Halo Sobat Magister! Menurut laman Revou.co, Data Analytics adalah suatu ilmu untuk menganalisis data mentah menjadi informasi yang lebih mudah disajikan. Yuk, simak artikel ini lebih lanjut untuk mengetahui tentang Data Analytics.
Sumber: Codingstudio .id
Apa itu Data Analytics?
Data Analytics adalah proses pengumpulan, pemrosesan, analisis, dan interpretasi data untuk mendapatkan wawasan, informasi, dan pengetahuan yang berharga.
Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola, tren, korelasi, dan informasi penting lainnya dari data yang besar dan kompleks sehingga dapat diambil keputusan yang lebih baik dan strategi yang lebih efektif.
Data analytics secara luas mencakup dalam berbagai bidang, termasuk bisnis, sains, pemasaran, kesehatan, teknologi, keuangan, dan banyak lagi.
Dengan kemajuan teknologi dan kemampuan komputasi, data analytics semakin menjadi bagian integral dari proses pengambilan keputusan di berbagai industri dan membantu organisasi mengoptimalkan kinerja mereka.
Jenis-Jenis Data Analytics
Berdasarkan tingkat kompleksitas analisis dan fokusnya dalam mengolah data, jenis-jenis data analytics adalah sebagai berikut:
1. Deskriptif (Descriptive Analytics)
– Deskriptif analytics adalah jenis yang fokus pada penjelasan tentang apa yang telah terjadi berdasarkan data historis.
– Tujuan dari deskriptif analytics adalah untuk memberikan pemahaman tentang data yang ada dan memberikan gambaran tentang tren dan pola yang terjadi.
2. Diagnostik (Diagnostic Analytics)
– Diagnostik analytics melibatkan analisis data untuk mengidentifikasi penyebab dan akar masalah.
– Jenis ini berfokus pada menjawab pertanyaan “mengapa” terjadinya suatu peristiwa atau fenomena dalam data.
3. Prediktif (Predictive Analytics)
– Prediktif analytics berfokus pada perkiraan atau prediksi tentang kejadian masa depan berdasarkan pola dan tren dari data historis.
– Tujuan dari prediktif analytics adalah untuk memberikan wawasan tentang apa yang mungkin terjadi dan membantu pengambilan keputusan yang lebih tepat di masa depan.
4. Preskriptif (Prescriptive Analytics)
– Preskriptif analytics berusaha untuk memberikan rekomendasi tindakan atau keputusan yang optimal berdasarkan hasil analisis data.
– Jenis ini mencoba untuk menyarankan solusi atau langkah-langkah yang sebaiknya untuk mencapai tujuan tertentu.
5. Real-time (Real-time Analytics)
– Real-time analytics adalah jenis yang dilakukan secara langsung atau waktu nyata, di mana data diolah dan dianalisis segera setelah dihasilkan.
– Fokus utama dari real-time analytics adalah memberikan wawasan cepat untuk mendukung pengambilan keputusan yang cepat dan responsif.
6. Spasial (Spatial Analytics)
– Spasial analytics berkaitan dengan analisis data yang memiliki dimensi geografis atau spasial.
– Data spasial untuk mengidentifikasi pola dan korelasi yang berkaitan dengan lokasi geografis, seperti pada peta atau sistem informasi geografis (SIG).
7. Textual (Text Analytics)
– Text analytics berfokus pada analisis data dalam bentuk teks atau narasi.
– Teknik text analytics untuk menggali wawasan dari teks seperti ulasan pelanggan, laporan, artikel berita, dan media sosial.
Setiap jenis memiliki peran dan nilai tertentu dalam membantu organisasi atau bisnis memahami data mereka, membuat keputusan yang lebih baik, dan mengambil tindakan yang tepat. Kombinasi dari beberapa jenis sering diperlukan untuk mendapatkan pemahaman yang lebih menyeluruh dari data yang ada.
Proses Data Analytics
Proses ini melibatkan serangkaian langkah yang sistematis untuk mengumpulkan, mempersiapkan, menganalisis, dan menginterpretasi data dengan tujuan mendapatkan wawasan berharga. Berikut adalah tahapan dalam proses data analytics:
1. Pengumpulan Data
– Tahap pertama dalam proses adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber yang relevan.
– Data ini dapat berasal dari berbagai sumber seperti basis data internal perusahaan, data yang dihasilkan oleh sistem, data dari media sosial, data sensor, dan banyak lagi.
2. Pemahaman Data (Data Understanding)
– Langkah berikutnya adalah memahami data yang telah dikumpulkan. Ini melibatkan eksplorasi data dan memahami struktur, kualitas, dan karakteristiknya.
– Pemahaman data juga mencakup mengidentifikasi variabel-variabel yang relevan dan memahami hubungan antara variabel tersebut.
3. Pembersihan Data (Data Cleaning)
– Pengumpulan data mungkin tidak selalu dalam bentuk yang bersih dan dapat mengandung kecacatan, data yang hilang, atau data duplikat.
– Pembersihan data adalah proses menghapus atau memperbaiki data yang tidak valid atau tidak relevan sehingga data siap untuk analisis lebih lanjut.
4. Integrasi dan Persiapan Data (Data Integration and Preparation)
– Dalam tahap ini, data dari berbagai sumber diintegrasikan dan disiapkan untuk analisis lebih lanjut.
– Proses integrasi dan persiapan data melibatkan transformasi data, penggabungan data, dan penerapan struktur data yang sesuai.
5. Analisis Data
– Proses ini adalah tahap inti. Data dijelajahi dan dianalisis menggunakan berbagai teknik statistik, matematika, atau algoritma analisis data lainnya.
– Tujuan dari analisis data adalah pengolahan data dari identifikasi pola, tren, hubungan, dan wawasan berharga dari data.
6. Visualisasi Data
– Penyajian hasil analisis data sering dalam bentuk grafik, tabel, atau visualisasi lainnya untuk memudahkan pemahaman.
– Visualisasi data membantu menyajikan temuan dengan jelas dan memudahkan pemahaman.
7. Interpretasi dan Pengambilan Keputusan
– Setelah analisis data selesai, hasil interpretasi untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan mengembangkan strategi yang tepat.
– Wawasan dari data analytics membantu organisasi atau bisnis untuk merencanakan tindakan lebih lanjut.
8. Implementasi dan Pengukuran Kinerja
– Keputusan dan tindakan yang diambil berdasarkan analisis data diimplementasikan dalam operasi bisnis.
– Selanjutnya, kinerja implementasi tersebut diukur dan dievaluasi untuk melihat dampaknya pada tujuan bisnis yang ditetapkan.
9. Refleksi dan Perbaikan
– Proses ini berlangsung secara iteratif, dan hasilnya untuk memperbaiki strategi atau mengajukan pertanyaan baru untuk eksplorasi dalam siklus berikutnya.
Proses ini memerlukan penggunaan alat dan teknologi yang tepat, serta keahlian analisis data yang baik untuk menghadapi kompleksitas data saat ini. Dengan langkah-langkah yang benar, dapat memberikan wawasan berharga dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik di berbagai bidang.
Contoh Penerapan
Setelah kalian mengetahui pengertian, jenis serta prosesnya. Yuk, simak beberapa contoh penerapannya dalam berbagai bidang:
1. E-Commerce
– Penerapan dalam e-commerce dapat yaitu untuk menganalisis perilaku pelanggan, seperti preferensi pembelian, riwayat transaksi, dan waktu pembelian.
– Dengan analisis data, perusahaan e-commerce dapat menyusun rekomendasi produk yang personal dan penawaran yang relevan untuk meningkatkan konversi dan loyalitas pelanggan.
2. Perbankan dan Keuangan
– Dalam industri perbankan untuk membantu melakukan analisis risiko kredit, memprediksi potensi kecurangan, dan mengidentifikasi peluang cross-selling atau up-selling untuk produk keuangan.
– Oleh karena itu, analisis data juga membantu bank dalam memahami perilaku nasabah dan kecenderungan pasar untuk mengembangkan strategi bisnis yang lebih efektif.
3. Kesehatan dan Perawatan Kesehatan
– Dalam bidang kesehatan, untuk menganalisis data medis, mengidentifikasi tren penyakit, dan memprediksi potensi wabah atau epidemi.
– Oleh sebab itu, penerapannya juga membantu rumah sakit dalam pengelolaan sumber daya, perencanaan perawatan, dan mengoptimalkan efisiensi operasional.
4. Pemasaran dan Periklanan
– Secara luas dalam pemasaran digital untuk melacak dan menganalisis kinerja kampanye iklan online.
– Analisis data membantu perusahaan dalam memahami perilaku konsumen, menilai efektivitas iklan, dan mengalokasikan anggaran pemasaran dengan lebih efisien.
5. Transportasi dan Logistik
– Penerapan dalam perencanaan rute, pengaturan stok, dan optimasi perjalanan untuk perusahaan logistik.
– Oleh karena itu, analisis data membantu mengidentifikasi pola permintaan dan memprediksi tren pasokan untuk mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi operasional.
6. Sumber Daya Manusia
– Penerapan dalam SDM yaitu untuk menganalisis data karyawan, seperti produktivitas, absensi, dan kinerja, untuk membuat keputusan tentang pengembangan karyawan, penggajian, dan manajemen talenta.
– Selain itu, penerapannya membantu perusahaan dalam mengoptimalkan proses rekrutmen, meningkatkan retensi karyawan, dan meningkatkan produktivitas tim.
7. Pendidikan
-Dalam pendidikan, penerapannya untuk menganalisis data akademik siswa dan mengidentifikasi masalah atau tantangan yang akan siswa hadapi
-Oleh karena itu, Analisis data membantu pendidik dalam mengidentifikasi kebutuhan siswa, memberikan dukungan tambahan, dan merancang program pembelajaran yang lebih efektif.
Contoh-contoh tersebut merupakan sebagian kecil dari berbagai penerapan data analytics dalam berbagai sektor. Penerapan ini terus berkembang dan memberikan manfaat yang signifikan dalam pengambilan keputusan dan pengembangan strategi bisnis di berbagai industri.
Demikian penjelasan terkait dengan Data Analytics. Seluruh informasi tersebut bisa menjadi referensi. Nantikan informasi tentang manajemen lainnya di website magistermanajemen.com