Apa Arti Analitik?
Analitik adalah a termos yang mengacu pada proses pengumpulan, analisis, dan interpretasi data untuk mendapatkan wawasan berharga dan pengambilan keputusan yang tepat. Ini adalah bidang luas yang mencakup banyak disiplin ilmu seperti matematika, statistik, komputasi, dan ilmu data.
Tujuan analitik adalah untuk mengungkap pola yang bermakna dalam data dan mengkomunikasikannya dengan jelas dan ringkas sehingga dapat digunakan untuk meningkatkan proses dan hasil. Ini digunakan di banyak bidang termasuk bisnis, perawatan kesehatan, keuangan, pemasaran dan pemerintahan.
Ada banyak jenis analitik, termasuk deskriptif, prediktif, dan preskriptif. Analitik deskriptif digunakan untuk menggambarkan apa yang terjadi di masa lalu, sedangkan analitik prediktif digunakan untuk memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan. Analitik preskriptif digunakan untuk merekomendasikan tindakan spesifik berdasarkan data dan analitik.
Alat dan teknik analitik terus berkembang, dengan banyak perusahaan dan organisasi berinvestasi dalam teknologi canggih seperti kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan data besar untuk mendapatkan wawasan yang lebih berharga. Namun, penting untuk diingat bahwa keberhasilan analitik tidak hanya bergantung pada alat yang digunakan, tetapi juga pada kualitas data yang dikumpulkan dan kemampuan analis untuk menafsirkannya secara akurat dan relevan.
Jenis Analisis Data
Ada empat jenis utama analisis data: deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif. Setiap jenis analisis data memiliki tujuan tertentu dan menggunakan teknik yang berbeda untuk mencapainya.
Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif adalah jenis analisis data yang paling dasar. Ini berfokus pada meringkas informasi data yang tersedia untuk memahami apa yang terjadi di masa lalu. Teknik analisis deskriptif meliputi bagan, tabel, dan ukuran statistik seperti rata-rata, median, dan standar deviasi. Analisis deskriptif digunakan untuk menjawab pertanyaan seperti “Apa yang terjadi?” dan "Siapa pelanggan kami?".
Analisis Diagnostik
Analisis diagnostik berfokus pada pemahaman mengapa sesuatu terjadi. Ini menggunakan teknik analisis statistik untuk mengidentifikasi pola dalam data dan menentukan penyebab dari hasil yang diberikan. Analitik diagnostik digunakan untuk menjawab pertanyaan seperti "Mengapa penjualan turun pada kuartal terakhir?" dan “Apa penyebab keluhan pelanggan?”.
Analisis Prediktif
Analitik prediktif menggunakan teknik pemodelan statistik untuk memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan. Ini menggunakan data historis untuk mengidentifikasi tren dan pola yang dapat digunakan untuk membuat prediksi tentang peristiwa masa depan. Analitik prediktif digunakan untuk menjawab pertanyaan seperti "Seberapa besar kemungkinan pelanggan membatalkan langganan mereka?" dan “Berapa perkiraan penjualan untuk kuartal berikutnya?”.
Analisis Preskriptif
Analisis preskriptif adalah jenis analisis data yang paling canggih. Ini menggunakan teknik pemodelan statistik untuk merekomendasikan tindakan yang dapat diambil untuk mencapai hasil tertentu. Analitik preskriptif digunakan untuk menjawab pertanyaan seperti "Apa strategi pemasaran terbaik untuk meningkatkan penjualan?" dan “Berapa harga terbaik untuk memaksimalkan keuntungan?”.
Proses Analisis Data
Proses analisis data adalah serangkaian langkah yang bertujuan untuk mengekstrak informasi yang relevan dari suatu kumpulan data. Proses ini dapat dipecah menjadi empat langkah utama: pengumpulan data, pembersihan data, manajemen data, dan analisis data.
Pengumpulan data merupakan langkah awal dalam proses analisis data. Pada langkah ini, data dikumpulkan dari berbagai sumber. Sumber-sumber ini dapat berupa sistem informasi, formulir, survei, antara lain. Penting bahwa data yang dikumpulkan relevan dan akurat agar analisis menjadi efektif.
Pembersihan data adalah langkah kedua dalam proses analisis data. Pada langkah ini, data yang dikumpulkan diperiksa dan diperbaiki untuk memastikan keakuratan dan konsistensinya. Pembersihan data sangat penting untuk memastikan bahwa analisis didasarkan pada data yang akurat dan andal.
Manajemen data adalah langkah ketiga dalam proses analisis data. Pada langkah ini, data diatur dan disimpan sehingga dapat dengan mudah diakses dan digunakan untuk analisis. Penting agar data disimpan dengan aman dan hanya orang yang berwenang yang memiliki akses ke data tersebut.
Analisis data adalah langkah keempat dan terakhir dalam proses analisis data. Pada langkah ini, data dianalisis untuk mengekstrak informasi yang relevan. Ada beberapa teknik analisis data antara lain statistik deskriptif, analisis regresi, analisis deret waktu. Pilihan teknik analisis data tergantung pada tujuan analisis dan data yang tersedia.
Alat dan Teknik
Ada beberapa alat dan teknik yang digunakan dalam Analytics, masing-masing dengan tujuan dan aplikasinya sendiri. Di antara alat utama, R menonjol, bahasa pemrograman yang digunakan untuk analisis data dan pengembangan model statistik. Dengan R, dimungkinkan untuk melakukan beberapa operasi, seperti manipulasi data, pembuatan grafik, pemodelan statistik, dan pembelajaran mesin.
Selain R, alat lain yang banyak digunakan di Analytics adalah SQL, bahasa kueri terstruktur yang digunakan untuk mengakses dan memanipulasi database relasional. Dengan SQL, dimungkinkan untuk melakukan operasi seperti memilih, memasukkan, memperbarui, dan menghapus data dalam database, selain memungkinkan pembuatan laporan dan visualisasi data.
Bahasa pemrograman lain yang banyak digunakan di Analytics adalah Python, yang memiliki beberapa pustaka yang ditujukan untuk analisis data, seperti Pandas, Numpy, dan Scikit-Learn. Dengan Python, Anda dapat melakukan berbagai operasi, seperti manipulasi data, pembuatan grafik, pemodelan statistik, dan pembelajaran mesin.
Selain alat pemrograman, ada beberapa teknik yang digunakan dalam Analytics, seperti menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk memprediksi dan mengklasifikasikan data, menggunakan teknik visualisasi data untuk mengeksplorasi dan mengomunikasikan wawasan, dan menggunakan teknik analisis eksplorasi data untuk mengidentifikasi pola dan tren di data.
Penting untuk menyoroti pentingnya visualisasi data di Analytics. Visualisasi data adalah teknik yang digunakan untuk menyajikan informasi dengan cara yang jelas dan objektif, memungkinkan pengguna untuk memahami dan menginterpretasikan data dengan lebih mudah dan efisien. Ada beberapa alat visualisasi data yang tersedia, seperti Tableau, Power BI, dan QlikView. Dengan alat ini, Anda dapat membuat visualisasi interaktif dan dinamis yang memungkinkan Anda menjelajahi dan menganalisis data dengan lebih efisien.
Aplikasi Analisis Data
Analisis data adalah area yang telah digunakan secara luas di banyak industri, mulai dari bisnis hingga perawatan kesehatan, olahraga, dan manufaktur. Dengan tujuan mengekstraksi informasi berharga dari kumpulan data besar, analisis data telah terbukti menjadi alat yang ampuh untuk pengambilan keputusan strategis dan peningkatan proses.
Bisnis dan Pemasaran
Di sektor bisnis dan pemasaran, analisis data banyak digunakan untuk memahami perilaku konsumen, mengidentifikasi tren pasar, dan meningkatkan efisiensi kampanye pemasaran. Melalui analisis data, dimungkinkan untuk mengidentifikasi saluran pemasaran mana yang paling efektif, produk mana yang paling populer, dan preferensi konsumen mana.
Ritel dan Penjualan
Dalam ritel dan penjualan, analitik data digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasi, mulai dari mengelola inventaris hingga memperkirakan permintaan. Melalui analisis data, dimungkinkan untuk mengidentifikasi produk mana yang memiliki perputaran rendah, mana periode permintaan terbesar dan mana yang menjadi preferensi konsumen.
Saúde
Dalam layanan kesehatan, analisis data digunakan untuk meningkatkan kualitas layanan, mengidentifikasi pola penyakit, dan meningkatkan efisiensi perawatan. Melalui analisis data, dimungkinkan untuk mengidentifikasi pengobatan mana yang paling efektif, apa faktor risiko penyakit tertentu dan apa tren kesehatan di wilayah tertentu.
E-commerce
Dalam e-commerce, analisis data digunakan untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mengidentifikasi pola pembelian, dan meningkatkan efisiensi operasi. Melalui analisis data, dimungkinkan untuk mengidentifikasi produk mana yang paling populer, mana yang menjadi preferensi konsumen dan mana periode permintaan terbesar.
Olahraga
Dalam olahraga, analisis data digunakan untuk meningkatkan performa atlet, mengidentifikasi pola permainan, dan meningkatkan efisiensi tim. Melalui analisis data, dimungkinkan untuk mengidentifikasi apa kemampuan para atlet, taktik apa yang paling efektif dan apa tren kinerja dalam kompetisi tertentu.
manufaktur
Di bidang manufaktur, analisis data digunakan untuk meningkatkan efisiensi proses, mengidentifikasi pola produksi, dan mengurangi biaya produksi. Melalui analisis data, dimungkinkan untuk mengidentifikasi tahapan proses mana yang paling memakan waktu, mana yang merupakan hambatan produksi dan mana yang merupakan tren kualitas produk.
