Apa itu analitik data?

Analisis data terdiri dari teknik yang membentuk ilmu menarik kesimpulan dari model data. Banyak proses analitik data saat ini datang dalam bentuk algoritme yang dapat diubah dan diotomatisasi untuk memberikan wawasan intelijen bisnis real-time yang paling berguna kepada para pemangku kepentingan.

Wawasan analitik data menarik konteks penting dari sejumlah besar data yang dapat mengungkapkan tren dan metrik yang harus dilacak oleh bisnis. Perusahaan menggunakan informasi ini untuk tetap kompetitif di pasar mereka. Dalam bisnis perusahaan, analisis data sering dikaitkan dengan “Big Data”, yaitu data dengan volume, variasi, dan kecepatan untuk membuat keputusan bisnis yang cepat.

Mengapa analisis data penting?

Analisis data membantu para pemimpin bisnis dan pemangku kepentingan memahami sejumlah besar data besar, dengan menyajikannya dengan cara yang mudah ditafsirkan yang memperjelas konteks penting dan mengungkapkan tren dan metrik. Hal ini memungkinkan pengambil keputusan bisnis untuk membuat keputusan hanya dengan melihat visualisasi, asalkan datanya terkini dan benar. Itulah mengapa data merupakan aset penting bagi organisasi besar, dan menganalisisnya adalah prioritas utama.

Jenis analitik data

Ada empat jenis analitik data yang sering digunakan bisnis untuk menentukan tren dan metrik:

• Analitik prediktif: Jenis analitik umum, analitik prediktif, membantu menjawab untuk bisnis seperti apa keadaan di masa depan. Analitik prediktif menerapkan data perusahaan historis untuk memprediksi tren tentang pertumbuhan perusahaan di masa depan, perilaku pasar, dan lainnya. Jenis analisis ini menggunakan analisis dan pemodelan statistik.
• Analitik preskriptif: Analitik preskriptif memberi tahu pemangku kepentingan apa yang perlu dilakukan. Ini dapat menentukan tindakan terbaik dengan melihat statistik.
• Analitik diagnostik: Jenis analitik ini menggunakan beragam komponen data untuk menganalisis mengapa sesuatu terjadi. Dalam jenis analitik ini, nilai indikator kinerja dilihat dalam kaitannya dengan data lain untuk melihat mengapa kinerjanya lebih baik atau lebih buruk daripada yang diantisipasi.
• Analitik deskriptif: Jenis analitik ini menggunakan data untuk menunjukkan apa yang terjadi selama periode tertentu. Dalam hal ini, data berfungsi untuk menggambarkan peristiwa yang membutuhkan konteks.

Cara menggunakan analitik data

Jika Anda mempertimbangkan untuk menggunakan analitik data, inilah yang dapat Anda lakukan:

• Mengumpulkan data.
• Periksa data yang dikumpulkan.
• Dapatkan wawasan.
• Pertimbangkan penyimpanan dan infrastruktur.
• Berinvestasi dalam visualisasi dan pemodelan.
• Mengambil tindakan.

Kumpulkan data

Pertama, Anda harus mengumpulkan data. Selama proses ini, jika Anda adalah pengambil keputusan bisnis, Anda harus memikirkan proses apa yang mendukung saluran pemasaran Anda yang menghasilkan prospek data pelanggan. Anda juga harus mempertimbangkan area data lain seperti akuntansi, manufaktur, dan pemenuhan. Sudah ada banyak sumber di mana Anda dapat menemukan data yang bermanfaat. Anda harus menentukan apa kebutuhan data Anda dan infrastruktur apa yang mendukungnya saat Anda mengumpulkan dan menggabungkan data.

Periksa data yang dikumpulkan

Selama fase ini, Anda perlu memeriksa semua data Anda untuk akurasi atau kesalahan. Anda harus mempertimbangkan bagaimana data dikompilasi. Jika dikumpulkan dengan cepat atau dari berbagai sumber yang berbeda, mungkin perlu dianalisis keakuratannya. Analisis data berharga untuk bisnis, tetapi ada biayanya. Sebelum Anda berinvestasi dalam analitik, Anda harus memastikan bahwa data Anda lengkap, akurat, dan siap untuk dianalisis.

Dapatkan wawasan

Untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik dari data mereka, pemangku kepentingan harus bertanya pada diri sendiri pertanyaan-pertanyaan ini:

• Apa yang Anda ketahui tentang bagaimana data dikumpulkan?
• Apakah data telah dianalisis baru-baru ini?
• Seperti apa siklus hidup data untuk organisasi?
• Apakah ada masalah keamanan?

Setelah Anda dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, Anda akan berada dalam posisi yang lebih baik untuk memahami jenis wawasan penting yang bisa Anda dapatkan dari visualisasi kumpulan data Anda.

Pertimbangkan penyimpanan dan infrastruktur

Menyimpan data dan mendapatkan wawasan terbaik darinya bukanlah tugas kecil. Sebaliknya, ini membutuhkan infrastruktur data dan analitik yang kuat yang merupakan investasi waktu, uang, dan sumber daya. Alat data mencakup hal-hal seperti database, gudang data, data lake, dan alat intelijen bisnis yang membantu Anda menyimpan data dan memahami konteksnya yang lebih luas. Jenis infrastruktur data yang Anda butuhkan sangat bergantung pada faktor-faktor seperti ukuran bisnis Anda, beban data keseluruhan, jumlah total pengguna, dan kebutuhan peran pengguna.

Berinvestasi dalam visualisasi dan pemodelan

Sekarang setelah data Anda bersih dan akurat serta disimpan dalam infrastruktur yang benar dan siap untuk dianalisis, saatnya menggunakan data untuk mendapatkan wawasan. Visualisasi adalah bagian besar untuk membuat data lebih mudah dipahami. Mungkin ada orang di tim Anda yang tidak nyaman bekerja dengan statistik dan visualisasi penting untuk memastikan mereka memahami gambaran keseluruhan.

Ada alat dan sumber daya yang tersedia yang memudahkan untuk memodelkan data menjadi visualisasi yang mudah dipahami. Pertimbangkan untuk menggunakan sumber daya yang Anda inginkan untuk membuat visualisasi bermakna yang memberi dorongan pada merek Anda.

Ambil tindakan

Cukup memiliki data adalah awal yang baik tetapi lebih penting untuk memiliki rencana yang dapat ditindaklanjuti yang memberi tahu organisasi cara menggunakan data dan apa yang harus dilakukan dengan wawasan yang diperoleh. Itu dimulai dengan memastikan infrastruktur siap untuk menganalisis data. Apa pun tujuan Anda, untuk menjadi sukses, bisnis harus mampu mengubah data menjadi wawasan dan wawasan menjadi tindakan.

Banyak yang bisa diputuskan dari wawasan sederhana. Misalnya, CEO dapat membuat keputusan anggaran yang berdampak pada seluruh perusahaan. Wawasan tentang kebiasaan konsumen dapat mendorong hasil di setiap tingkat organisasi, menginformasikan hal-hal seperti bagaimana merek berbicara kepada konsumen, di mana konsumen dapat dijangkau, dan apa yang mereka sukai.