TeknologiTerkiniUmum

Pentingnya Analisis Data di Era Digital

Analisis data atau data analytics, pada dasarnya adalah proses mengumpulkan, menyusun, dan menarik informasi yang berguna dari kumpulan data yang berlimpah.

Proses analisis ini dapat mengungkapkan tren dan metrik yang bisa hilang dalam kumpulan data tersebut.

Informasi ini kemudian bisa digunakan untuk mengoptimalkan proses untuk meningkatkan efisiensi bisnis atau sistem secara keseluruhan.

Di era serba digital seperti saat ini, banyak perusahaan yang menggunakan data sebagai bentuk pertimbangan ketika mengambil keputusan. Pemanfaatan data seperti ini disebut dengan istilah data driven. Dengan pendekatan ini, perusahaan dapat memeriksa dan mengatur data mereka untuk meningkatkan pelayanan konsumen.

Agar perusahaan dapat membuat keputusan berdasarkan data, perusahaan tersebut harus memahami terlebih dahulu cara menganalisis data. Pada artikel ini kita akan menjelajahi dunia analisis data dan memahami mengapa analisis data sangat penting di era digital saat ini.

Apa itu Analisis Data?
Proses penting yang dibutuhkan semua bisnis dalam membuat keputusan yang tepat, itulah analisis data. Konsep analisis memang luas dan membutuhkan berbagai macam metode dalam memproses datanya. Metode tersebut bisa kualitatif dan objektif.

Analisis Data

Ada lima langkah penting yang harus dilakukan dalam menganalisis data. Pertama, kamu harus menentukan pertanyaan yang dapat membantumu mendapatkan solusi dari masalah yang ingin diselesaikan. Berikutnya, kumpulkan data sebanyak mungkin. Setelah itu, jangan lupa untuk bersihkan datanya terlebih dahulu dengan menghilangkan error dan data yang duplikat. Lalu, kamu dapat mulai menganalisis data dengan memanipulasi data tersebut. Terakhir, interpretasikanlah hasil dari analisis datamu.

Analisis data yang efektif merupakan sebuah ilmu yang dapat diterapkan dalam bidang keuangan, bisnis, kesehatan, dan bahkan olahraga. Contoh saja Liverpool FC, sebuah klub sepak bola kelas dunia yang menganalisis data sebagai kunci dominasi mereka dalam Liga Inggris. Hal ini menjadi bukti bahwa menganalisis data sangat penting dan dapat menjadi kunci kesuksesan di industri manapun.

Jenis-Jenis Analisis Data
Sebenarnya, tidak ada spesifikasi untuk jenis analisis data. Metode yang digunakan untuk data analytics cenderung mengacu pada jenis-jenis analisis secara umum.

Masing-masing jenis memiliki fungsi yang berbeda dan hasilnya dapat diterapkan untuk beragam keperluan perusahaan.

Berikut merupakan penjelasan mengenai jenis analisis dalam data analytics yang perlu kamu ketahui.

1. Descriptive analytics
Jenis analisis pertama dalam data analytics adalah descriptive analytics.

Jenis analisis ini membantu perusahaan untuk memahami bagaimana performa bisnisnya dengan memberikan konteks untuk membantu pemangku kepentingan menafsirkan informasi.

Informasi ini bisa dijelaskan dalam bentuk visualisasi data seperti grafik, diagram, laporan, dan dashboard.

Sebagai contoh, dalam instansi kesehatan, katakan bahwa jumlah orang yang dirawat di ruang gawat darurat melonjak tinggi dalam waktu yang singkat.

Descriptive analytics dapat memberikan gambaran bahwa hal ini memang sedang terjadi dengan semua statistik pendukung, seperti tanggal kejadian, volume serta detail pasien, dan lain-lain.

2. Diagnostic analytics
Kedua adalah diagnostic analytics. Jenis analisis ini membantu perusahaan dalam memahami mengapa sesuatu bisa terjadi di masa lalu.

Mengapa analisis ini diperlukan? Pasalnya, analisis diagnostik kerap disebut sebagai analisis akar penyebab atau root cause analysis.

Jenis analisis ini mendorong analis untuk melakukan proses seperti data discovery, data mining, drill down, dan drill through.

Sebagai contoh, dalam bidang kesehatan, analisis diagnostik akan mengeksplorasi data dan membuat korelasi.

Jenis analisis ini dapat membantu rumah sakit untuk menentukan semua gejala yang dimiliki pasien, seperti demam tinggi, batuk kering, dan kelelahan, yang mengarah ke satu jenis penyakit yang sama.

Dengan analisis diagnostik, rumah sakit sekarang memiliki penjelasan untuk lonjakan volume pasien yang terjadi di UGD.

3. Predictive analytics
Predictive analytics mengambil data historis dan memasukkannya ke dalam model pembelajaran mesin yang kelak akan mempertimbangkan tren dan pola utama.

Model tersebut kemudian diterapkan pada data terkini untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa mendatang.

Kembali ke contoh sektor kesehatan, analisis prediktif dapat memperkirakan lonjakan pasien yang dirawat di UGD dalam beberapa minggu ke depan.

Informasi ini disaring berdasarkan pola dalam data mengenai jenis penyakit yang tengah menyebar dengan cepat.

4. Prescriptive analytics
Jenis analisis dalam data analytics ini memberikan rekomendasi tindakan yang bisa diambil perusahaan setelah melihat tren dan pola yang sedang berlangsung.

Prescriptive analytics menyarankan berbagai upaya dan menguraikan implikasi potensial untuk masing-masing permasalahan.

Contoh lainnya dalam bidang kesehatan adalah bahwa analisis ini bisa menyarankan agar rumah sakit meningkatkan jumlah staf untuk menangani jumlah pasien yang terus meningkat.

Apa Pentingnya Analisis Data?
Analisis data memainkan peran penting agar sebuah bisnis dapat mencapai keunggulan strategis. Selain membantu sebuah bisnis membuat keputusan yang benar, berikut adalah beberapa cara lain menganalisis data dapat membantu sebuah bisnis berkembang.

1. Membantu Product Development

Analisis data memungkinkan kamu untuk memahami kondisi pasar dan memperkirakan hasil di masa depan. Dengan menganalisis data, sebuah perusahaan dapat memahami kondisi bisnis saat ini dan melakukan perubahan kepada produk agar sesuai dengan kebutuhan pasar. Tidak hanya itu, karena perusahaan mengetahui tren masa depan, perusahaan juga akan lebih unggul daripada kompetitor lainnya.

2. Mencari Target Konsumen

Mempelajari apa yang diinginkan oleh konsumen merupakan hal yang penting dalam sebuah kampanye pemasaran. Hal ini membantu perusahaan menyesuaikan iklannya ke target konsumen yang lebih spesifik. Selain itu, perusahaan juga dapat mengetahui mana target konsumen yang memberikan respon lebih baik dibanding konsumen lainnya. Dengan ini, perusahaan juga dapat menghemat uang yang digunakan dalam meyakinkan pembeli untuk membeli produk mereka.

3. Efisiensi Kegiatan Operasi

Dengan adanya sistem analisis data yang baik, kamu dapat mengetahui sektor apa saja dalam bisnismu yang menggunakan dana lebih dari seharusnya dan sektor apa saja yang membutuhkan dana lebih. Melalui ini, kamu akan memiliki gagasan yang lebih jelas tentang di mana saja kamu harus memotong biaya dan teknologi, sehingga dapat membantu kamu dalam mengurangi biaya operasional dan produksi.

4. Memberikan Solusi dari Masalah

Jika terjadi sebuah masalah dalam sebuah perusahaan, tentunya kegiatan operasi akan terhambat dan mengalami kerugian. Analisis data membantu perusahaan mengambil keputusan berdasarkan informasi untuk dapat menghindari terjadinya kerugian. Data yang dianalisis dapat kamu gunakan untuk mendeteksi kerusakan pada sistem bisnis maupun teknis dengan meminimalisir kerugian.

Kesimpulan
Analisis data dapat digunakan dalam berbagai industri, baik itu kesehatan, keuangan, maupun bisnis. Mengoperasi dan menjalankan bisnis akan terasa jauh lebih mudah dengan adanya analisis data. Di luar sana banyak sekali bisnis yang mengalami kerugian karena tidak mengetahui seluk-beluk dari bisnis mereka sendiri. Data yang didapatkan tidak dianalisis dan bisnis gagal untuk beradaptasi dengan tren serta berinovasi untuk masa depan.

Itulah pentingnya menganalisis data dan mengapa semua perusahaan harus menerapkannya. Nah, kalau kamu sudah tahu bahwa analisis data sangat penting, apakah kamu tertarik untuk mempelajari lebih lanjut cara menganalisis data? Jika kamu tertarik dengan konten-konten seperti ini, jangan lupa untuk terus mengikuti blog Coding Studio!

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Back to top button