Data analytic merupakan sebuah ilmu untuk mengubah data menjadi suatu informasi yang bisa digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. Dengan memahami berbagai fungsi dan jenis-jenisnya, perusahaan dan organisasi bisa mengoptimalkan penggunaan data analytic untuk meningkatkan bisnis yang dijalankan. Berikut adalah penjelasan mengenai fungsi dan jenis-jenis data analytic.
Pengertian Data analytic
Data analytic atau analisis data merupakan suatu ilmu analisis umum yang digunakan untuk mengolah data mentah dan membuat kesimpulan dari data tersebut. Proses pengolahannya melalui komputasi sistematis data yang digunakan oleh suatu perusahaan untuk menemukan sebuah pola atau tren.
Sebagai contoh, suatu perusahaan manufaktur menganalisis data dengan mekanisme runtime, downtime, dan data kerja untuk masing-masing mesin. Data yang sudah dikumpulkan kemudian dianalisis untuk memperhitungkan beban kerja yang lebih baik. Dengan begitu, mesin bisa beroperasi secara optimal untuk meningkatkan produktivitas perusahaan.
Fungsi Data Analytic
Data analytic bisa dimanfaatkan untuk berbagai tujuan. Berikut adalah rincian fungsi dan jenis-jenis data analytic yang dapat memberikan banyak keuntungan:
1. Mempermudah Perhitungan Statistik
Data analytic berfungsi untuk mempermudah perhitungan dan analisa data yang berhubungan dengan statistika. Oleh karena itu, para pekerja tidak perlu menganalisa data statistika secara manual. Pengolahan data yang dilakukan secara manual meningkatkan risiko terjadinya human error serta membutuhkan waktu yang lama.
2. Meningkatkan Efisiensi Kerja
Dengan hadirnya data analytic, proses pengerjaan data statistika menjadi lebih efektif dan efisien. Dengan begitu, efisiensi kerja menjadi semakin meningkat karena para pekerja tidak perlu menghabiskan banyak waktu untuk satu pekerjaan saja. Meningkatnya efisiensi kerja juga memberikan dampak pada kinerja perusahaan secara keseluruhan.
3. Memberikan Hasil Perhitungan yang Akurat
Analisa data yang dilakukan menggunakan data analytic akan memberikan hasil yang akurat. Hal ini sangat berguna karena dapat membantu perusahaan meminimalisir adanya kesalahan selama proses analisa data statistika.
4. Membantu Untuk Melakukan Riset Pasar
Riset pasar merupakan proses penting yang diperlukan untuk mengetahui keinginan dan kemampuan pasar dalam merespon suatu produk. Oleh karena itu, perusahaan memerlukan data analytic untuk membantu menganalisa riset pasar. Proses pengolahan data akan berjalan dengan lebih mudah sehingga bisa segera diselesaikan.
5. Membantu Memperlancar Jalannya Suatu Bisnis
Perusahaan memerlukan data analytic dalam proses identifikasi langkah manakah yang paling efisien untuk memperlancar jalannya bisnis. Dari data-data yang sudah dikumpulkan, selanjutnya akan dianalisis untuk digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. Perusahaan bisa menentukan cara atau langkah tertentu yang dirasa paling efektif untuk diterapkan di masa mendatang.
Jenis-jenis Data analytic
Terdapat empat jenis data analytic yang bisa dikombinasikan agar dapat memperoleh informasi secara menyeluruh untuk kepentingan bisnis dan perusahaan. Berikut adalah penjelasan mengenai fungsi dan jenis-jenis data analytic.
1. Analytics Deskriptif (Descriptive Analytics)
Analytics deskriptif dapat digunakan untuk memberikan gambaran umum mengenai data yang telah dikumpulkan. Dalam analytics deskriptif, data yang disajikan berupa informasi sederhana seperti jumlah visitor per satuan waktu serta halaman yang paling sering dikunjungi.
Analytics deskriptif merupakan jenis data analytic yang paling banyak digunakan. Meskipun terlihat sederhana, namun data-datanya sangat diperlukan untuk mengetahui efek yang ditimbulkan dari berbagai perubahan yang telah dilakukan.
2. Diagnostic Analytics
Jenis data analytic ini lebih berfokus kepada alasan mengapa sesuatu bisa terjadi. Data yang digunakan lebih beragam namun memiliki hipotesis yang sedikit. Contohnya yaitu analitis apakah perubahan cuaca saat ini dapat berpengaruh pada penjualan baju hangat.
3. Predictive Analytics
Kegunaan predictive analytics yaitu untuk memprediksi sesuatu yang akan datang. Sebagai contoh, data pengunjung dan jumlah pembelian bisa dijadikan bahan perkiraan. Barang apa saja yang memiliki jumlah pembelian tertinggi, sehingga di masa yang akan datang terdapat kemungkinan para pelanggan lain untuk membeli barang tersebut.
Dalam predictive analytics, diperlukan suatu time machine. Oleh karena itu, tidak bisa langsung menggunakan operasi penjumlahan seperti pada jenis analytics deskriptif. Harus dilakukan penafsiran data yang telah dikumpulkan terlebih dahulu.
4. Analytics Preskriptif (Prescriptive Analytics)
Analytics preskriptif merupakan suatu proses analytics yang mampu menjawab mengapa sesuatu dapat terjadi dan bagaimana cara menghadapi kondisi ini apabila terjadi lagi di masa yang akan datang. Jenis data analytic ini sangat diperlukan oleh top-level manajemen sebagai pertimbangan dalam pengambilan keputusan.
Analytics preskriptif terbilang cukup sulit karena algoritmanya harus mampu melihat apa yang tidak bisa terlihat melalui dua jenis data analytic di atas. Untuk itu, proses analytics preskriptif membutuhkan machine learning.
Sekian penjelasan mengenai fungsi dan jenis-jenis data analytic. Dengan adanya data analytic, perusahaan atau organisasi bisa memperoleh informasi berharga yang bisa dimanfaatkan dalam pengambilan keputusan yang lebih ideal. Penggunaan data analytic merupakan cara yang tepat untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi penyelesaian pekerjaan.
Untuk menerapkan data analytics pada bisnis, diperlukan resource yang mahir dan mumpuni dalam bidang ini. Namun tidak perlu khawatir karena banyak beredar data analytics consulting services di Indonesia yang dapat menjadi solusi instan permasalahan resource pada bisnis yang baru akan menerapkan data analytics.
