Data menjadi salah satu aset paling berharga bagi perusahaan di berbagai sektor saat ini. Volume data yang dihasilkan setiap harinya terus meningkat dan data tersebut dapat memberikan wawasan yang sangat berharga jika dianalisis dengan benar. Data analytics memainkan peran penting dalam membantu organisasi memahami pola, memprediksi tren, dan mengambil keputusan strategis.
Insight Arvis kali ini mengajak Anda untuk mengetahui lebih lanjut apa itu data analytics, manfaat yang ditawarkan, teknik-teknik yang digunakan, hingga contoh aplikasinya dalam dunia nyata.
Arvis menyediakan layanan konsultasi IT untuk bisnis Anda. Hubungi Arvis di WhatsApp ini
Apa Itu Data Analytics?
Data analytics adalah proses menganalisis data mentah untuk menemukan pola, tren, dan wawasan yang relevan. Proses ini melibatkan berbagai teknik dan alat yang dirancang untuk mengubah data menjadi informasi yang dapat mendukung pengambilan keputusan. Data analytics membantu organisasi untuk dapat mengidentifikasi peluang baru, mengoptimalkan operasi, dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan.
Data analytics memiliki perbedaan mendasar dengan konsep-konsep lain seperti big data dan business intelligence. Big data lebih fokus pada pengelolaan volume data yang sangat besar, sementara business intelligence lebih berorientasi pada penyajian data dalam bentuk laporan atau dashboard. Sementara itu, data analytics lebih menitikberatkan pada analisis mendalam untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Jenis Data Analytics
Analisis data secara umum dibagi menjadi empat jenis utama dilansir dari situs Investopedia, yaitu:
1. Analisis Deskriptif (Descriptive Analytics)
Jenis analisis ini menjelaskan apa yang telah terjadi dalam suatu periode waktu tertentu. Misalnya, apakah jumlah pengunjung meningkat? Apakah penjualan bulan ini lebih tinggi dibandingkan bulan lalu? Anda dapat memahami pola-pola dasar dari data yang telah dikumpulkan dengan analisis ini.
2. Analisis Diagnostik (Diagnostic Analytics)
Analisis ini lebih menekankan pada alasan di balik suatu kejadian. Biasanya proses ini melibatkan data yang lebih beragam dan pengujian hipotesis. Contohnya, apakah cuaca memengaruhi penjualan bir? Apakah kampanye pemasaran terbaru berdampak pada peningkatan penjualan? Analisis ini membantu untuk menggali lebih dalam mengenai penyebab suatu tren atau perubahan.
3. Analisis Prediktif (Predictive Analytics)
Analisis prediktif bertujuan untuk memproyeksikan apa yang kemungkinan besar akan terjadi di masa mendatang. Misalnya, bagaimana pola penjualan ketika terjadi musim panas yang sangat panas sebelumnya? Berapa banyak model cuaca yang memprediksi musim panas yang panas tahun ini? Jenis analisis ini membantu membuat perkiraan berbasis data untuk perencanaan strategis.
4. Analisis Preskriptif (Prescriptive Analytics)
Analisis ini memberikan rekomendasi tindakan yang harus diambil berdasarkan hasil analisis sebelumnya. Sebagai contoh, jika kemungkinan terjadinya musim panas yang panas lebih dari 58% berdasarkan rata-rata dari lima model cuaca, maka disarankan untuk menambah shift kerja malam di pabrik dan menyewa tangki tambahan untuk meningkatkan produksi.
Manfaat Data Analytics untuk Bisnis
Berikut ini beberapa manfaat data analytics untuk bisnis:
1. Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik
Data analytics memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan fakta dan bukti. Pemahaman tentang data pelanggan membantu perusahaan untuk dapat mengidentifikasi preferensi pasar dan menyesuaikan strategi pemasaran mereka. Hal ini membantu mengurangi risiko pengambilan keputusan yang tidak tepat yang hanya berdasarkan prakiraan semata.
Sebagai contoh, perusahaan retail dapat menggunakan data analytics untuk menentukan produk mana yang paling diminati di lokasi tertentu. Wawasan ini memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan stok produk mereka, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mendorong peningkatan penjualan.
2. Efisiensi Operasional
Efisiensi operasional adalah salah satu manfaat utama dari data analytics. Analisis data internal memungkinkan perusahaan untuk dapat mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan, seperti proses produksi atau distribusi. Langkah ini tidak hanya menghemat biaya, tetapi juga meningkatkan produktivitas secara keseluruhan.
Contohnya perusahaan logistik dapat menggunakan data analytics untuk memprediksi permintaan pengiriman dan merencanakan rute yang tepat. Hal ini membantu mengurangi biaya bahan bakar dan waktu pengiriman, sekaligus meningkatkan kepercayaan pelanggan terhadap layanan mereka.
3. Personalisasi Pengalaman Pelanggan
Perusahaan dapat memanfaatkan data analytics untuk menciptakan pengalaman yang lebih personal bagi pelanggan. Platform e-commerce, misalnya, menggunakan data untuk merekomendasikan produk yang sesuai dengan preferensi pengguna. Hal ini meningkatkan kemungkinan pelanggan untuk melakukan pembelian.
Selain itu, data analytics juga membantu perusahaan memahami perilaku pelanggan secara mendalam. Perusahaan pun dapat menawarkan promosi yang lebih relevan dan menciptakan loyalitas pelanggan yang lebih kuat dengan memahami perilaku pelanggan mereka.
4. Prediksi dan Mitigasi Risiko
Kemampuan prediktif dari data analytics memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi potensi risiko sebelum risiko tersebut menjadi masalah. Pada industri keuangan, misalnya, data analytics digunakan untuk mendeteksi aktivitas yang mencurigakan dan mencegah terjadinya penipuan.
Selain itu, data analytics juga dapat digunakan untuk mengevaluasi dampak dari perubahan kebijakan atau strategi bisnis. Simulasi berbasis data memungkinkan perusahaan untuk dapat mempersiapkan langkah mitigasi yang lebih efektif dan mengurangi kemungkinan kegagalan.
Butuh konsultan IT profesional untuk bisnis Anda? Hubungi Arvis di WhatsApp ini
Teknik dalam Data Analytics
Analis data memiliki berbagai metode dan teknik analisis yang dapat digunakan untuk mengolah data dan mengekstrak informasi penting. Menurut Investopedia, beberapa metode yang paling umum digunakan meliputi:
1. Regression Analysis
Analisis regresi adalah metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara satu atau lebih variabel independen dengan variabel dependen. Variabel independen digunakan untuk menjelaskan variabel dependen dalam metode ini, menunjukkan bagaimana perubahan pada variabel independen memengaruhi variabel dependen.
2. Factor Analysis
Metode ini digunakan untuk menyederhanakan dataset yang kompleks dengan banyak variabel menjadi sejumlah kecil variabel. Tujuan dari analisis faktor adalah untuk mengidentifikasi tren tersembunyi yang mungkin sulit terlihat jika menggunakan data yang lebih luas.
3. Cohort Analysis
Analisis kohort melibatkan pemecahan dataset menjadi kelompok-kelompok data serupa, sering kali berdasarkan demografi pelanggan. Proses analis data dapat menggali informasi lebih dalam tentang angka-angka yang berkaitan dengan subset data tertentu dengan teknik ini.
4. Monte Carlo Simulations
Simulasi ini memodelkan probabilitas dari berbagai hasil yang mungkin terjadi. Simulasi Monte Carlo sering digunakan untuk mitigasi risiko dan pencegahan kerugian. Pendekatan ini menggabungkan berbagai nilai dan variabel sehingga memiliki kemampuan peramalan yang lebih unggul dibandingkan pendekatan analisis data lainnya.
5. Time Series Analysis
Analisis deret waktu digunakan untuk melacak data sepanjang waktu dan menguatkan hubungan antara nilai suatu titik data dengan waktu terjadinya. Teknik ini biasanya diterapkan untuk mengidentifikasi tren siklikal atau memproyeksikan perkiraan keuangan di masa depan.
Langkah-Langkah dalam Proses Data Analytics
Proses data analytics dimulai dengan pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti database internal, media sosial, atau perangkat IoT. Data yang dikumpulkan kemudian diproses dan diolah untuk memastikan kualitas dan akurasinya.
Setelah data siap, langkah selanjutnya adalah analisis menggunakan teknik yang sesuai dengan tujuan. Hasil analisis kemudian disajikan dalam bentuk visualisasi, seperti grafik atau dashboard, agar mudah dipahami oleh pemangku kepentingan. Proses ini memastikan bahwa data yang dianalisis dapat digunakan untuk mendukung keputusan strategis.
Contoh Aplikasi Data Analytics di Dunia Nyata
Berikut ini beberapa contoh aplikasi yang dibangun dan dikembangkan dengan proses data analytics:
1. Sektor E-Commerce
Platform seperti Amazon menggunakan data analytics untuk merekomendasikan produk berdasarkan preferensi pengguna. Perusahaan dapat meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan secara signifikan dengan melakukan analisis data secara mendalam. Selain itu, data analytics juga digunakan untuk mengoptimalkan inventaris dan strategi pemasaran. Wawasan yang dihasilkan membantu perusahaan merespons kebutuhan pasar dengan lebih cepat dan efektif.
2. Sektor Kesehatan
Rumah sakit menggunakan data analytics untuk memprediksi kebutuhan pasien, seperti jumlah tempat tidur yang diperlukan selama wabah tertentu. Analisis ini membantu meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas layanan kesehatan. Data analytics juga digunakan untuk penelitian medis. Analisis data pasien memungkinkan peneliti untuk dapat mengidentifikasi pola penyakit dan mengembangkan metode pengobatan yang lebih efektif.
3. Sektor Pendidikan
Institusi pendidikan menggunakan data analytics untuk menganalisis performa siswa dan memberikan rekomendasi pembelajaran yang dipersonalisasi. Hal ini membantu siswa mencapai hasil belajar yang lebih baik. Data analytics juga digunakan untuk mengoptimalkan kurikulum. Institusi pun dapat merancang program pendidikan yang lebih relevan dan efektif sesuai dengan kebutuhan siswanya.
4. Sektor Transportasi
Perusahaan logistik menggunakan data analytics untuk mengoptimalkan rute pengiriman, mengurangi biaya bahan bakar, dan meningkatkan efisiensi. Hal ini memungkinkan mereka memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan. Pada sektor transportasi umum, data analytics digunakan untuk memprediksi pola perjalanan penumpang. Wawasan ini membantu operator merancang jadwal yang lebih efisien dan mengurangi waktu tunggu.
Tantangan dalam Data Analytics
Data analytics memang menawarkan banyak manfaat, namun ada beberapa tantangan yang harus dihadapi. Salah satunya adalah kualitas data. Jika data tidak akurat, maka data tersebut dapat menyesatkan penggunannya yang ingin menangkap informasi dan mengambil keputusan. Selain itu, integrasi data dari berbagai sumber sering kali menjadi tantangan besar. Organisasi juga perlu menghadapi keterbatasan teknologi dan kekurangan tenaga ahli yang kompeten untuk mengimplementasikan data analytics secara efektif.
Hanya Arvis, technology partner terbaik untuk bisnis Anda. Hubungi Arvis di WhatsApp ini
Masa Depan Data Analytics
Masa depan data analytics sangat cerah, terutama dengan kemajuan teknologi seperti kecerdasan buatan (AI) dan machine learning. Integrasi teknologi ini akan memperluas kemampuan data analytics untuk memberikan hasil yang lebih akurat dan real–time. Selain itu, perkembangan perangkat lunak dan infrastruktur cloud juga akan mempermudah organisasi dalam mengadopsi data analytics. Data analytics akan menjadi pilar utama dalam pengambilan keputusan strategis di masa depan.
Kesimpulan
Data analytics adalah alat yang sangat relevan untuk meningkatkan pengambilan keputusan, efisiensi operasional, dan pengalaman pelanggan. Organisasi dapat memperoleh keunggulan kompetitif di pasar yang semakin kompetitif dengan melakukan analisis data atau data analytics. Akan tetapi, tantangan seperti kualitas data dan keterbatasan teknologi harus diatasi untuk memaksimalkan manfaatnya. Oleh karena itu, penting bagi organisasi untuk berinvestasi dalam infrastruktur dan sumber daya manusia yang mendukung implementasi data analytics.
Artikel Terkait: 10 Tren Desain UI/UX Terbaru untuk Produk Digital
ARVIS – Mitra Tepercaya untuk Optimalisasi Data Analytics
ARVIS hadir sebagai mitra tepercaya untuk membantu organisasi Anda mengoptimalkan potensi data analytics. Solusi teknologi yang disesuaikan dan dukungan dari tim profesional, ARVIS siap mendampingi perjalanan transformasi digital Anda, mengatasi tantangan data, dan menghadirkan wawasan strategis yang mendorong kesuksesan bisnis.
Tertarik ingin bekerja sama dengan ARVIS? Hubungi ARVIS hari ini di WhatsApp berikut untuk mendapatkan solusi digital terbaik. Hanya ARVIS, software company dan IT consultant terbaik untuk bisnis Anda.
