Gambaran umum analisis data
Sebelum data dapat digunakan untuk bercerita, data harus dijalankan melalui proses yang membuatnya dapat digunakan dalam cerita. Analisis data adalah proses mengidentifikasi, membersihkan, mengubah, dan memodelkan data untuk menemukan informasi yang bermakna dan berguna. Data kemudian dibuat menjadi cerita melalui laporan untuk analisis guna mendukung proses pengambilan keputusan yang penting.
Ketika dunia menjadi lebih berbasis data, bercerita melalui analisis data menjadi komponen penting dan aspek bisnis besar dan kecil. Ini adalah alasan bahwa organisasi terus menyewa analis data.
Bisnis berbasis data membuat keputusan berdasarkan cerita yang diceritakan data mereka, dan di dunia berbasis data saat ini, data tidak digunakan untuk potensi penuhnya, tantangan yang dihadapi sebagian besar bisnis. Analisis data adalah, dan seharusnya, aspek penting dari semua organisasi untuk membantu menentukan dampak terhadap bisnis mereka, termasuk mengevaluasi sentimen pelanggan, melakukan riset pasar dan produk, dan mengidentifikasi tren atau wawasan data lainnya.
Sementara proses analisis data berfokus pada tugas-tugas pembersihan, pemodelan, dan visualisasi data, konsep analisis data dan pentingnya bisnis tidak boleh di-understated. Untuk menganalisis data, komponen inti analitik dibagi menjadi kategori berikut:
- Deskriptif
- Ekstensi
- Prediktif
- Bersifat menentukan
- Kognitif
Analitik deskriptif
Analitik deskriptif membantu menjawab pertanyaan tentang apa yang telah terjadi berdasarkan data historis. Teknik analitik deskriptif meringkas model semantik besar untuk menggambarkan hasil kepada pemangku kepentingan.
Dengan mengembangkan indikator kinerja utama (KPI), strategi ini dapat membantu melacak keberhasilan atau kegagalan tujuan utama. Metrik seperti return on investment (ROI) digunakan di banyak industri, dan metrik khusus dikembangkan untuk melacak performa di industri tertentu.
Contoh analitik deskriptif adalah menghasilkan laporan untuk memberikan tampilan data penjualan dan keuangan organisasi.
Analitik diagnostik
Analitik diagnostik membantu menjawab pertanyaan tentang mengapa peristiwa terjadi. Teknik analitik diagnostik melengkapi analitik deskriptif dasar, dan mereka menggunakan temuan dari analitik deskriptif untuk menemukan penyebab peristiwa ini. Kemudian, indikator performa diselidiki lebih lanjut untuk menemukan mengapa peristiwa ini membaik atau menjadi lebih buruk. Umumnya, proses ini terjadi dalam tiga langkah:
Mengidentifikasi anomali dalam data Anda. Anomali ini mungkin merupakan perubahan tak terduga dalam metrik atau pasar tertentu.
Mengumpulkan data yang terkait dengan anomali ini.
Menggunakan teknik statistik untuk menemukan hubungan dan tren yang menjelaskan anomali ini.
Analitik prediktif
Analitik prediktif membantu menjawab pertanyaan tentang apa yang akan terjadi di masa mendatang. Teknik analitik prediktif menggunakan data historis untuk mengidentifikasi tren dan menentukan kemungkinan tren tersebut berulang. Alat analitik prediktif memberikan wawasan berharga tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan. Teknik ini antara lain adalah berbagai teknik statistik dan pembelajaran mesin seperti jaringan saraf, pohon keputusan, dan regresi.
Analitik preskriptif
Analitik preskriptif membantu menjawab pertanyaan tentang tindakan mana yang harus diambil untuk mencapai tujuan atau target. Dengan menggunakan wawasan dari analitik preskriptif, organisasi dapat membuat keputusan berbasis data. Teknik ini memungkinkan perusahaan membuat keputusan berdasarkan informasi saat menghadapi ketidakpastian. Teknik analitik preskriptif mengandalkan pembelajaran mesin sebagai salah satu strategi untuk menemukan pola dalam model semantik besar. Dengan menganalisis keputusan dan peristiwa sebelumnya, organisasi dapat memperkirakan kemungkinan hasil yang berbeda.
Analitik kognitif
Analitik kognitif mencoba menarik inferensi dari data dan pola yang ada, memperoleh kesimpulan berdasarkan pangkalan pengetahuan yang ada, dan kemudian menambahkan temuan ini kembali ke Pangkalan Pengetahuan untuk inferensi di masa depan, perulangan umpan balik pembelajaran mandiri. Analitik kognitif membantu Anda mempelajari apa yang mungkin terjadi jika keadaan berubah dan menentukan bagaimana Anda dapat menangani situasi ini.
Inferensi bukan kueri terstruktur berdasarkan database aturan; sebaliknya, mereka adalah hipotesis yang tidak terstruktur yang dikumpulkan dari beberapa sumber dan dinyatakan dengan berbagai tingkat keyakinan. Analitik kognitif yang efektif bergantung pada algoritma pembelajaran mesin, dan akan menggunakan beberapa konsep pemrosesan bahasa alami untuk memahami sumber data yang sebelumnya belum dimanfaatkan, seperti log percakapan pusat panggilan dan ulasan produk.
Contoh
Dengan mengaktifkan pelaporan dan visualisasi data, bisnis ritel menggunakan analitik deskriptif untuk melihat pola pembelian dari tahun-tahun sebelumnya untuk menentukan produk apa yang mungkin populer tahun depan. Perusahaan mungkin juga melihat data pendukung untuk memahami mengapa produk tertentu populer dan jika tren itu berlanjut, yang akan membantu mereka menentukan apakah akan melanjutkan stocking produk tersebut.
Bisnis mungkin menentukan bahwa produk tertentu populer selama jangka waktu tertentu. Kemudian, mereka dapat menggunakan analisis ini untuk menentukan apakah upaya pemasaran tertentu atau kegiatan sosial online berkontribusi pada peningkatan penjualan.
Faset analisis data yang mendasar adalah bahwa bisnis perlu mempercayai datanya. Sebagai praktiknya, proses analisis data akan menangkap data dari sumber tepercaya dan membentuknya menjadi sesuatu yang dapat dikonsumsi, bermakna, dan mudah dipahami untuk membantu proses pengambilan keputusan. Analisis data memungkinkan bisnis untuk sepenuhnya memahami data mereka melalui proses dan keputusan berbasis data, memungkinkan mereka untuk percaya diri dalam keputusan mereka.
Seiring bertambahnya jumlah data, begitu juga kebutuhan analis data. Analis data tahu cara mengatur informasi dan menyaringnya menjadi sesuatu yang relevan dan dapat dipahami. Analis data tahu cara mengumpulkan data yang tepat dan apa yang harus dilakukan dengannya, dengan kata lain, memahami data dalam kelebihan beban data Anda.