Cara Menganalisis Data untuk Bisnis Anda dalam 5 Langkah

Big data adalah bisnis besar. Digitalisasi masyarakat yang begitu cepat telah menghasilkan pertumbuhan data yang belum pernah terjadi sebelumnya. Dan dengan hadirnya teknologi serta infrastruktur baru seperti realitas virtual, metaverse, Internet of Things (IoT), dan 5G, tren ini kemungkinan akan terus berlanjut di masa depan. Oleh karena itu, memahami cara menganalisis data menjadi sangat penting. 

Data telah menjadi salah satu aset paling berharga dalam perekonomian abad ke-21. Pemerintah, perusahaan, dan individu menggunakan data untuk meningkatkan proses pengambilan keputusan. Hal ini menghasilkan permintaan besar untuk profesional berkualifikasi guna memroses dan menganalisis sejumlah besar data.

Namun, banyak perusahaan masih kesulitan mengelola dan memahami data. Menurut survei oleh Splunk, 55% dari seluruh data yang dikumpulkan perusahaan dianggap sebagai “dark data” – yaitu data yang dikumpulkan perusahaan selama aktivitas bisnis reguler namun gagal digunakan. Sementara terkadang perusahaan sekadar tidak menyadari adanya data tersebut, dalam banyak kasus, data tidak dianalisis karena kurangnya talenta yang tepat untuk melakukannya.

Melatih karyawan melalui program sains data internal adalah salah satu strategi terbaik untuk mengatasi kekurangan data scientist. Bertentangan dengan anggapan umum, Anda tidak memerlukan gelar lanjutan di bidang Statistik atau PhD Ilmu Komputer untuk mulai menganalisis data. Pasar menawarkan banyak pilihan untuk berbagai kalangan dan situasi. Misalnya, di DataCamp, kami menyediakan pelatihan data yang komprehensif bagi individu dan organisasi. 

Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan proses analisis data. Kami akan menyajikan kerangka sederhana, yaitu alur kerja sains data, dengan langkah-langkah mudah yang perlu diikuti untuk beralih dari data mentah ke wawasan bernilai.

Cara Menganalisis Data dengan Alur Kerja Sains Data

Ketika profesional data memulai proyek baru yang melibatkan analisis data, mereka umumnya mengikuti proses lima langkah. Inilah yang kami sebut alur kerja sains data, yang bagiannya dapat Anda lihat di bawah:

1. Identifikasi pertanyaan bisnis
2. Kumpulkan dan simpan data
3. Bersihkan dan siapkan data
4. Analisis data
5. Visualisasikan dan komunikasikan data

Alur kerja sains data

Pada bagian berikutnya, kita akan melihat lebih detail pada masing-masing langkah.

Walau mungkin ada variasi dalam alur kerja sains data tergantung tugasnya, penting untuk berpegang pada kerangka yang koheren dan terdefinisi jelas setiap kali Anda memulai proyek data baru. Ini akan membantu Anda merencanakan, menerapkan, dan mengoptimalkan pekerjaan.

1. Identifikasi Pertanyaan Bisnis

Nilai data bergantung pada pertanyaan yang Anda ajukan. Banyak organisasi menghabiskan jutaan untuk mengumpulkan berbagai jenis data dari berbagai sumber, namun banyak yang gagal menciptakan nilai darinya. Faktanya, seberapa banyak pun data yang dimiliki perusahaan Anda atau berapa banyak data scientist di departemen tersebut, data hanya akan menjadi pengubah permainan jika Anda telah mengidentifikasi pertanyaan bisnis yang tepat. 

Langkah pertama untuk mengubah data menjadi wawasan adalah menetapkan serangkaian tujuan dan pertanyaan yang jelas. Di bawah ini Anda dapat menemukan daftar contohnya:

• Apa yang dibutuhkan perusahaan? 
• Jenis masalah apa yang coba kita selesaikan? 
• Bagaimana data dapat membantu menyelesaikan masalah atau pertanyaan bisnis? 
• Jenis data apa yang diperlukan?
• Bahasa pemrograman dan teknologi apa yang akan kita gunakan? 
• Metodologi atau teknik apa yang akan kita gunakan dalam proses analisis data?
• Bagaimana kita akan mengukur hasil? 
• Bagaimana tugas terkait data akan dibagi di antara tim?

Pada akhir langkah pertama alur kerja sains data ini, Anda harus memiliki gambaran yang jelas dan terdefinisi dengan baik tentang cara melanjutkan. Kerangka ini akan membantu Anda menavigasi kompleksitas data dan mencapai tujuan.

Jangan khawatir menghabiskan waktu ekstra pada langkah ini. Mengidentifikasi pertanyaan bisnis yang tepat sangat penting untuk meningkatkan efisiensi dan pada akhirnya akan menghemat waktu serta sumber daya perusahaan Anda.

2. Kumpulkan dan Simpan Data

Sekarang Anda memiliki serangkaian pertanyaan yang jelas, saatnya mulai bekerja. Pertama, Anda perlu mengumpulkan dan menyimpan data di tempat yang aman untuk dianalisis.

Di masyarakat yang digerakkan oleh data, sejumlah besar data dihasilkan setiap detik. Tiga sumber data utama adalah: 

• Data perusahaan. Dibuat oleh perusahaan dalam aktivitas sehari-hari. Bisa berupa peristiwa web, data pelanggan, transaksi keuangan, atau data survei. Data ini biasanya disimpan dalam basis data relasional.
• Data mesin. Dengan kemajuan teknologi sensor dan IoT, semakin banyak perangkat elektronik yang menghasilkan data. Mulai dari kamera dan jam tangan pintar hingga rumah pintar dan satelit. 
• Data terbuka. Melihat potensi data dalam menciptakan nilai bagi perekonomian, pemerintah dan perusahaan merilis data yang dapat digunakan secara bebas. Ini dapat dilakukan melalui portal data terbuka dan API (Application Programming Interface).

Kita kemudian dapat mengklasifikasikan data menjadi dua jenis:

• Data kuantitatif. Informasi yang dapat dihitung atau diukur dengan nilai numerik. Biasanya terstruktur dalam spreadsheet atau basis data SQL. 
• Data kualitatif.  Sebagian besar data yang dihasilkan saat ini bersifat kualitatif. Beberapa contoh umum adalah teks, audio, video, gambar, atau data media sosial. Data kualitatif sering kali tidak terstruktur, sehingga sulit disimpan dan diproses dalam spreadsheet standar atau basis data relasional.

Tergantung pada pertanyaan bisnis yang ingin Anda jawab, akan digunakan jenis data dan teknik yang berbeda. Secara umum, pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data kualitatif memerlukan metode yang lebih maju daripada data kuantitatif.

3. Bersihkan dan Siapkan Data 

Setelah Anda mengumpulkan dan menyimpan data, langkah berikutnya adalah menilai kualitasnya. Penting untuk diingat bahwa keberhasilan analisis data sangat bergantung pada kualitas data Anda. Wawasan Anda akan salah atau menyesatkan jika informasi Anda tidak akurat, tidak lengkap, atau tidak konsisten. Itulah mengapa menghabiskan waktu untuk pembersihan dan persiapan wajib dilakukan. Lihat artikel kami tentang tanda-tanda kualitas data buruk untuk informasi lebih lanjut. 

Data mentah jarang siap untuk dianalisis. Menilai kualitas data penting untuk menemukan dan memperbaiki kesalahan dalam data Anda. Proses ini melibatkan perbaikan kesalahan seperti:

• Menghapus baris, kolom, atau sel duplikat. 
• Menghapus baris dan kolom yang tidak diperlukan selama analisis. Ini sangat penting jika Anda menangani dataset besar yang mengonsumsi banyak memori. 
• Menangani spasi kosong dalam dataset, juga dikenal sebagai nilai null
• Mengelola nilai anomali dan ekstrem, juga dikenal sebagai outlier
• Menstandarkan struktur dan tipe data agar semua data diekspresikan dengan cara yang sama.

Mendeteksi kesalahan dan anomali dalam data pada dasarnya adalah suatu analisis data, yang umum dikenal sebagai analisis data eksploratori.

Analisis Data Eksploratori

Analisis data eksploratori bertujuan mempelajari dan merangkum karakteristik data. Metode utama untuk melakukannya adalah statistik dan visualisasi data: 

• Statistik menyediakan koefisien informatif singkat yang merangkum data. Beberapa statistik umum adalah mean, median, deviasi standar, dan koefisien korelasi. 
• Visualisasi data adalah representasi grafis dari data. Bergantung pada jenis data, beberapa grafik akan lebih berguna daripada yang lain. Misalnya, boxplot adalah grafik yang sangat baik untuk memvisualisasikan distribusi data dan memisahkan nilai ekstrem.  

Waktu yang diinvestasikan pada tahap ini sangat bergantung pada volume data dan kualitas data yang ingin Anda analisis. Namun, pembersihan data umumnya merupakan langkah yang paling memakan waktu dalam alur kerja sains data. Faktanya, data scientist menghabiskan 80% waktunya pada fase ini dalam alur kerja sains data.

Jika Anda bekerja di perusahaan di mana analisis data merupakan bagian dari aktivitas bisnis sehari-hari, strategi yang bagus untuk meningkatkan efisiensi pada fase ini adalah menerapkan strategi tata kelola data. Dengan aturan dan kebijakan yang jelas tentang cara membersihkan dan memproses data, perusahaan Anda akan lebih siap menangani data dan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk pembersihan data.

Jika Anda tertarik pada cara kerja proses pembersihan data dan jenis utama masalah data, lihat Kursus Cleaning Data in Python dan Kursus Cleaning Data in R. Selain itu, jika Anda ingin mempelajari bagaimana analisis eksploratori data bekerja dalam praktik, kursus Exploratory Data Analysis in SQL kami akan membantu Anda memulai. 

4. Analisis Data

Sekarang data Anda sudah bersih, Anda siap menganalisis data. Menemukan pola, hubungan, wawasan, dan prediksi sering kali menjadi bagian yang paling memuaskan dari pekerjaan data scientist. 

Bergantung pada tujuan analisis dan jenis data, tersedia berbagai teknik. Selama bertahun-tahun, teknik dan metodologi baru muncul untuk menangani segala jenis data. Mulai dari regresi linear sederhana hingga teknik canggih dari bidang terdepan seperti machine learning, natural language processing (NLP), dan computer vision.

Di bawah ini Anda dapat menemukan daftar beberapa metode analisis data paling populer untuk menggali analisis Anda lebih dalam:

Machine learning

Cabang kecerdasan buatan ini menyediakan seperangkat algoritma yang memungkinkan mesin mempelajari pola dan tren dari data historis yang tersedia. Setelah algoritma dilatih, algoritma mampu membuat prediksi yang dapat digeneralisasi dengan akurasi yang meningkat. Ada tiga jenis machine learning, tergantung pada jenis masalah yang akan diselesaikan:

• Supervised learning melibatkan pelatihan model pada set pelatihan berlabel dari data historis, dari mana model mempelajari hubungan antara data masukan dan keluaran. Kemudian model memperkirakan akurasi prediksi pada set uji dengan nilai keluaran yang telah diketahui sebelumnya sehingga model dapat digunakan untuk membuat prediksi pada data yang belum diketahui. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang supervised learning, ikuti Kursus Supervised Learning with scikit-learn dari Datacamp. 
• Unsupervised learning berurusan dengan mengidentifikasi struktur intrinsik data tanpa diberikan variabel dependen, mendeteksi pola umum di dalamnya, mengklasifikasikan titik data berdasarkan atributnya, dan kemudian, berdasarkan informasi ini, membuat prediksi pada data baru. Jika Anda ingin memperluas pengetahuan tentang unsupervised learning, pertimbangkan Kursus Unsupervised Learning in Python kami. 
• Reinforcement learning mengimplikasikan algoritma yang secara progresif belajar dengan berinteraksi dengan suatu lingkungan, memutuskan tindakan mana yang dapat mendekatkannya pada solusi, mengidentifikasi mana yang menjauhkannya berdasarkan pengalaman masa lalu, lalu melakukan tindakan terbaik untuk langkah tertentu. Prinsipnya, algoritma menerima penalti untuk tindakan yang salah dan penghargaan untuk yang benar sehingga dapat menemukan strategi optimal untuk kinerjanya. Siap belajar lebih jauh? Lihat tutorial Introduction to Reinforcement Learning ini.