Apa Itu Data Analytics?

Sebagai bagian dari proses dalam menganalisis data mentah untuk menemukan tren dan menjawab sejumlah pertanyaan, data analytics sendiri memiliki cakupan bidangnya yang luas. Namun, itu juga mencakup banyak teknik dengan banyak tujuan yang berbeda.

Proses data analytics memiliki beberapa komponen yang dapat membantu berbagai inisiatif. Dengan menggabungkan komponen-komponen ini, proses data analytics yang sukses akan memberikan gambaran yang jelas tentang di mana Anda berada, dari mana Anda berasal, dan ke mana Anda harus pergi. Untuk itu, simak terus penjelasan mengenai apa itu data analytics.

Baca Juga: Apa Itu Data Science?

Jadi, Apa Itu Data Analytics?

Data analytics adalah ilmu dalam menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan tentang informasi tersebut. Banyak teknik dan proses dalam data analytics yang telah diotomatisasi menjadi proses mekanis dan algoritma yang bekerja pada data mentah untuk digunakan oleh manusia.

Data analytics merupakan istilah yang mencakup berbagai jenis analisis data. Semua jenis informasi dapat dikenai teknik data analytics untuk mendapatkan wawasan yang dapat digunakan untuk meningkatkan berbagai hal. Teknik data analytics dapat mengungkapkan tren dan metrik yang jika tidak akan hilang dalam kumpulan informasi. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses dalam meningkatkan efisiensi keseluruhan bisnis atau sistem.

Misalnya, perusahaan manufaktur sering mencatat runtime, downtime, dan antrian kerja untuk berbagai mesin dan kemudian menganalisis data untuk merencanakan beban kerja dengan lebih baik sehingga mesin tersebut dapat beroperasi mendekati kapasitas puncaknya.

Data analytics dapat melakukan lebih dari sekadar menunjukkan kemacetan dalam produksi. Misalnya, perusahaan video game menggunakan data analytics untuk menetapkan jadwal hadiah bagi pemain yang mampu membuat sebagian besar pemain tetap aktif dalam permainan. Perusahaan konten menggunakan banyak data analytics yang sama untuk membuat Anda tetap mengklik, menonton, atau mengatur ulang konten untuk mendapatkan tampilan atau klik lainnya.

Data analytics sangat penting karena dapat membantu bisnis untuk mengoptimalkan kinerja mereka. Dengan menerapkannya ke dalam model bisnis berarti perusahaan tersebut dapat membantu mengurangi biaya dengan mengidentifikasi cara yang lebih efisien dalam menjalankan bisnis dan dengan menyimpan data dalam jumlah yang lebih besar. Perusahaan juga dapat menggunakan data analytics untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan juga membantu menganalisis tren serta kepuasan pelanggan, yang dapat menghasilkan produk atau layanan baru.

Jenis-Jenis Data Analytics

Data analytics dipecah menjadi empat tipe dasar, antara lain:

1. Analitis deskriptif: Ini menjelaskan apa yang telah terjadi selama periode waktu tertentu. Apakah jumlah penayangan meningkat? Apakah penjualan bulan ini lebih kuat dari sebelumnya?

2. Analitis diagnostik: Ini lebih berfokus pada mengapa sesuatu terjadi. Ini juga melibatkan input data yang lebih beragam dan sedikit hipotesis. Apakah cuaca mempengaruhi penjualan baju hangat? Apakah kampanye pemasaran terbaru itu mampu memengaruhi penjualan?

3. Analisis prediktif: Ini bergerak ke apa yang kemungkinan akan terjadi dalam waktu dekat. Apa yang terjadi dengan penjualan terakhir kali kita mengalami musim panas yang sangat panjang? Berapa banyak model cuaca yang dapat memprediksi musim panas tahun ini?

4. Analitis preskriptif: Ini menyarankan tindakan. Proses analisis ini akan mengkombinasikan wawasan yang didapat dari analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan yang harus diambil dalam suatu masalah atau keputusan bisnis.

Data analytics mendukung banyak sistem quality control di dunia keuangan, termasuk program Six Sigma yang populer.  Sektor bisnis yang telah mengadopsi penggunaan data analytics salah satunya adalah industri travel dan perhotelan, di mana perputarannya bisa sangat cepat. Industri ini dapat mengumpulkan data pelanggan dan mencari tahu di mana letak masalahnya, dan bagaimana cara memperbaikinya.

Healthcare menggabungkan penggunaan volume tinggi data terstruktur dan tidak terstruktur serta menggunakan data analytics untuk membuat keputusan dengan cepat. Demikian pula, industri ritel menggunakan banyak sekali data untuk memenuhi permintaan pembeli yang selalu berubah. Informasi yang dikumpulkan dan dianalisis oleh retailer dapat membantu mereka untuk mengidentifikasi tren, merekomendasikan produk, dan meningkatkan keuntungan.

Langkah-Langkah Dalam Data Analytics

Proses yang terlibat dalam data analytics melibatkan beberapa langkah yang berbeda:

Langkah pertama adalah menentukan kebutuhan data atau bagaimana data tersebut dikelompokkan. Data dapat dipisahkan berdasarkan usia, demografi, pendapatan, atau jenis kelamin. Nilai data mungkin numerik atau dibagi berdasarkan kategori.

Langkah kedua dalam data analytics adalah proses pengumpulannya. Ini dapat dilakukan melalui berbagai sumber seperti komputer, sumber online, kamera, lingkungan, atau melalui personel.

Setelah dikumpulkan, data tersebut harus diatur sehingga dapat dianalisis. Ini mungkin terjadi pada spreadsheet atau bentuk software lain yang dapat mengambil data statistik.

Data tersebut kemudian dibersihkan sebelum dianalisis. Ini berarti data tersebut harus diperiksa terlebih dahulu untuk memastikan tidak ada duplikasi, kesalahan, atau data yang tidak lengkap. Langkah ini membantu memperbaiki segala kesalahan sebelum diteruskan ke proses data analytics untuk dianalisis.

Mengapa Data Analytics Itu Penting?

Aplikasi data analytics itu sangat luas. Menganalisis big data dapat mengoptimalkan efisiensi di banyak industri yang berbeda. Meningkatkan kinerja memungkinkan bisnis untuk berhasil di dunia yang semakin kompetitif.

Salah satu pengadopsi awal data analytics adalah sektor keuangan. Data analytics memiliki peran penting dalam industri perbankan dan keuangan, yang digunakan untuk memprediksi tren pasar dan menilai risiko. Skor kredit adalah contoh data analytics yang memengaruhi semua orang. Skor ini menggunakan banyak titik data untuk menentukan risiko pinjaman. Data analytics juga digunakan untuk mendeteksi dan mencegah penipuan guna meningkatkan efisiensi dan mengurangi risiko bagi lembaga keuangan.

Namun, penggunaan data analytics lebih dari sekadar memaksimalkan keuntungan dan ROI. Data  analytics dapat memberikan informasi penting untuk keperluan healthcara (informatika kesehatan), pencegahan kejahatan, dan perlindungan lingkungan. 

Meskipun statistik dan analisis data selalu digunakan dalam penelitian ilmiah, teknik analitik canggih dan big data memungkinkan banyak wawasan baru. Teknik-teknik ini dapat menemukan tren dalam sistem yang kompleks. Para peneliti saat ini menggunakan machine learning untuk melindungi satwa liar.

Penggunaan data analytics dalam industri kesehatan sudah tersebar luas. Misalnya, memprediksi penyakit pasien, mengalokasikan dana secara efisien, dan meningkatkan teknik diagnostik hanyalah beberapa contoh bagaimana data analytics merevolusi layanan kesehatan. Industri farmasi juga sudah dipengaruhi oleh machine learning. Penemuan obat adalah tugas yang kompleks dengan banyak variabel. Machine learning dapat membantu pengembangan dan pembuatan obat-obatan. Perusahaan farmasi juga menggunakan data analytics untuk memahami pasar obat dan memprediksi penjualan mereka.

Internet of things (IoT) adalah bidang yang digunakan bersama machine learning. Perangkat ini memberikan peluang besar untuk data analytics. Perangkat IoT sering kali berisi banyak sensor yang mengumpulkan titik data yang berarti untuk pengoperasiannya.

Perangkat seperti termostat Nest melacak pergerakan dan suhu untuk mengatur pemanasan dan pendinginan. Perangkat pintar seperti ini dapat menggunakan data untuk belajar dan memprediksi perilaku Anda. Ini akan memberikan otomatisasi tingkat lanjut yang dapat beradaptasi dengan cara hidup Anda.

Penerapan dari data analytcs tampaknya tidak ada habisnya. Semakin banyak data yang dikumpulkan setiap hari sehingga menghadirkan peluang baru untuk menerapkan data analytics ke lebih banyak sektor bisnis, sains, dan juga kehidupan sehari-hari.