Kata SUHU

Berkembangnya dunia digital mengakibatkan seluruh bidang pekerjaan hampir melibatkan data. Sejak keberadaan komputer, segala bentuk informasi yang berkaitan dengan individu maupun suatu perusahaan tersimpan dalam sistem yang biasa disebut data, baik yang dikirimkan maupun disimpan.

Perusahaan yang ingin bertahan dan berkembang dalam bisnis tentunya perlu menentukan strategi yang tepat sehingga dapat meningkatkan peluang keberhasilan perusahaan tersebut melalui proses yang dinamakan analisis data.

Apa Itu Data Analysis?

Data Analysis merupakan serangkaian proses membersihkan (cleaning), mengubah (changing), dan memproses (processing) data mentah sekaligus menyaring informasi yang relevan sehingga dapat ditindaklanjuti dengan pembuatan keputusan bisnis secara tepat. Analisis data dapat membantu mengurangi risiko negatif selama pengambilan keputusan dengan memberikan rincian data statistik, seperti bagan, gambar, tabel, dan grafik.

Data analysis merupakan salah satu bentuk business intelligence yang berarti prosedur ini digunakan suatu perusahaan atau instansi untuk memecahkan masalah atau tantangan tertentu. Prosedur analisis data dimulai dengan mengumpulkan data, menemukan pola diantara kumpulan data, lalu memberikan insight melalui visualisasi yang mudah dimengerti (visualisasi data) terkait ide yang berguna dan relevan agar mampu meningkatkan pendapatan bisnis pada suatu perusahaan atau instansi. 

Bagaimana Proses Data Analysis Berlangsung?

Berbicara tentang data analysis sebenarnya terdiri dari beberapa proses yang berkesinambungan. Proses-proses tersebut, terdiri dari:

1. Data Decision
Pada tahap ini, mengetahui alasan mengapa melakukan analisis ini, jenis data apa yang ingin digunakan sampai data apa yang ingin dianalisis adalah rincian aktivitas yang harus dilakukan pada tahap ini. Tahap awal ini pun terdiri dari dua tahapan, yaitu:

2. Data Collection
Data Collection merupakan tahapan pengumpulan data dari berbagai macam sumber. Sumber yang dimaksud bisa meliputi studi kasus, survei, wawancara, kuesioner, observasi langsung, dan kelompok fokus.

3. Data Cleaning
Selama proses pengumpulan data (data collection) pastinya tidak semua data akan berguna, jadi pada tahap ini adalah upaya untuk memilih data-data yang memang benar-benar diperlukan. Data cleansing wajib dilakukan sebelum mengirimkan informasi untuk dianalisis.

4. Data Analysis 
Tahapan data analysis disini merupakan tahapan yang benar-benar melakukan analisis data menggunakan perangkat lunak untuk membantu menafsirkan, memahami data, serta mengabil kesimpulan. 

5. Data Interpretation
Setelah mendapatkan hasil analisisnya, kamu perlu menafsirkannya agar dapat mengambil tindakan terbaik berdasarkan hasil temuannya.

6. Data Visualization
Data visualization adalah tahapan membuat tampilan hasil analisis dengan menggunakan bagan, grafik, peta, poin-poin, atau sejumlah metode lainnya. Visualisasi data membantu memperoleh informasi secara jelas dengan membandingkan kumpulan data dan mengamati keterhubungannya.

Jenis-Jenis Data Analysis

1. Analisis Deskriptif
Melansir dari Michigan University, analisis deskriptif ditujukan untuk mengetahui kondisi lapangan, pasar, dan konsumen saat ini. Jenis pengolahan data ini berfokus pada pengorganisasian dan penyajian data dengan menggunakan ukuran seperti mean, median, mode, dan standar deviasi. Jenis analisis data ini dapat memberikan gambaran umum data dan membantu mengidentifikasi pola atau tren.

2. Analisis Inferensial
Analisis Inferensial bertujuan untuk membuat kesimpulan atau prediksi tentang populasi yang lebih besar berdasarkan data sampel. Ini melibatkan penerapan teknik statistik seperti pengujian hipotesis, interval kepercayaan, dan analisis regresi. Ini membantu menggeneralisasi temuan dari sampel ke populasi yang lebih besar.

3. Exploratory Data Analysis (EDA)
EDA berfokus pada eksplorasi dan pemahaman data tanpa hipotesis yang terbentuk sebelumnya. Ini melibatkan visualisasi, ringkasan statistik, dan teknik pembuatan profil data untuk menunjukkan pola, hubungan, dan fitur menarik. Ini membantu menghasilkan hipotesis untuk analisis lebih lanjut.

4. Analisis Diagnosis
Diagnostic Analysis bertujuan untuk memahami hubungan sebab-akibat dalam data. Jenis pengolahan data ini menyelidiki faktor atau variabel yang berkontribusi terhadap hasil atau perilaku tertentu. Teknik seperti analisis regresi, ANOVA (Analysis of Variance), atau analisis korelasi biasanya digunakan dalam analisis diagnosis.

5. Analisis Prediktif
Predictive Analysis melibatkan penggunaan historical data untuk membuat prediksi atau perkiraan tentang hasil di masa depan. Ini menggunakan teknik pemodelan statistik, algoritma pembelajaran mesin, dan analisis deret waktu untuk mengidentifikasi pola dan membangun model prediktif. Hal ini sering digunakan untuk memperkirakan hasil penjualan, memprediksi perilaku pelanggan, memperkirakan risiko, tren di masa depan, peluang bisnis baru, hingga level produktivitas yang harus dilakukan oleh tim.

6. Analisis Preskriptif
Analisis preskriptif merupakan analisis dengan menggabungkan historical data, algoritme pengoptimalan, dan aturan bisnis untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti seperti menciptakan produk atau layanan baru.

Metode Analysis Data

1. Analisis Data Kualitatif
Metode analisis data kualitatif memperoleh data melalui kata-kata, simbol, gambar, dan observasi. Metode ini tidak menggunakan statistik. Metode kualitatif yang paling umum meliputi:
a.  Analisis Konten (Content Analysis): Metode untuk menganalisis data perilaku dan verbal.
b. Analisis Naratif (Narrative Analysis): Metode dengan pengumpulan data yang diambil dari wawancara, buku harian, survei.
c.  Grounded Theory: Metode dengan mengembangkan penjelasan sebab akibat dari suatu peristiwa tertentu. Metode ini mempelajari dan mengekstrapolasi dari satu atau lebih kasus yang terjadi di masa lalu.

2. Analisis Data Kuantitatif
Analisis ini dikenal sebagai metode analisis data statistik yang mengumpulkan data mentah dan mengolahnya menjadi data numerik. Metode analisis kuantitatif terdiri dari banyak macam, yaitu:
a. Pengujian Hipotesis: Metode untuk menilai kebenaran suatu hipotesis atau teori tertentu untuk suatu kumpulan data atau demografi.
b. Mean (rata-rata): Metode untuk menentukan tren subjek secara keseluruhan dengan membagi jumlah daftar angka dengan banyaknya angka yang ada.
c. Penentuan Ukuran Sampel (Sample Size Determination): Menganalisis suatu sampel yang diambil dari sekelompok orang sehingga hasil yang diperoleh dianggap mewakili keseluruhan populasi.

Tools Untuk Data Analysis

Inilah daftar tujuh tools yang biasa digunakan untuk analisis data yang popular!
1. Tableau Public
2. Power BI
3. R-Studio
4. Python
5. Domo
6. Chartio
7. Apache Spark
8. SAP BusinessObjects
9. SAS
10. Google Data Studio
11. Microsoft Excel atau Google Spreadsheet
12. RapidMiner
13. Redash
14. Oracle Analytics Cloud

Mengapa Melakukan Analisis Data Itu Penting?

Berikut alasan dibalik pentingnya melakukan analisis data dalam menjalankan bisnis apapun:
1. Customer Targeting Berjalan Lebih Baik

Dengan analisis data, kamu bisa mendapatkan gambaran yang lebih baik tentang karakteristik perilaku pelanggan, pendapatan yang dapat dibelanjakan, atau bahkan apa yang diminatinya. Data ini akan sangat membantu perusahaan dalam menetapkan budget iklan dan menentukan durasi campaign iklan sehingga customer targeting dapat berjalan secara tepat tanpa menghabiskan sumber daya yang dimiliki perusahaan.

2. Mengurangi Biaya Operasional
Analisis data dapat menunjukkan area mana dalam bisnis perusahaan yang memerlukan lebih banyak sumber daya dan uang, serta area mana yang harus dikurangi atau dihilangkan sama sekali.

3. Bagian dari Pemecahan Masalah yang Baik
Keputusan yang diambil berdasarkan data yang relevan dan akurat, cenderung menjadikan keputusan itu sebagai keputusan yang terbaik bagi perusahaan untuk mengembangkan strategi pemasaran di masa yang akan datang, rencana bisnis, dan menyelaraskan kembali visi atau misi perusahaan. Jadi, dengan menganalisis data dapat membantu perusahaan memilih pilihan yang tepat dan menghindari kesalahan yang merugikan.

Jika Anda berminat untuk  memulai karir sebagai data analyst dan mempelajari tentang data analysis secara detail, silakan mengikuti pelatihan data analysis bersama SUHU disini :
Pelatihan Data Analysis with Python: https://suhu.co.id/pelatihan/data_analysis_with_python 
Pelatihan Data Engineer With Python: https://suhu.co.id/pelatihan/data_engineer_with_python 
Pelatihan Data Science with Python: https://suhu.co.id/pelatihan/data_science_with_python
Pelatihan Oracle Database Fundamental: https://suhu.co.id/pelatihan/oracle_database_fundamental 

Silakan konsultasikan kebutuhanmu dengan kami, klik link https://bit.ly/kontaksuhu