Analisis Data

Analisis Data adalah proses pembersihan, transformasi dan pemodelan data. Objektif? Untuk apa anal is data? Hal ini dilakukan untuk mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik.
Ini benar-benar masalah mendasarkan diri kita pada masa lalu dan masa kini untuk membuat keputusan yang tepat untuk masa depan. Ini bisa sangat berguna untuk mengembangkan bisnis, mengembangkan produk baru, atau menemukan solusi untuk masalah.

Untuk apa Analisis Data digunakan?

Analisis data digunakan oleh perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih baik melalui Business Intelligence. Ini dapat digunakan untuk riset pasar, pengembangan produk, penentuan posisi pasar, atau untuk meninjau pendapat dan perasaan pelanggan.

Secara umum, ini memungkinkan Anda membuat pilihan berdasarkan elemen konkret daripada mengandalkan intuisi atau faktor abstrak lainnya. Dengan beralih ke analisis data, perusahaan menjadi “didorong oleh data” (data-driven).

Alat analisis data

Ada banyak alat analisis data yang memungkinkan pengguna untuk memproses dan memanipulasi data dengan lebih mudah. Alat ini juga dapat digunakan untuk menganalisis hubungan dan korelasi antara kumpulan data, atau untuk menemukan tren dan pola berulang.

Ada berbagai macam alat “Big Data”. Sebagai contoh, kita dapat mengutip bahasa pemrograman Python dan R, perangkat lunak Talend dan Apache Spark, ElasticSearch atau Microsoft HDInsight.

Jenis, teknik dan metode

Ada berbagai jenis analisis data. Berikut adalah metode dan teknik yang paling umum digunakan.

Analitik teks

Analitik teks membantu menemukan pola dalam kumpulan besar data tekstual. Kami menggunakan alat Penambangan Data untuk mengubah data mentah menjadi informasi strategis.

Analisis statistik

Analisis statistik terdiri dari penggunaan data dari masa lalu untuk memahami masa kini, dalam bentuk dasbor. Praktek ini meliputi pengumpulan, analisis, penyajian dan pemodelan data.

Analisis deskriptif

Perbedaan dibuat antara analisis deskriptif dan analisis inferensial. Analisis deskriptif adalah analisis data numerik. Jenis analisa inferensial melibatkan analisis sampel data untuk menarik kesimpulan yang berbeda.

Analisis diagnostik

Terdiri dari memahami penyebab suatu peristiwa yang ditemukan melalui analisis statistik. Secara khusus, memungkinkan untuk mengidentifikasi pola perilaku dalam data untuk memecahkan masalah serupa.

Analisis prediktif

Memungkinkan untuk menentukan peristiwa yang mungkin terjadi, untuk memprediksi masa depan berkat data dari masa lalu atau masa kini. Data ini digunakan untuk memprediksi probabilitas masa depan. Keandalan prediksi ini bergantung pada jumlah informasi yang tersedia, keakuratannya, dan sejauh mana eksplorasinya.

Analitik preskriptif

Analitik preskriptif, di sisi lain, terdiri dari menggabungkan semua informasi yang diperoleh dari analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan apa yang harus diambil untuk memecahkan masalah atau membuat keputusan.

Banyak perusahaan “berbasis data” menggunakan analitik preskriptif karena analitik prediktif atau deskriptif tidak cukup baik. Ini tentang menganalisis data berdasarkan situasi saat ini.

Proses dibagi menjadi beberapa tahapan

Proses analisis data terdiri dari pengumpulan data mentah menggunakan alat atau aplikasi untuk menggali informasi ini dan menemukan tren. Kemudian dimungkinkan untuk menggunakan hasil analisis ini untuk membuat keputusan yang lebih baik.

Proses ini dapat dipecah menjadi beberapa fase. Langkah pertama adalah pengumpulan data, dari satu atau lebih sumber. Untuk memilih data mana yang akan ditangkap, penting untuk menetapkan tujuan yang ingin dicapai melalui analisis data.

Data kemudian dibersihkan dan diubah menjadi format yang sesuai untuk analisis. Tanpa mengambil tindakan pencegahan ini, data mungkin tidak berguna atau tidak dapat digunakan. Kumpulan data harus dibersihkan untuk menghilangkan duplikat, dan informasi yang rusak atau salah.

Langkah selanjutnya adalah analisis data. Berbagai alat dan teknik digunakan untuk menemukan tren dan informasi yang relevan dalam data mentah. Selama langkah ini, dimungkinkan untuk menyadari bahwa lebih banyak data akan dibutuhkan. Oleh karena itu perlu untuk kembali ke tahap pertama.

Terakhir, langkah terakhir adalah membuat laporan dan visualisasi dalam bentuk diagram atau grafik agar dapat dibagikan dengan tim perusahaan yang berbeda. Memang, visualisasi seperti itu lebih mudah dipahami dan ditafsirkan oleh otak manusia daripada rangkaian angka sederhana…

Mengapa Big Data penting dalam sebuah perusahaan saat ini?

Pelanggan adalah tujuan utama dari setiap bisnis B2C. Mengetahui bagaimana mereka berperilaku, apa yang mereka inginkan, kapan dan bagaimana mereka mencari, penting bagi perusahaan untuk membuat keputusan yang tepat.

Selama penambangan data, kumpulan data diklasifikasikan menggunakan alat canggih untuk mengidentifikasi pola berulang. Dari sini, diperoleh informasi yang cukup bagi pakar Analisis Data untuk dapat menginterpretasikannya dan menarik kesimpulan. Oleh karena itu, pemimpin dapat melakukan tindakan dan mengambil keputusan yang berguna bagi perusahaan. Dengan cara ini, pekerjaan dioptimalkan. Alat yang dikembangkan dengan demikian bertanggung jawab atas pekerjaan yang masif, berulang, dan otomatis. Adapun Analis Data, dia bertanggung jawab atas apa yang membutuhkan kecerdasan dan pengetahuan.

Beberapa contoh penggunaan Analisis Data di perusahaan

Contoh pertama adalah ketika bank menganalisis transaksi, riwayat pembelian, dan kebiasaan belanja pelanggan mereka. Data ini dapat mengungkapkan bagaimana seseorang membelanjakan uangnya, seberapa sering mereka membelanjakannya, dan untuk produk dan layanan apa. Analisis ini juga dapat mencegah penipuan atau pencurian identitas.

Contoh lain adalah bisnis e-commerce. Melalui analitik data, mereka memeriksa lalu lintas situs web atau pola penjelajahan untuk menentukan pelanggan mana yang kemungkinan besar akan membeli produk atau layanan tertentu.

Contoh ketiga adalah perusahaan yang mencari efisiensi dalam rantai pasokan mereka. Dengan wawasan yang jelas yang diberikan oleh Big Data, mereka dapat berkomitmen untuk mengisi kembali rak pengecer dengan produk yang tepat, dalam volume yang tepat, pada waktu yang tepat. Mitra mereka (usaha kecil, toko, dll.) memberikan laporan yang menyertakan inventaris gudang mereka dan seberapa sering produk dijual. Data ini digunakan untuk merekonsiliasi dan memperkirakan kebutuhan pemesanan dan pengiriman.

Data Analysis dan Data Science | Perbedaan, Penggunaan, Pekerjaan dan Contohnya

Sumber bacaan: Consultant4Companies, CleverlySmart

Sumber foto: geralt via Pixabay

Analisis Data | Penjelasan, jenis, teknik, metode dan contoh