Mengenal Lebih Dalam Apa itu Analisis Data di Real Case Industry

œSign up and Get 15% Off (Daftar dan Dapatkan Potongan Harga 15%) pasti Sahabat Data DQLab sering mendapatkan notifikasi melalui kotak email kamu bukan? Hampir seluruh perusahaan di berbagai lini industri menggunakan salah satu teknik ini untuk mendapatkan data pelanggannya. Dengan mengumpulkan data pelanggan tersebut menjadi suatu potensi dan peluang besar untuk mengubah cara kerja mendapatkan pelanggan lebih baik. Pengambilan data pelanggan pada contoh diatas tersebut menjadi salah satu bentuk yang dilakukan oleh praktisi data seperti Data Analyst atau Data Scientist yaitu proses Analisis Data. Sederhananya, Analisis Data memungkinkan untuk mengetahui dan menafsirkan informasi menjadi sebuah wawasan yang bermanfaat dan juga mendapatkan sebuah solusi atas dasar permasalahan untuk membuat sebuah decision making yang lebih tepat dan strategis. Pada artikel DQLab kali ini akan membahas lebih dalam seperti apa proses kerja Analisis, teknik dan jenis analisis data yang ada, dan manfaat apabila jika diaplikasikan dalam industri kerja nyata. Yuk, langsung saja simak pembahasan berikut ini sampai habis!

1. Roadmap Analisis Data

Proses analisis data digunakan untuk mendapatkan sebuah hasil yang maksimal dari data yang dimiliki. Analisis data sendiri tidaklah mudah karena proses analisis akan bergantung pada jenis data yang akan dianalisis dan terdapat beberapa aturan yang harus diikuti agar hasil dari analisis data tersebut lebih tepat. Adapun proses perjalanan dalam analisis data sebagai berikut:

1. Menentukan Pertanyaan sebagai Dasar Tujuan

   Tahap awal dalam analisis data yaitu adalah menentukan pertanyaan atau merumuskan masalah. Dengan memilih pertanyaan yang sesuai dan tepat berdasarkan kebutuhan atau tujuan. Pertanyaan yang diajukan harus terukur, jelas, dan ringkas. Merancang pertanyaan dapat memungkinkan masalah yang hidapi bisa terjawab dan menjadi solusi. Untuk memutuskan apa yang ingin diukur, kamu dapat menentukan pertanyaan seperti berikut:

   • Analisis jenis data seperti apa yang dibutuhkan
   • Bagaimana mengukur data tersebut, karena proses pengukuran data akan mendukung sepenuhnya pada hasil analisis nanti

2. Mengumpulkan Data

   Dengan pertanyaan yang telah didefinisi dengan jelas dan mengetahui prioritas pengukuran yang telah ditetapkan, langkah selanjutnya adalah waktunya kamu untuk mengumpulkan data dan mengatur data untuk digunakan ke tahap selanjutnya. Kumpulan data biasanya dapat didapatkan dari database atau sumber yang sudah ada (opensource), survey, wawancara, kuesioner, atau sumber data lainnya.

3. Data Cleaning

   Tentunya dari data yang telah didapatkan, terkadang mempunyai format masing-masing. Jika mendapatkan data yang tidak terstruktur maka perlunya dilakukan data cleaning, tujuannya yaitu ketika melakukan proses analisis maka hasil yang didapatkan hasil yang lebih akurat.

4. Mengintegrasikan Tools dengan Melakukan Analisis Data

   Setelah melakukan data cleaning dan data sudah siap untuk di analisis, kamu mungkin membutuhkan bantuan aplikasi software untuk menyiapkan data yang akan dianalisis. Sahabat Data DQLab perlu menentukan tools dengan jenis analisis data seperti apa yang akan dilakukan karena analisis data yang tepat akan mendapatkan sebuah solusi yang bisa menjawab dari pertanyaan dan tujuan awal.

5. Visualisasi Data

   Pada tahap lebih lanjutnya yaitu menginterpretasikan hasil temuan analisis. Menggunakan Dashboard menjadi cara yang bagus untuk menggabungkan data kamu dan memudahkan untuk mengidentifikasi tren dan pola. Selain itu, melakukan visualisasi data menggunakan grafik juga membantu memahami data menjadi lebih baik, sehingga dalam mengambil kesimpulan dan keputusan menjadi lebih strategis dan mendapatkan langkah yang tepat. Adapun tools yang digunakan seperti Tableau, Power BI, atau Excel sekalipun.

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

2. Benefit dari Pengaplikasiannya

Pada kelima proses analisis data tersebut sangat membantu dalam membuat sebuah keputusan menjadi lebih baik, karena keputusan telah didukung berdasarkan data yang telah dikumpulkan dan dianalisis dengan baik. Manfaat lain yang bisa kamu dapatkan yaitu seperti:

• Membuat keputusan lebih cepat karena data didapatkan secara real-time data dan fakta karena sudah didukung oleh fakta.

• Membantu identifikasi masalah

• Membantu pemahaman menjadi lebih dalam, seperti kebutuhan pelanggan

• Membantu pengembangan soft skill yaitu critical thinking

• Pencegahan risiko yang merugikan

• Lebih unggul dari kompetitor lainnya

• Menekan biaya pengeluaran dan bisa mendapatkan profit.

Analisis data sendiri sudah menjadi salah satu bagian proses di berbagai lini industri, karena pengaplikasiannya dapat meningkatkan produktivitas kinerja dan memberikan sebuah hipotesis yang memungkinkan dapat terjadi di masa depan, berikut sebagai contohnya:

• Marketing, para marketer menggunakan analisis data untuk melihat perilaku pelanggan dengan memprediksi kebutuhan dan keinginan mereka dalam membeli sebuah produk atau menggunakan jasa sesuai dengan data pelanggan.

• Akademik, institusi akademik menerapkan analisis data untuk mengukur kinerja siswa dan mendapatkan wawasan tentang cara-cara atau metode pendidikan seperti apa yang dapat ditingkatkan.

3. Jenis-jenis Analisis Data

Proses analisis data tidak lain yaitu mengumpulkan informasi dengan menggunakan aplikasi yang memungkinkan kamu untuk menjelajahi data dan menemukan pola di dalamnya. Terdapat beberapa jenis analisis data yang digunakan yaitu:

• Text Analysis, pada analisis ini menggunakan Machine Learning dengan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mengatur data teks yang tidak terstruktur sehingga dapat dianalisis dengan benar agar mendapatkan wawasan yang berharga.

• Statistical Analysis, menunjukkan sebuah pertanyaan yang merujuk œApa yang terjadi? dengan menggunakan data masa lalu. Analisis ini meliputi pengumpulan, analisis, interpretasi, penyajian dan pemodelan data. Ada dua kategori pada jenis analisis yaitu Analisis Deskriptif dan Analisis Inferensial.

• Diagnostic Analysis, pada analisis diagnostik sendiri menunjukkan œMengapa dapat terjadi? dengan menemukan penyebab dari wawasan yang ditemukan dalam Analisis Statistik. Analisis ini berguna untuk mengidentifikasi pola perilaku data dan memungkinkan adanya peluang untuk mendapatkan solusi berdasarkan masalah yang baru dihadapi.

• Predictive Analysis, œApa yang mungkin terjadi? dimana analisis ini memungkinkan penggunaan datanya dari data historis. Analisis ini membuat prediksi tentang hasil masa depan berdasarkan data saat ini atau masa lalu, prediksi tersebut hanyalah menjadi sebuah perkiraan untuk bisa mendapat solusi yang tepat dan bisa menggali informasi sedalam-dalamnya.

• Prescriptive Analysis, analisis ini menggabungkan wawasan dari semua analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan yang dapat diambil dalam mengambil keputusan. 

4. Teknik yang Digunakan dalam Analisisnya

Untuk memahami data mentah dan mendapatkan wawasan dari data mentah tersebut, diperlukan teknik yang disesuaikan dengan jenis informasi yang dikumpulkan dan juga metode yang digunakan sebelum menerapkannya. Terdapat dua jenis teknik analisis data yaitu:

• Analisis data kualitatif, yaitu dimana peneliti mengumpulkan data secara kualitatif seperti emosi, bahasa tubuh, ekspresi dan komunikasi secara verbal. Cara yang paling umum untuk mendapatkan data kualitatif yaitu melalui wawancara terbuka, kelompok diskusi, dan kelompok observasi yang diamati selama fase pengumpulan data.

• Analisis data kuantitatif, pada teknik ini didasarkan menggunakan teknik non verbal, hasil disajikan berbentuk numerik dan juga hasil nyata. Fokus utama pada analisis ini adalah untuk menarik kesimpulan dengan cara pengumpulan datanya yaitu seperti menggunakan survey online. Hal ini dapat mengurangi waktu dan uang yang lebih signifikan dibandingkan metode pengumpulan data secara tradisional.

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu

5. Bersama DQLab Belajar Analisis Data Menjadi lebih Seru dan Aplikatif lho!

Dengan memulai menerapkan analisis data dapat memberikan sejumlah solusi yang lebih tepat dan akurat karena pada dasarnya semua yang hasil wawasan yang didapatkan bersifat fakta berdasarkan data yang diolah. Ingin mulai belajar analisis data? Bergabung bersama DQLab solusinya! DQLab menawarkan module yang terstruktur dan berdasarkan real case industry, jadi dengan mengikuti DQLab pastinya akan lebih aplikatif dan seru karena akan memberikan banyak tantangan di setiap pembelajarannya!

Tunggu apalagi? Yuk, langsung saja daftarkan diri kalian di DQLab.id dan tekan tombol "Belajar Gratis" setelahnya. Kemudian, Sahabat Data DQLab bisa nikmati module GRATIS œIntroduction to Data Science with Python atau œIntroduction to Data Science with R. 

Selamat mencoba Sahabat Data DQLab!