8 Jenis Analitik Data untuk Meningkatkan Pengambilan Keputusan

Artikel ini merupakan kontribusi berharga dari komunitas kami dan telah disunting oleh DataCamp demi kejelasan dan akurasi.

Tertarik berbagi keahlian Anda sendiri? Kami ingin mendengarnya! Silakan kirim artikel atau ide Anda melalui Formulir Kontribusi Komunitas.

Organisasi modern terus mencari cara untuk meningkatkan perencanaan strategis dan proses pengambilan keputusan mereka. Data engineer dan analis telah menjadi aset penting dalam hal ini, menerjemahkan data mentah menjadi wawasan berharga dan menyediakan intelijen untuk mendukung pengambilan keputusan yang tepat di tingkat pimpinan.

Bidang analitik data sangat luas, mencakup berbagai aplikasi yang sesuai untuk industri atau use case tertentu. Masing-masing dari kita menghasilkan data dalam jumlah besar setiap tahun, sering kali tanpa kita sadari — mulai dari rekam medis hingga aktivitas media sosial, kebiasaan berbelanja, bahkan preferensi Netflix. Menganalisis data ini dapat memberi perusahaan perspektif historis, mengungkap “mengapa” di balik tren konsumen, menawarkan gambaran masa depan, dan bahkan memberikan saran jalur terbaik ke depan.

Diperlukan naluri bisnis untuk mengetahui metrik mana yang akan mengungkap informasi paling berguna. Di sini, kami membahas delapan jenis analitik data dan bagaimana data engineer dapat memanfaatkannya untuk mendukung pengambilan keputusan eksekutif.

Untuk memulai perjalanan Anda di analitik data, simak panduan DataCamp tentang cara menjadi data analyst dan mulailah dengan jalur keterampilan Data Analyst with Python kami.

Empat Jenis Utama Analitik Data untuk Pengambilan Keputusan

Anda dapat menemukan penjelasan lebih rinci tentang empat jenis analitik data dalam artikel terpisah. Di sini, kami merangkum cara penggunaannya.

1. Analitik Deskriptif

Gambar dibuat menggunakan DALL-E 3

Analitik deskriptif berfungsi sebagai lapisan dasar analisis data. Jenis analisis ini melibatkan pemeriksaan data historis untuk memahami peristiwa masa lalu. Analisis ini menjawab pertanyaan, “Apa yang terjadi?” guna merencanakan masa depan. Analitik deskriptif membantu meringkas dan memvisualisasikan tren data, menyediakan konteks yang dibutuhkan untuk menilai kondisi saat ini serta mengidentifikasi area yang berpotensi menjadi perhatian atau peluang.

Organisasi menggunakan analitik deskriptif untuk membuat dashboard, laporan, dan visualisasi data yang memberikan gambaran jelas tentang kinerja masa lalu. Dengan menelaah data historis, pengambil keputusan dapat mengidentifikasi pola, outlier, dan tren yang berulang, yang menjadi masukan berharga untuk perencanaan strategis dan aksi ke depan.

2. Analitik Diagnostik

Sementara analitik deskriptif melihat ke masa lalu, analitik diagnostik menggali lebih dalam mengapa peristiwa atau tren tertentu terjadi, berupaya mengungkap akar penyebab dari hasil atau masalah tertentu. Dengan mengidentifikasi faktor-faktor yang menyebabkan suatu hasil, organisasi dapat mengambil tindakan korektif dan membuat keputusan yang lebih tepat di masa depan.

Analitik diagnostik sering kali melibatkan penggunaan teknik statistik lanjutan, uji hipotesis, dan data mining untuk menentukan hubungan antarvariabel. Misalnya, analitik diagnostik dapat membantu mengidentifikasi mengapa penjualan menurun di wilayah tertentu, sehingga perusahaan dapat menyesuaikan strategi pemasarannya. Alat visualisasi data seperti Tableau dan Power BI umum digunakan dalam analitik diagnostik untuk membuat dashboard interaktif dan representasi visual data.

Analitik diagnostik sangat relevan di bidang seperti pemasaran, di mana pemahaman perilaku pelanggan sangat penting.

3. Analitik Prediktif

Analitik prediktif membawa analisis data selangkah lebih maju dengan memproyeksikan peristiwa atau tren di masa depan, memanfaatkan data historis untuk membangun model yang dapat membuat prediksi tentang apa yang kemungkinan akan terjadi. Jenis analisis ini merupakan alat penting untuk pengambilan keputusan proaktif — meski tak ada yang bisa melihat masa depan, analitik prediktif mendekatinya.

Algoritme machine learning dan pemodelan statistik umum digunakan dalam analitik prediktif untuk melakukan peramalan dengan tingkat keyakinan relatif. Bisnis dapat memanfaatkan analitik prediktif untuk mengantisipasi permintaan pelanggan, memprediksi churn, dan bahkan mendeteksi kecurangan. Ini memungkinkan organisasi merencanakan dan mengalokasikan sumber daya dengan lebih efektif.

Pelajari lebih lanjut tentang analitik prediktif dalam kursus DataCamp, Introduction to Predictive Analytics in Python.

4. Analitik Preskriptif

Analitik preskriptif melampaui prediksi peristiwa masa depan dan menawarkan rekomendasi tindakan untuk mencapai hasil tertentu. Jenis analitik ini sangat berharga dalam meningkatkan efisiensi operasional.

Analitik preskriptif bergantung pada algoritme optimasi dan model simulasi untuk mengevaluasi berbagai skenario dan merekomendasikan langkah terbaik. Misalnya, analitik ini dapat menyarankan strategi penetapan harga optimal untuk sebuah produk atau merekomendasikan rute rantai pasok yang paling efisien. Dengan mengotomatisasi pengambilan keputusan hingga tingkat tertentu, analitik preskriptif memberdayakan organisasi untuk membuat pilihan yang lebih cepat dan lebih tepat.

Jenis Khusus Analitik Data untuk Pengambilan Keputusan

Di dalam jenis-jenis analitik tersebut, ada banyak cara untuk membuat keputusan berbasis data. Berikut beberapa metode yang paling umum:

5. Analitik Teks

Analitik teks, juga dikenal sebagai text mining atau natural language processing (NLP), adalah jenis analisis khusus yang berfokus pada data tekstual tidak terstruktur. Di dunia di mana sejumlah besar informasi terkandung dalam dokumen teks, unggahan media sosial, email, dan ulasan pelanggan, analitik teks dapat mengekstrak wawasan berharga dari sumber-sumber ini.

Teknik analitik teks meliputi analisis sentimen, topik modeling, dan named entity recognition, di antaranya. Bisnis dapat menggunakan analitik teks untuk mendapatkan wawasan dari umpan balik pelanggan, sentimen media sosial, atau tren dalam laporan riset pasar. Jenis analisis ini dapat memberikan pemahaman lebih dalam tentang preferensi pelanggan, mengidentifikasi isu yang muncul, dan membimbing strategi pembuatan konten.

6. Analitik Spasial

Analitik spasial, juga dikenal sebagai analitik geospasial, berhubungan dengan data berbasis lokasi. Ini sangat penting bagi bisnis dan organisasi yang bergantung pada informasi lokasi, seperti ritel, logistik, dan perencanaan kota.

Geographic Information Systems (GIS) adalah alat yang umum digunakan dalam analitik spasial, memungkinkan organisasi memahami bagaimana lokasi memengaruhi operasi, sebaran pelanggan, dan banyak lagi. Jenis analisis ini dapat mendukung keputusan terkait pemilihan lokasi, optimasi rute, dan manajemen bencana, di antara berbagai aplikasi lainnya.

7. Analisis Klaster

Juga dikenal sebagai clustering atau analisis segmentasi, analisis klaster mengelompokkan titik data serupa berdasarkan karakteristik atau fitur tertentu. Teknik ini digunakan untuk menemukan pola atau hubungan tersembunyi dalam sebuah dataset. Anggap analisis klaster sebagai cara mengungkap pengelompokan alami yang ada dalam data mentah tanpa kategori yang telah ditentukan. Pelajari lebih lanjut dalam kursus DataCamp tentang Cluster Analysis in R.

8. Analisis Jejaring Sosial

Analisis jejaring sosial berfokus pada pemahaman hubungan, koneksi, dan pengaruh dalam ekosistem digital yang saling terhubung seperti media sosial. Jenis analisis ini sangat berharga bagi bisnis yang ingin memanfaatkan kekuatan media sosial untuk pemasaran, keterlibatan pelanggan, dan pengelolaan merek.

Analisis jejaring sosial menggunakan teori graf dan metrik jaringan untuk memvisualisasikan dan menganalisis hubungan antarindividu, organisasi, atau entitas dalam sebuah jaringan. Dengan mengidentifikasi influencer kunci, mendeteksi tren sentimen, dan memantau konten viral, pengambil keputusan dapat menyesuaikan strategi mereka agar lebih efektif menjangkau audiens sasaran.

Penutup

Dengan begitu banyak cara untuk mengumpulkan, mengategorikan, dan menafsirkan data mentah, organisasi semakin mengandalkan data engineer dan analis yang andal untuk membantu meningkatkan efisiensi, meraih keunggulan kompetitif, mengurangi risiko, dan memanfaatkan peluang masa depan.

Dengan memahami dan mengidentifikasi cara terbaik untuk memanfaatkan dan menganalisis data industri, organisasi dapat meningkatkan proses pengambilan keputusan dan membuat pilihan yang lebih tepat di masa depan yang semakin kompleks dan kaya data.

Jika Anda ingin memulai karier di analitik data, DataCamp menawarkan beragam kursus dan jalur karier untuk membantu Anda memulai, termasuk jalur karier Data Analyst in SQL.