Analisis Data Kualitatif Salah Satu Metode Mendukung Big Data Lebih Baik

Memasuki era digital sudah banyak industri di semua lini telah mengaplikasikan Big Data dalam kegiatannya karena data pelanggan perlu untuk dianalisis hingga tingkat lanjut agar mendapatkan wawasan data yang berguna, hal ini praktisi akan menggunakan pendekatan analisis kuantitatif. Cukup sering ditemukan dalam upaya analisis data sangatlah condong pada aspek data kuantitatif dan dirasa bahwa analisis dengan pendekatan kualitatif terabaikan atau hanya digantikan "firasat" saja. Namun tanpa disadari, data kualitatif juga tak kalah pentingnya lho sahabat data DQLab. Analisis data kualitatif merupakan salah metode yang umumnya digunakan untuk penelitian kualitatif dengan mengeksplorasi makna kontekstual mencakup menganalisis konteks, perilaku manusia, emosi dan faktor lainnya yang sulit diinterpretasikan melalui digital tanpa kehilangan makna apapun. 

Pada artikel DQLab kali ini akan membahas mengapa analisis data kualitatif menjadi metode pendukung serta membantu memaksimalkan Big Data lebih baik. Yuk, langsung saja simak pembahasannya berikut ini!

1. Menyesuaikan Hasil Prediksi dengan Kognisi

Dalam memecahkan beberapa masalah biasanya akan terjadi perbedaan antara aksi dan reaksi, apa yang dikatakan kemungkinan akan berbeda dengan yang dilakukannya. Dengan menggabungkan Big Data analytics dengan market research akan memungkinkan untuk mendapatkan wawasan tentang opini dan perilaku sebelumnya, karena pada proses analisis data sendiri menggunakan informasi historis pelanggan untuk memahami pola perilaku mereka. Sebagai contoh misalnya Jeno, mungkin mengatakan akan membeli produk sepatu terbaru merek XYZ tetapi tindakan tersebut belum tentu akan mendukung pernyataan tersebut. Oleh karena itu, dengan analisis data kualitatif pada Big Data dapat memperluas strategi peluncuran yang bisa berdampak langsung dan memecahkan dilemma yang dimiliki Jeno. Analisis data dan market research yang dilakukan akan terlihat berdasarkan pada hasil prediksi yang didapatkan.

Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data

2. Humanizing Data

Salah satu tren yang kini sedang dijalankan adalah "humanizing data" atau jika diartikan adalah memanusiakan data. Sederhananya, humanizing data yaitu adanya dorongan untuk memproses informasi sehingga anggota non-teknis (manusia) dapat memperoleh dan mengetahui wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari Big Data analytics yaitu sebagai salah satu dasar untuk pengambilan keputusan. Humanizing data sendiri membutuhkan pendekatan yang lebih kualitatif dibandingkan kuantitatif karena akan mengandalkan visualisasi data dan storytelling. Dengan melakukan visualisasi data dan penceritaan ulang kembali menjadi bentuk presentasi laporan yang dilakukan praktisi data. Pada hasil temuan data dalam pembuatan keputusan akan cenderung lebih kritis hingga dapat mencapai emosi dan kognisi yang mendalam.

3. Menguji Hipotesis

Tidak hanya dalam analisis kuantitatif saja, namun pada analisis data kualitatif juga dilakukannya uji hipotesis. Big Data mining sebagai metode penelitian sekunder dapat membantu dalam proses proses pengujian hipotesis. Pentingnya untuk diketahui data kualitatif membantu untuk mengidentifikasi fitur yang tidak mereka pertimbangkan sebelumnya, dengan demikian mampu untuk mengumpulkan data tentang fitur-fitur baru dan merancang model Machine Learning untuk menambah nilai yang signifikan. Seiring perkembangannya market, kebutuhan pengguna dan juga kanal yang digunakan pelanggan pentingnya untuk mempertimbangan analisis data dengan baik. Mengintegrasikan analisis data kualitatif dan Big Data maka bisa mempelajari pengguna secara langsung misalnya seperti testing A/B pada sebuah layanan.

4. Membantu Development Berkelanjutan

Adapun hasil yang positif jika mengintegrasikan analisis data kualitatif dan Big Data yaitu membantu pengembangan yang berkelanjutan. Analisis data yang kuat pada saat menganalisis perilaku sebelumnya sehingga dapat mungkin untuk menciptakan siklus pengembangan yang singkat dan berkelanjutan dengan baik mulai dari perbaikan kecil dan bertahap pada produk atau pengalaman dengan cepat menggunakan layanan sahabat data DQLab. Dalam menerapkan analisis data kualitatif pada jangka panjang juga membantu membentuk mindset pada researchers untuk mengetahui dan keinginan konsumen secara sistematis, pertanyaan terbuka, dan juga responden yang bebas dengan mengungkapkan pendapat mereka.

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu

5. Yuk, Mulai Aplikasikan Metode Analisis Lainnya Bersama DQLab!

Memasuki era digital dengan menerapkan Big Data, sinergi manusia dan pendekatan kualitatif maka analisis data dapat dilakukan dengan lebih efisien sehingga nilai yang diperoleh dari penelitian dapat melebihi tujuan yang di ekspektasikan oleh sahabat data DQLab. Dengan bergabung bersama DQLab, pastinya kamu bisa mendapatkan pembelajaran metode analisis lainnya yang bisa kamu aplikasikan di industri kerja nyata. Caranya mudah sahabat, kamu tinggal signup di DQLab.id dan tekan "Belajar Gratis" untuk memulainya. Sahabat data DQLab jangan sampai lewatkan kesempatan belajar GRATIS dengan module œIntroduction to Data Science with Python atau œIntroduction to Data Science with R.

Selamat mencoba sahabat data DQLab!

Penulis: Agnes Nurlisa