Apa itu Data Analytics? Arti, Kegunaan, Tahap, dan Jenisnya

Data analytics adalah salah satu elemen sentral dalam bisnis.

Selain akurat, hasil pengolahan data juga digunakan dalam menyelesaikan masalah.

Dengan data analytics, sebuah bisnis berpeluang mengoptimalkan kinerjanya, memaksimalkan keuntungan, hingga membuat keputusan yang lebih terarah dan strategis.

Artikel berikut ini akan membahas lebih detail apa itu data analytics, manfaatnya bagi perusahaan, tahapan, hingga jenis-jenis data analytics.

Apa itu Data Analytics?

Data analytics adalah suatu ilmu untuk menganalisis data mentah menjadi informasi koheren  yang bermakna dan dapat ditindaklanjuti. Informasi ini kemudian digunakan untuk mendorong keputusan bisnis terbaik.

Data analytics merupakan salah satu bentuk business intelligence. Artinya, data ini digunakan organisasi untuk memecahkan masalah dan tantangan tertentu. Proses yang dilalui berkaitan dengan menemukan pola di antara kumpulan data, lalu memberikan pengetahuan tentang sesuatu yang berguna dan relevan berkaitan dengan usaha peningkatan bisnis.

Nantinya, data analytics membantu kamu mengevaluasi pengalaman di masa lalu dan memprediksi tren yang mungkin terjadi di masa depan. Alih-alih mendasarkan keputusan bisnis dan strategi pada tebakan saja, kamu bisa memutuskan sesuatu berbasis data.

Saat mulai tertarik mempelajari bidang data analytics, kamu mungkin akan menemukan beberapa istilah lain seperti business intelligence, data engineer, data science, atau machine learning. Untuk memahami istilah-istilah tersebut, kamu dapat mengunjungi Journal RevoU: Panduan Lengkap Data Analytics di Asia Tenggara bagi Pemula.

Manfaat Data Analytics, Mengapa Penting bagi Perusahaan?

Setelah memahami pengertian data analytics, kita akan membahas manfaat data analytics dan seberapa penting data analytics bagi perusahaan.

Key Performance Indicator (KPI) tentu bukan istilah asing lagi dalam dunia bisnis. Masalahnya, menentukan KPI bukanlah hal yang mudah. Dengan banyaknya data yang tersebar di berbagai lini organisasi, mendapatkan data yang diinginkan akan membutuhkan waktu cukup lama dan usaha yang besar, terlebih jika tim tersebut tidak memiliki kemampuan analitik.

Meskipun data sudah tersedia, rasanya percuma jika tidak ada tools dan skill yang mampu menafsirkan data tersebut dengan cepat. Proses pengumpulan dan analisis data pun menjadi jauh lebih sulit.

Di sinilah pentingnya pengetahuan data analytics. Pengetahuan ini mampu meningkatkan hasil keputusan bisnis, menjadikan proses penarikan dan analisis data menjadi lebih cepat, sekaligus menyederhanakan informasi agar lebih mudah diterima stakeholder.

Untuk memberi gambaran lebih jelas, mari kita gunakan case study pemanfaatan data analytics dalam perusahaan. 

Misalnya, sebuah perusahaan maskapai penerbangan ingin memprioritaskan pelanggan dan tren pasar yang sedang berkembang. Perusahaan ini memiliki jutaan data besar yang menawarkan business intelligence. Jika dibiarkan, tumpukan data tersebut tidak akan menghasilkan peningkatan apa pun. 

Akhirnya, pihak perusahaan melakukan inisiatif berbasis data yang dapat meningkatkan operasi maskapai. Alhasil, mereka mendapatkan berbagai manfaat, seperti:

• Maintenance pesawat lebih cerdas – Big data membantu maskapai melakukan perawatan pesawat dengan lebih baik, mulai dari menganalisis efisiensi bahan bakar setiap perjalanan hingga data untuk mengukur kecepatan angin dan suhu.
• Penerbangan menjadi lebih aman – Dengan banyaknya data tentang insiden-insiden penerbangan, sebisa mungkin regulator dapat meningkatkan keselamatan dengan cara menganalisis masalah-masalah yang mungkin timbul selama penerbangan agar bisa segera meminimalkan risikonya.
• Pelayanan meningkat – Adanya proses pengumpulan data pelanggan menjadikan data analyst dapat memperoleh informasi yang berguna untuk meningkatkan operasi, efisiensi, dan layanan.

Tahap-tahap Melakukan Data Analytics

Berdasarkan Investopedia, data analytics melibatkan beberapa proses yang berbeda, antara lain:

#1 Mendefinisikan Pertanyaan yang Tepat

Pertama, kamu perlu menentukan tujuan sejelas mungkin hingga sampai ke akar permasalahan. Luangkan waktu khusus untuk memikirkan permasalahan bisnis yang harus kamu selesaikan.

Dari situ, kamu akan membuat serangkaian pertanyaan secara terstruktur yang perlu dijawab.

Misalnya, perusahaan kamu ingin meluncurkan sebuah produk. Maka kamu harus menganalisis produk apa yang paling cocok untuk diproduksi, di mana produk tersebut akan dijual, dan lainnya.

‍

{{COMPONENT_IDENTIFIER}}

‍

#2 Mengumpulkan Data

Setelah kamu mengidentifikasikan berbagai pertanyaan-pertanyaan yang harus dijawab, kamu bisa mulai mengumpulkan data dan mencari tahu data mana yang paling sesuai dengan bisnis. Data yang didapatkan bisa berupa kualitatif maupun kuantitatif.

Pengumpulan data dapat dilakukan dengan berbagai macam cara, seperti memantau media sosial, melakukan survei, analisis website, dan sebagainya.

#3 Membersihkan Data

Data yang sudah kamu kumpulkan adalah data dengan format mentah. Artinya, data tersebut belum diorganisir dan diperiksa kesalahannya. Perlu dilakukan pembersihan data atau data cleaning agar membuatnya bisa lebih mudah dianalisis.

Pembersihan data juga mencakup menghapus kesalahan, duplikat, outlier, dan menghapus data yang tidak sesuai dengan bisnis kamu.

#4 Menganalisis Data

Jika kumpulan data sudah bersih dan rapi, tibalah saatnya untuk melakukan analisis. Ada beberapa jenis analisis data, seperti analisis descriptive, diagnostic, predictive, dan prescriptive. Langkah ini menjadi proses awal untuk memutuskan bagaimana data akan ditindaklanjuti dan strategi apa yang akan disusun.

Jenis-Jenis Data Analytics

Dilansir dari Investopedia, data analytics dipecah berdasarkan empat jenis utama.

Descriptive Analytics

Descriptive analytics adalah jenis analitik paling sederhana dan menjadi pondasi jenis analitik lainnya. Analitik ini memungkinkan kamu menarik data mentah lalu secara ringkas menjelaskan apa yang sedang atau sudah terjadi.

Penjelasan deskriptif sangat cocok digabungkan dengan visualisasi data untuk kemudian disampaikan pada stakeholder. Sebab grafik, bagan, dan peta dapat menunjukkan tren, penurunan, sekaligus lonjakan dengan cara yang mudah dimengerti.

Sederhananya, descriptive analytics menjawab pertanyaan, “Apa yang terjadi?”

Sebagai contoh, bayangkan kamu sedang menganalisis data bisnis pakaian dan menemukan bahwa produk selalu mengalami peningkatan penjualan secara signifikan. Analisis ini menjelaskan pada bulan apa saja kenaikan tersebut terjadi. Katakanlah kenaikan tersebut terjadi di bulan April, Mei, Juni.

Diagnostic Analytics

Diagnostic analytics adalah proses pemeriksaan data untuk memahami penyebab terjadinya suatu peristiwa dan mengapa hal itu bisa terjadi. Jenis analitik ini biasanya menggunakan teknik penelusuran, penemuan data, dan penggalian data.

Diagnostic analytics digunakan untuk menjawab pertanyaan, “Mengapa ini terjadi?” sekaligus berguna untuk menemukan akar permasalahan suatu organisasi.

Melanjutkan contoh di atas, setelah menggali data demografis, kamu menemukan bahwa rata-rata usia yang cocok memakai pakaian tersebut berkisar 13 hingga 18 tahun. Namun, faktanya customer yang membeli pakaianmu berusia 25 hingga 32 tahun. Data analisis survei pelanggan mengungkap bahwa ternyata mereka membeli pakaian untuk anak, keponakan, dan adiknya.

Predictive Analytics

Predictive analytics digunakan untuk memprediksikan tren atau peristiwa yang mungkin terjadi di masa depan dan menjawab pertanyaan, “Apa yang mungkin terjadi di masa depan?”

Analitik ini dilakukan dengan menganalisis data historis diimbangi dengan tren industri yang sedang terjadi.

Misalnya, kamu mendapatkan data bahwa bisnis penjualan pakaian melonjak di bulan April, Mei, dan Juni. Bulan tersebut dekat dengan Hari Raya Idul Fitri. Dengan demikian, kamu bisa memperkirakan di tahun depan penjualan pakaian juga akan meningkat di bulan-bulan yang mendekati Idul Fitri, sejalan dengan peningkatan di tahun-tahun sebelumnya.

Prescriptive Analytics

Perspective analytics memperhitungkan seluruh faktor yang mungkin ada dalam sebuah skenario bisnis dan menyarankan hal-hal yang perlu ditindaklanjuti. Jenis analitik ini sangat berguna dalam membuat keputusan berbasis data.

Singkatnya, perspective analytics menjawab pertanyaan, “Apa yang harus kita lakukan setelah ini?”

Menyelesaikan contoh bisnis pakaian, tim data analyst harus memikirkan apa langkah yang harus diambil dengan tren peningkatan musiman ini? Mungkinkah untuk menjalankan A/B testing dengan dua iklan yang difokuskan untuk remaja dan orang tua? Atau perusahaan harus meningkatkan strategi marketing bertema hari raya keagamaan lainnya?

Nantinya, data yang diperoleh dari keputusan yang dibuat bisa diterapkan dalam pengambilan langkah di masa depan.

Penutup

Data analytics adalah ilmu untuk menganalisis data mentah menjadi informasi yang lebih mudah disajikan. Dalam pengolahan data, terdapat beberapa proses yang harus dilalui, mulai dari mendefinisikan masalah, mengumpulkan data, membersihkan data, hingga menganalisis data.

Dalam data analytics juga terdapat berbagai jenis pendekatan, meliputi descriptive analytics, diagnostic analytics, predictive analytics, dan prescriptive analytics.