Saat ini, penggunaan analisis data sudah semakin luas. Penerapan analisis data terbukti mampu membantu memudahkan proses pengambilan keputusan. Para pemilik bisnis bahkan menggunakan analisis data untuk memprediksi trend dengan berbekal data historis mereka. Dengan begitu, mereka dapat meningkatkan performa dan tentunya meraih keuntungan yang lebih besar lagi.
Analisis data sendiri ada bermacam-macam jenisnya. Ada analisis diagnostik, deskriptif, prediktif, dan preskriptif. Dalam ulasan ini, kami mengajak Anda untuk mengenal apa itu analisis deskriptif beserta cara kerjanya. Mari pelajari bersama.
Jika Anda berkecimpung dalam ranah teknologi, Anda pasti pernah mendengar istilah data analitik dan data analisis. Masih banyak orang yang menganggap kalau kedua istilah tersebut memiliki arti yang sama, padahal mereka berbeda. Secara harfiah, analisis adalah pemeriksaan terperinci dari elemen atau struktur tertentu, sedangkan analitik adalah analisis komputasi sistematis data. Lalu, bagaimana perbedaan dan korelasinya? Yuk, simak artikel ini!
APA ITU DATA ANALITIK?
Data analitik adalah area eksplorasi data mentah yang luas dengan berbagai macam teknik dan alat tertentu untuk menemukan sebuah tren yang berguna dalam menghasilkan prediksi dan keputusan yang tepat di masa depan. Di samping itu, data analisis adalah bagian (subset) dari data analitik yang membantu Anda memahami data dengan pertanyaan spesifik dan informasi tertentu.
Karena areanya yang luas, data analitik bersifat sistematis dan mencakup banyak langkah komputasi serta manajemen. Alat yang paling umum digunakan dalam data analitik, yaitu R, Python, SAS, SPARK, Google Analytics, Excel, SQL, Tableau, dan lainnya.
TIPE-TIPE DATA ANALITIK
Setiap tipe data analitik digunakan untuk tujuan tertentu bergantung pada pertanyaan yang ingin dijawab. Tipe-tipe data analitik dapat dikombinasikan untuk memberikan pemahaman menyeluruh tentang kebutuhan dan peluang perusahaan. Terdapat empat tipe utama data analitik.
1. ANALISIS DESKRIPTIF – “APA YANG TERJADI”
Analisis ini merangkum kumpulan data besar dengan memberikan hasil berupa visualisasi ke stakeholder. Matriks yang paling banyak digunakan adalah ROI (Return of Investment). Perusahaan juga biasanya memiliki matriks lain yang lebih spesifik untuk melacak kinerja tertentu.
2. ANALISIS DIAGNOSTIK – “MENGAPA SESUATU TERJADI”
Analisis ini melengkapi hasil dari analisis deskriptif dengan menggali lebih dalam untuk menemukan penyebabnya. Analisis ini biasanya dilakukan dalam tiga tahap, yaitu mengidentifikasi anomali data (perubahan tidak terduga dalam pasar tertentu), mengumpulkan data anomali, dan menggunakan teknik statistik untuk menemukan hubungan serta tren yang menjelaskan anomali tersebut.
3. ANALISIS PREDIKTIF – “APA YANG AKAN TERJADI DI MASA DEPAN”
Tipe data analitik yang ketiga adalah analisis deskriptif. Analisis ini menggunakan data historis untuk mengidentifikasi tren dan menentukan apakah tren tersebut cenderung berulang atau tidak. Analisis ini menggunakan teknik statistik dan machine learning untuk analisis lanjutan, seperti regresi, neural networks, dan decision trees.
4. ANALISIS PRESKRIPTIF – “APA YANG HARUS DILAKUKAN”
Terakhir, ada tipe data analitik berikutnya, yakni analisis preskriptif. Analisis ini menggunakan hasil dari analisis prediktif untuk membuat keputusan dan langkah yang tepat. Teknik dalam analisis ini mengandalkan machine learning untuk menemukan pola dalam kumpulan data yang besar.
APA ITU ANALISIS DESKRIPTIF?
Dalam melakukan analisis data di dunia bisnis, dikenal empat pendekatan: diagnostik, deskriptif, prediktif, dan preskriptif. Masing-masing analisis digunakan untuk menjawab pertanyaan tertentu. Analisis deskriptif menjawab pertanyaan “apa yang terjadi?”. Analisis diagnostik dilakukan untuk mengetahui alasan terjadinya suatu hal. Sedangkan, analisis prediktif bertujuan untuk memperkirakan masa depan. Beda lagi dengan analisis preskriptif yang menggabungkan ketiga analisis tersebut untuk menghasilkan informasi baru secara lebih mendalam.
Analisis deskriptif sendiri merupakan jenis analisis bisnis yang paling umum. Ketiga analisis lain tidak akan mungkin dilakukan sebelum melakukan deskriptif. Dalam analisis ini, yang disoroti adalah metrik utama bisnis seperti laba rugi. Dengan melakukan analisis deskriptif, pemilik bisnis dapat memantau performa mereka dalam setiap perubahan tren pasar.
Contoh penerapan analisis deskriptif di zaman sekarang adalah mengukur keterlibatan media sosial pelanggan. Analisis tersebut akan memunculkan metrik seperti seberapa sering pelanggan mengakses website produk, jumlah pengikut akun media sosial produk, tingkat pertumbuhan jumlah pengikut, hingga jumlah transaksi yang terjadi karena promosi melalui media sosial.
BAGAIMANA CARA KERJA ANALISIS DESKRIPTIF?
Sebenarnya, kinerja analisis deskriptif hingga mampu menampilkan informasi penting masih terkait dengan performa perusahaan di tengah tren tertentu. Secara garis besar, cara kerja analisis deskriptif dibagi menjadi empat tahapan, yaitu:
1. IDENTIFIKASI METRIK
Langkah awal yang dilakukan tentu saja mengidentifikasi metrik yang ingin diukur. Tiap perusahaan pasti memiliki tujuan bisnis tertentu dalam suatu periode waktu. Misalnya, Anda ingin mengetahui bagaimana tingkat pendapatan perusahaan selama tiga bulan terakhir.
2. IDENTIFIKASI DATA YANG DIPERLUKAN
Setelah mengetahui metrik yang ingin diukur, apa yang harus dilakukan selanjutnya? Jika Anda sudah tahu metrik yang ingin diukur, tentukanlah data yang kiranya berhubungan. Bisa dibilang, inilah tahap analisis deskriptif yang paling menantang. Sebab, Anda harus mencari sebanyak mungkin data yang relevan. Padahal, data tersebut pasti bertebaran di berbagai ruang penyimpanan perusahaan.
Ada baiknya Anda menerapkan sistem ERP atau Enterprise Resource Planning. Dengan sistem tersebut, tiap data akan disimpan dalam database khusus. Jadi, jika Anda memerlukan data tertentu bisa langsung mengambilnya tanpa harus repot-repot memilah.
3. EKSTRAKSI DATA
Biasanya, data yang muncul akan memiliki format berbeda. Bahkan tidak menutup kemungkinan jika Anda menemukan data dalam format cetak, bukan digital. Selain itu, Anda mungkin akan menemukan inkonsistensi pada data. Untuk itulah tahapan ekstraksi data harus dilakukan. Tahap ini biasanya akan memerlukan waktu lama.
Pada analisis tingkat lanjut, ekstraksi akan diikuti dengan pemodelan data. Tujuannya adalah merancang kerangka kerja untuk membantu mempersiapkan dan mengatur informasi perusahaan. Proses ini hanya diterapkan pada data yang kompleks.
4. ANALISIS DATA
Untuk menerapkan analisis deskriptif ini, perusahaan bisa menggunakan beberapa tools. Ada yang memilih untuk menggunakan tool yang kompleks seperti business intelligence, tapi ada juga yang lebih senang dengan aplikasi spreadsheet seperti Microsoft Excel. Pemilihan alat ini harus disesuaikan dengan kebutuhan dan tentu saja kemampuan perusahaan.
APA KEUNTUNGAN ANALISIS DESKRIPTIF?
Analisis deskriptif merupakan analisis bisnis yang paling mendasar dan tidak memerlukan metode yang rumit. Oleh karenanya, analisis ini mudah dilakukan. Selain itu, sekarang ini sudah banyak tersedia tools baik berupa aplikasi, software, maupun platform khusus untuk melakukan analisis deskriptif. Anda tinggal menyesuaikan dengan kebutuhan dan bujet.
Meski sederhana, analisis deskriptif mampu menjawab pertanyaan kompleks yang berkaitan dengan performa bisnis. Hal ini sangat penting jika Anda harus rutin melaporkan perkembangan perusahaan kepada para stakeholders atau investor bisnis.
KESIMPULAN
Jika disimpulkan, analisis deskriptif adalah jenis analisis yang paling dasar dalam analisis bisnis. Analisis ini menyoroti metrik penting dalam bisnis seperti laba rugi. Tanpa melakukan analisis ini, Anda akan kesulitan menjalankan analisis bisnis lainnya seperti analisis diagnostik, prediktif, dan preskriptif.
Nasa Theme – :
Good!!!