Apa itu data kualitatif?

Data kualitatif, juga disebut “data kategorikal,” digunakan untuk mengkategorikan dan menggambarkan sesuatu menggunakan kata sifat dan kata keterangan. Data kualitatif meliputi ciri-ciri fisik seperti:

• Warna
• Membentuk
• Ukuran
• Tekstur atau rasa
• Bau
• Rasa

Bagaimana data kualitatif dikumpulkan?

Data kualitatif berguna dalam banyak jenis studi dan Anda dapat mengumpulkan data kualitatif melalui metode berikut:

• Pengamatan
• Telepon, video, atau wawancara langsung
• Survei atau kuesioner digital atau kertas
• Grup fokus
• Forum atau komunitas online
• Dokumen atau catatan yang ada
• Rekaman video dan audio
• Studi kasus

Bagaimana data kualitatif berbeda dari data kuantitatif?

Data kualitatif bersifat observasional dan deskriptif, sedangkan data kuantitatif bersifat numerik dan terukur. Peneliti sering menggunakan data kualitatif dan kuantitatif bersama-sama ketika melakukan studi atau analisis. Mereka mungkin mengumpulkan data kuantitatif yang sesuai dengan parameter data kualitatif tertentu.

Jenis data kualitatif

Para peneliti dan ahli statistik sering mengkategorikan data kualitatif menjadi tiga jenis:

Data biner

Data biner adalah data kualitatif yang dapat dicirikan oleh salah satu dari dua sifat yang saling eksklusif (artinya mereka tidak dapat terjadi secara bersamaan). Misalnya, sesuatu mungkin baik atau buruk, benar atau salah, keras atau lunak. Peneliti dapat menggunakan data biner untuk membuat model statistik yang memprediksi seberapa sering subjek studi cenderung baik atau buruk, benar atau salah atau keras atau lunak.

Data nominal

Data nominal, juga disebut “data bernama atau berlabel” atau “skala nominal”, adalah semua jenis data yang dapat Anda gunakan untuk memberi label sesuatu tanpa memberikan nilai numerik. Anda mengumpulkan data nominal, misalnya, jika Anda mengkategorikan sekelompok variabel berdasarkan warna. Ahli statistik mungkin menggunakan data nominal untuk menentukan perbedaan yang signifikan secara statistik antara kumpulan data kualitatif, seperti warna. Peneliti mungkin menggunakan data nominal untuk membuat tanggapan survei pilihan ganda atau untuk profil responden.

Data ordinal

Data ordinal adalah data kualitatif yang dikategorikan dalam urutan atau skala tertentu. Ketika peneliti menggunakan data ordinal, urutan informasi kualitatif lebih penting daripada perbedaan antara setiap kategori. Misalnya, tanggapan survei pada skala dari puas hingga tidak memihak atau tidak puas adalah ordinal. Ahli statistik mungkin menggunakan data ordinal saat membuat grafik, sementara peneliti mungkin menggunakannya untuk mengklasifikasikan variabel atau subjek berdasarkan kelompok, seperti anak, remaja, dewasa, dan senior.

Contoh data kualitatif

Anda dapat menemukan beberapa contoh data kualitatif dalam pekerjaan sehari-hari Anda dan khususnya di industri penelitian dan statistik.

Data kualitatif dalam deskripsi

Contoh dasar data kualitatif meliputi:

• Pria itu memiliki rambut pirang dan mata hijau.
• Wanita itu adalah seorang penunggang kuda.
• Ruangan itu gelap dan lembap dengan wallpaper berwarna merah marun.
• Bunga-bunga putih berbau seperti aprikot dan vanila.
• Kucing berbulu oranye itu memiliki cakar yang tajam.
• Permen kuning dan merah berbentuk oval dan bergetah.
• Kopi hitam pekat itu sangat panas.
• Sebuah tegakan kecil pohon gugur tumbuh di seberang hutan besar yang selalu hijau.
• Pengusaha wanita Kanada itu mengenakan setelan suede biru.
• Sofa kulit putih itu sejuk dan halus.

Data kualitatif di tempat kerja

Profesional di berbagai industri menggunakan pengamatan kualitatif dalam pekerjaan dan penelitian mereka. Contohnya meliputi:

• Seorang ilmuwan menjelaskan apa yang terjadi selama percobaan: “Larutannya berubah menjadi merah ketika kita menambahkan cuka.”
• Seorang psikolog mengamati dan mencatat perilaku pasien: “Anak itu lesu dan tidak tertarik pada mainannya. Dia berteriak keras ketika anjing cokelat berjalan ke arahnya.”
• Seorang peneliti pasar mengumpulkan opini dan demografi melalui survei dan kelompok fokus. “Berapa kelompok usiamu?” atau “Apa bagian favorit Anda dari konferensi itu?”
• Seorang jurnalis mewawancarai subjek, mengajukan pertanyaan terbuka untuk mendapatkan pendapat mereka tentang suatu topik atau peristiwa. “Apa pendapatmu tentang gedung pengadilan yang baru?”
• Seorang arkeolog memeriksa dan menggambarkan artefak dan menganalisis budaya yang mereka miliki. “Guci tanah liat besar berwarna hijau, biru dan coklat. Orang Mesir kemungkinan menggunakannya untuk membawa air dari sungai ke rumah mereka.”
• Seorang ahli zoologi mengamati dan menganalisis perilaku hewan: “Zebra-zebra saling berdandan, lalu berlari cepat ke dalam hutan ketika suara gajah mengagetkan mereka.”
• Seorang peneliti medis mengevaluasi gaya hidup dan perilaku pasien dengan kondisi tertentu untuk menentukan faktor risiko: “Kebanyakan pasien dengan masalah jantung kelebihan berat badan, pria paruh baya dengan tingkat stres yang tinggi dalam hidup mereka.”
• Seorang kritikus buku menilai kualitas sebuah karya dan menulis resensi berdasarkan pengamatan mereka. “Penulis mahir menangkap ancaman eksternal yang dihadapi karakter selama badai, serta dinamika hubungan rumit yang mencegah mereka bekerja sama untuk bertahan hidup.”
• Seorang guru memberikan umpan balik kepada siswa tentang keterampilan membaca mereka. “Pengucapan Anda jelas, dan Anda berbicara dengan nada lembut dan lancar.”

Data kualitatif dalam penelitian

Data kualitatif memungkinkan peneliti untuk menggambarkan dan menjelaskan subjek mereka dan menggunakan informasi itu untuk membuat teori dan model. Contoh pengumpulan data kualitatif dalam penelitian antara lain:

• Pertanyaan terbuka seperti “Apa negara asal Anda?”
• Pertanyaan tertutup seperti “Apa tingkat pendidikan tertinggi Anda: gelar sarjana, magister atau doktor?”
• Analisis pesaing, di mana perusahaan mengirimkan survei ke audiens target mereka untuk menentukan bagaimana peringkat mereka terhadap pesaing mereka dan untuk meningkatkan rencana pemasaran mereka.

“Platform perangkat lunak mana yang paling sering Anda gunakan: Swift, Sky Computing, Harvester, atau ScanWave?”

• Kuesioner dan survei untuk mengumpulkan data, seperti “Bagaimana Anda menilai layanan pelanggan hotel? Buruk, di bawah rata-rata, rata-rata, di atas rata-rata, atau luar biasa.”

Data kualitatif dalam statistik

Data kualitatif dapat memberikan statistik penting kepada perusahaan dan pemerintah tentang pelanggan, populasi, dan produk. Contoh pengumpulan data kualitatif untuk tujuan statistik meliputi:

• Demografi dan preferensi politik pemilih selama pemilihan untuk menentukan jenis pemilih lebih memilih kandidat mana.
• Asal usul, jenis kelamin dan demografi imigran lainnya sehingga pemerintah dapat mengkategorikan populasi mereka di suatu negara.
• Nama, jenis kelamin, dan profesi orang yang menghadiri suatu acara untuk mengkategorikan audiens tuan rumah.
• Jenis kelamin, ras, dan rentang usia karyawan yang bekerja untuk perusahaan menentukan keragaman.

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.