Mengenal Diagnostic Analytics, Salah Satu Bagian Data Analytics

23 November 2023

Mendengar kata “data” pastinya yang muncul pertama kali di benak Anda adalah database dengan penjelasannya masing-masing. Umumnya data sering digunakan oleh perusahaan untuk menyusun suatu rancangan atau sesuatu yang dapat diolah.

Jika Anda lihat lebih lanjut, data memiliki banyak sebutan dan jenisnya. Salah satunya adalah diagnostic analytics, yakni salah satu komponen dari big data. Istilah ini juga digunakan dalam sekumpulan data terstruktur dan tidak terstruktur. Jumlahnya pun tidak bisa diolah dengan metode konvensional.

Diagnostic analytics juga erat kaitannya dengan data analytics, metode pengolahan data yang satu ini diproses melalui data mentah untuk mendapatkan kesimpulan mengenai informasi atau isu tertentu.

Mengenal Diagnostic Analytics, Salah Satu Bagian Data Analytics

Pada artikel ini, Anda akan mengetahui lebih dalam terkait big data analytics hingga diagnostic analytics.

Key Takeaways:

Diagnostic analytics merupakan salah satu jenis dari big data analytics.
Salah satu manfaatnya yakni meningkatkan produktivitas dan efisiensi serta mengetahui kondisi pasar

Table of Contents

Diagnostic Analytics

Kategori ini dapat diartikan sebagai metode dan proses pengolahan dari big data untuk menghasilkan wawasan tertentu. Misalnya seperti tren pasar, preferensi pelanggan, hingga data tidak terstruktur lainnya sebagai input bagi perusahaan.

Big data analytics juga mencakup seluruh proses pengumpulan, penataan, dan analisis data-data dari berbagai sumber data perusahaan. Tak hanya itu, diagnostic analytics merupakan komponen penting dari sebuah data. Lalu, apa pentingnya seluruh komponen yang bersangkutan ini? Lebih lanjut akan kami bahas untuk Anda.

Pentingnya Data dalam Perusahaan

Data analitik berfungsi untuk menggali dan mengidentifikasi, melihat masalah yang sedang dihadapi, hal-hal yang dapat dilakukan di masa depan serta mampu digunakan juga untuk melihat tren pasar, preferensi pelanggan, hingga informasi lain yang dibutuhkan untuk membantu membuat lebih banyak keputusan yang ditujukan untuk bisnis. Selain itu, data analitik terdiri dari beberapa rangkaian proses:

Mengevaluasi kasus
Mengidentifikasi data
Penyaringan data
Ekstraksi data
Validasi dan pembersihan data
Agregasi & representasi data
Analisis data
Visualisasi data
Pemanfaatan hasil analisis.

Komponen Penting dalam Data

1. Descriptive Analytics

Tipe data analitik yang pertama adalah descriptive analytics, sering disebut sebagai tipe yang paling mudah dan pengolahan data yang paling umum digunakan dalam bisnis saat ini.

Analytics ini menggunakan berbagai macam data untuk memberikan gambaran mengenai apa saja yang telah terjadi, di dalam bisnis dan bagaimana hal itu mampu memberikan perbedaan dengan periode lainnya dalam kurun waktu yang sama.

Contoh descriptive analytics yakni untuk menjawab pertanyaan seperti “siapa penyetok barang terbesar untuk komoditas barang X” dan hal apa yang memakan anggaran terbesar perusahaan.

Tipe analitik ini hanya bisa mendapatkan informasi sederhana seperti jumlah pengunjung dalam satuan waktu, website mana yang paling sering dikunjungi, perubahan harga dari tahun ke tahun, total pelanggan, serta pertumbuhan penjualan dari bulan ke bulan.

Informasi tersebut biasanya ditampilkan dalam bentuk tabel maupun grafik tergantung dengan jenis data serta hasil yang ingin Anda dapatkan.

Melalui descriptive analytics, perusahaan dapat mengetahui sekaligus menandai mana yang menjadi kekuatan dan kelemahan perusahaan. Nantinya, informasi ini akan digunakan untuk strategi manajemen selanjutnya.

2. Diagnostic Analytics

Setelah mengetahui apa saja yang terdapat di dalam bisnis descriptive analytics, jenis selanjutnya yaitu diagnostic analytics yang bertugas untuk memberikan jawaban mengenai mengapa hal tersebut bisa terjadi. Hal ini setara dengan sebuah kata kunci. Misalnya “mengapa perusahaan mengalami kerugian setelah menerapkan strategi A”, atau “ apa yang salah dengan strategi B”.

Diagnostic analytics juga menggunakan beberapa cara seperti penggalian data yang lebih dalam dan juga korelasi data. Di sini, data analis akan mengidentifikasi apakah ada acara atau event yang mempengaruhi perubahan atau berhubungan dengan kerugian tersebut.

3. Predictive Analytics

Predictive analytics memiliki kegunaan untuk memprediksi sesuatu yang akan datang. Analisi ini bergantung pada pemodelan statistik yang memerlukan tambahan teknologi seperti machine learning dan juga sumber daya manusia berkompeten untuk membuat suatu prediksi.

Anda perlu memperhatikan bahwa prediksi ini adalah sebuah perkiraan saja. Sedangkan untuk keakuratannya sangat bergantung pada data yang berkualitas dan detail. Dalam tahap ini, data analis akan memberikan insights yang dapat ditindaklanjuti dan informasi yang berdasarkan data.

Kedua hal tersebut nantinya digunakan oleh perusahaan sebagai acuan untuk membuat langkah bisnis selanjutnya. Predictive analytics biasanya melibatkan analisis regresi, prediksi, statistik multivariat, pencocokan pola, dan pemodelan prediktif. Teknik ini lebih sulit untuk digunakan oleh perusahaan. Karena biasanya membutuhkan sejumlah besar data berkualitas tinggi.

Tak hanya itu, teknik ini juga membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang statistik dan bahasa pemrograman seperti R dan python. Pengaplikasian bisnis dari predictive analytics terdiri dari:

Penilaian resiko
Prediksi penjualan
Menggunakan segmentasi pelanggan untuk menentukan prospek mana yang memiliki nilai konversi yang baik
Analisis prediktif dalam tim sukses pelanggan

4. Prescriptive Analytics

Prescriptive analytics adalah tipe analisis yang akan memberikan jawaban mengenai bagaimana seharusnya perusahaan menghadapi tantangan yang akan datang, langkah apa yang sebaiknya diambil dan lainnya. Prescriptive analytics juga memanfaatkan teknologi yang canggih dan praktik data. Salah satunya ialah Artificial Intelligence (AI).

Sistem AI membutuhkan banyak data yang nantinya digunakan untuk pemberitahuan keputusan. Sistem AI yang bagus mampu mengkomunikasikan keputusan tersebut dan bahkan menerapkannya. Dengan memanfaatkan teknologi AI, proses bisnis Anda mampu dijalankan dan dioptimalkan setiap hari.

Manfaat Diagnostic Analytics dalam Bisnis

1. Mempermudah dalam perhitungan statistik

Data analytics mampu memberikan kemudahan dalam hal perhitungan, serta analisis data yang berkaitan dengan statistika. Sehingga para pekerja tidak perlu mengalami kesusahan untuk menganalisa data statistika secara manual.

2. Memberikan Efisiensi Waktu Perhitungan

Penggunaan data analytics ini mampu mempersingkat waktu pengerjaan data statistik. Sehingga, karyawan pun tidak perlu menghabiskan banyak waktu hanya untuk melakukan perhitungan saja, melainkan dapat melakukan pekerjaan lain.

3. Menghasilkan Gambaran dan Perhitungan yang Baik

Analisis yang memanfaatkan data analytics akan menghasilkan data yang akurat serta reliable, yang dapat membantu perusahaan mengurangi resiko kesalahan dalam proses analisis statistika.

4. Membantu Melakukan Riset Pasar

Setiap perusahaan pasti membutuhkan riset pasar. Sebab dengan melakukan strategi riset pasar, perusahaan mampu mengetahui keinginan serta kemampuan pasar dalam merespon produk yang telah mereka keluarkan.

Proses analisis pasar ini akan lebih mudah dengan menggunakan data analytics, dimana mampu memberikan gambaran menyeluruh mengenai apa yang sudah terjadi dan apa yang akan terjadi kedepannya. Riset tersebut memiliki fungsi sebagai berikut:

Membantu memperkirakan perilaku penjualan dan pembelian kedepannya.
Untuk mengevaluasi keefektifan kampanye marketing.
Mengidentifikasi peluang untuk inovasi dan membuat aliran pendapatan baru

Contoh Diagnostic Analytics

1. Menjelaskan Perilaku Pelanggan

Bagi perusahaan yang mengumpulkan data pelanggan, analisis diagnostik adalah kunci untuk memahami mengapa pelanggan melakukan apa yang mereka lakukan. Hal ini dapat digunakan untuk meningkatkan produk dan pengalaman pengguna (UX), memposisikan ulang pesan merek, dan memastikan kecocokan antara produk dan audiens.

2. Mengidentifikasi Masalah Teknologi

Salah satu contoh analisis diagnostik yang membutuhkan penggunaan program perangkat lunak atau algoritma berpemilik, adalah menjalankan tes untuk menentukan penyebab masalah teknologi. Hal ini sering disebut sebagai “menjalankan diagnostik” dan mungkin merupakan sesuatu yang pernah Anda lakukan sebelumnya ketika mengalami kesulitan komputer.

Beberapa algoritma ini bekerja di latar belakang mesin Anda, sementara yang lain perlu dilakukan oleh manusia. Salah satu jenis tes diagnostik yang mungkin Anda pernah tahu yakni diagnostik berbasis solusi.

Berfungsi untuk mendeteksi dan menandai gejala masalah yang diketahui dan melakukan pemindaian untuk menentukan akar masalah. Hal ini memungkinkan Anda untuk mengatasi masalah dan meningkatkannya jika penyebabnya serius.

3. Meningkatkan Budaya Perusahaan

Analitik diagnostik dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan budaya internal perusahaan. Departemen sumber daya manusia dapat mengumpulkan informasi tentang rasa aman secara fisik dan psikologis karyawan, isu-isu dipedulikan, hingga kualitas serta keterampilan yang membuat seseorang sukses dan bahagia.

Banyak dari hal tersebut berawal dari menjalankan survei internal dan anonim, untuk melakukan wawancara keluar serta mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi pada keinginan karyawan untuk tetap tinggal atau keluar.

Mengumpulkan informasi tentang pemikiran dan perasaan karyawan juga memungkinkan Anda untuk menganalisis data. Selain itu juga menentukan area-area seperti budaya perusahaan dan tunjangan dapat ditingkatkan.

Hal ini dapat mencakup apa saja, mulai dari keinginan perusahaan untuk memberikan lebih banyak kontribusi tanggung jawab sosial perusahaan (CSR) hingga merasa didiskriminasi di tempat kerja. Data menyajikan kasus untuk mengalokasikan lebih banyak sumber daya untuk CSR dan upaya keberagaman, kesetaraan, inklusi, dan rasa memiliki.

Analisis diagnostik dapat membantu Anda untuk meningkatkan kebahagiaan, keamanan, dan retensi karyawan, serta menghasilkan proses perekrutan yang lebih efektif.

Peran Terralogiq Dalam Menerapkan Data

Setelah memahami penjelasan di atas, apakah Anda tertarik untuk menjelajahi diagnostic analytics?

Terralogiq menawarkan berbagai inovasi dalam dunia data. Salah satu contohnya adalah featured work. Selain itu juga dibantu dengan visualisasi pada dashboard interaktif, dapat membantu membuat bisnis Anda semakin terlihat lebih baik.

Ingin memulai inovasi bisnismu dengan produk Terralogiq? Segera hubungi kami untuk membantu memenuhi kebutuhan Anda. Kunjungi website kami untuk mengetahui lebih lanjut atau hubungi kami melalui halo@terralogiq.com.