Sumber: https://www.softlogicsys.in/ 

Apa itu Data Analytics?

Data analytics (DA) adalah proses pemeriksaan kumpulan data untuk menemukan tren dan menarik kesimpulan tentang informasi yang dikandungnya. Analisis data dilakukan dengan bantuan sistem dan perangkat lunak khusus. Teknologi dan teknik analisis data banyak digunakan dalam industri komersial untuk memungkinkan organisasi membuat keputusan bisnis yang lebih tepat. Ilmuwan dan peneliti juga menggunakan alat analitik untuk memverifikasi atau menyangkal model, teori, dan hipotesis ilmiah.

Fungsi Data Analytics

Data analytics dapat membantu bisnis meningkatkan pendapatan, efisiensi operasional, upaya layanan pelanggan, hingga mengoptimalkan kampanye pemasaran. Data analytics juga memungkinkan organisasi untuk merespons dengan cepat tren pasar yang muncul dan mendapatkan keunggulan kompetitif atas saingan bisnis. Namun, tujuan akhir dari data analytics adalah meningkatkan kinerja bisnis. Bergantung pada aplikasi tertentu, data yang dianalisis dapat terdiri dari catatan historis atau informasi baru yang telah diproses untuk analisis dalam waktu nyata. Selain itu, data dapat berasal dari campuran sistem internal dan sumber data eksternal.

Tahap dalam Data Analytics

1. Data Mining

Data mining adalah tahapan yang pertama. Terdapat dua hal yang menjadi fokus dari data analytics, yaitu data mining dan data extraction.

• Data mining adalah proses mengidentifikasi data berdasarkan insights atau informasi yang berharga dari database.
• Data extraction adalah proses pengumpulan data dari halaman web ke dalam database. Umumnya, data mining menjadi proses yang lebih sering perusahaan terapkan ketimbang data extraction.

2. Data Collection

Tahap selanjutnya adalah mengumpulkan data atau data collection. Ini merupakan proses yang sangat penting, karena data yang perusahaan miliki akan terus bertambah dan terkumpul seiring berjalannya waktu. Data collection berfungsi untuk memberikan informasi detail yang perusahaan butuhkan.

3. Data Storing

Langkah berikutnya adalah data storing. Saat menyimpan data dalam jumlah besar, tentu tidak bisa melakukannya dengan sembarangan. Dibutuhkan storage atau tempat penyimpanan yang baik, serta menyediakan infrastruktur yang efisien. Banyak software yang bisa perusahaan pakai untuk menyimpan data berskala besar.

4. Data Cleaning

Tidak semua data yang dikumpulkan dan disimpan merupakan data yang berguna. Itulah sebabnya, perlu dilakukan proses pembersihan data atau data cleaning. Bahkan, dari 100% data yang dikumpulkan melalui riset pasar di media sosial dan internet, ada sekitar 30-40% data tidak akurat yang tak berguna. Sehingga, diperlukan penyaringan atau pembersihan data-data tersebut terlebih dahulu. Tujuannya adalah untuk memudahkan proses analisis.

5. Data Analysis

Inti dari proses yang ada tentunya adalah analisis data itu sendiri. Ketika menganalisis data dalam jumlah besar, data analyst harus menemukan pola untuk menentukan apa yang dibutuhkan. Misalnya market orientation atau kebutuhan dan permintaan (demand) pasar.

6. Data Consumption

Tahapan terakhir dari data analytics adalah data consumption atau konsumsi data. Umumnya, proses ini berbeda-beda tergantung pada industri yang perusahaan geluti. Misalnya konsumsi data untuk keperluan perusahaan ritel akan berbeda dengan perusahaan yang bergerak di bidang makanan.

Sumber: https://www.scnsoft.com/services/analytics 

Pentingnya Belajar Data Analytics

1. Pengambilan Keputusan yang Terinformasi & Lebih Baik

Ketika data besar bergabung dengan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan penambangan data, perusahaan lebih siap untuk membuat prediksi yang akurat. Misalnya, analisis prediktif dapat menyarankan apa yang dapat terjadi sebagai respons terhadap perubahan bisnis, dan analisis preskriptif dapat menunjukkan bagaimana perusahaan harus bereaksi terhadap perubahan ini. Selain itu, perusahaan dapat menggunakan alat analisis data untuk menentukan keberhasilan perubahan dan memvisualisasikan hasilnya, sehingga pembuat keputusan tahu apakah perlu melakukan perubahan di seluruh bisnis atau tidak.

2. Pemasaran yang Lebih Efektif

Apa yang membuat organisasi menonjol adalah pendekatan unik yang mereka pilih untuk memasarkan produk mereka. Dengan menggunakan analisis data, perusahaan dapat menunjukkan dengan tepat apa yang dicari pelanggan. Data memungkinkan pelaku bisnis untuk melakukan analisis mendalam tentang tren klien, yang kemudian dapat dimanfaatkan perusahaan untuk mengembangkan pemasaran yang sukses, fokus, dan terarah.

Nah, tadi merupakan penjelasan singkat mengenai data analytics. Untuk kamu yang suka baca artikel informatif dan juga menghibur, Filemagz.com cocok banget nih buat kamu. Tunggu apa lagi? Jangan mau ketinggalan dan kunjungi website nya sekarang juga!