DATA ANAYLSTICS

A.    APA ITU DATA ANALYSTICS

Data Analytics atau analisis data adalah penerapan sistematis dari teknik statistik dan logis guna mendeskripsikan ruang lingkup data, memodularisasi struktur data, memadatkan representasi data, mengilustrasikan melalui gambar, tabel, dan grafif, serta mengevaluasi kecenderungan statistik, dan probabilitas untuk memperoleh kesimpulan.

Selain itu, analisis data merupakan istilah yang mengacu pada proses pengumpulan, pengorganisasian, dan proses analisis untuk mengumpulkan data. Singkatnya, data analisis merupakan ilmu dalam menganalisis data mentah yang digunakan untuk membuat kesimpulan tentang informasi tersebut.

B.     FUNGSI DATA ANALYTICS

Tenryata, data analytics memiliki beberapa fungsi yang mampu membantu perusahaan, diantaranya:

1.      Mempermudah perhitungan statistic

Dalam menjalankan perusahaan, data analytics ini membantu mempermudah para karyawan untuk menghitung dan mengolah data-data untuk menunjang bisnis yang dijalankannya. Biasanya penghitungan data ini dilakukan setiap hari oleh karyawan sehingga dengan adanya data analytics, mereka bisa bekerja dengan mudah.

2.      Menjadikan waktu perhitungan semakin efisien

Sebelum adanya data analytics, mengerjakan perhitungan data sangatlah lama karena masih menggunakan manual. Namun, sejak hadirnya data analytics, perhitungan data bisa dilakukan lebih cepat sehingga waktu perhitungan lebih efisien dibandingkan sebelumnya.Waktu yang efisien ini membantu para karyawannya meningkatkan kinerja karena tidak harus berkutat pada satu pekerjaan saja, yakni mengolah data.

3.      Memberikan solusi untuk kepentingan bisnis

Ternyata data analytics ini merupakan solusi bagi kepentingan bisnis. Jika perhitungan data bisa dilakukan dengan baik, dan hasilnya akurat, hasil inilah yang nantinya menjadi dasar dari keputusan-keputusan baru yang akan diambil oleh perusahaan.

4.      Hasil perhitungan akurat dan reliabel

Manfaat lain dari data analytics adalah hasil perhitungan yang akurat dan reliabel. Pasalnya, penggunaan data analytics mampu memberikan hasil lebih akurat dan dapat dipercaya. Hasil perhitungan yang akurat ini juga mampu mengurasi risiko kesalahan dalam proses analisa data statistika.

5.      Membantu riset pasar dari sebuah bisnis

Terakhir, manfaat yang bisa didapatkan dari data analytics yakni membantu riset pasar dari sebuah bisnis. Dengan adanya riset pasar, sebuah perusahaan memiliki kemampuan untuk merespon produk dari perusahaan tersebut.

6.      Menciptakan peluang baru

Manfaat lain dari data analytics yakni menciptakan peluang baru bagi Anda dalam menafaatkan data. Analitik ini bersifat prediktif, membuat seseorang belajar mandiri, dan adaptif dalam membantu Anda mengungkap pola data yang tersembunyi. Selain itu, analisis bisnis modern ini sifatnya mobile sehingga sangat mudah digunakan dan mereka menghubungkan Anda ke data yang tepat di waktu yang tepat, dengan sedikit atau tanpa pelatihan yang diperlukan.

7.      Memvisualisasikan data

Terakhir manfaat dari data analytics yakni mampu memvisualkan data. Analitis memberikan kemampuan untuk melihat gambaran definisi tinggi dari lanskip bisnis Anda. Dengan menggabungkan data pribadi, perusahaan, data besar, Anda mampu dengan cepat memahami nilai data, berbagi data Anda dengan rekan kerja, serta melakukan semuanya dalam hitungan menit.

C.     JENIS-JENIS DATA ANALYTICS

Ada beberapa jenis analisis data yang perlu Anda ketahui, diantaranya:

1.      Analitis deskriptif (Descriptive analytics)

Analisis deskriptif ini merupakan analisis yang berisi deksripsi atau menjelaskan apa yang terjadi selama periode waktu tertentu. Pertanyaan yang mendasar dari deksripsi biasanya mencakup “Apakah jumlah penanyagan meningkat?”, “Apakah penjualan bulan ini meningkat dibandingkan dengan bulan sebelumnya?”, dan pertanyaan lainnya. Analitis deskriptif ini menghasilkan gambaran umum dari data yang sudah dikumpulkan. Jenis analisis data ini akan membantu Anda memahami apa yang terjadi dan mengapa hal tersebut terjadi.

2.      Analitis diagnostic

Analisis diagnostik merupakan analitis data yang berfokus pada mengapa sesuatu bisa terjadi. Analitis ini melibatkan input data yang lebih beragam dan sedikit hipotesis. Misalnya saja seperti “Apakah cuaca mempengaruhi penjualan jaket?”, atau “Apakah kampanye pemasaran terbaru ini mampu mempengaruhi penjualan?” dan pertanyaan-pertanyaan lainnya.

3.      Analitis prediktif

Analitis prediktif merupakan analitis data yang berfokus pada kemungkinan apa yang akan terjadi dalam waktu dekat atau kemungkinan apa yang akan terjadi ke depannya. Pertanyaan yang mencakup analitis prediktif biasanya “Apa yang terjadi dengan penjualan ketika musim panas berlangsung lama?”, “Berapa banyak model baju hangat yang akan terjual dalam musim panas ini?”, dan pertanyaan lain yang jawabannya soal prediksi.

Intinya, analitis prediktif ini akan memberikan hasil prediksi tentang sesuatu yang akan terjadi dengan peningkatan daya komputasi dengan kemampuan menjalankan ratusan atau ribuan model dengan cepat serta adopsi teknik prediktif seperti support vector machines, neural networks dan random forest.

4.      Analitis preskriptif (Presciptive analystics)

Analitis preskriptif merupakan analitis data yang menyarankan tindakan apa yang harus diambil. Proses analisis ini akan mengkombinasikan wawasan yang didapatkan dari analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan yang harus diambil ketika menghadapi masalah atau keputusan bisnis.

Dalam prosesnya, sebetulnya cukup sulit untuk membuat sistem yang menggunakan jenis analitis ini. Hal ini karena Anda harus mempertimbangkan semua opsi untuk pengambilan keputusan. Biasanya analitis preskriptif ini digunakan oleh top-level manajemen dalam mengambil keputusan.

D.    TUJUAN DATA ANALYTICS

Pada umumnya, data analisis ini akan digunakan untuk berbagai keperluan apa saja termasuk salah satunya keperluan bisnis. Nah, untuk mengembangkan bisnis ini, yang perlu Anda lakukan adalah analisis. Jika bisnisnya tidak berkembang, Anda pelru melihat ke belakang lalu mengakui kesalahan Anda. Setelah itu, berjanjilah untuk tidak mengulangi lagi serta merencanakan apa langkah selanjutnya yang akan diambil.

E.     LANGKAH-LANGKAH DATA ANALYTICS

Ada beberapa langkah yang harus dilakukan dalam membuat data analytics:

1.      Tentukan mengapa Anda membutuhkan analisis data (Define why you need data analytics)

Sebelum masuk ke seluk beluk mengenai analisis data, Anda harus menentukan alasan mengapa Anda membutuhkan analisis data. Kebutuhan ini biasanya bisa terjawab dengan beberapa pertanyaan sebagai berikut:

·         Bagaimana kita bisa mengurangi biaya produksi tanpa mengurangi kualitas?

·         Apa saja cara yang bisa dilakukan untuk meningkatkan peluang penjualan dengan memanfaatkan sumber daya yang ada?

·         Apakah pelanggan melihat merek kita secara positif?

 

2.      Mengumpulkan data (Begin collecting data from sources)

Langkah selanjutnya adalah mulai mengumpulkan data. Pengumpulan data biasanya dimulai dari sumber primer atau sumber internal. Data tersebut bisa dikumpulkan dari perangkat lunak CRM, sistem ERP, alat otomatisasi pemasaram, dan lainnya. Sumber-sumber ini berisi informasi mengenai data pelanggan, keuangan, kesenjangan dalam penjualan, dan hal lainnya. Setelah itu, kumpulkan pula data sekunder dari banyak sumber.

3.      Bersihkan data yang tidak diperlukan (Clean unnecessary data)

Setelah selesai mengumpulkan data, langkah selanjutnya yakni hapus data yang tidak diperlukan. Pastikan karyawan Anda memilah data dengan baik, mana data yang harus disimpan dan mana data yang harus dihapus.

4.      Lakukan analisis data (Perform data analytics)

Selanjutnya, hal yang harus Anda lakukan adalah melakukan analisis data. Dalam tahap ini, Anda perlu melakukan penambangan data seperti analisis pengelompokkan, deteksi anomali, penambangan aturan asosiasi, dan lainnya demi mengungkap pola data tersembunyi.

5.      Tafsirkan hasilnya (Interpre the results)

Langkah terakhir dalam melakukan data nalystics adalah menginterpretasikan hasil dari analisis data. Menafsirkan analisis data ini harus memvalidasi mengapa Anda melakukannya. Analisis dan pengguna bisnis harus bekerja sama selama proses ini. Anda juga perlu mempertimbangkan tantangan atau batasan yang mungkin tidak ada di dalam data.