4 Cara Ampuh Implementasikan Teknik Analisis Data
Analisis data digunakan untuk mengungkap insight yang bisa ditindaklanjuti dan membantu mendorong perusahaan dan bisnis ke arah yang lebih baik. Namun, agar insight yang didapatkan tepat perlu adanya tools business intelligence yang tepat pula. Analisis data dapat digunakan untuk berbagai tujuan, misalnya menganalisis data konsumen untuk meningkatkan segmentasi pemasaran dan alokasi model, mengumpulkan data dari sumber yang berbeda untuk membuat model prediktif, atau memfilter data security cyber untuk membuat infrastruktur yang lebih aman, dan lain sebagainya.
Teknik analisis data bisa diimplementasikan di berbagai bidang industri dengan tools dan metode yang bervariasi. Seseorang yang sedang menganalisis data harus memiliki intuisi yang tajam dalam membaca pola atau anomali yang terjadi agar insight yang didapatkan dapat ditindaklanjuti oleh stakeholders dan memberikan impact yang lebih baik kedepannya. Tahukah kamu jika dalam implementasi analisis data kita membutuhkan beberapa cara agar implementasi analisis data lebih efektif dan efisien? Pada artikel kali ini DQLab akan membahas cara ampuh yang bisa kamu praktekkan saat melakukan analisis data. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini hingga akhir!
1. Menyusun dan Memutuskan Key Metrics
Sebelum memulai project business intelligence, penting bagi kita untuk memutuskan metrik apa yang akan dijadikan target. Misalnya, jika kita ingin menganalisis iklan dan data pelanggan untuk mengungkap platform iklan mana yang menghasilkan pelanggan paling baik. Kita bisa membuat matriks untuk memetakan jumlah pelanggan dari setiap platform dan membandingkan platform mana yang paling optimal dalam menghasilkan pelanggan. Selain itu, kita bisa memvisualisasikan matriksnya agar lebih mudah dibaca oleh orang lain.
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
2. Menghindari Kesalahan Pemodelan Data
Untuk mendapatkan insight yang bisa ditindaklanjuti, kita memerlukan cara untuk memodelkan data dengan benar. Kita perlu menghindari kesalahan umum seperti mengabaikan sumber data kecil, gagal memperhitungkan variabel yang bisa mempengaruhi model, dan kesalahan lainnya. Dengan mengabaikan hal-hal ini dapat dipastikan jika model yang kita buat tidak akan praktis dan membingungkan. Agar lebih komprehensif, kita bisa menggabungkan data dari berbagai sumber agar informasi yang diperoleh lebih kaya.
3. Membuat Visualisasi Data
Terkadang tidak semua orang memiliki banyak waktu untuk membaca hasil analisis dalam bentuk teks. Oleh karena itu, kita bisa membuat visualisasi data dalam bentuk dashboard untuk menampilkan hubungan antara informasi yang ingin disampaikan dan konteks keseluruhan. Dengan cara ini, stakeholder akan lebih mudah memahami poin dengan waktu singkat. Namun, dalam membuat dashboard ada tantangan tersendiri khususnya untuk menampilkan hasil analisis yang kompleks. Tips dari DQLab, buatlah dashboard dengan chart yang relevan, tersusun secara logis dan berkesinambungan, namun tetap simpel.
4. Pilih Tools yang Tepat
Ada banyak tools business intelligence yang bisa kita gunakan untuk mengaplikasikan teknik analisis data. Secara sekilas semua tools terlihat sama, namun jika kita perhatikan secara detail tools-tools tersebut sangat berbeda. Ada tools yang fokus untuk analisis data menggunakan bahasa pemrograman, ada tools yang fokus untuk visualisasi data, dan ada tools yang hanya bisa digunakan untuk analisis data berukuran tidak terlalu besar. Oleh karena itu, pastikan tools yang akan kamu gunakan sesuai dengan keperluan kamu ya!
Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif
Ingin belajar berbagai metode analisis data dan cara pengaplikasiannya di dunia industri? Yuk belajar dengan modul dari DQLab! DQLab memiliki modul basic bagi kamu para beginner yang baru mulai menyelami dunia data hingga modul yang fokus pada pengaplikasian metode tertentu dalam dunia bisnis sesungguhnya.
Data yang digunakan pun mencerminkan data real di dunia industri sehingga kita bisa sambil "meraba" bagaimana keadaan data yang sesungguhnya. Yuk klik button di bawah ini atau signup melalui DQLab.id dan nikmati modul GRATIS "Introduce to Data Science" menggunakan R dan Python. Selamat belajar!
Penulis: Galuh Nurvinda K
Editor: Annissa Widya Davita