Roadmap Proses Analisis Data yang Dilakukan oleh Praktisi Data

Memasuki era digital dan data-driven, perusahaan kini mulai bersiap untuk berkompetisi dengan mempelajari dan mengaplikasikan data. Hampir semua sektor industri telah menggunakan data-driven dan menjadi salah satu essentials bagi para stakeholders mengetahui apa yang bisa dikembangkan dan diprediksi di masa depan. Analisis data dapat memungkinkan mengungkap semua permasalahan serta memberikan solusi strategis berdasarkan data. Analisis data merupakan bentuk proses dari data mentah untuk menggambarkan pola, tren dan juga wawasan yang dapat ditindaklanjuti sesuai kebutuhan industri. Wawasan tersebut kemudian digunakan untuk membuat suatu keputusan yang cerdas. Namun perlu sahabat data ketahui, menganalisis data dengan benar membutuhkan keterampilan dan langkah-langkah yang tepat agar hasil yang didapatkan berguna. Pada artikel DQLab kali ini akan membahas perjalanan analisis data dengan berbagai jenisnya mulai dari descriptive, diagnostic, predictive dan juga perspective analytics. Langsung saja yuk, simak pembahasannya berikut.

1. Descriptive Analytics

œWhat Happened? pertanyaan tersebut menjadi awal untuk menganalisis lebih dalam. Pada analitik ini akan melihat data yang sudah terjadi dimasa lalu yang bertujuan untuk menggambarkan apa yang telah terjadi dan tidak mencoba menjelaskan mengapa ini dapat terjadi. Sederhananya, analisis data dengan deskriptif ini tidak digunakan membangun hubungan sebab-akibat, sehingga tujuan penggunaan tersebut untuk memberikan gambaran yang mudah dicerna. Descriptive analytics ini dapat berfungsi sebagai titik awal mula untuk membantu sebuah strategi analitik terutama dalam bisnis yang berdasarkan kinerja masa lalu. 

Terdapat dua teknik utama yang digunakan dalam analitik deskriptif yaitu Data Aggregation dan Data Mining.

• Data Aggregation, yaitu proses analisis data dengan mengumpulkan data dan menyajikannya dalam bentuk format yang lebih ringkas. Misalnya, seperti data pada sebuah perusahaan akan mengumpulkan berbagai jenis data yang berkaitan langsung dengan pelanggan salah satunya yaitu data pelanggan mengunjungi situs web. Data Aggregation akan memberikan gambaran umum tentang kumpulan data yang lebih luas mulai dari rata-rata usia pelanggan atau rata-rata pembelian yang dilakukan oleh pelanggan dalam menggunakan produk atau layanan.

• Data Mining, yang dimana menjadi bagian proses analisis yaitu mengeksplorasi data untuk membantu mengungkap pola atau tren yang ada. Hasil analisis deskriptif akan merepresentasikan visual dari data seperti dengan diagram batang, pie chart, atau visual lainnya.

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

2. Diagnostic Analytics

œWhy Did it Happen? pada analisis data dengan diagnostik akan berusa menggali lebih dalam untuk memahami mengapa sesuatu terjadi. Tujuan utama analitik ini adalah untuk mengidentifikasi dan menanggapi anomali pada data yang kamu miliki. Dalam mencari akar permasalahannya, maka pada proses analisis akan dimulai dengan mengidentifikasi sumber data yang mungkin dapat menawarkan wawasan lebih lanjut mengapa permasalahan tersebut terjadi. Kegiatan analisis ini tidak hanya memungkinkan dapat memperbaiki masalah namun juga dapat membantu melihat hasil positif misalnya seperti adanya peningkatan pelanggan yang mengunjungi situs web sebesar 85% pada bulan November dibandingkan sebelumnya.

3. Predictive Analytics

œWhat Happens If , kata If menjadi sebuah premis dasar pada analitik prediktif. Karena analisis dengan prediktif yaitu dimana mengubah hasil analitik deskriptif dan diagnostik yang sudah dianalisis menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk pengambilan keputusan dengan memperkirakan potensi hasil di masa depan. Dalam memprediksi hasil masa depan, analitik prediktif tidak membuat penilaian tentang apakah suatu peristiwa akan terjadi atau tidak melainkan sebaliknya analisis ini akan menggambarkan apa yang akan terjadi jika kondisi ini terpenuhi. Biasanya, praktisi data akan menggunakan analitik prediktif dengan jenis data  kuantitatif dari kumpulan data dan menetapkan prediksi yang biasa dikenal sebagai predictive modeling. Predictive modeling digunakan untuk mengkarakterisasi prediksi serta memeriksa seberapa akurasi pada model yang telah dibangun. Membangun sebuah pemodelan tidaklah mudah sehingga membutuhkan keterampilan yang khusus dalam pengerjaannya misalnya seperti Data Scientist yang ahli menggunakan Machine Learning.

4. Perspective Analytics

œHow to Make it Happen?, bagaimana caranya untuk mewujudkannya dengan tindakan yang terbaik. Hal ini, pada analisis menggunakan jenis preskriptif akan melihat apa yang telah terjadi, mengapa itu terjadi, dan apa yang memungkinkan dapat terjadi untuk memutuskan apa yang harus dilakukan selanjutnya. Sederhananya, analitik ini akan membantu menunjukkan sahabat data DQLab cara terbaik untuk memanfaatkan data pada hasil masa depan yang telah diprediksi. Dengan demikian, sahabat dapat menemukan langkah yang strategis dalam mengambil keputusan agar terhindar dari masalah yang merugikan. Pada dasarnya model ini akan mempertimbangkan semua pola keputusan serta memberikan hasil berdasarkan keputusan yang telah ditetapkan. Analitik preskriptif menjadi jenis analisis yang tidak mudah dan kompleks karena membutuhkan algoritma Machine Learning, statistik dan juga pemodelan komputasi.

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu

5. Ingin Belajar Analisis Data Step-by-Step? Kamu Bisa Bergabung bersama DQLab.

Dalam kegiatan analisis data diibaratkan seperti kita sedang mencari sebuah harta karun, karena dengan menganalisis data dengan benar maka dari data akan mendapatkan hasil wawasan yang berguna dan bermanfaat baik wawasan dari masa lalu hingga membantu memprediksi masa depan dengan langkah yang tepat. Jika kamu sudah mengenal jenis analisis, yuk belajar langkah-langkahnya dan memperdalam skill analisis kamu. Tak perlu khawatir, kamu bisa lho bergabung bersama DQLab. Caranya mudah banget, sahabat tinggal singup di DQLab.id dan nikmati module GRATIS œIntroduction to Data Science with R atau œIntroduction to Data Science with Python.

Selangkah lebih maju menggunakan teknik analisis data dengan benar, semakin siap sahabat data DQLab menghadapi real case industry. Selamat mencoba!