Jenis Analisis Data, Manfaat & Contoh

Di dunia yang kaya data saat ini, memahami cara menganalisis dan mengekstrak nilai wawasan bisnis Anda adalah salah satu pendorong utama kesuksesan.

Angka yang dikutip secara luas dari makalah Forrester Research mengatakan bahwa, rata-rata, perusahaan hanya menganalisis 12% dari data yang tersedia. Anda dapat menebaknya, itu berarti 88% data mereka yang lain terbuang sia-sia. Alasan untuk ini termasuk kurangnya alat analitik, silo data yang represif, dan pengguna tidak mengetahui data mana yang berharga dan mana yang dapat diabaikan.

Dengan begitu banyak data dan sedikit waktu untuk menindaklanjutinya, kemampuan untuk mengetahui cara mengumpulkan, mengkurasi, mengatur, dan memahami data bisnis Anda secara efektif bisa jadi sulit, tetapi analisis data adalah solusi yang bagus.

Untuk membantu Anda memahami kekuatan analisis data dan bagaimana Anda dapat menggunakannya untuk meningkatkan praktik bisnis Anda, kami menjawab pertanyaan analisis data yang paling membara:

Apa itu Analisis Data?

Analisis data didefinisikan sebagai proses pembersihan, analisis, interpretasi, dan visualisasi data untuk mengungkapkan wawasan yang berguna untuk memandu proses pengambilan keputusan bisnis Anda.

Seiring dengan analisis data, Anda akan sering mendengar istilah analisis data. Perbedaan antara keduanya adalah bahwa analisis data adalah ilmu menyeluruh yang mencakup seluruh proses pengelolaan data, termasuk analisis data itu sendiri, berbagai alat dan teknik yang digunakan untuk menyelami data secara mendalam, serta alat visualisasi data yang digunakan untuk berkomunikasi. hasil analisis data.

Apa yang Dilakukan Analisis Data?

Jawaban paling mudah untuk pertanyaan tentang apa yang dilakukan analisis data adalah membantu mengekstraksi wawasan dari data untuk memandu keputusan bisnis yang lebih baik dan lebih cerdas. Ada beberapa jenis analisis data tergantung pada pertanyaan yang Anda coba jawab, tetapi proses menganalisis data biasanya bergerak melalui lima frasa kunci:

• Identifikasi data yang ingin Anda analisis
• Kumpulkan datanya
• Bersihkan data untuk analisis
• Analisis datanya

• Menafsirkan hasil analisis data

Dengan melakukan analisis data, apakah itu untuk penentuan posisi pasar, memahami kebutuhan pelanggan, atau meningkatkan kinerja kampanye pemasaran Anda, Anda memberi organisasi Anda wawasan yang dibutuhkan untuk membuat keputusan terbaik dan bertindak pada saat yang tepat, memaksimalkan kesempatan apapun.

Coba Ketapel

Mengapa Analisis Data Penting?

Teknologi dengan cepat mengubah cara bisnis beroperasi, dan itulah sebabnya analisis data sekarang lebih penting daripada sebelumnya. Menjadi berdasarkan data dan membuat keputusan berdasarkan data adalah satu-satunya cara untuk benar-benar percaya diri saat membuat pilihan tentang masa depan bisnis Anda.

Analisis data dapat membantu bisnis:

• Tingkatkan aspek spesifik dari produk dan layanan mereka
• Buat keputusan bisnis yang lebih cepat dan lebih terinformasi yang didukung oleh fakta
• Dapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang kebutuhan pelanggan
• Menganalisis kelemahan dan kekuatan pesaing dan mengungkap peluang untuk perbaikan
• Mengidentifikasi cara untuk mengurangi biaya dan meningkatkan keuntungan
• Visualisasikan data dan pahami itu
• Temukan masalah kinerja yang memerlukan tindakan

Seperti yang Anda lihat, analisis data memberikan banyak manfaat bagi organisasi. Pada akhirnya, analisis dan penggunaan data dengan cara yang benar akan menghasilkan pelanggan yang lebih puas, pengguna baru, pendapatan yang lebih tinggi, dan strategi yang sukses. Dan ini semua adalah bagian dari alasan mengapa kami percaya bahwa pengambilan keputusan berbasis data adalah peta jalan menuju kesuksesan dan salah satu hal utama yang harus difokuskan oleh bisnis untuk bergerak maju. Ini benar-benar menghilangkan firasat sebagai faktor dan hanya berfokus pada fakta.

Jenis Analisis Data

Ini adalah 4 jenis utama analisis data:

Analisis Deskriptif (apa yang terjadi)

Tujuan dari jenis analisis data deskriptif adalah untuk menjawab pertanyaan tentang apa yang terjadi. Itu tidak mencoba menjelaskan mengapa ini bisa terjadi atau apa yang akan terjadi sesudahnya,   itu hanya bertujuan untuk memberikan gambaran yang mudah dicerna dari apa yang telah terjadi di masa lalu . Ini dilakukan dengan memesan, memanipulasi, dan menafsirkan data mentah dari berbagai sumber data untuk mengubahnya menjadi wawasan yang berguna untuk bisnis Anda.

Agregasi data dan penambangan data adalah dua teknik utama yang digunakan dalam analisis deskriptif. Agregasi data adalah proses mengumpulkan data dan menyajikannya dalam format yang diringkas, sedangkan penambangan data adalah bagian analisis. Di bagian analisis, analis dapat mengeksplorasi data yang dikumpulkan untuk mengungkap pola atau tren apa pun. Hasilnya adalah representasi visual dari data dalam bentuk grafik, bagan, atau dasbor.

Salah satu kegunaan terbesar dari analisis deskriptif dalam bisnis adalah untuk melacak KPI (indikator kinerja utama) untuk menggambarkan bagaimana kinerja bisnis di semua tingkatan. Ini dapat digunakan untuk melacak KPI pemasaran atau KPI CEO Anda, semua yang Anda butuhkan dan harus diawasi dengan ketat.

Melakukan analisis deskriptif adalah langkah pertama menganalisis data Anda dan memaksimalkannya. Meskipun tidak memungkinkan Anda untuk memprediksi hasil di masa depan atau memberi tahu Anda jawaban atas pertanyaan seperti mengapa sesuatu terjadi, ini mengatur data Anda dan mempersiapkannya untuk analisis lebih lanjut.

Analisis Diagnostik (mengapa itu terjadi)

Analisis diagnostik adalah salah satu jenis analisis data yang paling kuat. Setelah Anda mengetahui apa yang terjadi, langkah logis berikutnya adalah mencari tahu mengapa hal itu terjadi, dan inilah yang dilakukan oleh analisis diagnostik. Pada intinya, jenis analisis data diagnostik membantu pengguna memperoleh pemahaman kontekstual tentang mengapa sesuatu terjadi . Ketika Anda mengetahui mengapa sesuatu terjadi dan bagaimana hal itu terjadi, Anda dapat dengan mudah menemukan cara untuk mengatasi masalah tersebut.

Misalnya, jika analisis deskriptif Anda menunjukkan bahwa ada penurunan 15% dalam rasio buka pemasaran email Anda untuk bulan September, Anda dapat mengetahui alasannya dengan melakukan analisis diagnostik. Dan sebaliknya, jika analisis deskriptif Anda menunjukkan peningkatan 40% dalam lalu lintas situs web dibandingkan dengan bulan sebelumnya, Anda dapat melakukan analisis diagnostik untuk mengetahui apa yang menyebabkan peningkatan positif tersebut dan bagaimana pada akhirnya Anda dapat mempertahankan lalu lintas tersebut di masa mendatang.

Analisis diagnostik adalah bentuk analitik tingkat lanjut, dan dicirikan oleh teknik seperti penelusuran, penemuan data, penambangan data, dan korelasi. Bisnis melakukan jenis analisis data ini untuk memahami hubungan antara data dan mengidentifikasi pola perilaku.

Analisis Prediktif (apa yang mungkin terjadi)

Seperti namanya, analisis prediktif memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan. Ini dilakukan dengan menggunakan hasil analisis deskriptif dan diagnostik, bersama dengan ML (pembelajaran mesin) & AI (kecerdasan buatan). Berdasarkan pola dan tren yang ditemukan dalam dua analisis sebelumnya, analisis prediktif memperkirakan kemungkinan kejadian dan hasil di masa depan . Ini sangat berguna untuk bisnis karena memungkinkan mereka untuk merencanakan ke depan dan membuat strategi berdasarkan fakta.

Analisis prediktif digunakan untuk lebih dari sekadar peramalan. Ini juga membantu bisnis di semua jenis industri untuk mendeteksi penipuan dan mengurangi potensi risiko, meningkatkan operasi, mengembangkan strategi pemasaran yang lebih baik dan lebih efektif, meningkatkan layanan pelanggan, mengurangi biaya, dll.

Hal penting yang perlu diperhatikan tentang analisis prediktif adalah bahwa keandalan prediksi sangat bergantung pada teknik analisis prediktif yang dipilih, dan kualitas data yang digunakan. Analisis prediktif melibatkan teknik analisis seperti regresi, klasifikasi, outlier, analisis deret waktu, dan banyak lagi. Teknik-teknik ini membutuhkan sejumlah besar data berkualitas tinggi dan pemahaman mendalam tentang statistik dan bahasa pemrograman seperti R dan Python, sehingga mempersulit beberapa bisnis untuk menerapkannya karena kurangnya keahlian tenaga kerja yang dibutuhkan.

Untungnya, ada banyak alat analitik yang tersedia untuk membantu bisnis Anda memanfaatkan analisis prediktif untuk mengembangkan prediksi yang tepat tentang bagaimana hal-hal dapat terjadi di masa depan.

Analisis Preskriptif (bagaimana itu akan terjadi)

Jenis analisis data tingkat terakhir dan paling canggih adalah preskriptif. Analisis preskriptif menggabungkan wawasan dari semua analisis sebelumnya untuk menentukan apa yang harus dilakukan selanjutnya. Ini menunjukkan kepada Anda bagaimana Anda dapat mengambil keuntungan terbaik dari hasil masa depan yang telah diprediksi dan menjawab pertanyaan tentang bagaimana Anda akan mewujudkannya.

Analisis preskriptif menggunakan spektrum penuh teknik ilmu data yang kompleks, termasuk analisis lanjutan, dan merupakan analisis yang paling sulit untuk dilakukan. Keandalan analisis preskriptif tergantung pada seberapa baik Anda telah melakukan analisis deskriptif, diagnostik, dan prediktif serta akurasinya.

Dan seperti yang dapat Anda bayangkan, analisis preskriptif adalah yang paling penting dalam mengambil tindakan. Setiap jenis analisis data mengungkap wawasan yang berharga dan berguna, tetapi hanya jika Anda menggunakan semuanya bersama-sama, Anda dapat memahami gambaran lengkapnya untuk memastikan hasil terbaik. Sangat bagus untuk mengetahui apa yang mungkin terjadi di masa depan, tetapi jika Anda tidak mengidentifikasi apa yang harus Anda lakukan selanjutnya untuk memaksimalkan pengetahuan ini, maka Anda tidak akan dapat mencapai hasil yang lebih baik dan mengembangkan bisnis Anda. .

Contoh Analisis Data

Semua jenis bisnis di setiap jenis industri dapat memanfaatkan kekuatan analisis data. Ini adalah beberapa contoh nyata tentang bagaimana 9 industri berbeda menerapkan data:

Prakiraan cuaca – mengumpulkan data tentang kondisi atmosfer saat ini, terutama dengan suhu, kelembaban, dan angin, dan melalui proses atmosfer, analis data menentukan cuaca yang diharapkan.

Hotel – coba prediksi jumlah tamu untuk setiap malam tertentu untuk memaksimalkan hunian dan meningkatkan pendapatan.

Maskapai – gunakan analitik prediktif untuk menetapkan harga tiket dan menentukan persyaratan perawatan pesawat.

Pemasaran – tim pemasaran menggunakan analisis data untuk menjalankan kampanye pemasaran bertarget dengan menyegmentasikan audiens.

Keuangan – lembaga keuangan dapat mengembangkan model risiko kredit, memperkirakan tren pasar keuangan, dan memprediksi dampak kebijakan, undang-undang, dan peraturan baru terhadap bisnis dan pasar.

Manufaktur – gunakan analitik prediktif untuk memantau kinerja pemasok, memprediksi kebutuhan pemeliharaan, dan mengoptimalkan kapasitas produksi.

Perawatan Kesehatan – rumah sakit, dokter, dan fasilitas kesehatan lainnya dapat melacak perawatan pasien dan menentukan pasien yang berisiko terkena penyakit.

Keamanan – melindungi bisnis dan individu dari peretas dan penjahat dunia maya.

Pengiriman – perusahaan seperti DHL dan FedEx menggunakan analisis data untuk memeriksa data yang dikumpulkan dan meningkatkan efisiensi mereka secara keseluruhan.

Python untuk Analisis Data

Python adalah bahasa pemrograman tujuan umum yang terdiri dari struktur data tingkat tinggi, tipikal dinamis dan pengikatan dinamis, dan berbagai fitur lain yang membuatnya berharga untuk pengembangan aplikasi yang kompleks, serta untuk analisis data yang kuat. Berkat ini, Python telah berkembang menjadi bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan untuk ilmu data. Ini memberi pengembang segudang opsi untuk memvisualisasikan data dan mendapatkan wawasan.

Visualisasi data memainkan peran penting dalam proses analisis data dan membantu membuat data lebih jelas dan lebih mudah dipahami oleh semua jenis pengguna, termasuk mereka yang tidak memiliki keterampilan analitis. Representasi visual data dengan alat visualisasi data Python dapat membantu Anda mengidentifikasi tren dan pola, serta korelasi yang biasanya tidak pernah ditemukan pengguna.

Keuntungan lain menggunakan Python untuk analisis data adalah ia menawarkan banyak perpustakaan sumber terbuka dan visualisasi komersial. Berdasarkan jenis data yang Anda miliki dan ingin Anda analisis, Anda dapat memilih antara grafik keuangan, grafik ilmiah, grafik bisnis, dan banyak lagi.

R untuk Analisis Data

Python adalah alat analisis data yang hebat, tetapi analisis data bukanlah fokus utamanya, sedangkan R adalah bahasa yang terutama digunakan untuk analisis data.

R adalah bahasa pemrograman dan lingkungan untuk komputasi statistik, analisis data grafis, dan penelitian ilmiah yang memungkinkan pengembang dan ilmuwan data membuat berbagai jenis visualisasi untuk mewakili data mentah yang kompleks dengan pengkodean minimum. R dibuat untuk mendemonstrasikan hasil analisis statistik dengan modul grafik dasar yang memungkinkan Anda membuat bagan dan plot dengan mudah.

Membuat visualisasi data dalam R adalah teknik mengekstraksi wawasan data dengan bantuan beragam fungsi R seperti kemampuan grafisnya yang kuat dan pilihan kumpulan data yang luas. Sama seperti Python, R juga menawarkan beberapa pustaka visualisasi termasuk ggplot2 yang memungkinkan pengguna untuk membuat hampir semua jenis bagan dan meningkatkan kualitas dan estetika grafik apa pun.

Alat Analisis Data

Alat analisis data menyederhanakan cara pengguna memproses dan menganalisis data, mengeksplorasi hubungan dan korelasi antara kumpulan data, dan mengidentifikasi pola dan tren untuk interpretasi.

Slingshot secara bersamaan adalah alat intelijen bisnis yang memberi Anda dasbor dan analitik, platform obrolan untuk kolaborasi yang mudah, perangkat lunak manajemen proyek, dan alat perencanaan untuk tim, membantu kepemilikan, pembagian tugas, dan melacak kemajuan dan/ atau masalah. Menghubungkan ke data dengan cara yang bermakna yang mengarah ke tindakan tidak pernah semudah ini. Dan itulah, pada akhirnya, apa itu budaya berbasis data – menempatkan fakta di garis depan dengan cara yang cerdas, dengan analisis, kreativitas, dan dorongan untuk sukses.

Dengan Slingshot, Anda dapat dengan mudah menganalisis data dan membuat visualisasi data yang indah untuk membuka potensi penuh data bisnis Anda. Tertarik untuk mempelajari lebih lanjut? Coba Slingshot secara gratis dan lihat sendiri bagaimana hal itu dapat membantu Anda memanfaatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti sekaligus mempermudah tim Anda untuk memanfaatkan data, mengembangkan budaya berbasis data, dan meningkatkan produktivitas.