Data Analytics: Pengertian, Jenis, dan Manfaatnya

Data analytics adalah proses transformasi data mentah atau Big Data menjadi informasi yang jelas dan bermanfaat, yang dapat diaplikasikan dalam berbagai sektor, termasuk bisnis, kesehatan, pendidikan, dan penelitian ilmiah.

Di era digital saat ini, data menjadi salah satu aset yang paling berharga bagi perusahaan, organisasi, hingga individu. Informasi yang sebelumnya tersembunyi dapat dianalisis dan diubah menjadi wawasan yang sangat berharga berkat kemajuan dalam teknologi dan ilmu komputer. Salah satu konsep yang sangat penting dalam pengolahan dan interpretasi data adalah data analytics. Dalam artikel ini, kita akan membahas secara mendalam apa itu data analytics, berbagai jenisnya, manfaatnya, dan bagaimana prosesnya dilakukan untuk membantu perusahaan atau individu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.

Apa itu Data Analytics?

Data analytics adalah proses mengubah data mentah atau Big Data menjadi informasi yang dapat dipahami dan digunakan dalam berbagai bidang, seperti bisnis, kesehatan, pendidikan, dan riset ilmiah. Dalam dunia yang semakin bergantung pada data, analytics adalah proses yang tidak hanya mengumpulkan informasi tetapi juga menemukan pola, korelasi, dan wawasan yang dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik. Dalam proses ini, berbagai teknik statistika, pemrograman komputer, dan algoritma digunakan untuk mengeksplorasi, menganalisis, dan menyajikan data sehingga lebih mudah dipahami.

Mengapa Data Analytics Penting?

Pada tingkat yang paling mendasar, data analytics memungkinkan organisasi untuk:

• Memaksimalkan pengambilan keputusan dengan dasar bukti yang valid daripada hanya mengandalkan asumsi semata.
• Meningkatkan efisiensi operasional dengan mengidentifikasi cara untuk mengurangi pemborosan atau memperbaiki proses.
• Meningkatkan kualitas layanan pelanggan dapat dicapai dengan memahami secara mendalam kebutuhan serta preferensi mereka.
• Inovasi produk atau layanan baru berdasarkan wawasan yang diperoleh dari analisis data.
• Mengurangi risiko dengan memprediksi masalah potensial atau menemukan cara untuk mengatasi tantangan yang ada.

Selain itu, data analytics adalah bagian integral dari tren global yang lebih besar dalam memanfaatkan teknologi untuk memajukan inovasi dan efisiensi di seluruh sektor. Dari sektor bisnis hingga sektor kesehatan, data analysis adalah kunci untuk memberikan wawasan yang lebih tajam dalam membuat keputusan.

Manfaat Data Analytics, Mengapa Penting bagi Perusahaan?

Di era digital saat ini, data yang diperoleh dari berbagai sumber seperti transaksi online, media sosial, sensor, dan perangkat lainnya, memberikan peluang besar bagi perusahaan untuk meningkatkan kinerja mereka. Berikut adalah beberapa manfaat utama data analytics untuk perusahaan:

1. Meningkatkan Pengambilan Keputusan

Dengan data analytics, perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih berdasarkan pada fakta dan data daripada berdasarkan dugaan atau intuisi semata. Misalnya, dalam hal strategi pemasaran, perusahaan dapat menganalisis perilaku konsumen untuk menyesuaikan kampanye yang lebih tepat sasaran.

2. Meningkatkan Efisiensi Operasional

Data analytics dapat membantu perusahaan mengidentifikasi area yang membutuhkan perbaikan atau mengurangi biaya. Sebagai contoh, dengan menganalisis proses produksi, perusahaan dapat menemukan langkah-langkah yang membuang-buang waktu atau sumber daya, dan kemudian membuat perbaikan.

3. Meningkatkan Pengalaman Pelanggan

Melalui data analytics, perusahaan dapat mengidentifikasi tren dan pola dalam perilaku pelanggan, termasuk preferensi produk dan waktu yang tepat untuk melakukan pembelian. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk menyediakan produk dan layanan yang lebih personal, meningkatkan kepuasan pelanggan.

4. Menyusun Strategi Bisnis yang Lebih Baik

Analisis data yang mendalam memungkinkan perusahaan untuk merencanakan strategi bisnis yang lebih baik. Dengan informasi yang akurat tentang pasar, pesaing, dan kinerja internal, perusahaan dapat merancang strategi yang lebih tepat untuk mencapai tujuan jangka panjang.

5. Mengurangi Risiko dan Mengidentifikasi Peluang

Melalui analisis prediktif, perusahaan dapat mengidentifikasi risiko atau potensi masalah sebelum terjadi. Sebagai contoh, dalam sektor keuangan, analisis data dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan kebangkrutan atau kerugian finansial. Selain itu, data analytics juga membantu dalam mengidentifikasi peluang pasar baru yang sebelumnya tidak terlihat.

 

Baca Juga : Perangkat Switch

Tahap-tahap Melakukan Data Analytics

Proses data analytics umumnya terdiri dari beberapa tahap yang memungkinkan data diolah dan dianalisis secara efektif. Berikut adalah tahap-tahap dalam melakukan data analytics yang umum digunakan di banyak industri:

1. Pengumpulan Data (Data Collection)

Tahap pertama adalah mengumpulkan data yang relevan dengan masalah atau tujuan analisis yang ingin dicapai. Data dapat berasal dari berbagai sumber, seperti:

• Sensor atau perangkat IoT (Internet of Things)
• Transaksi bisnis atau e-commerce
• Media sosial atau umum
• Survei atau kuesioner untuk memahami opini pelanggan

Pada tahap ini, penting untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan bersih dan relevan dengan tujuan analisis.

2. Pembersihan Data (Data Cleaning)

Data yang dikumpulkan sering kali tidak sempurna, misalnya terdapat nilai yang hilang atau adanya data yang terduplikasi. Oleh karena itu, data cleaning adalah proses penting dalam data analytics yang melibatkan penyaringan dan perbaikan kesalahan dalam data untuk memastikan bahwa data yang dianalisis adalah akurat dan valid.

3. Eksplorasi Data (Data Exploration)

Pada tahap ini, analis data mulai mengeksplorasi data yang telah dibersihkan untuk mencari pola atau hubungan yang mungkin ada. Proses ini sering melibatkan penggunaan alat statistik atau visualisasi data untuk membantu pemahaman yang lebih mendalam tentang data.

4. Analisis Data (Data Analysis)

Setelah mengeksplorasi data, langkah berikutnya adalah melakukan analisis lebih lanjut untuk mencari wawasan yang lebih dalam. Ini bisa melibatkan penggunaan berbagai teknik, seperti:

• Analisis regresi untuk mencari hubungan antara variabel.
• Klastering untuk menemukan kelompok data yang mirip.
• Analisis prediktif untuk memprediksi tren di masa depan.

5. Penyajian Hasil (Data Visualization)

Penyajian hasil dalam bentuk visual, seperti grafik atau dashboard, sangat penting untuk membantu pengambil keputusan memahami temuan analisis. Visualisasi ini membantu mengkomunikasikan wawasan secara jelas dan efektif.

6. Pengambilan Keputusan dan Implementasi

Akhirnya, temuan dari data analytics digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik. Misalnya, perusahaan dapat mengubah strategi pemasaran berdasarkan analisis perilaku konsumen atau meningkatkan proses bisnis berdasarkan temuan efisiensi.

 

Baca Juga : Apa yang Dimaksud dengan Reboot

Jenis-Jenis Data Analytics

Secara umum, data analytics dapat dibagi menjadi beberapa jenis, yang masing-masing memiliki fokus yang berbeda tergantung pada tujuan analisis. Berikut adalah penjelasan dari jenis-jenis utama data analytics:

1. Descriptive Analytics (Analitik Deskriptif)

Descriptive analytics adalah jenis analitik yang berfokus pada menjelaskan apa yang telah terjadi dengan menganalisis data historis. Teknik ini memberikan gambaran umum tentang data yang sudah ada, seperti laporan kinerja perusahaan atau ringkasan penjualan.

Contoh:

• Laporan penjualan bulanan yang menunjukkan angka penjualan dan pendapatan.
• Analisis data pelanggan untuk mengetahui siapa yang paling sering berbelanja.

2. Diagnostic Analytics (Analitik Diagnostik)

Diagnostic analytics membantu menjawab pertanyaan “mengapa” sesuatu terjadi. Dengan menggunakan teknik analisis yang lebih mendalam, analitik diagnostik mencoba untuk mengidentifikasi penyebab dari suatu peristiwa atau pola dalam data.

Contoh:

• Mengapa penjualan turun pada bulan tertentu? Apakah ada faktor eksternal seperti kompetisi atau masalah internal yang menyebabkan penurunan?
• Mengapa jumlah pelanggan yang mengajukan keluhan meningkat pada periode tertentu?

3. Predictive Analytics (Analitik Prediktif)

Predictive analytics adalah jenis analitik yang menggunakan data historis dan algoritma statistik untuk memprediksi kejadian atau tren di masa depan. Ini banyak digunakan untuk meramalkan perilaku konsumen, penjualan, atau bahkan kegagalan mesin dalam suatu industri.

Contoh:

• Prediksi permintaan produk berdasarkan data penjualan masa lalu.
• Prediksi churn pelanggan berdasarkan pola penggunaan layanan.

4. Prescriptive Analytics (Analitik Preskriptif)

Prescriptive analytics memberikan rekomendasi untuk tindakan yang harus diambil berdasarkan temuan dari descriptive dan predictive analytics. Ini membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik dengan memberikan wawasan tentang pilihan yang tersedia dan dampak potensial dari berbagai tindakan.

Contoh:

• Rekomendasi tentang cara mengoptimalkan rantai pasokan atau alur produksi.
• Rekomendasi untuk personalisasi kampanye pemasaran.

5. Causal Analytics (Analitik Kausal)

Causal analytics berfokus pada menemukan hubungan sebab-akibat dalam data. Teknik ini digunakan untuk memahami dampak dari tindakan atau perubahan tertentu terhadap hasil yang terjadi.

Contoh:

• Menganalisis apakah peningkatan pengeluaran iklan menyebabkan peningkatan penjualan.
• Mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kesehatan pasien setelah intervensi medis.

Kesimpulan

Data analytics adalah alat yang sangat kuat dalam dunia bisnis dan teknologi modern. Dengan memanfaatkan data analytics, perusahaan dapat menggali wawasan yang lebih dalam dari Big Data yang ada di dalam suatu perusahaan mereka, meningkatkan pengambilan keputusan, mengidentifikasi peluang baru, dan mengurangi risiko. Baik itu diagnostic analytics

Referensi Buku

1. Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2017). Competing on Analytics: The New Science of Winning (2nd ed.). Harvard Business Review Press.
   Buku ini membahas pentingnya analytics dalam dunia bisnis modern dan bagaimana perusahaan dapat memanfaatkan data untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.
2. Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. O’Reilly Media.
   Buku ini memberikan wawasan tentang bagaimana konsep data analytics diterapkan dalam dunia bisnis, termasuk teknik dan strategi untuk meningkatkan pengambilan keputusan melalui data.
3. Shmueli, G., Patel, N. R., & Bruce, P. C. (2016). Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R (2nd ed.). Wiley.
   Buku ini sangat baik untuk memahami data analytics dengan fokus pada penerapan teknik data mining dalam analisis bisnis menggunakan R.
4. Keller, S., & Tushman, M. L. (2016). The Innovator’s Dilemma: When New Technologies Cause Great Firms to Fail (Updated edition). Harvard Business Review Press.
   Meskipun fokusnya pada inovasi teknologi, buku ini juga mencakup peran analytics dalam membantu perusahaan beradaptasi dengan perubahan teknologi dan pasar.
5. Marr, B. (2016). Big Data in Practice. Wiley.
   Buku ini membahas bagaimana big data analytics diterapkan di berbagai industri dan bagaimana organisasi dapat menggunakan data untuk meningkatkan operasi mereka.

Penulis : Elina Pebriyanti | Editor : Meilina Eka | Direktirat Pusat Teknologi Informasi