Mengenal Analisis Data dan Tips Terbaik untuk Melakukannya

Diperbarui 04 Agu 2021 - Dibaca 13 mnt

Isi Artikel

    Dalam dunia yang kini sudah serba digital, tak bisa dimungkiri bahwa analisis data memegang peran penting dalam kesuksesan sebuah perusahaan.

    Mulai dari menemukan akar masalah hingga keperluan manajemen risiko, analisis data adalah sebuah aspek penting yang tak bisa ditanggalkan.

    Karena tren dunia data makin berkembang, rasanya kamu perlu mengetahui serba-serbi data analytics. Yuk, simak selengkapnya dalam artikel ini yang telah saya rangkum untukmu.

    Baca Juga: Ketahui Pentingnya Data Storytelling untuk Kesuksesan Bisnis di Era Digital

    Apa Itu Analisis Data?

    analisis data adalah

    © Unsplash.com

    Nah, sebelumnya, apa sih yang dimaksud dengan analisis data? 

    Analisis data atau data analytics, pada dasarnya adalah proses mengumpulkan, menyusun, dan menarik informasi yang berguna dari kumpulan data yang berlimpah.

    Proses analisis ini dapat mengungkapkan tren dan metrik yang bisa hilang dalam kumpulan data tersebut.

    Informasi ini kemudian bisa digunakan untuk mengoptimalkan proses untuk meningkatkan efisiensi bisnis atau sistem secara keseluruhan.

    Contohnya seperti ini, anggap saja dalam sebuah kelas terdapat 30 siswa. Masing-masing siswa akan diberi satu kotak berisi 12 krayon oleh wali kelas, di mana mereka harus memilih 2 warna favorit.

    Bila aturan ini dilakukan untuk semua siswa, analis dapat mencatat warna apa saja yang dipilih oleh masing-masing siswa.

    Analis bisa menemukan pola yang menarik, seperti kemungkinan bahwa setengah kelas memilih warna merah, atau siswa yang mengambil warna hijau selalu memilih warna kuning juga.

    Berangkat dari informasi ini, analis dapat menyediakan fakta bahwa wali kelas bisa menghemat biaya dengan membeli 8 kotak, dengan 12 buah krayon warna merah, daripada harus membeli 30 kotak krayon.

    Intinya, data analytics merupakan proses mengambil dan mengolah data, di mana analis dapat memperoleh informasi yang berguna dan bisa dijadikan acuan fakta untuk keperluan pemecahan masalah seperti penghematan atau peningkatan keuntungan.

    Jenis-Jenis Analisis Data

    analisis data

    © Unsplash.com

    Sebenarnya, tidak ada spesifikasi untuk jenis analisis data. Metode yang digunakan untuk data analytics cenderung mengacu pada jenis-jenis analisis secara umum.

    Masing-masing jenis memiliki fungsi yang berbeda dan hasilnya dapat diterapkan untuk beragam keperluan perusahaan.

    Berikut merupakan penjelasan mengenai jenis analisis dalam data analytics yang perlu kamu ketahui.

    1. Descriptive analytics

    Jenis analisis pertama dalam data analytics adalah descriptive analytics. 

    Jenis analisis ini membantu perusahaan untuk memahami bagaimana performa bisnisnya dengan memberikan konteks untuk membantu pemangku kepentingan menafsirkan informasi.

    Informasi ini bisa dijelaskan dalam bentuk visualisasi data seperti grafik, diagram, laporan, dan dashboard.

    Sebagai contoh, dalam instansi kesehatan, katakan bahwa jumlah orang yang dirawat di ruang gawat darurat melonjak tinggi dalam waktu yang singkat. 

    Descriptive analytics dapat memberikan gambaran bahwa hal ini memang sedang terjadi dengan semua statistik pendukung, seperti tanggal kejadian, volume serta detail pasien, dan lain-lain.

    2. Diagnostic analytics

    Kedua adalah diagnostic analytics. Jenis analisis ini membantu perusahaan dalam memahami mengapa sesuatu bisa terjadi di masa lalu.

    Mengapa analisis ini diperlukan? Pasalnya, analisis diagnostik kerap disebut sebagai analisis akar penyebab atau root cause analysis

    Jenis analisis ini mendorong analis untuk melakukan proses seperti data discovery, data mining, drill down, dan drill through.

    Sebagai contoh, dalam bidang kesehatan, analisis diagnostik akan mengeksplorasi data dan membuat korelasi. 

    Jenis analisis ini dapat membantu rumah sakit untuk menentukan semua gejala yang dimiliki pasien, seperti demam tinggi, batuk kering, dan kelelahan, yang mengarah ke satu jenis penyakit yang sama. 

    Dengan analisis diagnostik, rumah sakit sekarang memiliki penjelasan untuk lonjakan volume pasien yang terjadi di UGD.

    Baca Juga: Semakin Dibutuhkan Perusahaan, Inilah Arti dan Pentingnya Data Science

    3. Predictive analytics

    Predictive analytics mengambil data historis dan memasukkannya ke dalam model pembelajaran mesin yang kelak akan mempertimbangkan tren dan pola utama. 

    Model tersebut kemudian diterapkan pada data terkini untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa mendatang.

    Kembali ke contoh sektor kesehatan, analisis prediktif dapat memperkirakan lonjakan pasien yang dirawat di UGD dalam beberapa minggu ke depan.

    Informasi ini disaring berdasarkan pola dalam data mengenai jenis penyakit yang tengah menyebar dengan cepat.

    4. Prescriptive analytics

    Jenis analisis dalam data analytics ini memberikan rekomendasi tindakan yang bisa diambil perusahaan setelah melihat tren dan pola yang sedang berlangsung.

    Prescriptive analytics menyarankan berbagai upaya dan menguraikan implikasi potensial untuk masing-masing permasalahan.

    Contoh lainnya dalam bidang kesehatan adalah bahwa analisis ini bisa menyarankan agar rumah sakit  meningkatkan jumlah staf untuk menangani jumlah pasien yang terus meningkat.

    Hal yang Perlu Diperhatikan saat Menganalisis Data

    analisis data adalah

    © Freepik.com

    Sejatinya, ada banyak hal yang perlu diperhatikan sebelum kamu bisa mulai melakukan analisis data.

    Namun, menurut saya, aspek yang paling penting untuk diperhatikan adalah sebagai berikut:

    • gambaran yang lebih besar (the bigger picture)
    • ruang lingkup dan batasan-batasan
    • struktur masalah
    • segmentasi masalah

    Setelah aspek-aspek tersebut, barulah kamu dapat melanjutkan proses dengan hipotesis, analisis, perbandingan, rekomendasi, kesimpulan, dan lain sebagainya.

    Kesalahan Pemula ketika Menganalisis Data

    analisis data

    © Freepik.com

    Nah, mengapa menurut saya keempat aspek di atas tersebut sangat penting? Sebab, berangkat dari pengalaman pribadi, masih banyak ditemukan kesalahan yang berkaitan dengan empat aspek yang saya sebutkan itu.

    Terkadang, seorang analis gagal melihat gambaran yang lebih besar dari permasalahan yang ada

    Inilah kenapa penting memulai setiap analisis dengan mencari konteks yang benar. Dengan melihat gambaran yang lebih besar, analis dapat menemukan solusi yang lebih cocok dan lebih bisa dipakai dalam waktu yang lebih panjang.

    Selain itu, analis banyak yang masih terpengaruh dengan bias pribadi. 

    Isu seperti ini dapat mempengaruhi pola pikir analis, mereka akan menentukan rekomendasi tanpa sedikit pun mempertimbangkan data karena bias yang terjadi di masa lalu. 

    Hal tersebut bisa mengakibatkan mereka merubah data atau menarik kesimpulan ke arah yang mereka inginkan.

    Yang terakhir, analis kerap mempersepsikan bahwa korelasi serupa dengan hukum sebab-akibat.

    Ketika analis merekomendasikan tindakan berdasarkan korelasi, biasanya, hasil yang mereka anjurkan kurang dari efektif.

    Maka dari itu, berhati-hatilah saat menganjurkan sesuatu. Gunakan tes hipotesis dan A/B/n testing untuk memastikan penyebab suatu masalah.

    Mengapa Analisis Data Penting?

    analisis data adalah

    © Freepik.com

    Seperti yang sudah saya jelaskan, dalam dunia yang sudah serba digital, analisis data memiliki peran penting dalam kesuksesan sebuah perusahaan.

    Perusahaan harus menemukan cara untuk tetap mengikuti perkembangan zaman. Dengan itu, berarti perusahaan perlu melakukan banyak hal pada waktu yang sama.

    Pasalnya, perusahaan tidak dapat mengerahkan semua sumber dayanya pada semua hal.

    Jika perusahaan ingin melakukan banyak hal, dibutuhkan SDM yang berlimpah.

    Jika perusahaan tidak mempunyai SDM yang melimpah, dibutuhkan biaya yang tidak sedikit.

    Lalu, jika suatu perusahaan tidak memiliki SDM yang melimpah dan biaya yang banyak, mereka harus lebih cerdas dalam bekerja. 

    Nah, analisis data adalah solusi untuk permasalahan tersebut. 

    Proses menganalisis menuntut perusahaan untuk bekerja lebih cerdas dalam mencari tahu apa yang penting pada periode waktu tertentu.

    Selain itu, data analytics juga membantu perusahaan untuk mencari tahu hal yang paling berdampak bagi bisnis mereka.

    Pesan untuk Calon Analis Data

    analisis data

    © Freepik.com

    Sebelum menutup artikel, ada beberapa pesan yang ingin saya sampaikan bagi kalian yang ingin berkecimpung di dunia data analytics.

    Pesan pertama saya untuk teman-teman adalah untuk memiliki rasa ingin tahu yang tinggi dan selalu tindak lanjuti semua rasa penasaran tersebut.

    Keingintahuan memanglah hal yang penting, tetapi menindaklanjutinya adalah hal yang sebenarnya lebih penting.

    Kedua, jadilah pribadi yang resourceful. Analis yang baik tahu di mana dia harus mencari jawaban, dan cermat dalam menggunakan sumber daya yang ada.

    Ketiga, jangan terlalu berfokus di hard skill saja, tapi fokuslah dalam perkembangan soft skill yang kamu miliki. 

    Analisis yang baik terdiri dari hasil pengamatan dan penyampaian yang baik. Bagaimana kamu menyampaikan hipotesis menentukan hasil dari analisis yang kamu lakukan.

    Yang terakhir adalah jangan lupa untuk have fun. Jika kamu tidak menikmati pekerjaanmu, sedikit demi sedikit kamu akan membenci hal tersebut, dan hasil yang dikeluarkan tidak akan maksimal. 

    Maka dari itu, nikmati setiap proses dan kesalahan yang kamu buat. Dijamin, kamu akan menjadi seorang analis yang lebih andal.

    Baca Juga: Jangan Tertukar! Ini Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer

    Kira-kira, seperti itulah penjelasan analisis data yang bisa saya sampaikan untukmu.

    Nah, jika masih penasaran dengan data analytics, saya telah menjelaskannya di Glints ExpertClass yang berjudul “Fundamentals of Data Analysis: In-Depth Issue Diagnosis” pada hari Kamis, tanggal 10 Desember 2020 lalu.

    Kalau kamu ingin mempelajarinya lebih lanjut, kamu juga bisa mengikuti berbagai kelas yang berhubungan dengan data analystics di Glints Expertclass.

    Yuk, langsung klik di sini untuk memilih kelas yang sesuai dengan minat dan kebutuhanmu!

      Seberapa bermanfaat artikel ini?

      Klik salah satu bintang untuk menilai.

      Nilai rata-rata 4 / 5. Jumlah vote: 4

      Belum ada penilaian, jadi yang pertama menilai artikel ini.

      We are sorry that this post was not useful for you!

      Let us improve this post!

      Tell us how we can improve this post?


      Comments are closed.

      Artikel Terkait