Data Analytics adalah ilmu yang mengData Analytics mentah untuk membuat kesimpulan tentang informasi. Banyak teknik dan proses Data Analytics telah diotomatisasi menjadi proses mekanis dan algoritme yang bekerja pada data mentah untuk konsumsi manusia.
Memahami Data Analytics
Data Analytics adalah istilah yang luas yang mencakup berbagai jenis Data Analytics. Semua jenis informasi dapat menggunakan teknik Data Analytics untuk mendapatkan wawasan yang dapat digunakan untuk meningkatkan berbagai hal. Teknik Data Analytics dapat mengungkapkan tren dan metrik yang mungkin hilang dalam banyaknya informasi. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses untuk meningkatkan efisiensi bisnis atau sistem secara keseluruhan. Sebagai contoh, perusahaan manufaktur sering mencatat waktu kerja, waktu henti, dan antrean kerja untuk berbagai mesin dan kemudian mengData Analytics untuk merencanakan beban kerja yang lebih baik sehingga mesin beroperasi mendekati kapasitas puncak. Data Analytics dapat melakukan lebih dari sekadar menunjukkan kemacetan dalam produksi. Perusahaan game menggunakan Data Analytics untuk mengatur jadwal hadiah bagi pemain yang membuat sebagian besar pemain tetap aktif dalam permainan. Perusahaan konten menggunakan banyak Data Analytics yang sama untuk membuat Anda tetap mengklik, menonton, atau mengatur ulang konten untuk mendapatkan tampilan lain atau klik lain. Data Analytics penting karena membantu bisnis mengoptimalkan kinerja mereka. Menerapkannya ke dalam model bisnis berarti perusahaan dapat membantu mengurangi biaya dengan mengidentifikasi cara-cara yang lebih efisien dalam menjalankan bisnis dan dengan menyimpan data dalam jumlah besar.
Langkah-langkah Data Analytics
Proses yang terlibat dalam Data Analytics melibatkan beberapa langkah:
- Langkah pertama adalah menentukan kebutuhan data atau bagaimana data dikelompokkan. Data dapat dipisahkan berdasarkan usia, demografi, pendapatan, atau jenis kelamin. Nilai data dapat berupa angka atau dibagi berdasarkan kategori.
- Langkah kedua dalam Data Analytics adalah proses pengumpulan data. Hal ini dapat dilakukan melalui berbagai sumber seperti komputer, sumber online, kamera, sumber lingkungan, atau melalui personel.
- Data harus diorganisir setelah dikumpulkan agar dapat dianalisis. Hal ini dapat dilakukan pada spreadsheet atau bentuk perangkat lunak lain yang dapat mengambil data statistik.
- Data tersebut kemudian dibersihkan sebelum dianalisis. Data dibersihkan dan diperiksa untuk memastikan bahwa tidak ada duplikasi atau kesalahan dan bahwa data tersebut tidak lengkap. Langkah ini membantu memperbaiki kesalahan sebelum diserahkan ke analis data untuk dianalisis.
Jenis-jenis Data Analytics
Data Analytics dibagi menjadi empat jenis dasar:
- Analisis deskriptif: Ini menggambarkan apa yang telah terjadi selama periode waktu tertentu. Apakah jumlah penayangan meningkat? Apakah penjualan lebih kuat bulan ini daripada bulan lalu?
- Analitik diagnostik: Analisis ini lebih berfokus pada mengapa sesuatu terjadi. Ini melibatkan input data yang lebih beragam dan sedikit hipotesis. Apakah cuaca mempengaruhi penjualan bir? Apakah kampanye pemasaran terbaru memengaruhi penjualan?
- Analisis prediktif: Ini bergerak ke apa yang mungkin akan terjadi dalam waktu dekat. Apa yang terjadi pada penjualan saat terakhir kali kita mengalami musim panas? Berapa banyak model cuaca yang memprediksi musim panas tahun ini?
- Analisis preskriptif: Hal ini menyarankan suatu tindakan. Kita harus menambahkan shift malam ke tempat pembuatan bir dan menyewa tangki tambahan untuk meningkatkan produksi jika kemungkinan musim panas diukur sebagai rata-rata dari lima model cuaca ini dan rata-ratanya di atas 58%,
Data Analytics mendukung banyak sistem kontrol kualitas di dunia keuangan, termasuk program Six Sigma yang sangat populer. Hampir tidak mungkin untuk mengoptimalkan sesuatu jika Anda tidak mengukurnya dengan benar, apakah itu berat badan Anda atau jumlah cacat per juta dalam lini produksi. Sektor-sektor yang telah mengadopsi penggunaan analitik data termasuk industri perjalanan dan perhotelan di mana perputarannya bisa cepat. Industri ini dapat mengumpulkan data pelanggan dan mencari tahu di mana letak masalahnya, jika ada, dan bagaimana cara memperbaikinya. Industri kesehatan menggabungkan penggunaan data terstruktur dan tidak terstruktur dalam jumlah besar dan menggunakan analitik data untuk membuat keputusan yang cepat. Demikian pula, industri ritel menggunakan banyak sekali data untuk memenuhi permintaan pembeli yang terus berubah. Informasi yang dikumpulkan dan dianalisis oleh peritel dapat membantu mereka mengidentifikasi tren, merekomendasikan produk, dan meningkatkan keuntungan.
Teknik Data Analytics
Analis data dapat menggunakan beberapa metode dan teknik analisis untuk memproses data dan mengekstrak informasi. Beberapa metode yang paling populer meliputi:
- Analisis regresi mencakup analisis hubungan antara variabel-variabel dependen untuk menentukan bagaimana perubahan pada satu variabel dapat memengaruhi perubahan pada variabel lainnya.
- Analisis faktor mencakup pengambilan kumpulan data yang besar dan mengecilkannya menjadi kumpulan data yang lebih kecil. Tujuan dari manuver ini adalah untuk mencoba menemukan tren tersembunyi yang mungkin akan lebih sulit dilihat.
- Analisis kohort adalah proses memecah kumpulan data menjadi kelompok-kelompok data yang serupa, sering kali ke dalam demografi pelanggan. Hal ini memungkinkan analis data dan pengguna Data Analytics lainnya untuk menyelami angka-angka yang berkaitan dengan subset data tertentu.
- Simulasi Monte Carlo memodelkan probabilitas terjadinya hasil yang berbeda. Simulasi ini sering digunakan untuk mitigasi risiko dan pencegahan kerugian. Simulasi ini menggabungkan banyak nilai dan variabel dan sering kali memiliki kemampuan peramalan yang lebih besar daripada pendekatan Data Analytics lainnya.
- Analisis deret waktu melacak data dari waktu ke waktu dan memperkuat hubungan antara nilai titik data dan kejadian titik data. Teknik Data Analytics ini biasanya digunakan untuk menemukan tren siklus atau memproyeksikan prakiraan keuangan.
Alat Data Analytics
Data Analytics telah berkembang pesat dalam kemampuan teknologi di samping berbagai pendekatan matematika dan statistik untuk menghitung angka. Analis data memiliki berbagai macam perangkat lunak untuk membantu memperoleh data, menyimpan informasi, memproses data, dan melaporkan temuan. Data Analytics selalu memiliki hubungan yang erat dengan spreadsheet dan Microsoft Excel. Analis data juga sering berinteraksi dengan bahasa pemrograman mentah untuk mengubah dan memanipulasi basis data. Analis data juga mendapat bantuan saat melaporkan atau mengomunikasikan temuan. Tableau dan Power BI adalah alat visualisasi dan Data Analytics yang digunakan untuk mengumpulkan informasi, melakukan Data Analytics, dan mendistribusikan hasil melalui dasbor dan laporan. Alat-alat lain juga bermunculan untuk membantu para analis data. SAS adalah platform analitik yang dapat membantu penggalian data. Apache Spark adalah platform sumber terbuka yang berguna untuk memproses kumpulan data yang besar. Analis data memiliki berbagai kemampuan teknologi untuk lebih meningkatkan nilai yang mereka berikan kepada perusahaan mereka.
Peran Data Analytics
Data Analytics dapat meningkatkan operasi, efisiensi, dan kinerja di berbagai industri dengan menyoroti pola. Menerapkan teknik ini dapat memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan dan bisnis. Prosesnya mencakup empat langkah dasar analisis.
Penambangan Data / Data Mining
Seperti namanya, langkah ini melibatkan “penambangan” atau pengumpulan data dan informasi dari berbagai sumber. Berbagai bentuk informasi kemudian dibuat ulang ke dalam format yang sama sehingga pada akhirnya dapat dianalisis. Proses ini bisa memakan waktu yang cukup lama, lebih lama dari langkah lainnya.
Manajemen Data
Data membutuhkan database untuk menampung, mengelola, dan menyediakan akses ke informasi yang dikumpulkan melalui penambangan. Oleh karena itu, langkah selanjutnya dalam Data Analytics adalah pembuatan database untuk mengelola informasi. SQL adalah alat yang umum digunakan untuk tujuan ini pada masa-masa awal analitik data dan masih banyak digunakan pada tahun 2023. Diciptakan pada tahun 1979, bahasa komputasi ini memungkinkan database relasional untuk ditanyakan dan kumpulan data yang dihasilkan dapat dianalisis dengan lebih mudah.
Analisis Statistik
Langkah ketiga adalah analisis statistik. Ini melibatkan interpretasi data yang dikumpulkan dan disimpan ke dalam model yang diharapkan dapat mengungkapkan tren yang dapat digunakan untuk menginterpretasikan data di masa depan. Hal ini dapat dilakukan melalui bahasa pemrograman sumber terbuka seperti Python. Alat yang lebih spesifik untuk Data Analytics, seperti R, dapat digunakan untuk analisis statistik atau pemodelan grafis.
Presentasi Data
Hasil dari proses Data Analytics dimaksudkan untuk dibagikan. Langkah terakhir adalah memformat data agar dapat diakses dan dimengerti oleh orang lain, terutama individu-individu di dalam perusahaan yang bertanggung jawab atas pertumbuhan, analisis, efisiensi, dan operasi. Memiliki akses juga dapat bermanfaat bagi para pemegang saham.
Pentingnya dan Penggunaan Data Analytics
Data Analytics menyediakan komponen penting dari kemungkinan keberhasilan bisnis. Mengumpulkan, menyortir, menganalisis, dan menyajikan informasi dapat secara signifikan meningkatkan dan memberi manfaat bagi masyarakat, terutama di bidang-bidang seperti perawatan kesehatan dan pencegahan kejahatan. Namun, penggunaan analitik data juga bisa sama bermanfaatnya bagi perusahaan kecil dan perusahaan rintisan yang ingin memiliki keunggulan dibandingkan bisnis di sekitarnya, meskipun dalam skala yang lebih kecil
Kesimpulan
Data Analytics membantu individu dan organisasi untuk memastikan data mereka di dunia yang semakin bergantung pada informasi dan pengumpulan statistik. Sekumpulan angka mentah dapat diubah dengan menggunakan berbagai alat dan teknik, sehingga menghasilkan wawasan yang informatif dan edukatif yang mendorong pengambilan keputusan dan manajemen yang bijaksana.