Data Analytic: Pengertian, Kegunaan dan Jenis-jenisnya

Menganalisis data mentah dilakukan untuk menemukan tren atau menjawab sejumlah pertanyaan yang dapat membantu mengembangkan bisnis atau perusahaan. Melalui proses data analytic yang hampir sama seperti data analisis namun dengan cakupan yang lebih luas.

Proses analisis yang menjadi bagian dari Business Analytics ini menggabungkan beberapa komponen untuk memberikan gambaran yang jelas mengenai masa lalu, masa kini, dan masa depan. Lebih jelasnya, simak dulu artikel berikut.

data analytic

Pengertian Data Analytic

Analitis data adalah ilmu analisis umum yang digunakan untuk menganalisis data mentah dan membuat kesimpulan dari data tersebut. Prosesnya melalui komputasi sistematis data yang digunakan perusahaan untuk menemukan sebuah tren.

Contohnya pada perusahaan konten yang menganalisis data untuk bisa membuat konten yang lebih banyak diklik, mengatur konten untuk mendapatkan like, dan lain sebagainya.

Contoh lainnya yaitu pada perusahaan manufaktur yang menganalisis data dengan mekanisme mencatat runtime, downtime, dan data kerja untuk berbagai mesin. Data yang dikumpulkan tersebut dianalisis untuk merencanakan beban kerja yang lebih baik sehingga mesin dapat beroperasi dengan optimal untuk kepentingan perusahaan.

Perlu diketahui bahwa data analitis ini sedikit berbeda dengan data analisis. Bentuk dan struktur data analitis lebih luas cakupannya. Sedangkan data analisis merupakan bagian dari data analitis yang menganalisis tren masa lalu untuk memahami apa yang terjadi saat ini.

Kegunaan Data Analytic bagi Perusahaan

data analytic

Perusahaan banyak membutuhkan analitis data untuk berbagai tujuan. Analitis data dapat memberikan keuntungan untuk perusahaan, antara lain:

  • Menjadikan waktu perhitungan semakin efisien

Perhitungan dan analisis data yang dilakukan secara manual tentu membutuhkan proses dan waktu yang lama. Berbeda dengan menerapkan ilmu analitis data yang akan membuat waktu perhitungan data menjadi semakin efisien. Hal ini juga memberikan keuntungan untuk meningkatkan kinerja karyawan karena mereka tidak berkutat terlalu lama dengan data.

  • Mempermudah perhitungan statistik

Data statistik menjadi salah satu data yang penting bagi suatu perusahaan. Data tersebut setiap harinya diolah untuk menunjang bisnis yang dijalankan. Pekerjaan mengolah data statistik ini akan lebih mudah menggunakan data analytic.

  • Hasil perhitungan yang akurat dan reliable
Baca Juga:  VMware Adalah: Pengertian, Fungsi dan Kelebihannya

Penerapan analitis data sangat membantu perusahaan untuk mendapatkan informasi yang lebih akurat dan reliable. Hasil analisis yang dilakukan dapat dipercaya sehingga dapat mengurangi risiko kesalahan dalam menganalisis data yang ada.

  • Memberikan solusi untuk kepentingan bisnis

Fungsi lain dari analitis data adalah membantu perusahaan untuk menentukan solusi-solusi yang berguna untuk kepentingan bisnis. Melalui analitis data, perusahaan akan lebih mudah untuk mengambil kebijakan atau keputusan-keputusan dalam menjalankan bisnis tersebut.

  • Membantu riset pasar

Riset pasar tentunya sangat penting bagi setiap perusahaan demi kelancaran bisnisnya. Analitis data dapat mempermudah perusahaan untuk melakukan riset pasar. Adanya riset pasar ini, perusahaan akan tahu bagaimana respon pasar dengan produk dari perusahaan tersebut dan apa yang diinginkan oleh pasar.

  • Mengidentifikasi cara yang lebih efisien dalam menjalankan bisnis

Perusahaan membutuhkan data analytic untuk membantu mengidentifikasi langkah mana yang paling efisien untuk diambil guna melancarkan bisnisnya. Dari data-data yang dikumpulkan dan kemudian dianalisis dapat ditemukan cara yang paling efisien yang dapat diambil oleh perusahaan.

  • Membantu mengurangi biaya operasional

Data yang dianalisis juga sangat membantu perusahaan untuk mengoptimalkan kinerja perusahaan dan menekan serendah mungkin biaya operasional yang dikeluarkan.

Jenis-jenis Data Analytic

data analytic

Pada dasarnya data analytic sangat penting untuk membantu perusahaan mengambil keputusan bisnis yang lebih baik. Terdapat empat jenis data analytic yang dapat dikombinasikan untuk memberikan informasi yang lebih menyeluruh untuk kepentingan bisnis atau perusahaan. Berikut jenis-jenis data analitis.

  • Analitis deskriptif – “Apa yang terjadi?”

Tipe analitis data ini menjelaskan mengenai apa yang telah terjadi selama periode waktu tertentu. Misalnya saja, apakah penjualan bulan ini lebih kuat dari sebelumnya? Apakah jumlah penayangannya meningkat? Dan lain sebagainya.

  • Analitis diagnostik – “Mengapa sesuatu terjadi?”

Tipe data ini lebih fokus mengenai alasan mengapa sesuatu terjadi. Data yang digunakan melibatkan data yang lebih beragam namun dengan hipotesis yang sedikit. Contohnya analitis apakah cuaca saat ini mempengaruhi penjualan baju hangat? Apakah promosi terbaru perusahaan mampu mempengaruhi penjualan? Dan lain-lain.

  • Analitis prediktif – “Apa yang akan terjadi di masa depan?”
Baca Juga:  IP Address Adalah: Fungsi, Jenis, Cara Kerja, dan Cara Melihatnya

Analitis data ini melibatkan prediksi mengenai kemungkinan apa yang akan terjadi dalam waktu dekat. Analitis prediktif menggunakan data histori untuk membaca tren, apakah pola tren di masa lalu cenderung berulang atau tidak sehingga bisa memberikan analisis lanjutan untuk prediksi di masa depan.

  • Analitis preskriptif – “Apa yang harus dilakukan?”

Berikutnya adalah tipe data analytic yang fokus pada preskriptif atau langkah apa yang perlu dilakukan atas analisis yang sudah dilakukan. Analisis ini dapat membantu membuat keputusan dan langkah bisnis yang lebih tepat. Pada prosesnya menerapkan machine learning untuk menemukan pola dari kumpulan data-data yang besar.

Langkah-langkah dalam Data Analytics

Ada sejumlah langkah yang dilakukan dalam proses analitis data. Berikut beberapa langkah dilibatkan dalam analitis data.

  • Identifikasi data

Langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan kebutuhan data atau bagaimana data dikelompokkan. Data-data yang akan dikumpulkan dapat dikelompokkan sesuai dengan kategorinya seperti berdasar usia, jenis kelamin, pendapatan, demografi, atau lainnya.

  • Pengumpulan data

Setelah menentukan data apa yang dibutuhkan, maka lanjut ke proses pengumpulan data. Proses data analytic ini bisa menggunakan berbagai sumber seperti informasi internet, lingkungan, kamera, komputer, atau melalui individu langsung.

  • Input data

Data yang jumlahnya besar setelah dikumpulkan harus dimasukkan ke software pengolah data. Ini bertujuan untuk mengatur data agar lebih mudah untuk dianalisis dengan mengambil data statistik.

  • Penyaringan data

Sebelum memulai analis, data yang sudah dikumpulkan harus dibersihkan dulu. Kamu perlu memeriksa data dan memastikan tidak ada data ganda, data yang tidak lengkap, dan lain sebagainya. ini akan membantu mempermudah analitis data nantinya.

  • Analisis data

Setelah data sudah lengkap dan siap, maka bisa lanjut ke proses analitis data. Proses ini dilakukan untuk menemukan pola terselubung, tren pasar, korelasi, dan informasi lain yang berguna untuk perusahaan.

  • Visualisasi data

Proses selanjutnya adalah membuat visualisasi data sesuai dengan analitis data yang sudah dilakukan. Cara ini diperlukan untuk memudahkan penyampaian hasil analisis kepada pihak lain yang membutuhkan. Biasanya menggunakan visualisasi gambar atau diagram yang lebih mudah dipahami.

  • Pemanfaatan data
Baca Juga:  5 Alasan Belajar Bahasa Pemrograman R!

Tahap terakhir adalah pemanfaatan data. Perusahaan dapat menentukan kebijakan berdasarkan analitis data tersebut. Langkah apa yang harus diambil, hal-hal apa saja yang harus dievaluasi, bagaimana menanggapi permintaan pasar, dan lain sebagainya. Itulah beberapa informasi mengenai data analytic yang sangat dibutuhkan bagi kelancaran bisnis. Analitis data memang banyak dibutuhkan di industri komersial, namun bisa juga diterapkan ke sektor lainnya seperti Sains hingga kehidupan sehari-hari.

Cek link ini untuk dapatkan promo menarik belajar Data Analytic!

Related Articles