Data merupakan aset yang sangat berharga bagi perusahaan yang kini beroperasi secara digital. Namun, data tidak hanya perlu dikumpulkan dan disimpan, tetapi juga perlu dikelola dan dianalisis secara efektif untuk bisa mendapatkan wawasan yang mendalam dan berharga. Hal tersebut dapat dilakukan oleh perusahaan dengan menggunakan data analytics.

Analisis data tersebut merupakan aspek penting yang memiliki peran besar dalam keberlanjutan dan keberhasilan bisnis suatu perusahaan. Lalu apa itu data analytics, fungsi, dan jenisnya? Apa saja contoh data analytics tools? Apa perbedaannya dengan data science? Serta apa saja manfaatnya untuk perusahaan? Simak jawaban selengkapnya di artikel berikut ini!

Apa yang Dimaksud dengan Data Analytics?

Data analytics adalah proses interpretasi, analisis, dan penyelidikan data untuk bisa mendapatkan wawasan, menemukan pola, serta membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. Analisis data dapat dikatakan sebagai sebuah ilmu untuk menggali wawasan dari kekayaan data yang terus berkembang.

Teknologi dan informasi yang terus berkembang membuat data menjadi aset berharga dan kemampuan untuk bisa menggali wawasan dari data ini dapat memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan.

Interpretasi dalam analisis data dapat menemukan pola dan hubungan yang mungkin tidak akan terlihat secara langsung. Pola-pola tersebut dapat ditemukan dengan menerapkan berbagai teknik statistik dan matematis untuk memahami inti dari data yang terkumpul.

Teknologi seperti Big Data juga menjadi katalisator penting dalam pemanfaatan analisis data. Big Data memiliki kapasitas untuk mengelola dan menganalisis data dengan volume yang besar dan kompleks sehingga dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam dan solusi yang lebih canggih.

Apa Fungsi dari Data Analytics?

Teknik analisis data memiliki fungsi utama untuk mengubah data menjadi wawasan yang dapat memberikan pandangan mendalam untuk perusahaan. Analisis tersebut juga dapat berfungsi untuk memahami dan menginterpretasikan tren dan pola tertentu.

Selain itu, analisis data juga berfungsi untuk membantu perusahaan mengidentifikasi peluang-peluang bisnis baru serta area-area yang dapat diperbaiki. Perusahaan dapat menemukan potensi pertumbuhan bisnis, pasar yang berkembang serta memprediksi perubahan tren pasar.

Analisis data juga bisa berfungsi untuk membantu mengoptimalkan operasional perusahaan dengan cara mengidentifikasi area yang efisiensinya dapat ditingkatkan dan biaya mana yang dapat dikurangi. Efisiensi operasional ini merupakan faktor penting dalam keberhasilan sebuah bisnis.

Dalam segi internal, analisis data juga dapat berfungsi sebagai alat untuk mengawasi dan mengevaluasi kinerja. Analisis data dapat diterapkan dengan metrik-metrik yang relevan untuk mengevaluasi pencapaian perusahaan terhadap tujuan bisnis, meningkatkan efisiensi, mengurangi siklus bisnis, serta mengoptimalkan proses-proses internal.

Dalam konteks pemasaran, analisis data berfungsi untuk meningkatkan pemahaman perusahaan tentang perilaku pelanggan. Perusahaan dapat mengidentifikasi preferensi, tren pembelian, hingga pola perilaku pelanggan dengan menggunakan analisis data konsumen. Informasi tersebut dapat menjadi aset berharga dan landasan untuk merancang strategi pemasaran yang lebih personal, tepat sasaran, sekaligus membangun hubungan yang lebih kuat dengan pelanggan.

Apa Saja Jenis Data Analytics?

Analisis data merupakan alat untuk membantu perusahaan memahami dan mengambil keputusan berdasarkan data yang dimiliki. Terdapat empat jenis utama dalam analisis data yang masing-masing memiliki fokus dan tujuan tertentu. Meski begitu, tidak jarang keempat jenis analisis ini saling terkait satu sama lain. Berikut ini adalah penjelasan masing-masing jenis analisis data:

Descriptive Analytics

Jenis analisis data deskriptif bertujuan untuk memberikan deskripsi atau penggambaran dan pemahaman tentang apa yang telah terjadi dalam data. Deskripsi dalam hal ini merupakan penggambaran apa adanya tanpa interpretasi tambahan dari hasil analisis.

Analisis ini melibatkan penggunaan metode-metode statistik serta visualisasi data untuk memberikan gambaran yang jelas tentang situasi dan keadaan yang sedang dianalisis. Perusahaan dapat memahami tren dan pola historis dari hasil analisis tersebut untuk kemudian membuat keputusan yang lebih informasional.

Diagnostic Analytics

Diagnostic analytics atau analisis diagnosis merupakan analisis data yang berfungsi untuk menentukan penyebab dari suatu kejadian tertentu. Analisis ini dapat membantu menjawab pertanyaan “mengapa” suatu kejadian terjadi.

Analisis ini melibatkan teknik analisis lanjutan yang berguna untuk memahami akar penyebab suatu masalah. Informasi yang didapat dari hasil analisis ini dapat digunakan oleh perusahaan untuk mengambil tindakan korektif yang tepat sasaran.

Predictive Analytics

Jenis analisis ini berfungsi untuk memprediksi kejadian di masa depan dengan mengolah data yang ada dengan model dan algoritma. Hal ini dapat mencakup segala hal mulai dari tren pasar hingga perilaku konsumen.

Perusahaan dapat memanfaatkan hasil analisis data ini untuk mengantisipasi peristiwa di masa depan yang mungkin terjadi serta merencanakan tindakan yang tepat dan sesuai.

Prescriptive Analytics

Analisis preskriptif bertujuan untuk memberikan rekomendasi tentang langkah-langkah apa saja yang harus diambil untuk mencapai hasil yang diinginkan. Analisis ini melibatkan pemahaman mendalam tentang dampak dari berbagai skenario serta memberikan panduan secara rinci.

Jenis analisis ini juga menggunakan pendekatan yang lebih proaktif untuk bisa membantu perusahaan mengoptimalkan keputusan yang akan diambil.

Data Analytics vs Data Science, Apa Perbedaannya?

Istilah data analytics dan data science sering digunakan secara bersamaan, namun kedua istilah ini sebenarnya memiliki perbedaan yang cukup signifikan dari segi cakupan dan pendekatannya.

Data analytics adalah proses untuk mendapatkan kesimpulan dengan cara menganalisis data yang datang dari berbagai jenis, ukuran, dan sumber yang berbeda. Hasil tersebut nantinya akan membantu perusahaan untuk mengambil keputusan bisnis.

Data science adalah ilmu yang menggabungkan ilmu matematika, statistika, serta komputer untuk memperlancar proses analisis data. Hal ini dilakukan dengan mengaplikasikan algoritma tertentu yang didukung dengan kecerdasan buatan (AI) dan machine learning.

Kedua definisi tersebut menegaskan perbedaan utama dari kedua istilah ini, analisis data merupakan bagian dari tahap pengelolaan data science. Data science meliputi apa yang terjadi sebelum dan sesudah analisis data.

Oleh karena itu, peran data science diperlukan sebelum proses analisis data dapat dilakukan. Hasil dari data science menentukan seberapa akurat hasil analisa yang akan dilakukan setelahnya.

Apa Saja Manfaat Data Analytics untuk Perusahaan?

Manfaat dari analisis data bagi perusahaan sangat luas dan mencakup berbagai aspek operasional. Berikut ini adalah beberapa manfaat utama analisis data untuk perusahaan:

Pengambilan Keputusan yang Lebih Tepat

Hasil analisis data yang akurat dan mendalam dapat membantu perusahaan untuk merancang dan mengambil keputusan yang lebih terinformasi dan lebih tepat.

Optimasi Kegiatan Operasional

Perusahaan dapat mengidentifikasi area yang dapat diperbaiki dan ditingkatkan efisiensinya, sekaligus menghemat biaya dan meningkatkan produktivitas.

Pemahaman Perilaku Pelanggan

Analisis data konsumen dapat membantu perusahaan untuk mengetahui dan memahami preferensi dan perilaku pelanggan, kemudian dapat memungkinkan personalisasi dan inovasi produk atau layanan.

Manfaatkan Data untuk Kemajuan Bisnis Anda dengan Data Analytics dari Phincon

Data merupakan aset penting yang dapat dimiliki sebuah perusahaan. Oleh karena itu, untuk memastikan kemajuan bisnis, perusahaan perlu mengolah data tersebut dengan teknologi yang tepat seperti solusi data analytics.

PhinCon sebagai penyedia solusi dan konsultasi IT terpercaya dapat membantu Anda dalam mengolah dan menganalisis data bisnis dengan solusi data analytics terbaik di Indonesia. Solusi data analytics dari PhinCon dapat menganalisis data dengan skalabilitas tinggi dan didukung oleh artificial intelligence dan machine learning yang fleksibel dan praktis.

Hubungi marketing@phintraco.com untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang solusi data analytics dari PhinCon!

Editor: Cardila Ladini