang dijalankan terkait dengan wilayah geografis, misalnya, dapat membantu Anda memutuskan untuk mengalokasikan kembali dana pemasaran.

Manfaat menganalisis data

Menganalisis data dapat memajukan misi, visi, dan tujuan organisasi Anda.

Informasi ini dapat membantu Anda menyarankan peningkatan kualitas yang berkelanjutan, perluasan perusahaan atau produk, dan inovasi tempat kerja. Ini juga dapat membantu mengembangkan dan mengimplementasikan rencana seperti:

• Peningkatan perangkat lunak untuk merampingkan layanan
• Peningkatan kontrol inventaris untuk pengiriman lebih cepat
• Pelatihan kepemimpinan untuk memberdayakan karyawan
• Aliansi atau merger strategis baru untuk tetap kompetitif di pasar
• Pelatihan sukarelawan untuk meningkatkan upaya penjangkauan
• Penggunaan pembelajaran mesin yang diperluas
• Peningkatan pemahaman tentang variabel yang mempengaruhi kepuasan pelanggan

Dengan menjalankan analisis data, Anda dapat menginterpretasikan data yang berlaku untuk proyek Anda. Wawasan ini membantu menentukan hal-hal seperti produk baru yang mungkin disukai pelanggan, apakah akan diperluas ke wilayah atau negara baru atau di mana harus mengurangi biaya tertentu.