Pentingnya Analisis Data Di Dunia Digital

Diterbitkan: 2022-09-23

Sejak pandemi menjungkirbalikkan dunia kita, bisnis di berbagai sektor berkembang pesat untuk mendorong transformasi digital yang sukses. Mereka sedikit banyak telah belajar untuk bekerja dan berkembang secara online, membantu tenaga kerja mereka menemukan keseimbangan antara pekerjaan dan kehidupan rumah, dan tetap mendorong keuntungan yang lebih besar.

Peningkatan aktivitas online secara alami menghasilkan lonjakan besar data yang dapat dikumpulkan, digunakan, dan dianalisis oleh bisnis untuk berbagai tujuan:

  • untuk mendongkrak penjualan
  • memahami audiens yang dituju dan pasar sasaran dengan lebih baik
  • menyempurnakan produk dan layanan mereka
  • dan seterusnya.

Namun, arus masuk data menghadirkan tantangan baru (dan peluang besar – bergantung pada cara Anda melihatnya) untuk bisnis : bagaimana mereka mengubah kekayaan data baru ini menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti? Dengan bantuan analitik data, tentu saja.

Memang bisnis benar tidak menghindar dari memanfaatkan berbagai cara untuk merekam dan memanfaatkan data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Dan analitik data memberi mereka platform untuk mengekstrak nilai dari skala data semata.

Daftar isi

Tapi apa itu analitik data?

Analisis data adalah proses menganalisis data mentah untuk mengambil wawasan yang bermakna dan dapat ditindaklanjuti, yang dapat digunakan untuk menginformasikan dan mendorong keputusan bisnis yang cerdas. Selain itu, mengacu pada alat dan metodologi yang ikut bermain untuk memproses data.

Analisis dan visualisasi data pada grafik

Sumber

Dari manufaktur dan pemasaran hingga otomotif dan energi hijau hingga pendidikan dan sumber daya manusia – semua sektor menggunakan analitik data dengan berbagai cara. Menurut Splunk, perusahaan yang banyak menekankan pada data mengalami peningkatan tahunan rata-rata 5,32% .

HBR melaporkan bahwa 74% pemimpin bisnis mengharapkan peningkatan produktivitas jangka panjang dengan menyediakan wawasan data bagi karyawan garis depan. Analisis data membantu bisnis mengembangkan kampanye iklan yang kuat, memodifikasi penawaran di depan kurva, dan meningkatkan hubungan klien.

Ini tidak mengherankan karena 2,5 triliun byte data dibuat setiap hari. Statistik ini hanya akan meningkat karena Internet of Things (IoT) dalam analisis data menjadi pusat perhatian dan bisnis bergegas untuk memahami kompleksitas manajemen data yang muncul.

Sayangnya, tidak semuanya keren.

Sebuah studi Deloitte mengatakan bahwa 67% eksekutif tidak nyaman mengakses atau memanfaatkan data dengan alat dan sumber daya yang ada, dan 55% data yang dikumpulkan oleh bisnis tidak pernah digunakan. Ada kebutuhan yang lebih besar untuk menggunakan analitik data sehingga bisnis tahu cara menggunakan data sebagaimana mestinya.

Jenis analitik data

Untuk memahami lebih dalam tentang konsep analitik data, sangat penting untuk mengetahui berbagai jenis analitik data:

1. Analisis deskriptif

Analitik deskriptif menjawab pertanyaan gambaran besar dan membantu membuat ringkasan kumpulan data besar. Ini membantu bisnis menemukan informasi penting menggunakan visualisasi dan analisis data. Analisis data berbasis IoT berkisar pada hal itu.

2. Analisis diagnostik

Jenis analitik ini mengeksplorasi informasi yang diterima dari analitik deskriptif secara lebih rinci. Analitik diagnostik membantu mengidentifikasi anomali dan tren dengan memanfaatkan ilmu data – bidang studi yang menggabungkan keterampilan pemrograman, keahlian domain, dan pengetahuan statistik untuk mendapatkan wawasan yang berarti dari sejumlah besar data.

3. Analisis prediktif

Ini adalah cabang analitik lanjutan yang memperkirakan hasil menggunakan data historis yang dikombinasikan dengan pemodelan statistik, ML, dan teknik penambangan data.

Bisnis menggunakan analitik prediktif untuk menemukan pola dalam data guna mengidentifikasi risiko dan peluang dalam siklus hidup bisnis dan pelanggan mereka.

Komponen analitik data

Pada dasarnya ada empat metode yang dapat Anda pilih untuk memproses kumpulan data apa pun, termasuk:

1. Penambangan data

Penambangan data memecah volume besar data mentah menjadi potongan granular informasi untuk digunakan. Ini juga membantu mengidentifikasi anomali dalam kelompok data dan menilai ketergantungan antara kelompok data yang berbeda untuk sampai pada korelasi di antara mereka.

Penambangan data dari perangkat pengguna

Sumber

2. Visualisasi data

Seperti namanya, visualisasi data meletakkan data secara visual untuk penilaian yang lebih baik . Dengan kata sederhana, ini membuat data yang kompleks mudah dimengerti – bahkan oleh seorang pemula. Ini dapat mencakup diagram lingkaran, histogram, diagram batang, dan grafik.

3. Analisis teks

Sederhananya, analitik teks digunakan untuk pengetikan prediktif untuk email Anda dan mengembangkan koreksi otomatis untuk ponsel Anda . Ini memproses potongan besar teks tidak terstruktur untuk membangun algoritma, termasuk analisis linguistik dan pengenalan pola dalam data tekstual.

4. Intelijen Bisnis (BI)

BI terdiri dari teknologi dan strategi yang digunakan oleh bisnis untuk analisis data dan manajemen informasi bisnis. Ini membantu mendeteksi tren industri, memantau perilaku pelanggan, dan memantau sentimen publik . BI berguna dalam penempatan produk dan penetapan harga produk atau layanan. Ini menggunakan alat visual seperti tabel pivot dan peta panas untuk melakukan pekerjaan itu.

Intelijen bisnis membantu berbagai cara untuk memahami pasar Anda

Sumber

Analisis data vs analisis bisnis: Perbedaan umum

Berlawanan dengan kepercayaan populer, kedua istilah tersebut berbeda dengan pesat meskipun memanipulasi data, mengekstraksi wawasan darinya, dan menggunakan informasi untuk meningkatkan efisiensi operasional. Anda mungkin berpikir – mereka pada dasarnya melakukan pekerjaan yang sama! Tidak.

Jadi, bagaimana analisis data dan analisis bisnis berbeda satu sama lain?

Analisis data

Analisis data melibatkan penyaringan melalui kumpulan data yang sangat besar untuk mengidentifikasi pola dan tren dan sampai pada kesimpulan tentang hipotesis, yang, pada gilirannya, membantu membuat keputusan bisnis.

Dengan bantuan analisis data, perusahaan dapat menjawab pertanyaan seperti, “Bagaimana kemungkinan pelanggan beralih ke pesaing? ” atau “Apa pengaruh kerusuhan politik di negara x terhadap preferensi konsumen?” Ini memanfaatkan berbagai teknik seperti pemodelan data, penambangan data, dan ilmu data .

Analisisnya lebih bersifat ad-hoc, dengan sumber data ditambahkan saat dalam perjalanan saat korelasi terungkap. Analisis data biasanya lebih prediktif daripada preskriptif karena bertujuan untuk menemukan jawaban atas pertanyaan spesifik dan menemukan wawasan baru untuk keunggulan kompetitif.

Analisis bisnis

Di sisi lain, analitik bisnis berfokus pada pengelolaan implikasi bisnis yang lebih signifikan dari data dan tindakannya, yang dapat berupa pengembangan produk baru atau memprioritaskan satu tugas di atas yang lain.

Analisis bisnis mendukung peningkatan berkelanjutan dalam teknologi dan proses operasional. Sumber data didefinisikan terlebih dahulu berdasarkan tujuan proyek atau tujuan perusahaan. Bentuk analitik ini lebih retrospektif dan deskriptif.

Anggota tim analitik bisnis umum meliputi:

  • CDO
  • CIO
  • analis bisnis
  • insinyur gudang data
  • dan seterusnya.

Katakanlah analitik data adalah versi analitik bisnis yang lebih khusus.

Untuk melakukan analisis data, Anda memerlukan algoritme untuk mengetahui pola dalam data Anda dan menentukan variabel mana yang penting dan mana yang tidak demi hasil bisnis Anda. Analisis data menggunakan pembelajaran mesin untuk memprediksi kumpulan data dengan lebih baik dan memberikan hasil yang lebih akurat.

Analisis data dalam pemasaran digital

Maklum, inti analitik digital berkisar pada kemampuannya untuk mengenali pola . Mengingat jumlah sumber pemasaran yang kami miliki sekarang – media sosial, email, lalu lintas situs web – hanya layak untuk memiliki alat yang kuat yang dapat membantu Anda mengumpulkan semua titik data dan memahaminya.

Misalnya, bisnis dapat dengan cermat mempelajari pengunjung situs mereka dan mengoptimalkan pengalaman dan alur pengguna situs. Demikian pula, dengan mengumpulkan data tentang produk yang mirip dengan produk bisnis lain, Anda dapat menyesuaikan harga untuk keunggulan yang lebih kompetitif.

Bagaimana analisis data dapat meningkatkan bisnis Anda di dunia digital

Di dunia digital, analisis data bermanfaat karena menawarkan banyak keuntungan bagi bisnis. Di masa sekarang, Anda tentu tidak dapat berkembang tanpa mempelajari dan memanfaatkan data untuk perbaikan operasi mereka, kita harus mempelajari berbagai cara yang membantu analitik data:

1. Pengalaman pelanggan

Seiring bisnis menjadi lebih digital, jumlah data pelanggan yang tersedia juga meningkat dalam waktu singkat.

Anda sekarang dapat menggabungkan lokasi, interaksi chatbot, Internet of Things (IoT), penggunaan solusi aplikasi seluler, dan umpan pemasaran media sosial dengan data dari riwayat transaksi, panggilan telepon, percakapan email, obrolan, dan interaksi di dalam toko.

Data pribadi yang berbeda dikumpulkan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan

Sumber

Saluran-saluran ini, jika digabungkan, dapat menangkap banyak data yang terdiri dari wawasan berharga tentang di mana dan bagaimana pelanggan ingin terlibat dengan bisnis. Misalnya, jika pertanyaan pelanggan tertentu diajukan ke chatbot, masuk akal untuk melakukan penyesuaian yang sesuai dan menawarkan tingkat layanan yang lebih tinggi kepada pelanggan dengan memberikan akses ke pertanyaan yang diajukan secara luas.

2. Mitigasi risiko

Penggunaan analitik data tidak hanya terbatas untuk mengidentifikasi dan memprediksi peluang bisnis. Bahkan, ini juga menyoroti potensi risiko dan membantu bisnis atau departemen mengambil tindakan pencegahan .

Misalnya, perusahaan rantai ritel dapat menerapkan model statistik berdasarkan data kejahatan. Dengan cara ini, mereka dapat menentukan toko fisik mana yang paling berisiko menjadi sasaran pengutil sehingga mereka dapat meningkatkan keamanan.

Demikian pula, analisis data juga menyoroti risiko keuangan . Data dapat membatasi kerugian dengan menentukan harga optimal untuk menjual saham lama.

3. Keamanan yang ditingkatkan

Ancaman keamanan data tidak jarang hari ini. Meskipun tidak ada bisnis yang dapat memprediksi masa depan, terutama terkait ancaman keamanan, penerapan alat analitik untuk menganalisis peristiwa keamanan sangat membantu.

Peningkatan keamanan

Sumber

Dengan bantuan alat tersebut, adalah mungkin untuk mendeteksi ancaman bahkan sebelum memiliki kesempatan untuk mempengaruhi infrastruktur dan keuntungan Anda . Misalnya, lalu lintas jaringan yang dipantau dapat digunakan untuk mengidentifikasi indikator kompromi atau perilaku abnormal dan mengambil tindakan perbaikan sebelum ancaman yang sebenarnya terjadi.

4. Manajemen rantai pasokan yang efisien

Bisnis dapat meningkatkan efisiensi operasional melalui analisis data dengan mengumpulkan dan menganalisis data tentang rantai pasokan . Data dapat menunjukkan dari mana keterlambatan atau kemacetan produksi berasal dan membantu memperkirakan di mana masalah di masa depan mungkin muncul.

Misalnya, jika perkiraan permintaan menunjukkan bahwa vendor tertentu tidak akan mampu menangani volume untuk produk "A" yang diperlukan untuk musim liburan, Anda dapat mencari pengganti vendor untuk mendapatkan produk tersebut dan menghindari penundaan produksi.

Rantai pasokan yang disederhanakan

Sumber

Di dunia ritel, banyak bisnis berjuang untuk mempertahankan tingkat persediaan yang optimal. Analisis data berguna untuk memastikan pasokan optimal semua produk berdasarkan beberapa faktor, seperti:

  • musim liburan
  • musiman
  • perilaku konsumen
  • dan seterusnya.

Jenis analitik ini mempersiapkan Anda lebih baik untuk menjalankan bisnis Anda. Siapa yang tidak menginginkan itu?

5. Peluang bisnis yang lebih baik

Manfaat paling jelas dari analisis data adalah membantu menemukan peluang bisnis utama .

Ini biasanya dilakukan dalam dua langkah. Pertama, analitik prediktif membantu menyarankan apa yang mungkin terjadi di masa depan berdasarkan data yang dikumpulkan. Setelah itu, analitik preskriptif dapat menunjukkan bagaimana bisnis Anda harus bereaksi terhadap perubahan, tren, atau peluang yang diprediksi tersebut. Misalnya, bisnis Anda dapat menyesuaikan penawaran dan harganya berdasarkan data pelanggan dan secara langsung meningkatkan penjualan.

Raksasa e-niaga Amazon menampilkan rekomendasi produk di beranda untuk setiap pengunjung berulang yang kembali ke situs atau aplikasi seluler mereka. Saran ini didasarkan pada apa yang mereka telusuri atau beli di masa lalu.

Langkah-langkah yang terlibat dalam analitik data

Sekarang setelah Anda mengetahui analitik data, jenis dan komponen utamanya, dan bagaimana hal itu dapat membantu meningkatkan bisnis Anda di dunia digital, pernahkah Anda bertanya-tanya langkah apa yang terlibat dalam analisis data? Tertarik? Ayo, mari kita lihat:

Bayangkan sebuah skenario: Anda memiliki perusahaan eCommerce yang sukses dengan 1 juta pelanggan di kucing Anda. Semuanya luar biasa, tetapi Anda belum bisa santai atau mengangkat kaki Anda. Masih ada celah tertentu di baju besi Anda yang ingin Anda perbaiki. BAIK!

Anda ingin mengidentifikasi masalah spesifik yang terkait dengan bisnis eCommerce Anda dan mengembangkan solusi berbasis data khusus untuk pertumbuhan bisnis. Berikut adalah lima langkah konkret yang akan Anda ikuti untuk mencapai tujuan Anda melalui analisis data:

1. Pahami masalahnya

Hal pertama yang pertama – masalah apa yang paling umum terlihat dalam operasi Anda? Perusahaan e-niaga sering menghadapi masalah, seperti:

  • memprediksi pengembalian barang
  • jumlah pesanan yang dibatalkan
  • optimasi perutean kendaraan
  • identifikasi penipuan
  • dan seterusnya.

Apa yang mengganggumu? Apa yang perlu diperbaiki?

Mengajukan pertanyaan untuk mengidentifikasi masalah

Sumber

2. Kumpulkan datanya

Kumpulkan data bisnis transaksional dan informasi terkait pelanggan dari beberapa tahun terakhir. Dengan cara ini Anda dapat mengatasi masalah yang dihadapi bisnis Anda. Data dapat memiliki informasi tentang total unit yang terjual untuk suatu produk dan keuntungan yang dihasilkan dalam garis waktu tertentu. Data masa lalu memainkan peran penting dalam membentuk masa depan bisnis. Oleh karena itu, ambil set data sebanyak mungkin.

3. Bersihkan data

Tidak semua kumpulan data yang Anda kumpulkan layak untuk dianalisis. Bahkan, ketika Anda memilih data, kemungkinan besar akan dalam keadaan berantakan dan tidak teratur. Beberapa kumpulan data tidak akan cocok atau relevan untuk analisis apa pun dan karenanya harus dikeluarkan dari campuran. Bersihkan data untuk menghapus nilai yang berlebihan, tidak diinginkan, dan hilang dan siapkan untuk analisis.

Penyaringan data

Sumber

4. Eksplorasi data

Setelah data dikumpulkan, dibersihkan dan disiapkan, jalankan analisis data eksplorasi. Manfaatkan visualisasi data, alat penambangan data, dan teknologi intelijen bisnis untuk menganalisis dan memprediksi hasil masa depan dari kumpulan data. Ada hasil spesifik yang dapat Anda harapkan dalam menyelesaikan langkah untuk perusahaan eCommerce Anda. Kamu bisa:

  • Tentukan kapan pelanggan membeli produk berikutnya.
  • Memprediksi penjualan dan keuntungan untuk kuartal berikutnya.
  • Hitung rute terpendek untuk mengirimkan produk.
  • Identifikasi berapa lama waktu yang Anda butuhkan untuk menyelesaikan pengiriman.

5. Interpretasikan hasilnya

Langkah terakhir adalah menafsirkan hasil dan memeriksa apakah hasilnya memenuhi harapan Anda. Selain itu, Anda dapat menemukan pola tersembunyi dan tren masa depan, yang akan membantu Anda melengkapi pengambilan keputusan bisnis Anda.

Alat analisis data teratas

Sekarang kita memahami berbagai langkah yang merupakan bagian dari proses analitik data yang khas. Untuk memulai perjalanan Anda, mari kita bahas alat teratas yang digunakan untuk menjalankan fungsi ini:

  • Tableau membantu mengembangkan berbagai visualisasi untuk menyajikan data secara interaktif dan membuat laporan dan dasbor untuk menampilkan tren dan wawasan bisnis. Ini menawarkan kemampuan eksplorasi data tanpa batas tanpa mengganggu aliran analisis.
  • Apache Spark adalah mesin analitik data sumber terbuka yang membantu memproses data secara real time. Ini melakukan analitik canggih dengan bantuan kueri SQL dan algoritma pembelajaran mesin.
  • R adalah bahasa pemrograman open-source yang digunakan untuk analisis statistik dan numerik. Ini membantu dalam analisis data dan visualisasi.
  • Power BI, seperti namanya, adalah alat intelijen bisnis dengan fungsionalitas drag n' drop yang mudah, yang mendukung berbagai sumber data dan membantu Anda mengajukan pertanyaan tentang data Anda, mengambil wawasan langsung.
  • SAS membantu memvisualisasikan data, menulis kueri SQL, dan melakukan analitik yang membantu membuat model pembelajaran mesin untuk prediksi dan perkiraan.
  • Python, bahasa pemrograman open-source berorientasi objek, mendukung berbagai perpustakaan untuk visualisasi data, pemodelan, dan manipulasi.

Ke Anda

Dunia data benar-benar menarik. Analisis data membantu bisnis memahami volume besar informasi untuk pengembangan. Statista melaporkan bahwa pasar Big Data global akan bernilai $103 miliar pada tahun 2027. Masa depan analitik data cerah!

Dengan pangsa 45%, segmen perangkat lunak (alat analisis data) akan menjadi segmen pasar Big Data yang besar pada tahun yang sama. Bagaimana bisnis Anda mendapat manfaat dari data? Apakah Anda mengambil bantuan dari alat analisis data apa pun?

Tentunya, proses dan alat yang disebutkan di atas akan membantu Anda mendapatkan dukungan paling banyak dari analitik data. Jika Anda belum terlalu menekankan data, sekaranglah saatnya untuk memulai, jangan sampai Anda ingin ketinggalan. Semua yang terbaik!