Apa itu Data Analytics? Manfaat, Jenis dan Contoh Penerapannya

Jobstreet tim konten – diperbarui pada 22 May, 2024

Data analytics menjadi salah satu keahlian penting yang dibutuhkan dalam dunia kerja. Dengan analisis data, perusahaan dapat memiliki informasi akurat yang berguna dan mudah dipahami untuk kemajuan bisnis.

Setiap bidang pekerjaan memerlukan karyawan yang mahir mengolah data. Karena itu, peluang kerjanya pun terbilang luas.

Beberapa jenis peluang kerja data analytics yang bisa kamu manfaatkan di antaranya, data analyst, data scientist, data engineer, maupun business analyst. Semuanya menawarkan prospek gaji yang menjanjikan.

Tapi, apa sebenarnya data analytics? Lebih lanjut, berikut penjelasan tentang data analytics, dari pengertian, manfaat, hingga contoh penerapannya.

Apa Itu Data Analytics?
Manfaat dari Data Analytics
Tujuan Melakukan Proses Data Analytics
Jenis-Jenis Data Analytics
Proses Data Analytics
Contoh Penerapan Data Analytics
Perbedaan Data Analytics, Data Science, dan Data Analyst
Kesimpulan

Apa Itu Data Analytics?

Sumber : Pexels

Menurut The Computing Technology Industry Association, data analytics adalah proses mengolah data menggunakan teknik dan alat untuk mengetahui pola dan tren bisnis. Tujuan utama data analytics yaitu untuk menjawab tantangan bisnis dan mendorong hasil bisnis yang lebih baik.

Dalam prosesnya, data analytics mengolah data mentah menjadi informasi yang bernilai dan mudah dimengerti

Hasil pengolahan data tersebut kemudian dimanfaatkan sebagai landasan dalam pengambilan keputusan maupun penyelesaian masalah dalam bisnis.

Manfaat dari Data Analytics

Sumber : Pexels

Implementasi data analytics memberikan banyak manfaat dalam bisnis, termasuk di antaranya adalah:

1. Meningkatkan pengambilan keputusan

Data analytics adalah upaya yang bisa kamu lakukan untuk meningkatkan kemampuan dalam proses pengambilan keputusan. Hasil analisis data bisa membantu pelaku bisnis dalam melakukan pengawasan terhadap metrik tertentu secara real time.

Dengan begitu, perusahaan bisa memperoleh insight bisnis dan dapat pula memanfaatkan data untuk menyusun strategi bisnis.

2. Meningkatkan efisiensi dan produktivitas

Analytics data bisa membantu kamu dalam mengidentifikasi proses bisnis yang berjalan kurang efektif. Perusahaan pun bisa melakukan perbaikan, sehingga efisiensi dalam operasional bisnis dapat meningkat dan berdampak positif pada produktivitas.

3. Mengurangi biaya

Data analytics menawarkan keuntungan dalam mengidentifikasi peluang untuk menghemat biaya operasional. Caranya bisa beragam, misalnya dengan mengidentifikasi pola penggunaan biaya, proses procurement, maupun biaya operasional.

4. Meningkatkan kepuasan pelanggan

Tentunya, kamu bisa memanfaatkan data analytcis untuk meningkatkan kepuasan pelanggan.

Data analytics dapat memudahkan kamu ketika melakukan identifikasi perilaku pelanggan. Informasi yang dihasilkan bisa digunakan sebagai acuan perbaikan di berbagai aspek dalam rangka meningkatkan customer experience.

5. Memperkuat keunggulan kompetitif

Data analytics juga menjadi modal penting bagi perusahaan dalam melakukan forecasting, produksi, hingga budgeting. Efisiensi di berbagai aspek dengan output yang memuaskan bisa membantu perusahaan lebih unggul dibanding para pesaing.

Pada akhirnya, data analytics adalah hal penting dalam membantu perusahaan agar mampu bersaing dengan kompetitor.

Tujuan Melakukan Proses Data Analytics

Sumber : Pexels

Selain manfaat, kamu juga perlu memahami tujuan dari implementasi data analytics, yang meliputi:

1. Memahami perilaku pelanggan

Pengetahuan terkait perilaku pelanggan sangat penting bagi perusahaan. Sayangnya, insight tersebut tidak serta-merta muncul atau tersedia di internet. Sebab, apa yang diketahui di internet adalah data mentah.

Untuk bisa memahami bagaimana tren konsumen saat ini dan kedepannya, data tersebut perlu diolah terlebih dahulu. Caranya yaitu menggunakan teknik data analytics, sehingga menghasilkan informasi mengenai perilaku pelanggan yang mudah dipahami.

Dengan pemahaman yang tepat tentang perilaku pelanggan, kamu bisa menyiapkan strategi pemasaran yang efektif. Selain itu, kamu juga bisa menggunakan data tersebut untuk membangun produk yang sesuai dengan target pasar.

2. Mengidentifikasi tren pasar

Data analytics bisa membantu pelaku usaha dalam mengidentifikasi tren menggunakan data-data terdahulu. Baik tren jangka pendek, maupun tren jangka panjang.

Dengan pengetahuan tren pasar, perusahaan bisa membangun strategi secara tepat, mulai dari proses budgeting hingga forecasting. Selain itu, perusahaan pun menjadi lebih siap dalam menghadapi situasi pasar yang dinamis.

Pada akhirnya, data analytics menjadi bagian penting dari upaya untuk bisa memenangkan persaingan pasar.

3. Mengoptimalkan kampanye pemasaran

Tujuan data analytics juga berkaitan erat dengan optimalisasi kampanye pemasaran. Mengoptimalkan kampanye pemasaran dapat dilakukan dengan mengidentifikasi pola transaksi, perilaku, maupun data demografi pelanggan.

Semua data tersebut dapat kamu manfaatkan untuk menyusun strategi pemasaran secara lebih akurat. Kamu bisa lebih fokus dalam melakukan pemasaran pada segmen yang sudah tertarget. Dengan begitu, peluang untuk memperoleh konversi bisa lebih tinggi.

4. Meningkatkan pengembangan produk

Setiap produk baru harus dirancang dengan cermat, sehingga ketika dirilis ke pasaran bisa laku keras dan diburu oleh pelanggan. Bagaimana caranya? Data analytics bisa menjadi solusi.

Dengan data analytics, kamu jadi tahu produk seperti apa yang disukai dan dibutuhkan oleh pelanggan. Selain itu, aspek yang kurang menguntungkan pada produk juga bisa diketahui dari analisis data. Semua aspek tersebut menjadi materi penting dalam pengembangan produk.

5. Mengelola risiko

Adanya data analytic membuat perusahaan bisa mengidentifikasi berbagai risiko bisnis yang bisa saja terjadi di masa depan. Dengan begitu, langkah antisipasi pun dapat dipersiapkan sejak dini untuk meminimalisir kerugian.

Jenis-Jenis Data Analytics

Sumber : Pexels

Dalam pelaksanaannya, terdapat beberapa jenis data analytics yang bisa dilakukan, yakni:

1. Analisis deskriptif

Tipe data analytics yang pertama adalah analitik deskriptif. Analisis deskriptif dilakukan dengan mengacu data terdahulu.

Selanjutnya, kamu bisa menggunakan data tersebut untuk mengidentifikasi pola serta mendapat insight dari kejadian di masa lalu.

2. Analisis diagnostik

Berikutnya, yaitu analisis diagnostik. Pelaksanaannya berlangsung dengan mengidentifikasi data secara mendalam dan menemukan faktor yang menjadi penyebab di balik kejadian tertentu.

Hasilnya, kamu bisa mengetahui alasan terjadinya sebuah kejadian, korelasi serta hubungan dari setiap variabel.

3. Analisis prediktif

Analisis prediktif bertujuan untuk memprediksi pola di masa depan dengan menggunakan data terdahulu dan algoritma statistik. Beberapa jenis algoritma yang digunakan di antaranya adalah regresi linear dan regresi logistik.

4. Analisis preskriptif

Terakhir adalah analitik preskriptif. Penggunaannya bertujuan untuk memperoleh informasi lebih dalam akan suatu hal.

Analisis preskriptif bukan sekadar memprediksi kejadian di masa mendatang, tetapi juga untuk mendapatkan rekomendasi keputusan secara spesifik. Prosesnya berlangsung menggunakan optimasi dan simulasi.

Proses Data Analytics

Sumber : Pexels

Terdapat beberapa tahapan data analytics yang perlu kamu ketahui, yakni:

1. Pengumpulan data

Pekerjaan data analytics yang pertama adalah melakukan pengumpulan data. Data dari berbagai sumber dikumpulkan jadi satu dan dibentuk dalam format data yang sama.

2. Pembersihan data

Data yang terkumpul dalam proses pengumpulan data sifatnya masih mentah. Perlu ada proses pemfilteran lewat data profiling dan data cleansing. Tujuannya adalah untuk memastikan tidak ada data yang error atau duplikat.

3. Persiapan data

Ada pula tahapan data analytics yang berupa persiapan. Pada tahapan ini, tim analisis data akan memberlakukan aturan untuk memastikan data telah sesuai standar dari perusahaan dan pemanfaatannya berlangsung dengan benar.

4. Analisis data

Pada tahap ini, data sudah rapi dan siap diolah. Kamu bisa mulai melakukan analisis data sesuai dengan kebutuhan.

Analisis data dapat menggunakan teknik kualitatif maupun kuantitatif. Teknik tersebut akan memengaruhi tipe data yang dihasilkan, apakah analisis deskriptif, diagnostik, prediktif, atau preskriptif.

5. Visualisasi data

Langkah berikutnya perlu ada upaya visualisasi data. Tujuannya adalah agar data bisa dibaca dan dipahami dengan mudah.

6. Komunikasi hasil analisis

Terakhir, kamu perlu menginformasikan laporan hasil analisis yang sudah berupa data visual kepada pihak-pihak terkait. Siapkan penjelasan yang mudah dipahami, sehingga tidak menimbulkan kerancuan.

Contoh Penerapan Data Analytics

Sumber : Pexels

Ada berbagai contoh terkait penerapan data analytics dalam bisnis, di antaranya:

1. Bisnis dan keuangan

Data analytics mempunyai peran penting dalam business intelligence dan pelaporan. Berbagai jenis data dimanfaatkan, termasuk di antaranya adalah terkait KPI, operasional bisnis, maupun pelanggan.

2. Marketing dan penjualan

Dalam aktivitas pemasaran, data analytics dapat dimanfaatkan dalam proses forecasting tren di masa mendatang. Selain itu, kamu dapat pula memanfaatkannya untuk memahami pola pembelian pelanggan.

3. Kesehatan dan kedokteran

Industri kesehatan memperoleh banyak manfaat dari implementasi data analytics. Salah satunya adalah membantu dokter dalam memberikan pengobatan secara tepat dengan efek samping yang minimal kepada pasien.

4. Manufaktur dan produksi

Dalam industri manufaktur dan produksi, data analytics mempunyai peran dalam upaya meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses produksi. Dengan begitu, perusahaan bisa melakukan penghematan biaya produksi dan sekaligus mendorong produktivitas.

5. Pemerintahan dan kebijakan publik

Pemerintah bisa memanfaatkan data analytics untuk membangun kebijakan publik yang lebih baik. Contohnya adalah dengan pembangunan smart city.

Perbedaan Data Analytics, Data Science, dan Data Analyst

Sumber : Pexels

Masih sering menganggap data analytics dengan data science dan data analyst itu sama? Sebenarnya, ketiga istilah tersebut berbeda, lho.

Pertama, mari lihat perbedaan data analyst dan data analytics. Data analytics berkaitan dengan upaya dalam melakukan identifikasi data dan pemilahan masing-masing data. Sementara itu, data analyst adalah profesi yang menganalisis data untuk dimanfaatkan secara optimal oleh perusahaan.

Lain halnya dengan data science yang melibatkan proses lebih luas. Dalam data science, kamu tidak hanya perlu melakukan analisis data. Namun, kamu juga harus terlibat dalam perancangan desain model dan algoritma.

Kesimpulan

Sumber : Pexels

Itulah penjelasan lengkap mengenai apa itu data analytics yang penting untuk kamu ketahui. Dari pemahaman ini, kamu jadi tahu kalau data analytics menjadi bagian penting dalam menunjang operasional bisnis.

Dalam penerapannya, data analytics melibatkan berbagai proses. Dengan adanya setiap tahapan proses tersebut, data bisa diolah secara tepat dan selanjutnya menghasilkan data yang bisa dimanfaatkan untuk kepentingan bisnis.

Peluang kerja yang berkaitan data analytics tersedia secara luas. Kamu pun bisa mendapatkan banyak peluang kerja tersebut dengan menggunakan aplikasi Jobstreet yang tersedia di Google Play dan App Store.

Yuk, segera download aplikasi Jobstreet dan temukan pekerjaan impian kamu!

Pertanyaan Seputar Data Analytics

1. Apakah perlu memiliki latar belakang matematika atau statistik untuk mempelajari data analytics?

Ya. Data analytics memerlukan perhitungan secara matematis dan statistika di dalamnya. Apalagi, proses pelaksanaannya melibatkan adanya pemodelan.

2. Bagaimana cara memulai belajar data analytics?

Cara paling mudah adalah dengan mengikuti kursus data analytics.

3. Apa saja tantangan dalam implementasi data analytics?

Beberapa tantangan yang perlu dihadapi dalam implementasi data analytics di antaranya adalah dukungan dari stakeholder terkait, tingkat pertumbuhan data, serta tingkat keahlian yang dimiliki.