BLOG

Blog, tips

7 Langkah Praktis Membaca Data Analytics untuk Optimalkan Bisnis

7 Langkah Praktis Membaca Data Analytics untuk Optimalkan Bisnis

Data analytics adalah proses pengumpulan, pemrosesan, analisis, dan interpretasi data untuk mengungkapkan wawasan dan pola yang bermanfaat. Dengan menggunakan data analytics perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih baik dan mendukung pengambilan tindakan berdasarkan bukti.

Dengan menerapkan data analytics, perusahaan dapat memanfaatkan data yang dimilikinya untuk mengoptimalkan kinerja, mengidentifikasi peluang baru, dan meningkatkan efisiensi dalam pengambilan keputusan.

Dengan perkembangan teknologi, memudahkan akses perusahaan ke jumlah data yang lebih besar, namun tantangan terbesarnya adalah bagaimana cara mengubah data tersebut menjadi informasi yang dapat mengoptimalkanĀ  bisnis. Dalam artikel ini, akan dijelaskan tujuh langkah praktis untuk menghasilkan wawasan berharga dari data anda.

1. Tentukan Tujuan Analisis Data Anda

Mulailah dengan mengidentifikasi tujuan Anda dalam melakukan analisis data. Tentukan pertanyaan atau masalah yang ingin Anda jawab atau pecahkan dengan data. Menetapkan tujuan dengan jelas akan membantu Anda fokus pada analisis yang relevan dan mendapatkan wawasan yang bermanfaat.

Baca juga : Python: 8 Alasan Mengapa Bahasa Pemrograman Ini Layak Dipelajari

2. Identifikasi Sumber Data yang Relevan

Setelah menentukan tujuan analisis data, langkah berikutnya adalah mengidentifikasi sumber data yang relevan. Identifikasi sumber data yang relevan adalah langkah penting dalam proses data analytics.

Periksa sumber data internal perusahaan Anda. Ini mungkin termasuk data dari basis data, sistem manajemen pelanggan (CRM), sistem manajemen rantai pasokan (SCM), atau sumber data internal lainnya. Data internal seringkali mengandung informasi berharga tentang operasi bisnis dan pelanggan.

Kemudian, periksa sumber data eksternal yang tersedia di luar perusahaan Anda. Ini bisa termasuk data dari pihak ketiga, data publik, data dari lembaga pemerintah, atau data dari layanan API. Sumber data eksternal dapat memberikan pandangan yang lebih luas tentang industri, pasar, atau tren yang relevan.

Pastikan bahwa data yang Anda gunakan sesuai dengan tujuan analisis dan tidak melanggar kebijakan privasi atau undang-undang yang berlaku. Anda harus melindungi data sensitif dan pastikan keamanan data sesuai dengan standar yang ditetapkan.

3. Kumpulkan dan Bersihkan Data

Setelah mengidentifikasi sumber data, Anda perlu mengumpulkan data tersebut. Pastikan Anda memiliki izin dan akses legal untuk mengumpulkan data dari sumber yang Anda tentukan dan pahami struktur data yang anda peroleh.

Setelah data terkumpul, lakukan pembersihan data. Mulailah dengan memahami struktur dan karakteristik data yang Anda kumpulkan. Identifikasi kolom, atribut, atau variabel apa saja yang terdapat dalam data.

Kemudian, Periksa apakah ada nilai yang hilang dalam data Anda. Identifikasi nilai yang hilang dan pertimbangkan cara mengisi nilai yang hilang jika diperlukan. Selain itu, tangani duplikasi data dengan menghapus duplikasi atau menggabungkan data yang relevan.

Proses pembersihan data melibatkan pemfilteran, pemotongan, dan transformasi data agar data tersebut siap untuk dianalisis. Periksa kesalahan data dan lakukan normalisasi terhadap data tersebut.

Dengan mengumpulkan dan membersihkan data dengan cermat, Anda dapat memastikan bahwa data yang Anda gunakan dalam analisis Anda akurat, konsisten, dan dapat diandalkan.

Baca juga : 10 Konsep Dasar Dalam Pemrograman Java Yang Harus Diketahui Untuk Pemula

4. Lakukan Analisis Deskriptif

Setelah dilakukan pengumpulan dan pembersihan data, dilanjutkan dengan melakukan analisis deskriptif. Analisis deskriptif adalah jenis analisis dalam data analytics yang bertujuan untuk mendeskripsikan dan meringkas data secara statistik.Ā 

Analisis deskriptif memberikan wawasan awal tentang karakteristik dan pola dalam data Anda. Langkah ini penting untuk memahami data dengan lebih baik sebelum melakukan analisis lanjutan atau pengambilan keputusan lebih lanjut.

Dalam melakukan analisis deskriptif, Anda dapat menggunakan metode statistik seperti mean, median, dan modus untuk meringkas data numerik, serta membuat visualisasi data seperti grafik dan diagram untuk memperoleh pemahaman yang lebih intuitif.

5. Terapkan Analisis Exploratory

Setelah dilakukan analisis deskriptif, dilanjutkan dengan menerapkan analisis exploratory. Analisis eksploratori, atau eksplorasi data dalam data analytics bertujuan untuk memahami dan mengeksplorasi karakteristik data secara lebih mendalam.

Analisis eksploratori membantu Anda menjelajahi data secara lebih mendalam dan memahami karakteristiknya sebelum melakukan analisis lanjutan atau pemodelan data. Analisis ini melibatkan penggunaan teknik statistik dan visualisasi lebih lanjut dalam identifikasi pola, hubungan dan trend dalam data anda.

Kemudian, anda dapat menggunakan teknik seperti, analisis regresi, analisis klaster atau visualisasi data yang lebih kompleks. Hasil dari analisis ini dapat menjadi dasar untuk mengidentifikasi pertanyaan lebih lanjut, merencanakan strategi analisis, atau mengambil keputusan berdasarkan wawasan yang ditemukan dari data.

Baca juga : Mengenal Stress Testing, Pengujian Ketahanan Sistem dalam Kondisi Ekstrem

6. Terapkan Model Prediktif

Setelah Anda memahami data dan mengidentifikasi pola atau tren, Anda dapat melangkah ke langkah selanjutnya, yaitu menerapkan model prediktif. Model prediktif memungkinkan anda untuk dapat memprediksi hasil masa depan berdasarkan data historis dan mendapatkan wawasan berharga dari data Anda.

Dalam model prediktif, terdapat berbagai teknik dan metode yang digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan data historis. Mulai dari teknik regresi linear, regresi logistik, K-Nearest Neighbors (K-NN), pohon keputusan,Ā  neural network dan clustering.

7. Buat Laporan dan Berikan Wawasan

Langkah terakhir dalam proses analisis data adalah membuat laporan dan memberikan wawasan kepada pemangku kepentingan. Laporan dan wawasan dalam data analytics adalah cara untuk menyajikan temuan dan hasil analisis secara terstruktur dan mudah dimengerti.

Pastikan anda menggambarkan temuan dan wawasan dari analisis data dengan jelas dan memberikan panduan untuk pengambilan keputusan berdasarkan data. Laporan tersebut juga dapat menyertakan visualisasi tambahan seperti grafik dan diagram untuk memberikan gambaran yang lebih komprehensif dan mudah dimengerti bagi pembaca. Dengan demikian, pemangku kepentingan dapat dengan mudah memahami dan mengambil tindakan yang sesuai.

Baca juga : Mengenal JavaScript dan Node JS

Kesimpulan

Dengan mengikuti langkah-langkah praktis di atas, Anda dapat menghasilkan wawasan berharga dari data yang Anda miliki. Analisis data merupakan proses berkelanjutan, dan penting untuk terus memperbaharuiĀ  dan meningkatkan pemahaman Anda terkait data sesuai dengan perkembangan teknologi. Dengan demikian, Anda secara efektif dapat mengoptimalkan bisnis menggunakan data analytics.

 

Biztech Academy menyelenggarakan

Pelatihan tentang Data Analytic and Machine Learning with Python!

Segera Daftarkan diri anda ke Contact Person Kami

Rate this post

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Fill out this field
Fill out this field
Please enter a valid email address.
You need to agree with the terms to proceed

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.