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.

Analisis data memungkinkan Anda mengetahui dan menafsirkan informasi untuk mengidentifikasi poin nilai. Tapi apa analisis data dengan kata-kata sederhana?

Apa itu analisis data?

Analisis data adalah ilmu menelaah sekumpulan data untuk menarik kesimpulan tentang suatu informasi untuk dapat mengambil keputusan atau sekedar untuk memperluas pengetahuan tentang berbagai mata pelajaran.

Ini terdiri dari subjek data operasi. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan kesimpulan yang tepat yang akan membantu kita mencapai tujuan kita, seperti operasi yang tidak dapat didefinisikan sebelumnya karena pengumpulan data dapat mengungkapkan kesulitan tertentu.

Saat ini, banyak industri menggunakan data untuk menarik kesimpulan dan memutuskan tindakan yang akan diterapkan. Perlu disebutkan bahwa sains juga menggunakan analisis data untuk menguji atau membuang teori atau model yang ada.

Daniel Burrus, konsultan bisnis dan pembicara tentang masalah bisnis dan inovasi, mengatakan hal yang mengacu pada analisis data: “Banyak dari ini akan membantu manusia bekerja lebih cerdas dan lebih cepat karena kami memiliki data tentang semua yang terjadi”.

Kegunaan analisis data

Ini digunakan di banyak industri terlepas dari cabangnya. Ini memberi kita dasar untuk membuat keputusan atau mengkonfirmasi apakah hipotesis itu benar.

• Pemasaran: Terutama, peneliti melakukan analisis data untuk memprediksi perilaku konsumen dan membantu perusahaan menempatkan produk dan layanan mereka di pasar yang sesuai. Misalnya, analisis data penjualan dapat membantu Anda mengidentifikasi rangkaian produk yang tidak begitu populer dalam kelompok demografis tertentu. Ini dapat memberi Anda wawasan tentang mengubah kampanye pemasaran Anda saat ini untuk lebih terhubung dengan audiens target dan memenuhi kebutuhan mereka.
• Sumber daya manusia: Organisasi dapat menggunakan analisis data untuk menawarkan pengalaman hebat kepada karyawan mereka dan memastikan lingkungan kerja yang sangat baik. Mereka juga dapat memanfaatkan data yang ada untuk menemukan sumber daya terbaik – sumber daya yang keahliannya sesuai dengan tujuan organisasi.
• Akademisi: Universitas dan institusi akademik dapat melakukan analisis data untuk mengukur kinerja siswa dan mendapatkan wawasan tentang cara-cara untuk meningkatkan pendidikan lebih lanjut.

Teknik untuk analisis data

Untuk memahami data mentah, penting untuk menganalisisnya. Kita harus menggunakan berbagai teknik yang bergantung pada jenis informasi yang dikumpulkan, jadi penting untuk menentukan metode yang akan digunakan sebelum menerapkannya.

• Analisis data kualitatif: Peneliti mengumpulkan data kualitatif dari emosi, bahasa tubuh, dan ekspresi yang mendasarinya. Hal ini didasarkan pada interpretasi tanggapan verbal. Cara yang paling umum untuk memperoleh informasi ini adalah melalui wawancara terbuka, kelompok fokus, dan kelompok observasi, di mana peneliti umumnya menganalisis pola dalam pengamatan selama fase pengumpulan data.
• Analisis data kuantitatif: Data kuantitatif disajikan dalam bentuk numerik. Ini didasarkan pada hasil nyata.

Analisis data berfokus pada mencapai kesimpulan hanya berdasarkan apa yang sudah diketahui peneliti. Cara Anda mengumpulkan data harus berhubungan dengan bagaimana Anda berencana untuk menganalisis dan menggunakannya. Anda juga perlu memastikan bahwa Anda mengumpulkan informasi akurat yang dapat Anda percayai.

Ada banyak teknik pengumpulan data, tetapi metode yang paling umum digunakan oleh para ahli adalah survei online. Ini menawarkan manfaat yang signifikan seperti mengurangi waktu dan uang dibandingkan dengan metode pengumpulan data tradisional.

Keuntungan dari analisis data

• Buat keputusan bisnis yang lebih cepat dan lebih terinformasi yang didukung oleh fakta.
• Identifikasi masalah kinerja yang memerlukan tindakan.
• Dapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang pelanggan, yang pada gilirannya menciptakan hubungan bisnis yang lebih baik.
• Meningkatkan kesadaran akan risiko untuk menerapkan tindakan pencegahan.
• Visualisasikan berbagai dimensi data.
• Dapatkan keunggulan kompetitif.
• Lebih memahami kinerja keuangan bisnis.
• Mengidentifikasi cara untuk mengurangi biaya dan dengan demikian meningkatkan keuntungan.

Berikut adalah contoh pertanyaan dari berbagai jenis analisis data. Anda dapat memasukkan mereka ke dalam survei pasca-acara yang ditujukan untuk pelanggan Anda:

Analisis kualitatif berfokus pada opini, sikap, dan keyakinan.

Pertanyaan dimulai dengan: Mengapa? Bagaimana?

Contoh analisis data kualitatif: Panel tempat diskusi diadakan dan konsumen diwawancarai tentang apa yang mereka suka atau tidak suka tentang tempat itu.

Analisis kuantitatif berfokus pada hard data dan informasi yang dapat dihitung.

Data dikumpulkan dengan mengajukan pertanyaan seperti: Berapa banyak? WHO? Seberapa sering? Di mana?

Contoh analisis data kuantitatif: Survei yang berfokus pada pengukuran penjualan, tren, laporan, atau persepsi.

Panduan langkah demi langkah

Langkah 1: Tentukan pertanyaan Anda

Mulailah dengan memilih pertanyaan yang tepat. Pertanyaan harus terukur, jelas, dan ringkas. Rancang pertanyaan Anda untuk memenuhi syarat atau mendiskualifikasi kemungkinan solusi untuk masalah spesifik Anda.

Langkah 2: Tetapkan prioritas pengukuran

Langkah ini dibagi menjadi dua sub-langkah:

• Putuskan apa yang akan diukur: Analisis jenis data yang Anda butuhkan.
• Putuskan bagaimana mengukurnya: Memikirkan bagaimana mengukur data Anda sama pentingnya, terutama sebelum fase pengumpulan data, karena proses pengukuran Anda mendukung atau mendiskreditkan analisis Anda nanti.

Langkah 3: Kumpulkan data

Dengan pertanyaan yang didefinisikan dengan jelas dan prioritas pengukuran Anda telah ditetapkan, sekarang saatnya untuk mengumpulkan data Anda. Saat Anda mengumpulkan dan mengatur data Anda, ingatlah untuk mengingat poin-poin penting ini:

Sebelum mengumpulkan data baru, tentukan informasi apa yang dapat dikumpulkan dari database atau sumber yang ada.

Tentukan terlebih dahulu sistem penyimpanan dan penamaan file untuk membantu semua anggota tim berkolaborasi. Proses ini menghemat waktu dan mencegah anggota tim mengumpulkan informasi yang sama dua kali.

Jika Anda perlu mengumpulkan data melalui survei, observasi, atau wawancara, kembangkan kuesioner terlebih dahulu untuk memastikan konsistensi dan menghemat waktu.

Simpan data yang dikumpulkan terorganisir dengan log tanggal pengumpulan dan tambahkan catatan sumber apa pun saat Anda melanjutkan.

Anda mungkin ingin membaca: Apa itu penelitian primer dan sekunder?

Langkah 4: Analisis data

Setelah Anda mengumpulkan data yang tepat untuk menjawab pertanyaan Langkah 1 Anda, inilah saatnya untuk melakukan analisis yang lebih dalam. Temukan hubungan, identifikasi tren, urutkan dan filter data Anda menurut variabel. Saat Anda menganalisis data, Anda akan menemukan bahwa Anda memiliki data yang tepat yang Anda butuhkan.

Langkah 5: Tafsirkan hasilnya

Setelah menganalisis data dan mungkin melakukan penelitian lebih lanjut, akhirnya tiba saatnya untuk menginterpretasikan hasil. Tanyakan pada diri Anda pertanyaan-pertanyaan kunci ini:

• Apakah data menjawab pertanyaan awal Anda? Bagaimana?
• Apakah data membantu Anda mempertahankan keberatan? Bagaimana?
• Apakah ada batasan pada kesimpulan, ada sudut yang belum Anda pertimbangkan?

Jika interpretasi Anda terhadap data sesuai dengan semua pertanyaan dan pertimbangan ini, kemungkinan besar Anda telah mencapai kesimpulan yang produktif. Satu-satunya langkah yang tersisa adalah menggunakan hasil proses analisis data untuk memutuskan bagaimana Anda akan bertindak.

Dengan lima langkah dalam proses analisis data ini, Anda akan membuat keputusan yang lebih baik untuk bisnis Anda karena pilihan Anda didukung oleh data yang telah dikumpulkan dan dianalisis dengan baik.

Buat keputusan yang tepat dengan menganalisis data dengan cara yang benar!