Apa Itu Data Analytics?

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.