Data Analytics menjadi landasan utama bagi perusahaan modern untuk berfokus pada pengambilan keputusan yang didukung oleh fakta dan informasi. Dalam era di mana data menjadi aset berharga, pemahaman mendalam tentang cara kerja analitik data sangat penting.
Analitik data melibatkan pengumpulan, pemodelan, dan analisis data, bukan hanya sekadar alat, tetapi suatu filosofi yang mengubah cara perusahaan memahami, beradaptasi, dan berinovasi. Kemampuan untuk mengubah sejumlah besar data menjadi wawasan yang berguna adalah penting bagi perusahaan yang ingin tetap relevan dan kompetitif. Di bawah ini kita akan membahas secara mendalam bagaimana cara kerja analitik data konsep utama di baliknya dan dampaknya terhadap pengambilan keputusan bisnis.
Daftar Isi
Apa itu Analitik Data?
Analitik data adalah proses mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasi kumpulan data untuk mendapatkan hasil analisa yang bermanfaat, mendukung pengambilan keputusan, dan merencanakan strategi. Proses ini melibatkan berbagai teknik dan metode statistik, matematika, dan komputasi untuk mengungkap pola, tren, dan hubungan yang tersembunyi dalam data.
Pemanfaatan analitik data membantu perusahaan mendapatkan tingkat visibilitas dan pemahaman yang lebih mendalam terhadap proses dan layanan yang mereka tawarkan. Melalui analitik data ini, perusahaan dapat memperoleh gambaran secara terperinci mengenai pengalaman pelanggan dan mengidentifikasi berbagai permasalahan yang dihadapi oleh pelanggan.
Dengan mengubah paradigma dari sekadar data menjadi suatu hubungan yang erat antara wawasan yang diperoleh dan tindakan yang diambil, perusahaan dapat menciptakan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi. Selain itu, analitik data juga dapat digunakan untuk mengembangkan produk digital terkait, mengoptimalkan operasional perusahaan, serta meningkatkan produktivitas karyawan.
Langkah-langkah dan Cara Kerja Analitik Data
Berikut ini beberapa langkah cara kerja analitik data dari tahap awal hingga akhir :
Pengumpulan Data
Langkah pertama dalam analitik data adalah pengumpulan data. Data dapat berasal dari berbagai sumber, termasuk database internal perusahaan, sumber eksternal seperti situs web, media sosial, atau bahkan sensor IoT (Internet of Things). Kualitas data sangat penting, dan proses ini memerlukan pemilihan dan pengecekan data yang tepat dan cermat.
Pembersihan Data (Data Cleaning)
Setelah pengumpulan data, langkah selanjutnya adalah pembersihan data. Proses ini melibatkan identifikasi dan koreksi kesalahan atau ketidaksesuaian dalam data. Data yang bersih dan berkualitas tinggi menjadi dasar yang kuat untuk analisis yang akurat.
Pemodelan dan Pemrosesan Data
Pemodelan data melibatkan pembuatan model statistik atau matematis yang mewakili hubungan di antara berbagai variabel dalam data. Model ini dapat berupa model prediktif untuk membuat prediksi di masa depan, model deskriptif untuk memberikan gambaran tentang data, atau model preskriptif untuk memberikan saran tentang tindakan yang sebaiknya diambil.
Analisis Data
Analisis data adalah inti dari proses analitik data. Berbagai teknik analisis, seperti analisis statistik, machine learning, dan data mining, digunakan untuk mengidentifikasi pola, tren, atau anomali dalam data. Hasil analisis ini memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang kondisi bisnis dan faktor-faktor yang mempengaruhinya.
Visualisasi Data
Visualisasi data adalah langkah penting untuk menyajikan hasil analisis dengan cara yang mudah dipahami. Grafik, diagram, dan peta dapat digunakan untuk menggambarkan wawasan yang ditemukan dalam data. Visualisasi memungkinkan para pemangku kepentingan untuk dengan cepat memahami informasi yang kompleks.
Interpretasi dan Pengambilan Keputusan
Tahap terakhir dari cara kerja analitik data melibatkan interpretasi hasil analisis dan decision making. Tim analitik dan pemangku kepentingan bisnis bekerja sama untuk mengevaluasi temuan, menentukan implikasinya, dan merencanakan tindakan selanjutnya. Pengambilan keputusan yang didukung oleh fakta dan analisis data cenderung lebih tepat dan efektif.
Konsep Utama Analitik Data
Selain membahas cara kerja analitik data di atas, terdapat pula beberapa konsep utama analitik data sebagai berikut :
Big Data
Analitik data seringkali terkait dengan konsep Big Data, yang mencakup volume besar data yang dikelola dan dianalisis dalam waktu nyata. Big Data menuntut infrastruktur teknologi yang canggih untuk mengelola, menyimpan, dan menganalisis data yang sangat besar dan kompleks.
Machine Learning
Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu tanpa pemrograman eksplisit. Dalam analitik data, machine learning digunakan untuk membuat model prediktif dan mengidentifikasi pola yang sulit dideteksi oleh manusia.
Data Mining
Data mining adalah proses mengeksplorasi dan menganalisis data untuk menemukan pola yang signifikan atau informasi tersembunyi. Teknik data mining digunakan dalam analitik data untuk mengidentifikasi hubungan kompleks dalam data yang mungkin tidak dapat ditemukan melalui metode analisis konvensional.
Dampak Analitik Data pada Bisnis
Selain membahas cara kerja analitik data di atas, terdapat pula berbagai dampak analitik data pada bisnis seperti :
Peningkatan Efisiensi Operasional
Dengan analitik data, perusahaan dapat mengidentifikasi proses operasional yang tidak efisien dan merancang strategi untuk meningkatkannya. Hal ini dapat mengurangi biaya operasional dan meningkatkan produktivitas.
Pengenalan Peluang Bisnis Baru
Analitik data memungkinkan perusahaan mengidentifikasi peluang bisnis baru berdasarkan tren pasar, perilaku konsumen, dan kebutuhan yang belum terpenuhi. Ini dapat membantu perusahaan untuk berinovasi dan tetap bersaing di pasar.
Peningkatan Pengalaman Pelanggan
Analitik data membantu perusahaan memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan dengan lebih baik. Dengan pemahaman ini, perusahaan dapat menyajikan layanan dan produk yang lebih sesuai dengan harapan pelanggan, meningkatkan kepuasan pelanggan.