Cara Melakukan Analisis Data : Pengertian, Tujuan, Teknik dan Metode, dan Contoh Tool yang Digunakan

Serba Serbi, Tips & Tricks / 1 | | 0

Untuk sebagian besar bisnis dan lembaga pemerintah, kurangnya data bukanlah masalah. Faktanya, justru sebaliknya seringkali terlalu banyak informasi yang tersedia untuk membantu membuat keputusan yang jelas. Banyaknya data yang tersedia juga akan membuat Anda kebingungan dan ragu juga, maka dari itu melakukan analisis data akan sangat penting serta membantu.

Dengan begitu banyak data untuk disortir, Anda membutuhkan sesuatu yang lebih dari data Anda. Pertanyaan yang muncul adalah seperti Anda perlu tahu bahwa ini adalah data yang tepat untuk menjawab pertanyaan Anda? Apakah Anda perlu menarik kesimpulan yang akurat dari data itu? Atau apakah Anda membutuhkan data yang menginformasikan proses pengambilan keputusan Anda?.

Singkatnya, Anda membutuhkan analisis data yang lebih baik. Dengan alat dan proses analisis data yang tepat, apa yang dulunya merupakan volume informasi yang berbeda menjadi titik keputusan yang sederhana dan jelas. Untuk meningkatkan keterampilan analisis data dan menyederhanakan keputusan Anda, ada proses analisis data yang harus Anda lakukan. Untuk lebih lengkapnya, mari mengenal apa yang dimaksud dengan analisis data berikut ini.

 

Mengenal Pengertian Analisis Data

Penerapan sistematis dari teknik statistik dan logis untuk mendeskripsikan ruang lingkup data, memodularisasi struktur data, memadatkan representasi data, mengilustrasikan melalui gambar, tabel, dan grafik, dan mengevaluasi kecenderungan statistik, data probabilitas, untuk memperoleh kesimpulan yang berarti, dikenal sebagai Data Analisis. Prosedur analitis ini memungkinkan kita untuk menginduksi kesimpulan yang mendasari dari data dengan menghilangkan kekacauan yang tidak perlu yang dibuat oleh data lainnya.

Pembuatan data adalah proses yang berkelanjutan dan hal ini membuat analisis data menjadi proses yang terus menerus dan berulang di mana pengumpulan dan pelaksanaan analisis data dilakukan secara bersamaan. Memastikan integritas data adalah salah satu komponen penting dari analisis data. Ada berbagai contoh di mana analisis data digunakan mulai dari transportasi, deteksi risiko dan penipuan, interaksi pelanggan, perawatan kesehatan tata kota, pencarian web, iklan digital, dan banyak lagi.

 

Tujuan Analisis Data

Cara Melakukan Analisis Data : Pengertian, Tujuan, Teknik dan Metode, dan Contoh Tool yang Digunakan
 

Pada umumnya analisis data digunakan untuk berbagai keperluan apa saja termasuk keperluan bisnis. Untuk mengembangkan bisnis Anda terkadang yang perlu Anda lakukan hanyalah Analisis. Jika bisnis Anda tidak berkembang, maka Anda harus melihat ke belakang dan mengakui kesalahan Anda dan membuat rencana lagi tanpa mengulangi kesalahan tersebut. Bahkan jika bisnis Anda berkembang, maka Anda harus berharap untuk membuat bisnis lebih berkembang yang perlu Anda lakukan hanyalah menganalisis data bisnis dan proses bisnis Anda.

 

Baca Juga :     Apa itu Data Mining : Definisi, Fungsi, Metode dan Penerapannya

 

Jenis Analisis Data, Teknik dan Metode

Ada beberapa jenis teknik Analisis Data yang ada berdasarkan bisnis dan teknologi. Namun, jenis utama dari analisis data adalah :

 

  • Analisis Teks

    Analisis Teks juga disebut sebagai Data Mining. Ini adalah metode untuk menemukan pola dalam kumpulan data besar menggunakan database atau alat data mining yang digunakan untuk mengubah data mentah menjadi informasi bisnis. Alat Business Intelligence hadir di pasar yang digunakan untuk mengambil keputusan bisnis strategis. Secara keseluruhan teknik ini menawarkan cara untuk mengekstrak dan memeriksa data dan memperoleh pola dan akhirnya interpretasi data.

  • Analisis statistik

    Analisis Statistik menunjukkan ‘apa yang tengah terjadi’ dengan menggunakan data masa lalu berupa dashboard. Analisis Statistik meliputi pengumpulan, Analisis, interpretasi, penyajian, dan pemodelan data. Ini menganalisis satu set data atau sampel data. Ada dua kategori dari jenis Analisis ini yaitu :

    1) Analisis Deskriptif

    Menganalisis data lengkap atau sampel data numerik yang diringkas dengan menunjukkan mean dan deviasi untuk data kontinu sedangkan persentase dan frekuensi untuk data kategori.

    2) Analisis Inferensial

    Menganalisis sampel dari data lengkap. Dalam jenis Analisis ini, Anda dapat menemukan kesimpulan yang berbeda dari data yang sama dengan memilih sampel yang berbeda.

  • Analisis Diagnostik

    Analisis Diagnostik menunjukkan “mengapa itu terjadi?” dengan menemukan penyebabnya dari wawasan yang ditemukan di Analisis Statistik. Analisis ini berguna untuk mengidentifikasi pola perilaku data. Jika masalah baru muncul dalam proses bisnis Anda, maka Anda dapat melihat Analisis ini untuk menemukan pola yang sama dari masalah tersebut yang mungkin memiliki kesempatan untuk menggunakan resep serupa untuk masalah baru.

  • Analisis Prediktif

    Analisis Prediktif menunjukkan “apa yang mungkin terjadi” dengan menggunakan data sebelumnya. Contoh paling sederhana adalah jika tahun lalu Anda membeli dua gaun berdasarkan tabungan Anda dan jika tahun ini gaji Anda naik dua kali lipat maka Anda bisa membeli empat gaun. Tapi tentunya tidak mudah seperti ini karena Anda harus memikirkan keadaan lain seperti kemungkinan harga baju naik tahun ini atau mungkin alih-alih gaun Anda ingin membeli sepeda baru, atau Anda perlu membeli keperluan lain. Jadi disini, Analisis ini membuat prediksi tentang hasil masa depan berdasarkan data saat ini atau masa lalu. Peramalan hanyalah perkiraan, akurasinya didasarkan pada seberapa banyak informasi rinci yang Anda miliki dan seberapa banyak Anda menggali di dalamnya.

  • Analisis Preskriptif

    Analisis Preskriptif menggabungkan wawasan dari semua Analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan mana yang harus diambil dalam masalah atau keputusan saat ini. Sebagian besar perusahaan berbasis data menggunakan Analisis Preskriptif karena Analisis prediktif dan deskriptif tidak cukup untuk meningkatkan kinerja data. Berdasarkan situasi dan masalah saat ini, mereka menganalisis data dan mengambil keputusan.

 

Baca Juga :     Tips & Trick Cara Menghindari Pencurian Data di Internet

 

Proses Analisis Data

Cara Melakukan Analisis Data : Pengertian, Tujuan, Teknik dan Metode, dan Contoh Tool yang Digunakan
 

 

Proses Analisis Data tidak lain adalah mengumpulkan informasi dengan menggunakan aplikasi atau alat yang tepat yang memungkinkan Anda untuk mengeksplorasi data dan menemukan pola di dalamnya. Berdasarkan informasi dan data itu, Anda bisa membuat keputusan, atau Anda bisa mendapatkan kesimpulan akhir.

Analisis Data terdiri dari tahapan berikut :

 

  • Pengumpulan Kebutuhan Data
  • Pengumpulan data
  • Pembersihan Data
  • Analisis data
  • Interpretasi data
  • Visualisasi data

 

Baca Juga :      Cara Kerja Deskriptif Analitik Untuk Mendapatkan Data Akurat Untuk Bisnis

 

Contoh Tools Analisis Data

Alat analisis data memudahkan pengguna untuk memproses dan memanipulasi data, menganalisis hubungan dan korelasi antara kumpulan data, dan juga membantu mengidentifikasi pola dan tren untuk interpretasi. Berikut adalah daftar alat lengkapnya :

 

  1. Xplenty
  2. Microsoft HDInsight
  3. Skytree
  4. Talend
  5. Splice Machine
  6. Apache Spark
  7. Plotly
  8. Apache SAMOA
  9. Lumify
  10. Elasticsearch

 

Baca Juga :     Mengenal Apa Itu Big Data : Sejarah, Cara Kerja dan Peluang Bisnis

 

Kesimpulan dan Penutup

Analisis data didefinisikan sebagai proses pembersihan, transformasi, dan pemodelan data untuk menemukan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan bisnis. Tujuan Analisis Data adalah untuk mengekstrak informasi yang berguna dari data dan mengambil keputusan berdasarkan analisis data yang telah disaring dan dipilah sesuai dengan kebutuhan atau keperluan tertentu.

Kapan pun Anda mengambil keputusan dalam kehidupan sehari-hari adalah dengan memikirkan apa yang terjadi terakhir kali atau apa yang akan terjadi dengan memilih keputusan itu. Ini tidak lain adalah contoh sederhana menganalisis masa lalu atau masa depan Anda dan membuat keputusan berdasarkan itu. Untuk itu, Anda mengumpulkan kenangan masa lalu atau impian masa depan Anda yang tidak lain hanyalah sebagian dari analisis data sederhana. Sekarang hal yang sama dilakukan analis untuk tujuan bisnis dan skala besar maka ini disebut dengan Analisis Data.

Related Post :