Bocoran Hadapi Rekruter dengan Jenis Analisis Data Pada Interview

Jenis analisis data merupakan salah satu hal yang harus dimengerti secara menyeluruh oralh calon praktisi data. Analisis data adalah bagian penting dari menjalankan bisnis yang sukses. Ketika data digunakan secara efektif, itu mengarah pada pemahaman yang lebih baik tentang kinerja bisnis sebelumnya dan pengambilan keputusan yang lebih baik untuk aktivitasnya di masa depan. Ada banyak cara agar data dapat dimanfaatkan, di semua tingkat operasi perusahaan.

Ada empat jenis analisis data yang digunakan di semua industri. Sementara kami memisahkan ini ke dalam kategori, mereka semua dihubungkan bersama dan dibangun di atas satu sama lain. Saat sahabat data mulai beralih dari jenis analitik paling sederhana ke yang lebih kompleks, tingkat kesulitan dan sumber daya yang dibutuhkan meningkat. Pada saat yang sama, tingkat wawasan dan nilai tambah juga meningkat. Analisis data adalah proses menganalisis data mentah untuk menarik wawasan yang berarti. Wawasan ini kemudian digunakan untuk menentukan tindakan terbaik. Kapan waktu terbaik untuk meluncurkan kampanye pemasaran itu? Apakah struktur tim saat ini seefektif mungkin? Segmen pelanggan mana yang paling mungkin membeli produk baru sahabat data?

Pada akhirnya, analitik data adalah pendorong penting dari setiap strategi bisnis yang sukses. Tapi bagaimana sebenarnya analis data mengubah data mentah menjadi sesuatu yang berguna? Ada berbagai metode dan teknik yang digunakan analis data tergantung pada jenis data yang dipertanyakan dan jenis wawasan yang ingin mereka ungkap.

Kalau saat interview pertanyaan yang akan selalu ditanya oleh recruiter apa sih? Yuk simak selengkapnya disini!

1. Analisis Deskriptif

Jenis analisis data yang pertama adalah analisis deskriptif. Itu adalah dasar dari semua wawasan data. Ini adalah penggunaan data yang paling sederhana dan paling umum dalam bisnis saat ini. Analisis deskriptif menjawab œapa yang terjadi dengan meringkas data masa lalu, biasanya dalam bentuk dashboard. Penggunaan terbesar dari analisis deskriptif dalam bisnis adalah untuk melacak Key Performance Indicators (KPI). KPI menggambarkan bagaimana kinerja bisnis berdasarkan tolok ukur yang dipilih. Aplikasi bisnis analisis deskriptif meliputi Dasbor KPI, Laporan pendapatan bulanan, Ikhtisar prospek penjualan.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

2. Analisis Diagnostik

Setelah menanyakan pertanyaan utama œapa yang terjadi, langkah selanjutnya adalah menyelam lebih dalam dan bertanya mengapa hal itu terjadi? Di sinilah analisis diagnostik masuk. Analisis diagnostik mengambil wawasan yang ditemukan dari analisis deskriptif dan menelusuri untuk menemukan penyebab hasil tersebut. Organisasi menggunakan jenis analitik ini karena menciptakan lebih banyak koneksi antara data dan mengidentifikasi pola perilaku. Sebuah aspek penting dari analisis diagnostik adalah menciptakan informasi rinci. Ketika masalah baru muncul, ada kemungkinan sahabat data telah mengumpulkan data tertentu yang berkaitan dengan masalah tersebut. Dengan sudah memiliki data yang sahabat data inginkan, akhirnya harus mengulang pekerjaan dan membuat semua masalah saling berhubungan. Aplikasi bisnis analisis diagnostik meliputi Perusahaan angkutan yang menyelidiki penyebab lambatnya pengiriman di wilayah tertentu, Perusahaan SaaS menelusuri untuk menentukan aktivitas pemasaran mana yang meningkatkan uji coba.

3. Analisis Prediktif

Analisis prediktif mencoba menjawab pertanyaan œapa yang mungkin terjadi. Jenis analitik ini menggunakan data sebelumnya untuk membuat prediksi tentang hasil di masa depan. Jenis analisis ini merupakan langkah maju dari analisis deskriptif dan diagnostik. Analisis prediktif menggunakan data yang telah kami rangkum untuk membuat prediksi logis dari hasil peristiwa. Analisis ini bergantung pada pemodelan statistik, yang membutuhkan tambahan teknologi dan tenaga untuk meramalkan. Penting juga untuk dipahami bahwa peramalan hanyalah perkiraan; keakuratan prediksi bergantung pada kualitas dan data yang detail. Sementara analisis deskriptif dan diagnostik adalah praktik umum dalam bisnis, analisis prediktif adalah di mana banyak organisasi mulai menunjukkan tanda-tanda kesulitan. Beberapa perusahaan tidak memiliki tenaga kerja untuk menerapkan analisis prediktif di setiap tempat yang mereka inginkan. Lainnya belum mau berinvestasi dalam tim analisis di setiap departemen atau tidak siap untuk mendidik tim saat ini. Aplikasi bisnis analisis prediktif meliputi, Tugas beresiko, Peramalan Penjualan, Menggunakan segmentasi pelanggan untuk menentukan prospek mana yang memiliki peluang konversi terbaik, Analisis prediktif dalam tim sukses pelanggan.

4. Analisis Preskriptif

Jenis terakhir dari analisis data adalah yang paling dicari, tetapi hanya sedikit organisasi yang benar-benar siap untuk melakukannya. Analisis preskriptif adalah batas analisis data, menggabungkan wawasan dari semua analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan yang harus diambil dalam masalah atau keputusan saat ini. Analisis preskriptif menggunakan teknologi mutakhir dan praktik data. Ini adalah komitmen organisasi yang besar dan perusahaan harus yakin bahwa mereka siap dan bersedia untuk mengerahkan upaya dan sumber daya. Artificial Intelligence (AI) adalah contoh sempurna dari analisis preskriptif. Sistem AI mengkonsumsi sejumlah besar data untuk terus belajar dan menggunakan informasi ini untuk membuat keputusan yang tepat.

Sistem AI yang dirancang dengan baik mampu mengomunikasikan keputusan ini dan bahkan menerapkan keputusan tersebut ke dalam tindakan. Proses bisnis dapat dilakukan dan dioptimalkan setiap hari tanpa manusia melakukan apa pun dengan kecerdasan buatan. Saat ini, sebagian besar perusahaan besar berbasis data (Apple, Facebook, Netflix, dll.) menggunakan analitik preskriptif dan AI untuk meningkatkan pengambilan keputusan. Untuk organisasi lain, lompatan ke analitik prediktif dan preskriptif tidak dapat diatasi. Seiring dengan peningkatan teknologi dan lebih banyak profesional yang terdidik dalam data, kita akan melihat lebih banyak perusahaan memasuki ranah berbasis data.

Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif - DQLab

5. Belajar Data Otodidak dan Mandiri Bersama DQLab

Halo sahabat data, Yuk Belajar dirumah aja bersama DQLab. Nikmati modul interaktif dan pembelajaran aplikatif bersama DQLab dan tentunya kamu tidak perlu melakukan instalasi environment anti ribet. DQLab sudah menyediakan semua yang kamu butuhkan untuk belajar. Mulai dari Modul sampai ke sertifikat Completion. Yuk Mulai Karir Datamu bersama DQLab.