Pengambilan keputusan bisnis yang tepat menjadi faktor kunci keberhasilan perusahaan di era digital ini. Dalam upaya untuk meningkatkan ketepatan pengambilan keputusan tersebut, perusahaan perlu mengandalkan disiplin data analytics secara efektif. Dengan memanfaatkan data analytics, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih cerdas, mengidentifikasi peluang bisnis yang baru, dan meningkatkan kinerja serta keuntungan perusahaan secara signifikan. Artikel ini akan menjelaskan lebih lanjut mengenai konsep data analytics serta pentingnya dalam proses pengambilan keputusan bisnis yang tepat.

Apa itu Data Analytics?

Data analytics atau analitik data adalah proses mendapatkan kesimpulan dengan menganalisis data dari berbagai sumber dengan tipe dan ukuran yang berbeda. Kesimpulan ini berguna bagi bisnis karena membantu perusahaan membuat keputusan berbasis data dan membuat keputusan menjadi lebih baik bagi masa depan bisnis perusahaan.  Analitik data melibatkan penerapan proses algoritma atau mekanisme dalam memperoleh insight bisnis dan digunakan pada berbagai industri untuk menemukan jawaban atas data serta memverifikasi teori dan model yang sudah ada.

Apa Bedanya Data Analitik dan Data Analisis?

Data analitik dan data analisis adalah dua konsep yang berhubungan satu sama lain namun memiliki perbedaan mendasar. Data analitik merupakan istilah umum untuk bidang yang mencakup seluruh manajemen, metode, dan instrumen pengolahan data yang digunakan. Di sisi lain, data analisis adalah proses memecah satu set data yang diberikan menjadi bagian-bagian komponen untuk dianalisis secara terpisah serta melihat bagaimana bagian tersebut saling berhubungan.

Mengapa Data Analytics Penting?

Ketika bisnis mengumpulkan dan menganalisis data, maka bisnis tersebut akan mampu mengidentifikasi peluang-peluang baru dan pada akhirnya membuat keputusan lebih baik, beroperasi dengan lebih efisien, menghasilkan profit lebih tinggi, dan memuaskan pelanggan. Manfaat data analytics bagi perkembangan bisnis dilakukan melalui berbagai cara, termasuk :

• Menghemat waktu dan uang. Analitika data memberikan keuntungan biaya yang signifikan dalam menyimpan jumlah data dan kemampuannya untuk mengidentifikasi cara lebih efisien dalam menjalankan bisnis.
• Pengambilan keputusan yang cepat dan akurat. Kecepatan dan analitik dalam memori, yang dikombinasikan dengan kemampuan menganalisis sumber data baru, memungkinkan bisnis untuk menganalisis informasi secara real-time dan membuat keputusan berdasarkan apa yang dipelajari.
• Meningkatkan pengembangan produk dan layanan. Dengan mengukur kebutuhan dan kepuasan pelanggan menggunakan analitik, produsen dan penyedia layanan memiliki kemampuan dalam mengatasi keinginan dan kebutuhan pelanggan yang spesifik.

Langkah Langkah Dalam Data Analytics?

Langkah dalam melakukan data analytics dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu:

Data Requirements

Langkah pertama dari data analytics adalah menentukan persyaratan data atau bagaimana data dikelompokkan. Data dapat dipisahkan berdasarkan usia, demografi, pendapatan, atau jenis kelamin. Nilai-nilai data umumnya berupa numerik atau dibagi berdasarkan kategori. Pada tahapan ini, data analyst memahami masalah atau tujuan yang ingin dicapai bisnis. Data analyst harus memahami segala harapan dan kepentingan dari pemangku kepentingan sehingga dapat mengajukan pertanyaan berbeda dan menemukan solusi yang tepat.

Data Collection

Langkah kedua melibatkan penyiapan atau pengumpulan data. Langkah ini melibatkan pengumpulan serta penyimpanan data untuk analisis lebih lanjut. Data analyst harus mengumpulkan data berdasarkan tugas yang diberikan dari berbagai sumber. Data dikumpulkan dari berbagai sumber, baik sumber internal maupun eksternal. Data internal adalah data yang tersedia di perusahaan, sedangkan data eksternal merupakan data yang tersedia dari sumber selain perusahaan.

Data Cleaning

Setelah  dikumpulkan dari berbagai sumber, data kemudian perlu dilakukan pembersihan. Data yang bersih berarti data yang bebas dari kesalahan pengejaan, redundansi, dan ketidakterkaitan. Data yang bersih sangat bergantung pada integritas data. Hal ini dilakukan dikarenakan terdapat kemungkinan data duplikat atau data tidak dalam format yang seharusnya, sehingga data yang tidak diperlukan dapat dihapus dan dibersihkan. Data cleaning membantu memperbaiki kesalahan sebelum data tersebut dianalisis.

Data Analysis

Data yang telah dibersihkan akan digunakan untuk menganalisis dan mengidentifikasi tren. Tahapan ini menjadi langkah awal dalam menentukan bagaimana data akan digunakan dan strategi apa yang akan disusun. Analisis data dilakukan pada perangkat lunak yang dapat melakukan perhitungan statistik. Beberapa jenis analisis data yang dapat diterapkan meliputi descriptive analytics, predictive analytics, prescriptive analytics, behavioral analytics.

Jenis-Jenis Data Analytics Apa Saja?

Terdapat beberapa jenis data analytics yang digunakan untuk memahami pola dan tren dalam data yang ada, yaitu:

Descriptive Analytics

Descriptive analytics adalah analitik history data untuk menentukan apa yang terjadi, apa yang berubah, dan pola apa yang dapat diidentifikasi. Dikategorikan sebagai jenis analitik paling dasar, descriptive analytics melibatkan pemecahan big data menjadi potongan-potongan informasi yang dapat digunakan sehingga perusahaan mampu memahami apa yang terjadi dengan operasi, proses, atau kumpulan transaksi tertentu. Descriptive analytics memberikan wawasan tentang perilaku pelanggan saat ini dan tren operasional untuk mendukung keputusan mengenai pengalokasian sumber daya, perbaikan proses, dan manajemen kinerja secara keseluruhan.

Predictive Analytics

Predictive analytics mengacu pada analitik bis data dalam membuat prediksi dan menentukan kemungkinan hasil, tren, atau peristiwa masa depan. Dalam bisnis, hal ini dapat digunakan untuk memodelkan berbagai skenario tentang bagaimana pelanggan bereaksi terhadap penawaran produk atau promosi baru dan bagaimana supply chain mungkin terpengaruh oleh pola cuaca ekstrem atau lonjakan permintaan. Predictive analytic melibatkan berbagai teknik statistik, seperti pemodelan, machine learning, dan data mining.

Prescriptive Analytics

Berperan sebagai extension dari predictive analytics, prescriptive analytics digunakan untuk merekomendasikan atau memberikan penjabaran tindakan tertentu ketika informasi yang spesifik tercapai atau ketika kondisi-kondisi tertentu terpenuhi. Hal ini menggunakan kombinasi algoritma, teknik matematika serta peraturan bisnis untuk memilih tindakan berbeda yang selaras dengan tujuan (seperti meningkatkan kinerja bisnis) dan mempertimbangkan berbagai persyaratan atau batasan.

Behavioral Analytics

Behavioral analytics merupakan jenis analitik data yang berusaha memahami bagaimana orang berperilaku dan motivasinya. Behavioral analytics mengukur bagaimana konsumen terlibat dengan aplikasi digital (e-commerce, seluler, media sosial, gaming, IoT). Data seperti demografi atau aktivitas historis, dikumpulkan untuk menghasilkan insight dan memprediksi tren masa depan. Prinsip-prinsip behavioral analytics berlaku tidak hanya untuk perilaku manusia, tetapi juga dapat berlaku pada interaksi dan dinamika antara proses, mesin, peralatan, dan bahkan tren ekonomi makro

Phincon, Penyedia Solusi Data Analytics Modern

Bersama dengan Teradata, PhinCon menawarkan platform data analytics modern di Indonesia. Teradata VantageCloud adalah platform analitik data modern yang dapat menyatukan dan menganalisis semua jenis data dengan skalabilitas tinggi, didukung oleh artificial intelligence & machine learning, pilihan implementasi yang fleksibel, dan platform tanpa memerlukan kemampuan coding.

Platform analitik data tradisional menghasilkan banyak laporan dengan berbagai bentuk. Berbeda dengan platform analitik data modern, perusahaan hanya perlu satu sumber tunggal untuk mengumpulkan data dari banyak sumber dan menganalisisnya dalam satu platform. Oleh karena itu, platform data analytics modern membuat pekerjaan analis menjadi lebih mudah dan efektif.

Untuk mengetahui informasi lebih lanjut terkait solusi data analytics kunjungi halaman produk dan hubungi kami melalui email marketing@phintraco.com.

Editor: Cardila Ladini