Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Kenali 4 Jenis Analisis Data untuk Pengambilan Keputusan Bisnis yang Tepat

Belajar Data Science di Rumah 06-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/79b1624d5ca7a279cbe51a892777158e_x_Thumbnail800.jpg

Analisis data merupakan kegiatan memeriksa, membersihkan, mengubah, dan memodelkan data terstruktur maupun tidak terstruktur untuk menggali informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan. Untuk menggali informasi yang bermanfaat, kita memerlukan metode ilmiah, algoritma, dan sistem. Ringkasnya, analisis data adalah berbagai jenis analisis data untuk menerjemahkan kumpulan data yang kompleks menjadi informasi yang insightful dan dapat dipahami oleh orang awam.


Di era modern, perkembangan teknologi telah mengubah berbagai industri dalam menghasilkan, menyimpan, dan memanfaatkan data. Saat ini sebagian besar bidang industri memanfaatkan big data dalam kegiatan sehari-hari. Tak heran jika di abad ke-21, big data merupakan salah satu istilah yang paling populer. Data berisi kumpulan fakta atau informasi yang bermanfaat bagi bisnis, terutama untuk pengambilan keputusan. Namun, berkembangnya ilmu pengetahuan menyebabkan meningkatnya perkembangan metode analisis data. Oleh karena itu, sebelum melakukan analisis data sebagai dasar pengambilan keputusan, kita harus mengetahui jenis analisis data yang mana yang akan kita gunakan. Pada artikel kali ini, kita akan membahas jenis-jenis analisis data untuk pengambilan keputusan bisnis untuk membantu stakeholder memutuskan kebijakan yang tepat. Penasaran apa saja jenis analisis data tersebut? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif adalah sebuah metode untuk menggambarkan karakteristik dari kumpulan data. Misalnya data laporan keuntungan bulanan suatu bisnis dapat digunakan untuk mengetahui bagaimana kinerja suatu departemen dan faktor apa yang menyebabkan kenaikan atau penurunan laba. Selain itu, hasil analisis deskriptif ini juga bisa dikombinasikan dengan data lain untuk melihat kelemahan dan kelebihan suatu produk. Selain laporan laba, data transaksi juga bisa digunakan untuk melihat bagaimana karakteristik konsumen menggunakan data demografis. Dengan mengetahui karakteristik konsumen, maka perusahaan akan lebih mudah untuk menentukan strategi marketing yang tepat sehingga dapat menjangkau lebih banyak konsumen.


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


2. Analisis Diagnostik

Analisis diagnostik adalah metode untuk memecah informasi yang tersedia dan mengidentifikasi penyebab di balik masalah, peristiwa, dan perilaku tertentu. Misalnya, sebuah perusahaan ingin mendapatkan insight mengenai karyawan. Dengan bantuan analisis data, perusahaan dapat mencari dan membuat laporan mengenai kinerja karyawan, seperti absensi, masa kerja, target yang dicapai, dan lain sebagainya. Analisis diagnostik biasanya disajikan menggunakan dashboard interaktif untuk menemukan akar penyebab dari suatu permasalahan.


3. Analisis Prediktif

Analisis prediktif merupakan salah satu jenis analisis data yang paling menarik. Mengapa? Karena dengan analisis ini kita bisa memproyeksikan suatu kejadian di masa mendatang. Analisis prediktif dapat membantu perusahaan untuk memperkirakan kemungkinan suatu peristiwa terjadi, kapan peristiwa tersebut akan terjadi, atau perubahan apa yang muncul di masa mendatang. Agar bisa menggunakan analisis ini, perusahaan membutuhkan data historis dan data saat ini.


4. Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif bekerja dengan menggabungkan hasil dari ketiga analisis sebelumnya. Analisis ini dimanfaatkan untuk memilih dan membandingkan rekomendasi atau solusi mana yang paling cocok untuk situasi tertentu. Contoh pengaplikasian analisis ini adalah pada aplikasi penunjuk arah yang menggunakan analisis preskriptif  untuk merekomendasikan jalur tercepat untuk sampai ke suatu tujuan.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Macam-macam Tools Analisis Data

Selain metode analisis data yang bervariasi, di era teknologi seperti saat ini perkembangan tools analisis data sangat cepat. Ditambah dengan adanya big data, menyebabkan pemanfaatan tools analisis data semakin tinggi karena tidak semua tools analisis data dapat digunakan untuk mengolah big data. Beberapa tools yang banyak digunakan untuk mengolah big data adalah R dan Python. Kedua bahasa pemrograman ini bersifat open source dan multifungsi ini sangat populer di kalangan profesional data karena powerful dan dapat digunakan untuk berbagai tujuan. Yuk belajar bahasa pemrograman R dan Python bersama DQLab! Klik button di bawah ini dan nikmati modul persiapan gratis dari DQLab sebagai langkah awal untuk berkenalan dengan bahasa pemrograman R dan Python. Selamat belajar!



Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login