Data Analytics: Pengertian, Manfaat, Jenis, dan Tahapannya

10 Desember 2023

Data Analytics adalah komponen yang penting untuk menjalankan suatu organisasi atau perusahaan. Data yang dimiliki oleh sebuah organisasi atau perusahaan sangatlah penting. Dari data tersebut, organisasi atau perusahaan dapat menentukan arah dan juga langkah yang akan mereka tempuh.

Keterampilan data analytics perlu dimiliki oleh seorang data analyst atau analis data untuk mendapatkan dan menganalisis data dengan benar. Untuk dapat menjalankan data analytics dengan benar, seorang data analyst perlu menggunakan metode analisis yang tepat. 

Pada blog ini, kami akan membahas mengenai dasar-dasar data analytics. Simak artikel berikut untuk memahami lebih dalam mengenai data analytics!

Data Analytics: Pengertian, Manfaat, Jenis, dan Tahapannya

Key takeaways:

  • Data analytics adalah ilmu menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan tentang informasi.
  • Manfaat dari data analytics adalah untuk menemukan solusi dari berbagai permasalahan atau tantangan yang terjadi pada perusahaan
  • Terdapat 4 jenis data analytics, yakni descriptive analytics, diagnostic analytics, predictive analytics, dan prescriptive analytics
  • Tahapan yang dilakukan untuk proses data analytics adalah, pengumpulan data, pembersihan data, persiapan data, analisa data, visualisasi data, interpretasi dan implementasi data, monitoring dan evaluasi data

Apa itu Data Analytics?

Data analytics adalah ilmu menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan tentang informasi. Proses data analytics ini meliputi kegiatan pengelompokan data berdasarkan karakteristiknya, pembersihan data, transformasi data, pembuatan model data hingga mencari informasi penting dari data tersebut.

Biasanya data yang sudah dianalisis akan ditampilkan atau disajikan dengan bentuk yang lebih menarik dan mudah dipahami oleh semua divisi terkait di perusahaan. Biasanya data disajikan dalam bentuk grafik atau bagan. 

Dengan pengolahan dan penyajian data yang baik, perusahaan Anda akan mendapatkan informasi yang jelas melalui riset-riset yang dalam. Untuk menunjang proses data analytics ini, perusahaan Anda dapat menggunakan teknologi pengolahan data.

Jangan biarkan data yang ada di perusahaan Anda menumpuk. Hal ini akan menjadi sia-sia jika data yang ada tidak segera di analisis. Data yang sudah terkumpul akan diolah dan dianalisis oleh data analis dengan metode yang sesuai. 

Manfaat Data Analytics

Proses data analytics memiliki banyak manfaat bagi perusahaan Anda. Berikut adalah manfaat-manfaat dari data analytics

1. Pengolahan Data Statistik menjadi Lebih Sederhana

Dengan menggunakan data analytics data statistik yang sebelumnya sudah terkumpul oleh perusahaan dapat diolah dan dibentuk ke dalam bentuk yang lebih sederhana dan lebih mudah dipahami. 

Proses yang terjadi pada saat pengolahan data pun menjadi lebih sederhana dan efisien dengan menggunakan sistem otomatis. Dengan begitu, beban pekerjaan karyawan dalam melakukan olah data statistik yang kompleks akan berkurang 

2. Perhitungan yang Lebih Akurat

Dengan menggunakan data analytics perusahaan Anda akan mendapatkan perhitungan yang akurat. Perhitungan berbagai data statistik yang rumit dan kompleks akan dapat diproses dengan lebih akurat, sehingga dapat mengurangi risiko terjadinya kesalahan proses hitung. 

Hal ini dikarenakan proses data analytics menggunakan perangkat lunak penunjang untuk dapat menyelesaikan analisis data yang ada. Sehingga terjadinya kesalahan hitung dapat berkurang. 

3. Peningkatan Efisiensi Waktu

Data analytics memungkinkan terjadinya efisiensi waktu. Hal ini karena data analytics menggunakan metode yang lebih modern dalam pengolahan data. Dengan begitu, proses pengolahan data dimungkinkan secara otomatis dan lebih cepat. 

Dengan perangkat lunak yang sesuai, proses pengolahan data akan lebih mudah dan cepat untuk dikerjakan. Dengan begitu, perusahaan Anda dapat memperoleh informasi dan data yang akurat dengan lebih cepat.

4. Solusi Bisnis Perusahaan Anda

Proses Data Analytics berguna untuk membantu perusahaan Anda mengatasi tantangan yang ada. Dengan segala informasi yang dikumpulkan, proses data analytics memungkinkan perusahaan Anda untuk menarik kesimpulan atas suatu permasalahan. 

Dengan informasi dan kesimpulan yang ada, perusahaan Anda dapat dengan tepat mengatasi permasalahan yang ada. Hal ini berarti dengan menggunakan data analytics segala peluang, proses, dan perubahan pasar dapat Anda respon dengan lebih optimal.

5. Riset Pasar

Data analytics juga memiliki peran yang penting dalam meriset pasar. Riset pasar adalah proses menganalisis kelayakan pemasaran suatu produk atau layanan baru. 

Proses ini merupakan proses yang krusial dalam peningkatan pertumbuhan bisnis. Mengapa demikian? Hal ini dikarenakan untuk mencapai peningkatan bisnis, Anda harus mengetahui bagaimana produk atau layanan Anda menurut pasar. Perusahaan Anda juga harus memahami kondisi, situasi, dan trend pasar untuk menunjang peningkatan bisnis Anda. 

Dengan menggunakan data analytics, Perusahaan Anda dapat mengoptimalkan penggunaan data statistik dan mendapatkan informasi yang lebih baik serta akurat. Pada masa ini, data analytics merupakan faktor kunci dalam meningkatkan daya saing dan keberhasilan bisnis. 

Baca juga: Data Insights: Pengertian, Teknik, dan Pemanfaatannya

Jenis Data Analytics

Jenis Data Analytics

Terdapat 4 Jenis Data Analytics yang dapat digunakan untuk dapat mendapatkan solusi dari tantangan perusahaan Anda. Berikut adalah 4 jenis data analytics.

1. Descriptive Analytics

Descriptive analytics adalah proses data analytics untuk mendapatkan gambaran umum dari data yang sudah dikumpulkan. Ini adalah jenis data analytics yang akan membantu untuk memahami apa yang terjadi dan berfokus pada apa yang telah terjadi. 

Analisis dilakukan dengan mengumpulkan seluruh data terkait dari masa lalu untuk akhirnya disajikan kepada pemangku kepentingan (stakeholders). 

Dengan menggunakan jenis descriptive analytics ini, para pemangku kepentingan dapat membaca hasil analisis dengan lebih mudah. Data-data yang dapat menggunakan jenis descriptive analytics adalah KPI karyawan, strategi yang telah dilakukan, dan laporan penjualan sebelumnya. 

2. Diagnostic Analytics

Diagnostic analytics ini adalah jenis yang berfokus pada mencari tahu penyebab mengapa suatu masalah dapat terjadi. Proses analisis ini dilakukan dengan melakukan pemulihan, pengembangan, dan penelusuran data. 

Biasanya diagnostic analytics dilakukan dengan menggunakan teknik seperti data discovery, drill-down, data mining, dan korelasi.

Dengan begitu, kita dapat mengatakan bahwa jenis analisis ini adalah tahapan lanjutan dari proses analisis yang sedang berjalan. Hal ini dikarenakan data-data hasil dari descriptive analytics akan digunakan dalam proses diagnostic analytics

3. Predictive Analytics

Seperti namanya, predictive analytics adalah data analytics yang memberikan hasil prediksi tentang sesuatu yang akan datang, dengan peningkatan daya komputasi, kemampuan menjalankan ratusan atau ribuan model dengan cepat dan adopsi teknik prediktif seperti support vector machines, neural networks dan random forests. 

Predictive analytics menggunakan data masa lalu dan algoritma prediksi untuk membantu dalam menentukan probabilitas dari apa yang akan terjadi berikutnya. 

Contoh dari penggunaan predictive analytics adalah sistem rekomendasi yang ada pada situs-situs e-commerce atau social media. Dari data pembelian atau pencarian terdahulu, suatu situs dapat menunjukan atau menampilkan rekomendasi barang atau konten yang terkait dengan sejarah terdahulu. 

Pada analisis jenis ini mulai diperlukan machine learning untuk menafsirkan data yang telah dikumpulkan sehingga tidak bisa langsung melakukan operasi penjumlahan atau rata-rata seperti pada descriptive analytics.

4. Prescriptive Analytics

Prescriptive analytics adalah proses analisis yang menghasilkan jawaban atas pertanyaan kenapa sesuatu akan terjadi serta memberikan saran terhadap kondisi yang kemungkinan akan terjadi dimasa yang akan datang. 

Dasar untuk penggunaan prescriptive analytics adalah kemampuan menggunakan data besar, data kontekstual dan banyak daya komputasi untuk menghasilkan jawaban secara real time

Prescriptive analytics ini berguna untuk memberikan jawaban dan solusi terbaik yang harus diambil oleh perusahaan untuk memecahkan suatu masalah. Hasil dari data mentah yang sudah dikumpulkan dan dianalisis sebelumnya dapat dijadikan acuan atau pertimbangan dalam pemecahan suatu masalah. 

Keputusan yang diambil biasanya berdasarkan data mentah sehingga dapat dilakukan dengan penuh kepastian. Karena kemampuannya inilah prescriptive analytics sangat diperlukan oleh manajemen tingkat atas untuk mengambil keputusan.

Baca juga: Data Exploration: Tahapan, Teknik, dan Tipsnya

Tahapan-Tahapan Data Analytics

Setelah memahami pengertian, manfaat, dan jenis-jenis dari data analytics, selanjutnya kita akan beralih ke pembahasan mengenai tahapan yang harus dijalankan saat melakukan data analytics

Dengan tahapan-tahapan berikut, Anda diharapkan dapat melakukan proses data analytics dengan terstruktur. Berikut adalah tahapan-tahapan data analytics.

1. Pengumpulan Data

Langkah pertama dalam data analytics adalah mengumpulkan data yang dibutuhkan, baik berbentuk data kualitatif maupun data kuantitatif.

Anda dapat mengumpulkan data melalui beberapa sumber seperti buku, internet, ataupun observasi dan wawancara langsung di lapang. Semakin banyak data yang terkumpul, akan membuat penelitian menjadi semakin relevan karena mewakilkan banyak perspektif. 

2. Pembersihan Data

Setelah Anda berhasil mengumpulkan data dari berbagai sumber. Data yang terkumpul harus dibersihkan. Pembersihan data ini biasanya dikenal dengan istilah cleaning data

Data-data mentah yang sudah dikumpulkan melalui proses cleaning data untuk membersihkan data dari kesalahan, outlier, ataupun data duplikat untuk dapat memastikan data yang kita dapat sudah valid dan akurat. 

3. Persiapan Data

Pada tahapan ini, Anda akan memilih data mana yang akan digunakan untuk menganalisis suatu permasalahan atau topik. Data-data yang memiliki korelasi untuk menjawab permasalahan tersebut akan Anda kelompokan. 

Setelah data tersebut sudah dikelompokkan, Anda kemudian akan mengubah data menjadi bentuk yang sesuai untuk dianalisis. Data ini akan diubah dengan melakukan proses normalisasi, agregasi, dan penyesuaian. 

4. Analisis Data

Setelah semua data sudah bersih dan sudah dipersiapkan, Anda selanjutnya akan melakukan analisis data. Analisis data ini dapat berupa analisis statistik, data mining, dan analisis perspektif untuk menemukan pola dan insight.

Dengan analisis data, diharapkan dapat menguap suatu trend yang terjadi di pasar atau bahkan dapat membantu untuk mendapatkan solusi mengenai permasalahan yang terjadi di pasar. 

Biasanya dalam menganalisis data, perangkat lunak yang kerap digunakan adalah spreadsheet atau Microsoft Excel.

5. Visualisasi Data

Setelah data selesai dianalisis, data akan diubah kedalam bentuk yang lebih mudah dibaca oleh semua divisi terkait. Biasanya data yang sudah selesai dianalisis akan divisualisasikan ke dalam bentuk grafik, diagram, ataupun visualisasi lainnya. 

Visualisasi data inilah yang nantinya akan digunakan untuk mempresentasikan hasil analisis dan membuat informasi yang didapat dari hasil analisis lebih mudah dipahami. 

6. Interpretasi dan Implementasi hasil

Setelah data diubah kedalam bentuk yang lebih mudah dipahami, selanjutnya Anda harus menerjemahkan hasil analisis dan dampaknya terhadap perusahaan Anda. 

Dengan demikian, Anda dapat membantu perusahaan Anda untuk menghasilkan rekomendasi ataupun keputusan yang tepat guna meningkatkan pertumbuhan bisnis Anda.

7. Monitoring dan Evaluasi

Langkah terakhir yang harus Anda lakukan dalam proses data analytics adalah monitoring dan evaluasi. Monitoring dan evaluasi ini dapat dilakukan dengan terus memantau atau memperhatikan hasil implementasi yang dilakukan. 

Dengan monitoring dan evaluasi, Anda dapat memastikan apakah langkah yang diambil adalah langkah yang efektif untuk dilakukan dan dapat mengidentifikasi jika ada hal yang harus diperbaiki dari implementasi yang dijalankan. 

Baca juga: Data Spasial adalah Kunci dari Analisa Spesial

Penggunaan Sistem Perangkat untuk Menunjang Data Analytics

Penggunaan Sistem Perangkat untuk Menunjang Data Analytics

Data analytics tidak dapat dipisahkan dari sistem perangkat yang akan menunjang proses data analytics itu sendiri. Dengan menggunakan perangkat lunak penunjang, proses pengolahan data pada data analytics akan minim kesalahan dan juga dapat membuat visualisasi data lebih menarik dan interaktif. 

Biasanya perangkat yang digunakan adalah Excel atau Spreadsheet. Namun, ada beberapa sistem lainnya yang dapat menunjang proses data analytics. Anda juga dapat menikmati layanan dari Terralogiq.

Sebagai premium partner Google Cloud, Terralogiq menyediakan layanan berbasis Goggle yang dapat membantu Anda untuk menganalisis dan memvisualisasikan data Anda dengan perangkat Google. 

Selain itu, Terralogiq juga menyediakan layanan CARTO. CARTO sekarang menyatukan konektivitas cloud, visualisasi, analisa spasial dan kemampuan pengembangan dalam ruang kerja terpadu.

Dengan CARTO ini memungkinkan untuk analisa interaktif dari beberapa lapisan data interaktif. CARTO juga dapat Menganalisis, membandingkan, memprediksi, menambah dan menerbitkan hasil temuan data interaktif.

Hubungi Terralogiq sekarang, untuk mendapatkan layanan Google Workspace dan CARTO.

Author Profile

Share this post on

Related Article