5 Langkah Mudah Memulai Data Analysis Process dalam Bisnis

Sebuah pernyataan populer dalam dunia data yaitu “Data is The New Oil” yang bermakna bahwa data merupakan sumber daya yang sangat berharga apabila dapat diolah dengan tepat. Hal tersebut sudah dipahami banyak perusahaan dengan cara memanfaatkan data dan akhirnya memperoleh berbagai benefit kemajuan proses bisnis.

Melalui data perusahaan dapat mengambil sebuah keputusan yang efektif sebab berbasiskan fakta atau kenyataan yang ada. Data mentah relatif kurang bermanfaat sehingga mesti diolah sedemikian rupa agar dapat memberikan value bagi perusahaan, salah satu cara mengolahnya dengan Data Analysis. Dengan Data Analysis perusahaan dapat memahami kondisi dan performa perusahaan sehingga dapat menentukan strategi yang paling sesuai dalam rangka mendorong kemajuan bisnis.

Apa itu Data Analysis

Data Analysis merupakan sebuah proses panjang mulai dari pertanyaan apa yang ingin dijawab hingga proses untuk menjawab pertanyaan tersebut yang terdiri dari pengumpulan, mempersiapkan, mengolah dan mengekstrak informasi relevan yang dapat ditindaklanjuti dalam rangka membantu bisnis membuat keputusan yang tepat. Melalui proses ini dapat membantu mengantisipasi risiko dan mengoptimalkan peluang dengan cara memberikan wawasan dan analisis yang bermanfaat. Selain itu, hasil proses ini sering disajikan dalam bentuk grafik dan tabel yang memudahkan pengguna informasi dalam memahami data.

Contoh sederhana dari analisis data dapat dilihat setiap kali kita mengambil keputusan dalam kehidupan kita sehari-hari dengan mengevaluasi apa yang telah terjadi di masa lalu atau apa yang mungkin akan terjadi jika kita mengambil keputusan tersebut. Pada dasarnya, ini adalah proses menganalisis masa lalu atau masa depan dan mengambil keputusan berdasarkan analisis tersebut.

Manfaat Data Analysis dalam bisnis

- Penargetan Pelanggan yang Lebih Baik

Tentu saja Anda tidak ingin menyia-nyiakan waktu, sumber daya, dan uang untuk menyusun kampanye iklan yang ditargetkan pada kelompok demografis yang memang tidak tertarik sama sekali dengan barang dan layanan yang Anda tawarkan. Melainkan Anda ingin menargetkan sumber daya bisnis yang relatif terbatas kepada konsumen yang berpotensi meminati barang dan layanan Anda. Data Analysis membantu melihat dimana Anda harus memfokuskan upaya periklanan bisnis.

- Mengenal Target Pelanggan Anda dengan Lebih Baik

Data Analysis melacak seberapa baik kinerja produk dan kampanye Anda dalam target demografis. Melalui Data Analysis, bisnis Anda bisa mendapatkan gambaran yang lebih baik tentang kebiasaan belanja konsumen target Anda, pendapatan yang dapat dibelanjakan, dan bidang minat yang paling mungkin. Analisis ini membantu bisnis menetapkan harga, menentukan durasi kampanye iklan, dan bahkan membantu memproyeksikan jumlah barang yang dibutuhkan.

- Kurangi Biaya Operasional

Data Analysis dapat menunjukkan area mana dalam bisnis Anda yang membutuhkan lebih banyak sumber daya dan uang, dan area mana yang kurang produktif sehingga harus dikurangi atau dihilangkan sama sekali.

- Metode Pemecahan Masalah yang Lebih Baik

Keputusan yang diinformasikan lebih mungkin menjadi keputusan yang berhasil. Data Analysis menyediakan bisnis dengan informasi yang akurat. Anda dapat melihat ke mana perkembangan bisnis, entah itu maju atau malahan mundur. Data Analysis membantu bisnis membuat pilihan yang tepat dan menghindari potensi kerugian yang signifikan.

5 Langkah Data Analysis Process

Langkah Pertama - Menentukan Tujuan

Langkah awal tentu saja menentukan tujuan kita, yang juga bisa disebut sebagai “pernyataan masalah”. Sebelum kita mulai mengeksplorasi data dengan tujuan memperoleh insight, tentu saja kita perlu menyadari dahulu apa pernyataan masalah atau apa pertanyaan yang ingin dijawab. Langkah ini sangat penting sebab akan mempermudah kita dalam menentukan fokus analisis yang akan dilakukan. Sebagai contoh, apabila kita tidak menentukan tujuan/permasalahan dengan jelas terkait “mengapa banyak karyawan yang mengundurkan diri ya ?” mungkin saja ketika kita menganalisis data hanya fokus pada performa bisnis seperti pendapatan, pengeluaran, profit, kuantitas produk yang terjual dan lain sebagainya. Tentu saja ini akan menjadi bom waktu yang akan menghancurkan sebuah bisnis sebab analisis tidak difokuskan untuk menjawab masalah yang ada yaitu terkait SDM perusahaan.

Langkah Kedua: Mengumpulkan Data

Setelah tujuan ditetapkan, analis perlu bekerja untuk mengumpulkan dan mengatur data yang sesuai. Entah itu memerlukan data berupa kualitatif ataupun kuantitatif. Selain itu, proses pengumpulan data umumnya dapat melibatkan tiga kategori yaitu data pihak pertama, pihak kedua, dan pihak ketiga.

1. Data Pihak Pertama

Data pihak pertama pada dasarnya adalah data yang dikumpulkan langsung oleh pengguna, atau perusahaan mereka dari pelanggannya. Ini bisa berupa data yang dikumpulkan melalui sistem manajemen hubungan pelanggan perusahaan atau bisa berupa data pelacakan transaksional.

2. Data Pihak Kedua

Data ini terutama merupakan data pihak pertama yang dikumpulkan dari perusahaan lain. Ini mungkin tersedia langsung dari perusahaan atau melalui pasar swasta. Ini dapat mencakup data dari sumber yang serupa dengan data pihak pertama seperti aktivitas situs web, survei pelanggan, aktivitas media sosial, dll.  Melalui data ini dapat digunakan untuk menjangkau konsumen baru dan memprediksi perilaku.

3. Data Pihak Ketiga

Ini adalah data yang telah dikumpulkan dan dipisahkan melalui berbagai sumber melalui organisasi pihak ketiga. Ini seringkali sebagian besar tidak terstruktur dan dikumpulkan oleh banyak perusahaan untuk menghasilkan laporan industri dan untuk melakukan analitik dan penelitian pemasaran. Contoh data ini meliputi, alamat email, alamat pos, nomor telepon, penggunaan media sosial, riwayat pembelian, dan aktivitas penjelajahan situs web pelanggan. Contoh lain dari bentuk data ini termasuk repositori data terbuka dan portal pemerintah.

Langkah Ketiga: Membersihkan Data

Setelah data terkumpul, kami bersiap untuk melakukan analisis yang melibatkan pembersihan data dan memastikan kualitasnya tetap utuh. Tugas utama yang terlibat dalam pembersihan data meliputi:

1. Menyingkirkan kesalahan, replika, dan masalah penyimpangan yang ditemui saat data dikumpulkan dari berbagai sumber.
2. Menyingkirkan poin data yang tidak penting dan pengamatan yang tidak relevan yang tidak terkait dengan analisis yang diusulkan.
3. Memberikan struktur data dengan mengelola masalah tata letak, atau salah ketik dan membantu dalam memetakan dan menggerakkan data dengan cara yang sederhana.
4. Mengisi ulang pelanggaran dengan mengidentifikasi dan mengisi celah saat membersihkan.
5. Penting untuk memastikan bahwa titik data yang tepat dianalisis.
6. Seiring dengan pembersihan data, langkah ini juga melibatkan pelaksanaan analisis eksplorasi. Ini membantu dalam mendeteksi tren awal.
   

Langkah Keempat: Menafsirkan Data

Setelah data dibersihkan, kita fokus menganalisis data yang telah dibersihkan. Pendekatan yang kita ambil untuk menganalisis data ini bergantung pada tujuan di awal. Baik itu Time Series Analysis, Regression Analysis atau Univariate dan Bivariate Analysis, intinya disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan. Inti dari proses ini adalah menerapkan berbagai analisis dan menarik insight terkait tujuan awal yang sudah ditentukan. Secara umum berbagai jenis Data Analysis dapat dimasukkan ke dalam empat kategori.

1. Analisis Deskriptif

Bentuk analisis ini menentukan apa yang telah terjadi. Ini biasanya dilakukan sebelum analis mengeksplorasi lebih dalam masalah, umumnya dilakukan dengan statistik deskriptif seperti rata-rata, median, modus, jumlah data dan sebagainya. Misalnya, perusahaan menggunakan analitik deskriptif untuk mendeteksi jumlah pengguna yang mengakses produk mereka selama periode tertentu. Ataupun mengetahui berapa rata-rata keuntungan perusahaan setiap bulannya.

2. Analisis Diagnostik

Bentuk analitik ini difokuskan untuk memahami mengapa suatu masalah tertentu terjadi, seperti namanya, itu adalah diagnosis dari masalah tersebut. Melalui analisis ini kita mencoba selangkah lebih dalam dibandingkan hanya mendeskripsikan apa yang terjadi (analisis deskriptif), kita berusaha mencari tahu mengapa data hasil deskripsi menunjukan demikian, apa penyebabnya dan sebagainya. Misalnya kita ingin mencari tahu mengapa rata-rata keuntungan per bulan perusahaan kita turun dibandingkan tahun sebelumnya, jawabannya mungkin karena selera konsumen berubah, harga terlalu mahal dan sebagainya.

3. Analisis Prediktif

Bentuk analisis ini memungkinkan analis untuk mendeteksi tren masa depan dan memperkirakan pertumbuhan masa depan berdasarkan data historis. Baru-baru ini berkembang selama bertahun-tahun dengan evolusi teknologi. Misalnya, penyedia industri asuransi umumnya menggunakan catatan masa lalu untuk memperkirakan klien mana yang memiliki kemungkinan mengalami kecelakaan. Melalui catatan ini mereka dapat menaikkan premi asuransi dari klien tersebut.

4. Analisis Preskriptif

Bentuk analisis ini memungkinkan penggunanya membuat rekomendasi di masa mendatang. Menjadi langkah terakhir dalam proses analitik, ini mencakup semua aspek yang dianalisis sebelumnya. Hal ini terkait menyarankan banyak tindakan dan menyoroti kemungkinan konsekuensinya.

Center Light Healthcare mengadopsi analitik preskriptif untuk mengurangi elemen yang tidak pasti dalam hal penunjukan dan perawatan pasien. Bentuk analisis ini membantu rumah sakit dalam menemukan waktu yang paling tepat untuk menjadwalkan janji pemeriksaan dan perawatan untuk menghindari penderitaan pasien mereka, dan juga memastikan kesehatan dan keamanan pasien.

Langkah Kelima: Berbagi Hasil

Setelah analis menyimpulkan analisisnya dan mendapatkan wawasannya, langkah terakhir dalam proses analisis data adalah berbagi wawasan dengan orang-orang yang bersangkutan (pemangku kepentingan alias stakeholder). Dalam langkah ini analis berusaha memaparkan, menguraikan dan memperjelas berbagai insight dalam rangka memudahkan pemangku kepentingan membuat keputusan.

Sangat penting untuk memastikan bahwa insight memiliki kejelasan dan eksplisit. Karena itu, analis data umumnya mengadopsi laporan, dasbor, dan visualisasi interaktif untuk melengkapi penemuan mereka.  Bagaimana hasil diuraikan dan dipamerkan memiliki dampak yang signifikan terhadap jalannya bisnis. Atas dasar apa yang diungkapkan analis, berbagai keputusan penting dapat dibuat, missal mengenai restrukturisasi, peluncuran produk berisiko, dan jika suatu divisi akan ditutup.

Hal ini membuat penting untuk memberikan semua bukti yang dikumpulkan dan untuk memastikan bahwa semuanya tercakup dengan cara yang tepat dan kompak berdasarkan bukti dan fakta. Pada saat yang sama, harus dipastikan bahwa semua pelanggaran dalam data atau data yang ambigu disorot (kekurangan) sehingga pemangku kepentingan dapat membuat keputusan secara komprehensif.

Kesimpulan

Melalui uraian di atas kita telah memahami banyak hal terkait Data Analysis. Mulai dari mengulas konsep dan manfaat Data Analysis hingga 5 Langkah Data Analysis Process. Tentu saja kita sudah menyadari melalui Data Analysis perusahaan dapat memahami berbagai fenomena yang terjadi seputar bisnis. Melalui pemahaman tersebut, perusahaan dapat mengatur strategi yang paling sesuai dalam rangka mengantisipasi berbagai risiko dan mengoptimal potensi yang ada. Dengan demikian, melalui Data Analysis perusahaan akan memperoleh benefit yang luar biasa.

Tentu saja Anda sudah menyadari begitu banyak kebermanfaatan Data Analysis. Anda juga dapat memiliki dan mengasah kemampuan berbagai pengolahan data terkini termasuk Data Analysis dengan bergabung bersama kelas yang disediakan oleh Algoritma Data Science School. Anda akan mendapatkan pengalaman belajar pengolahan data terbaik dengan instruktur yang telah teruji di bidang ini. Segera daftarkan diri Anda dan ikuti kelasnya!

Yonvi Satria

Jika Anda tertarik dengan artikel seputar Insight Data Science dan beragam topik menarik lainnya, jadilah orang pertama yang membacanya dengan melakukan subscribe blog dibawah ini!