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.

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.