Apa itu Data Analytics? Definisi, Tahapan, dan Contohnya

Data analytics adalah salah satu elemen sentral dalam perusahaan yang digunakan untuk menggali informasi dari setiap aspek operasional bisnis. 

Selain memastikan akurasi data, hasil pengolahan data juga menjadi landasan penting dalam menyelesaikan berbagai tantangan dan masalah yang dihadapi oleh perusahaan. 

Dengan memanfaatkan data analytics, perusahaan dapat mengoptimalkan operasional, mengurangi risiko, dan membuat keputusan yang lebih terarah serta strategis.

Mari pelajari lebih jauh apa itu data analytics, fungsi, jenis, tahapan, tools, hingga contoh penerapan data science pada artikel berikut!

Apa itu Data Analytics?

Dilansir dari Harvard Business School, data analytics adalah proses memeriksa data untuk menjawab pertanyaan, mengidentifikasi trend, dan mencari informasi. 

Data analytics adalah bagian dari business intelligence yang digunakan oleh organisasi untuk menyelesaikan masalah tertentu. 

Prosesnya melibatkan identifikasi pola dalam big data dan menghasilkan informasi yang berguna serta relevan untuk meningkatkan performa bisnis.

Melalui data analytics, Anda dapat mengevaluasi pengalaman di masa lalu dan meramalkan tren yang mungkin terjadi di masa depan. Sehingga, Anda dapat membuat keputusan bisnis dan strategi berdasarkan data, bukan hanya bersandar pada dugaan semata.

Fungsi Data Analytics Bagi Bisnis

Secara umum, fungsi data analytics adalah untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis berdasarkan kumpulan data. Berikut adalah fungsi data analytics selengkapnya.

1. Mengolah Data Statistik Lebih Mudah

Proses pengolahan data statistik menjadi lebih sederhana dan efisien dan mengurangi beban kerja Anda dalam mengolah data statistik yang kompleks.

2. Perhitungan Lebih Akurat

Dengan data analytics, perhitungan data statistik yang kompleks juga dapat Anda proses dengan lebih akurat dan mengurangi risiko kesalahan dalam proses perhitungan.

3. Efisiensi Waktu

Pemrosesan data secara otomatis dan lebih cepat dapat menghemat waktu dalam operasional bisnis Anda. Dibandingkan dengan metode tradisional, pendekatan ini membantu perusahaan Anda beroperasi dengan lebih cepat dan efisien dalam memproses informasi.

4. Solusi Bisnis

Informasi yang terkumpul dan diproses menjadi landasan untuk mengatasi tantangan bisnis. Kesimpulan yang dihasilkan dari data dapat membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik dalam mengembangkan bisnis di masa depan.

5. Riset Pasar

Melalui pengumpulan dan analisis data pasar yang relevan, perusahaan dapat merancang strategi pemasaran yang efektif. Hal ini memungkinkan Anda untuk lebih memahami kebutuhan dan tren pasar yang sedang terjadi.

Jenis Data Analytics

Data analytics dapat dikategorikan ke dalam beberapa jenis. Berikut adalah jenis data analytics yang dapat Anda terapkan:

1. Descriptive Analytics

Descriptive analytics merupakan jenis data analytics paling sederhana dan dasar dari jenis analitik lainnya. Analitik jenis ini bertujuan untuk menarik tren dari data mentah dengan menjelaskan apa yang sudah terjadi atau sedang terjadi.

Sebagai contoh, bayangkan Anda sedang menganalisis data perusahaan dan menemukan adanya lonjakan penjualan game console. 

Dalam hal ini, descriptive analytics dapat memberitahu apakah produk Anda mengalami peningkatan penjualan pada bulan Oktober, November, dan awal Desember setiap tahun.

Visualisasi data adalah fitur yang cocok untuk menyampaikan analisis deskriptif karena grafik, diagram, dan peta yang dapat menunjukkan tren dalam naik turunnya data dengan jelas dan mudah dipahami.

Pada intinya, descriptive analytics adalah menjawab pertanyaan, “Apa yang terjadi?”

2. Diagnostic Analytics

Dalam analisis ini, Anda akan melakukan langkah lebih jauh dengan membandingkan tren untuk mengungkapkan korelasi antara variabel dan menentukan hubungan sebab-akibatnya.

Misalnya, Anda menemukan data demografis pengguna game konsol yang berusia antara 8-18 tahun. Namun, pelanggan cenderung berusia antara 35-55 tahun. 

Berdasarkan kasus tersebut, analisis data pelanggan mengungkapkan bahwa salah satu motivasi utama pelanggan untuk membeli game konsol adalah memberikannya kepada anak-anak mereka.

Pada intinya, diagnostic analytics membantu menjawab pertanyaan "Mengapa hal ini terjadi?" 

3. Predictive Analytics

Predictive analytics digunakan untuk memprediksi tren atau peristiwa di masa depan. Dengan menganalisis data historis tren industri, Anda dapat membuat prediksi yang jelas tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan bagi perusahaan Anda.

Misalnya, Anda mengetahui bahwa penjualan game console meningkat pada bulan Oktober, November, dan awal Desember setiap tahun selama dekade terakhir. Hal tersebut memberikan Anda data yang cukup untuk memprediksi bahwa tren yang sama akan terjadi tahun depan. 

Dengan memanfaatkan predictive analytics, Anda dapat mengidentifikasi peluang dan resiko, serta mengambil langkah-langkah yang tepat untuk mengoptimalkan kinerja perusahaan Anda di masa mendatang.

Pada intinya, predictive analytics adalah menjawab pertanyaan, "Apa yang mungkin terjadi di masa depan?".

4. Prescriptive Analytics

Jenis analitik ini sangat berguna saat membuat keputusan berbasis data. Dengan prescriptive analytics, semua faktor dalam suatu skenario akan dipertimbangkan menjadi saran yang dapat diajukan. 

Contohnya, Jika ada lonjakan penjualan game console akibat musim liburan, prescriptive analytics dapat merekomendasikan strategi iklan yang lebih efektif.

Jenis analisis ini umumnya dilakukan uji A/B testing dengan sasaran iklan yang berbeda seperti iklan satu ditargetkan kepada pengguna akhir produk (anak-anak) dan iklan dua ditargetkan kepada pelanggan (orang tua mereka).

Data dari uji coba tersebut dapat memberi informasi tentang cara memanfaatkan lonjakan musiman dan penyebabnya lebih lanjut. 

Pada intinya, prescriptive analytics menjawab pertanyaan, "Apa yang seharusnya kita lakukan selanjutnya?".

Tahapan Data Analytics

Tahapan data analytics melibatkan langkah-langkah yang memerlukan keterampilan teknis dan pemahaman tentang masalah yang ditangani. Berikut penjelasan lengkap seputar tahapannya:

1. Menentukan Kebutuhan Data

Langkah pertama dalam data analytics adalah menentukan kebutuhan data dengan jelas. Anda perlu mengidentifikasi tujuan bisnis secara spesifik hingga ke akar permasalahan yang ingin Anda selesaikan. Ini memerlukan waktu dan refleksi yang khusus untuk memahami dengan baik apa yang perlu Anda capai dalam bisnis Anda.

2. Mengumpulkan Data

Ada berbagai cara untuk mengumpulkan data. Salah satunya, Anda dapat memantau media sosial untuk melihat tren dan sentimen pelanggan, melakukan survei untuk mendapatkan pandangan langsung dari audiens, menganalisis data dari situs web untuk memahami perilaku pengguna online, dan banyak lagi.

3. Mengorganisasikan Data

Proses ini dapat dilakukan menggunakan spreadsheet atau perangkat lunak lain yang mampu mengelola data statistik. Anda perlu memastikan bahwa setiap informasi yang dikumpulkan tersusun rapi, jelas dan terstruktur untuk mempermudah proses analisis.

4. Membersihkan Data

Pembersihan data juga diperlukan agar data bisa lebih mudah dianalisis. Pembersihan data melibatkan beberapa tindakan seperti, menghapus kesalahan data, duplikat data, outlier, dan data yang tidak relevan. 

5. Menganalisis Data

Langkah terakhir adalah melakukan analisis data. Ada beberapa jenis analisis data seperti yang telah dijelaskan sebelumnya yaitu analisis descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive. Dengan melakukan analisis data yang akurat, Anda dapat memperoleh informasi untuk menentukan strategi yang akan disusun.

Tools Data Analytics

Untuk memudahkan proses data analytics, Anda dapat memanfaatkan sejumlah tools. Berikut adalah tools data analytics yang digunakan secara umum: 

• SAS
• Microsoft Excel 
• Power BI
• Google Charts
• Data Wrapper
• Infogram
• Tableau
• Zoho Analytics

Contoh Penerapan Data Analytics

Contoh penerapan data analytics dapat ditemukan dalam berbagai industri dan bidang yang meliputi:

• Jasa ekspedisi, meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
• Keuangan, membantu dalam menekan risiko penipuan yang sering terlewatkan dari pengamatan manusia.
• Transportasi, sebagai penyedia layanan transportasi seperti memperkirakan jumlah penumpang hingga menentukan rute penerbangan pesawat.
• Perencanaan kota, mengidentifikasi pola lalu lintas, memprediksi pola pergerakan massa, serta mengevaluasi alternatif lokasi dan desain jalan tol.

Demikian penjelasan lengkap tentang data analytics. Kemampuannya untuk mengubah data menjadi informasi yang actionable membuatnya menjadi aset berharga bagi perusahaan di berbagai sektor. 

Selain praktik mengolah data, aset berharga lainnya yang tidak kalah penting adalah kemampuan memasarkan produk secara digital dan organik. Dalam hal ini, Jasa SEO dari cmlabs dapat membantu Anda melakukan pemasaran organik di mesin pencari. 

Strategi SEO yang tepat memungkinkan bisnis Anda lebih mudah dilihat oleh target audiens tanpa mengandalkan iklan berbayar. Hubungi Tim Marketing Kami dan dapatkan penawaran khusus sekarang!