Data analytics merupakan proses menganalisis data untuk mendapatkan wawasan yang berharga dan mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. Dalam dunia yang didorong oleh data seperti saat ini, data analytics menjadi elemen sentral yang tidak dapat diabaikan dalam strategi bisnis. Artikel ini akan menguraikan pengertian, kegunaan, tahap, dan jenis-jenis data analytics.
Pertama-tama, apa itu data analytics? Data analytics adalah proses pengolahan data yang bertujuan untuk mengeksplorasi, menganalisis, dan menerapkan wawasan yang diperoleh dari data. Tujuan utamanya adalah untuk menemukan pola, tren, dan informasi berharga yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik di berbagai bidang, mulai dari pemasaran hingga operasional bisnis.
Manfaat data analytics sangatlah luas dan bervariasi. Dengan menggunakan data analytics, perusahaan dapat mengoptimalkan operasional mereka, memahami perilaku pelanggan lebih baik, mengidentifikasi peluang bisnis baru, dan meningkatkan efisiensi serta produktivitas. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih terinformasi dan responsif terhadap perubahan pasar dan lingkungan bisnis.
Proses data analytics umumnya melibatkan beberapa tahap, mulai dari pengumpulan dan persiapan data hingga analisis dan pelaporan. Tahap awal melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal perusahaan. Kemudian, data tersebut dipersiapkan dan dibersihkan untuk memastikan keakuratannya. Selanjutnya, data tersebut dianalisis menggunakan berbagai teknik dan alat analisis untuk menemukan pola dan wawasan yang bermanfaat. Akhirnya, hasil analisis disajikan dalam bentuk laporan atau visualisasi yang mudah dipahami.
Ada beberapa jenis data analytics yang umum digunakan, tergantung pada tujuan analisis dan jenis data yang digunakan. Pertama, descriptive analytics fokus pada deskripsi atau pemahaman tentang apa yang terjadi dalam data dengan menganalisis pola dan tren yang ada. Kedua, predictive analytics berusaha untuk membuat prediksi tentang kejadian mendatang berdasarkan pola dan tren historis. Ketiga, prescriptive analytics menghasilkan rekomendasi tentang tindakan yang harus diambil berdasarkan hasil analisis data.
Dalam konteks bisnis, data analytics sangatlah penting untuk membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih baik dan mempertahankan keunggulan kompetitif. Dengan memanfaatkan data secara efektif, perusahaan dapat meningkatkan kinerja mereka, mengurangi biaya, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Oleh karena itu, data analytics menjadi elemen kunci dalam strategi bisnis modern.
Dengan demikian, data analytics bukan hanya tentang mengolah data, tetapi juga tentang memahami dan memanfaatkan potensi data untuk meningkatkan kinerja bisnis secara keseluruhan. Dengan terus mengembangkan kemampuan dan teknik data analytics, perusahaan dapat tetap kompetitif di era digital ini dan memimpin pasar dengan keputusan yang lebih baik dan lebih cerdas.
Mari terus belajar dan kembangkan skill di https://myskill.id/.
Dibuat oleh tim MySkill, startup pengembangan skill dan karir terbesar di Indonesia. MySkill juga mendapatkan penghargaan dari LinkedIn sebagai Top Startup Indonesia pada 2022 dan 2023. Beberapa sumber referensi tulisan di blog MySkill seperti: Kompas, IDN Times, Forbes, Indeed, Semrush, Hubspot, AIHR, Nielsen Norman Group, Xero, Atlassian, Canva, W3, Grammarly dan sebagainya.