Apa Itu Data Analytics? Seputar Data Analytics yang Wajib Anda Tahu!
Data Analytics (DA) merupakan proses inspeksi serangkaian data yang berguna untuk mendapatkan kesimpulan dari informasi yang ada dan meningkatkan sistem pada software. Teknologi data analytics dan teknik digunakan di industri komersial yang memudahkan perusahaan mendapatkan hasil akhir yang lebih baik dan akurat.
Secara istilah, data analytics diartikan sebagai rangkaian aplikasi mulai dari Basic Business Intelligence (BI), Reporting and Online Analytical Processing (OLAP) dan beberapa fitur analytic yang lebih canggih.
Dari pemahaman tersebut, apa itu data analytics dapat diartikan sebagai proses sederhana bisnis analytics, istilah umum lainnya yang mendekati dengan data analisis dengan orientasi bagi pengguna bisnis, di mana data analytics memiliki fokus yang lebih luas.
Inisiasi data analytics dapat membantu perusahaan untuk meningkatkan pendapatan, meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan program marketing dan upaya layanan pelanggan, merespon dengan cepat tren di pasar dan bersaing dengan lawan dengan meningkatkan performa bisnis.
Tergantung dari aplikasinya, data yang telah dianalisa berisi baik rekaman riwayat atau informasi baru yang telah diproses sesuai dengan kebutuhan real-time pengguna. Sebagai tambahan, data analytics bisa berupa campuran dari sumber data sistem internal dan eksternal.
Baca juga: Apa itu Cyber Attacks dan Bagaimana mencegahnya
Jenis Aplikasi Data Analytics
Pada tingkat yang tinggi, metodologi data analytics meliputi eksplorasi data analisis (EDA) yang berguna untuk mencari pola dan hubungan di dalam data dan Confirmatory Data Analysis (CDA) yang berguna dalam teknik statistik untuk melihat hipotesis terkait benar atau salah set data yang ada.
EDA sering juga dibandingkan dengan pekerjaan detektif, di mana CDA serupa dengan pekerjaan hakim di persidangan.
Data analytics mengacu pada proses pengumpulan, pengorganisasian, dan proses analisis dari kumpulan data, dalam ukuran yang sangat besar (big data), untuk menemukan pola yang berbeda dan informasi penting lainnya.
Data analytics juga bisa dibagi berdasarkan analisis data kuantitatif dan kualitatif.
Yang pertama berisi analisis data numerik dengan variabel kuantitatif yang dapat diukur atau diukur secara statistik.
Pendekatan kualitatif lebih interpretatif karena berfokus pada konten data non-numerik seperti teks, gambar, audio dan video, termasuk frasa umum, tema, dan sudut pandang.
Terdapat empat jenis analytics yang utama, yaitu descriptive, diagnostic, predictive dan prescriptive.
Empat jenis analytics ini biasanya diterapkan secara bertahap dan tidak ada jenis yang dikatakan lebih baik dari yang lain.
Masing-masing jenis saling berkaitan satu sama lain. Berikut merupakan penjelasan lebih lanjut dari empat jenis data analytics.
- Descriptive Analytics
Jenis analytics ini merupakan jenis yang paling sederhana. Descriptive analytics berfokus kepada hal yang telah terjadi. Analytics ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan “Apa yang terjadi?”. Dengan descriptive analytics, maka data historis akan diolah untuk mendapatkan hindsight. - Diagnostic Analytics
Analytics ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan “Mengapa hal itu terjadi?”. Diagnostic analytics mencari akar penyebab dari suatu masalah. Jenis analytics ini digunakan untuk menentukan mengapa sesuatu dapat terjadi. Biasanya diagnostic analytics dilakukan dengan menggunakan teknik seperti data discovery, drill-down, data mining, dan korelasi. - Predictive Analytics
Analytics ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan “Apa yang mungkin terjadi?”, dengan menggunakan data masa lalu untuk memprediksi masa depan. Jenis ini berkaitan tentang perkiraan. - Prescriptive Analytics
Analytics ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan “Apa yang harus dilakukan?”, yaitu untuk menemukan tindakan yang tepat untuk diambil. Jenis analytics ini merupakan yang paling akhir dan yang paling kompleks, karena dari hasil prosesnya akan merumuskan dan menyarankan tindakan yang tepat untuk diambil untuk mencapai hasil tertentu
Di tingkat aplikasi, BI dan pelaporan memberikan eksekutif bisnis dan pekerja perusahaan lainnya dengan informasi yang dapat ditindaklanjuti tentang indikator kinerja utama, operasi bisnis, pelanggan dan banyak lagi.
Dulunya, pertanyaan dan laporan data biasanya dibuat untuk pengguna akhir oleh pengembang BI yang bekerja di TI atau untuk tim BI yang terpusat.
Sekarang perusahaan mulai beralih menggunakan alat BI swalayan yang membuat eksekutif, analis bisnis dan pekerja operasional menjalankan kueri ad hoc mereka sendiri dan membuat laporan.
Jenis analisis data yang lebih maju mencakup penggalian data yang berupa pemilahan set data besar untuk mengidentifikasi tren, pola, dan hubungan; analitik prediktif, yang berupaya memprediksi perilaku pelanggan, kegagalan peralatan, dan peristiwa masa depan lainnya; dan pembelajaran mesin, teknik kecerdasan buatan yang menggunakan algoritma otomatis untuk menghasilkan set data lebih cepat daripada yang dapat dilakukan ilmuwan data melalui pemodelan analitis konvensional.
Analitik data besar menerapkan penambangan data, analisis prediktif, dan alat pembelajaran mesin untuk mengatur data besar yang seringkali terdiri dari data tidak terstruktur dan semi terstruktur. Penambangan teks menyediakan sarana untuk menganalisis dokumen, email, dan konten berbasis teks lainnya.
Inisiatif analisis data mendukung berbagai penggunaan bisnis. Misalnya, perusahaan bank dan kartu kredit dianalisis pola penarikan dan pengeluaran untuk mencegah penipuan dan pencurian identitas.
Perusahaan e-commerce dan penyedia layanan pemasaran melakukan analisis click-on-line untuk pengunjung situs web yang lebih cenderung membeli produk atau layanan tertentu berdasarkan pola navigasi dan tampilan halaman.
Operator jaringan seluler memeriksa data pelanggan untuk memperkirakan pergolakan sehingga mereka dapat mengambil langkah-langkah untuk mencegah pembelotan terhadap pesaing bisnis; untuk meningkatkan upaya manajemen hubungan pelanggan, mereka dan perusahaan lain juga terlibat dalam analisis CRM bagi klien untuk kampanye pemasaran dan melengkapi pekerja pusat panggilan dengan informasi terkini tentang penelepon. Perusahaan kesehatan menambang data pasien untuk mengevaluasi efektivitas perawatan untuk kanker dan penyakit lainnya.
Baca juga: Apa yang membuat Cloud IT populer?
Di PointStar, kami menyediakan layanan yang membantu mengatur kemampuan untuk berbagai jenis leverage data dan menyiapkan data menjadi sesuatu yang dapat digunakan bisnis untuk membuat keputusan yang lebih baik.
Kami bekerja sama dengan pelanggan untuk menilai tujuan dan tantangan yang dihadapi untuk memastikan bahwa kami memberikan solusi yang paling tepat untuk kebutuhan dan keunggulan kompetitif.
Dari perkiraan, strategi, optimisasi dan analisis kinerja, analisis pelanggan, perencanaan anggaran, dan pelaporan keuangan, kami menawarkan layanan BI tingkat ahli.
Kami hanya menggunakan teknologi terbuka yang telah terbukti dapat membantu bisnis mengurangi biaya dan memungkinkan integrasi yang mudah dengan platform dan aplikasi lain.
Hubungi konsultan handal kami untuk ketahui data analitis Anda lebih akurat agar Anda dapat membuat keputusan bisnis yang lebih baik!
