Ensiklopedia keuangan

Analytics Data.

Apa Analytics Data?

Analisis data adalah ilmu menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan tentang informasi tersebut. Banyak teknik dan proses analisis data telah diotomatiskan menjadi proses mekanis dan algoritme yang mengerjakan data mentah untuk konsumsi manusia.

Teknik analitik data dapat mengungkapkan tren dan metrik yang jika tidak akan hilang dalam kumpulan informasi. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses untuk meningkatkan efisiensi bisnis atau sistem secara keseluruhan.

Memahami Analisis Data

Analisis data adalah istilah luas yang mencakup berbagai jenis analisis data. Semua jenis informasi dapat dikenakan teknik analitik data untuk mendapatkan wawasan yang dapat digunakan untuk meningkatkan berbagai hal.

Misalnya, perusahaan manufaktur sering mencatat runtime, waktu henti, dan antrean kerja untuk berbagai mesin dan kemudian menganalisis data untuk merencanakan beban kerja dengan lebih baik sehingga mesin beroperasi mendekati kapasitas puncak.

Analisis data dapat melakukan lebih dari sekadar menunjukkan kemacetan dalam produksi. Perusahaan game menggunakan analitik data untuk menetapkan jadwal hadiah bagi pemain yang membuat sebagian besar pemain tetap aktif dalam game. Perusahaan konten menggunakan banyak analitik data yang sama untuk membuat Anda tetap mengklik, menonton, atau mengatur ulang konten untuk mendapatkan tampilan lain atau klik lain.

Proses yang terlibat dalam analisis data melibatkan beberapa langkah berbeda:

  1. Langkah pertama adalah menentukan kebutuhan data atau bagaimana data tersebut dikelompokkan. Data dapat dipisahkan berdasarkan usia, demografi, pendapatan, atau jenis kelamin. Nilai data dapat berupa numerik atau dibagi berdasarkan kategori.
  2. Langkah kedua dalam analisis data adalah proses mengumpulkannya. Ini dapat dilakukan melalui berbagai sumber seperti komputer, sumber online, kamera, sumber lingkungan, atau melalui personel.
  3. Setelah data terkumpul, maka harus diatur agar dapat dianalisis. Pengorganisasian dapat dilakukan pada spreadsheet atau bentuk perangkat lunak lain yang dapat mengambil data statistik.
  4. Data tersebut kemudian dibersihkan sebelum dianalisis. Ini berarti file dihapus dan diperiksa untuk memastikan tidak ada duplikasi atau kesalahan, dan tidak lengkap. Langkah ini membantu memperbaiki kesalahan apa pun sebelum diteruskan ke analis data untuk dianalisis.

[Penting: Analisis data berfokus pada pengambilan kesimpulan berdasarkan apa yang sudah diketahui analis.]

Poin Penting

  • Analisis data adalah ilmu menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan tentang informasi tersebut.
  • Teknik dan proses analitik data telah diotomatiskan menjadi proses mekanis dan algoritme yang mengerjakan data mentah untuk konsumsi manusia.
  • Analisis data membantu bisnis mengoptimalkan kinerjanya.

Mengapa Analisis Data Penting

Analisis data penting karena membantu bisnis mengoptimalkan kinerja mereka. Menerapkannya ke dalam model bisnis berarti perusahaan dapat membantu mengurangi biaya dengan mengidentifikasi cara berbisnis yang lebih efisien dan dengan menyimpan data dalam jumlah besar.

Perusahaan juga dapat menggunakan analitik data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan membantu menganalisis tren dan kepuasan pelanggan, yang dapat menghasilkan produk dan layanan baru — dan lebih baik —. 

Jenis Analisis Data

Analisis data dipecah menjadi empat tipe dasar.

  1. Analisis deskriptif menggambarkan apa yang telah terjadi selama periode waktu tertentu. Apakah jumlah penayangan meningkat? Apakah penjualan bulan ini lebih kuat dari sebelumnya?
  2. Analisis diagnostik lebih berfokus pada mengapa sesuatu terjadi. Ini melibatkan input data yang lebih beragam dan sedikit berhipotesis. Apakah cuaca memengaruhi penjualan bir? Apakah kampanye pemasaran terbaru itu memengaruhi penjualan?
  3. Analisis prediktif beralih ke apa yang kemungkinan besar akan terjadi dalam waktu dekat. Apa yang terjadi dengan penjualan terakhir kali kita mengalami musim panas yang terik? Berapa banyak model cuaca yang memprediksi musim panas tahun ini?
  4. Analisis preskriptif menyarankan suatu tindakan. Jika kemungkinan musim panas diukur karena rata-rata dari lima model cuaca ini di atas 58%, kita harus menambahkan shift malam ke tempat pembuatan bir dan menyewa tangki tambahan untuk meningkatkan produksi.

Analisis data mendukung banyak sistem kontrol kualitas di dunia keuangan, termasuk program Six Sigma yang selalu populer. Jika Anda tidak mengukur sesuatu dengan benar — apakah itu berat Anda atau jumlah cacat per juta dalam sebuah lini produksi — hampir tidak mungkin untuk mengoptimalkannya.

Pertimbangan Khusus: Siapa yang Menggunakan Analisis Data? 

Beberapa sektor yang telah mengadopsi penggunaan analitik data termasuk industri perjalanan dan perhotelan, di mana perputarannya bisa cepat. Industri ini dapat mengumpulkan data pelanggan dan mencari tahu di mana letak masalahnya, jika ada, dan bagaimana cara memperbaikinya.

Perawatan kesehatan menggabungkan penggunaan volume tinggi data terstruktur dan tidak terstruktur dan menggunakan analitik data untuk membuat keputusan cepat. Demikian pula, industri ritel menggunakan data dalam jumlah besar untuk memenuhi permintaan pembeli yang terus berubah. Informasi yang dikumpulkan dan dianalisis pengecer dapat membantu mereka mengidentifikasi tren, merekomendasikan produk, dan meningkatkan keuntungan.