Sumber: https://online.york.ac.uk/resources/everything-you-need-to-know-about-data-analytics/

Dalam suatu sistem ekonomi, terdapat dua pihak utama, yaitu pembeli dan penjual. Hubungan ini juga tercermin dalam aktivitas perusahaan yang melibatkan berbagai fungsi dan tingkatan organisasi. Untuk menjaga keberlangsungan dan pertumbuhan perusahaan, direktur dan eksekutif perlu mengambil keputusan strategis berdasarkan informasi yang akurat dan relevan. Hal ini dapat diibaratkan seperti permainan catur, ketika setiap langkah harus dipertimbangkan berdasarkan situasi dan informasi yang tersedia.

Pada era digital, data tersedia dalam jumlah besar dari berbagai sumber, seperti database, formulir, website, dan sistem informasi perusahaan. Namun, data tersebut perlu dikumpulkan, diolah, dan dianalisis agar menghasilkan informasi yang bermakna. Oleh karena itu, Data Analytics berperan penting dalam mengubah data menjadi informasi yang mendukung pengambilan keputusan perusahaan. 

Secara umum, proses Data Analytics terdiri atas beberapa tahapan, mulai dari menentukan kebutuhan analisis hingga menyajikan hasil analisis dalam bentuk visualisasi. Setiap tahapan memiliki peran penting dalam memastikan bahwa informasi yang dihasilkan sesuai dengan kebutuhan perusahaan dan dapat dipahami oleh para pengambil keputusan.

Tahap pertama adalah pendefinisian masalah dan kebutuhan analisis. Pada tahap ini, perusahaan menentukan permasalahan, tujuan analisis, dan informasi yang dibutuhkan. Tahap ini membantu direktur, eksekutif, dan data analyst memahami tujuan yang sama sehingga analisis berjalan lebih terarah dan relevan.

Tahap kedua adalah pengumpulan data (data collection). Data dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti database, formulir, sistem informasi, dan web scraping. Namun, kualitas, keakuratan, relevansi, serta keabsahan sumber data perlu diperhatikan agar data yang digunakan dapat dipercaya.

Tahap ketiga adalah pembersihan data (data cleaning). Proses ini dilakukan untuk menangani data yang duplikat, nilai yang hilang, kesalahan penulisan, dan format yang tidak konsisten. Selain itu, potensi bias dalam data perlu diperiksa agar hasil analisis lebih akurat dan tidak menghasilkan kesimpulan yang menyesatkan.

Tahap keempat adalah analisis data (data analysis). Data yang telah dibersihkan dianalisis untuk menemukan pola, hubungan, dan tren. Jenis analisisnya meliputi descriptive analytics untuk memahami apa yang telah terjadi, diagnostic analytics untuk mengetahui penyebabnya, predictive analytics untuk memperkirakan apa yang mungkin terjadi, dan prescriptive analytics untuk memberikan rekomendasi tindakan.

Tahap kelima adalah visualisasi data (data visualization). Hasil analisis disajikan dalam bentuk tabel, grafik, diagram lingkaran (pie chart), atau dashboard agar mudah dipahami. Visualisasi yang tepat membantu direktur dan eksekutif mengenali tren, membandingkan kinerja, serta mengevaluasi alternatif sebelum mengambil keputusan.

Sebagai kesimpulan, Data Analytics merupakan proses yang membantu perusahaan mengambil keputusan berdasarkan data melalui tahapan pendefinisian masalah, pengumpulan data, pembersihan data, analisis data, dan visualisasi data. Melalui tahapan tersebut, data mentah dapat diolah menjadi informasi dan wawasan yang relevan bagi perusahaan. Dengan didukung data yang berkualitas serta hasil analisis yang disajikan secara jelas, para pengambil keputusan dapat menentukan strategi yang lebih tepat, mengidentifikasi peluang dan risiko, serta meningkatkan efektivitas operasional dan daya saing perusahaan.

Referensi:

University of York. (n.d.). Everything you need to know about data analytics.
https://online.york.ac.uk/resources/everything-you-need-to-know-about-data-analytics/

ITATS. (2025). Mengenal Data Analytics: Definisi, Manfaat, dan Langkah Belajar untuk Karier di Era Digital.
https://itats.ac.id/sisteminformasi/mengenal-data-analytics-definisi-manfaat-dan-langkah-belajar-untuk-karier-di-era-digital/

Coursera. (2026). Data Analytics: Definition, Uses, Examples, and More.
https://www.coursera.org/articles/data-analytics

GeeksforGeeks. (2026). Six Steps of Data Analysis Process.
https://www.geeksforgeeks.org/data-analysis/six-steps-of-data-analysis-process/

Management Concepts. (n.d.). Defining the Problem – How Savvy Data Pros Get It Right.
https://www.managementconcepts.com/resource/defining-the-problem-savvy-data-pros-get-it-right/

Databricks. (n.d.). What is Data Collection?
https://www.databricks.com/blog/what-is-data-collection

GeeksforGeeks. (2025). Different Sources of Data for Data Analysis.
https://www.geeksforgeeks.org/data-analysis/different-sources-of-data-for-data-analysis/

GeeksforGeeks. (2025). What is Web Scraping and How to Use It?
https://www.geeksforgeeks.org/blogs/what-is-web-scraping-and-how-to-use-it/

IBM. (n.d.). What is data cleaning?
https://www.ibm.com/think/topics/data-cleaning

Microsoft. (n.d.). What is data analysis? A beginner’s guide to key processes and tools.
https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/excel/data-analysis

DQLab. (2024). Apa itu Data Visualization? Teknik & Tools Pentingnya.
https://dqlab.id/apa-itu-data-visualization-teknik-and-tools-pentingnya