Menu Close

Berita & Acara

Data Analytics: Pengertian, Jenis, dan Contoh Penerapannya

data analytics adalah
Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on whatsapp

Table of Contents

Data analytics adalah suatu tindakan menganalisis data mentah untuk tujuan tertentu. Data analytics saat ini termasuk salah satu keahlian yang banyak dicari organisasi, perusahaan maupun lembaga pemerintahan karena hasilnya bisa dijadikan bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan. 

Untuk memahami lebih jauh tentang apa itu Data Analytics, jenisnya, berikut contoh penerapannya dalam berbagai bidang kehidupan, hingga tahapan melakukan Data Analytics, silahkan baca tulisan ini hingga selesai.

Mengenal Apa Itu Data Analytics

Data analytics mengacu pada cara analisis data atau informasi yang telah dikumpulkan begitu banyak dalam satu server (big data) yang kemudian hasilnya dapat digunakan untuk mengambil berbagai keputusan strategis.

Contoh penggunaanya dalam dunia bisnis misalnya, dimana hasil dari data analytics dapat memperkirakan tren masa depan, pengambilan keputusan bisnis, meningkatkan efisiensi, serta mempelajari tren yang sedang berlangsung. Jika suatu perusahaan mengerti hal ini maka bisnis dapat berkembang dengan pesat dan risiko-risiko bisa diatasi.

Baca juga: Pentingnya Menjaga Keamanan Data di Era Digital

Bahkan Anda bisa membantu perusahaan menjadi yang terunggul dari kompetitor lainnya karena sudah memiliki arah yang jelas. Namun perlu diingat tindakan menganalisis data tidak hanya berguna dalam dunia bisnis tetapi juga bermanfaat bagi pemerintahan dan lembaga lainnya. Mereka dapat mengetahui bagaimana keadaan sekarang dan respons mana yang harus diambil.

Jenis-Jenis Data Analytics

jenis data analytics

Setidaknya ada empat jenis analisis data yang perlu Anda pahami dalam konteks Data Analytics yaitu descriptive analytics, diagnostic analytics, predictive analytics, dan prescriptive analytics. Masing-masing penjelasannya bisa Anda lihat di bawah ini. 

1. Descriptive Analytics

Descriptive analytics berguna untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan mengenai kejadian yang sedang terjadi. Analisis dilakukan dengan mengumpulkan seluruh data terkait dari masa lalu untuk akhirnya disajikan kepada pemangku kepentingan (stakeholders). 

Tujuan dari analisis yang dilakukan ialah membuat para pemangku kepentingan dapat membaca hasil analisis dengan mudah. Data-data seperti hasil KPI karyawan, strategi yang telah dilakukan, dan laporan penjualan sebelumnya merupakan contoh data yang dianalisis.

Baca juga: Apa Itu Teknologi Artificial Intelligence?

2. Diagnostic Analytics 

Jenis diagnostic analytics berguna ketika lembaga, organisasi, atau perusahaan ingin mendapatkan wawasan mengenai masalah tertentu. Proses analisis dilakukan dengan melakukan pemulihan, pengembangan, dan penelusuran data. Data yang dimasukkan dalam analisis tentu saja lebih banyak dan bervariasi. 

Anda bisa mengatakan jenis ini sebagai tahapan selanjutnya dari proses analisis yang sedang berjalan. Alasannya karena data-data hasil descriptive analytics akan digunakan dalam proses diagnostic analytics.

3. Predictive Analytics

Seperti namanya, analisis prediktif ini berusaha menjawab atau memprediksi apa yang akan terjadi pada masa depan. Dalam prosesnya, analisis dilakukan dengan menggunakan data historis untuk mengetahui apakah terdapat potensi kejadian berulang pada waktu mendatang. Data historis yang dimaksudkan ialah data tahun-tahun sebelumnya hingga saat ini. 

4. Prescriptive Analytics

Prescriptive Analytics berguna untuk memberikan jawaban terkait solusi terbaik yang harus diambil. Hasil data dari proses analisis sebelumnya dapat dijadikan sebagai pertimbangan untuk mengambil suatu keputusan. Pengambilan keputusan yang biasanya diambil berdasarkan data mentah jadi bisa dilakukan dengan penuh kepastian.

Baca juga: Inilah Contoh Big Data yang Digunakan Banyak Perusahaan

Tahapan dalam Melakukan Data Analytics

Ada beberapa tahapan yang umumnya dilakukan dalam proses analisis data, yaitu: 

1. Pengumpulan data

Langkah pertama dalam data analytics adalah mengumpulkan data yang dibutuhkan, baik berbentuk data kualitatif maupun data kuantitatif.

2. Pembersihan data

Setelah data terkumpul yang mana masih bersifat data mentah, maka langkah berikutnya adalah membersihkan data (data cleaning) dari kesalahan, outlier, maupun data duplikat untuk memastikan validitas dan akurasi data.

3. Persiapan data

Tahapan ini yakni mengubah data menjadi bentuk yang sesuai untuk proses analitik seperti melakukan normalisasi, agregasi, dan penyesuaian.

4. Analisis data

Setelah semua data bersih dan siap, langkah berikutnya adalah melakukan analisis statistik, data mining, dan analisis prespektif untuk menemukan pola dan insight.

5. Visualisasi data

Tahapan ini termasuk penting agar hasil analisi data dapat dibaca oleh pengguna (user). Anda dapat menggunakan grafik, diagram, dan visualisasi lainnya untuk mempresentasikan hasil analisis dan membuat informasi yang lebih mudah dipahami.

6. Interpretasi dan Implementasi hasil

Menerjemahkan hasil analisis dan dampaknya terhadap bisnis sehingga membantu menghasilkan rekomendasi maupun keputusan bisnis yang tepat.

8. Monitoring dan evaluasi

Langkah terakhir dari proses analitik adalah memantau hasil dari implementasi dan melakukan evaluasi untuk memastikan efektivitas dan mengidentifikasi area untuk perbaikan.

Baca juga: Memahami Apa Itu Big Data dan Manfaatnya untuk Bisnis

Contoh Penerapan Data Analytics di Berbagai Bidang

Data analytics sudah berhasil diterapkan pada berbagai sektor. Keberadaan data analytics juga membantu mengatasi masalah-masalah tertentu yang ada di berbagai bidang. Berikut contoh-contoh penerapannya. 

1. Transportasi

Penggunaan data analytics dalam bidang transportasi memudahkan berbagai pihak penyedia layanan untuk memperkirakan jumlah penumpang. Hal ini berguna untuk menentukan pada waktu mana saja semua transportasi harus digunakan. Contohnya ketika musim lebaran di mana PT. KAI dapat memperkirakan jumlah lonjakan penumpang yang memesan tiket. 

Selain itu penggunaan data analytics dalam penerbangan juga sangat efektif untuk memberitahukan rute terbaik. Seperti salah satu maskapai penerbangan asal Australia yang dapat bekerja lebih efektif. Hal ini membawa dampak positif terhadap waktu dan bahan bakar yang dihabiskan dalam perjalanan. 

2. Keuangan

Penerapan data analytics dalam bidang keuangan terlihat nyata dalam dunia perbankan. Penyediaan layanan pinjaman oleh bank tentu harus melalui proses verifikasi serta kelayakan yang ketat. 

Hal ini dilakukan untuk mengetahui siapa saja nasabah yang memiliki kemampuan mengembalikan dana. Penerapan data analytics dalam hal ini juga menekan risiko penipuan yang sering terlewat oleh manusia.

Baca juga: Augmented Reality, Dunia Baru yang Harus Anda Pahami

3. Jasa Ekspedisi

Data analytics juga berguna dalam berbagai jasa ekspedisi. Pengiriman ke berbagai daerah pasti memakan waktu dan biaya yang tidak sedikit. Data analytics di kasus ini berguna mencari rute perjalanan yang paling cepat serta sarana transportasi yang hemat biaya. 

Jasa ekspedisi dari Jerman dan Amerika menjadi contoh nyata dari penerapan data analytics. Kedua jasa ekspedisi ini berhasil meningkatkan produktivitas dan kinerja mereka melalui rute-rute baru yang lebih cepat serta hemat biaya. 

4. Perencanaan Kota

Penerapan data analytics dalam perencanaan kota berguna untuk mengetahui tata letak pembangunan yang baik. Jika sebelumnya rencana pembangunan memiliki keraguan dalam berbagai hal maka data analytics dapat memberikan kepastian tersebut. Seperti halnya dalam perencanaan pembangunan jalan tol. 

Pemerintah tentu akan kesulitan dalam mempertimbangkan berbagai aspek terkait. Namun dengan menggunakan data analytics pemerintah jadi bisa memperkirakan pembangunan jalan mana yang akan mencegah kemacetan. Pemerintah dapat memperhitungkan efektivitas jalan tol yang akan dibangun.

 

Perbedaan Data Analytics dan Data Science

Data Analytics dan Data Science memiliki beberapa perbedaan utama meskipun kedua istilah tersebut memiliki beberapa tugas yang serupa. Berikut ini adalah beberapa indikator perbedaan antara Data Analytics dan Data Science:

  • Fokus: Data Analytics fokus pada analisis data yang sudah ada untuk membuat keputusan bisnis dan memahami trend dan pola, sementara Data Science fokus pada menemukan wawasan baru dan memecahkan masalah melalui analisis data.
  • Pendekatan: Data Analytics memiliki pendekatan yang lebih terfokus pada tugas sehari-hari dan memiliki tujuan yang jelas, sementara Data Science memiliki pendekatan yang lebih exploratif dan memiliki tujuan yang lebih luas.
  • Alat dan Teknik: Data Analytics menggunakan alat seperti SQL, Microsoft Excel, dan visualisasi data untuk menganalisis data, sementara Data Science menggunakan teknik seperti statistik, machine learning, dan programming untuk memecahkan masalah dan menemukan insight baru.
  • Output: Data Analytics biasanya menghasilkan rekomendasi dan keputusan bisnis, sementara Data Science menghasilkan insight dan model prediksi.

Kendati demikian, batasan antara kedua istilah ini tidak selalu jelas dan bisa bervariasi dari satu organisasi ke organisasi lain. Ada juga beberapa posisi hybrid yang mengkombinasikan tugas dan kemampuan Data Analytics dan Data Science.

Kesimpulan

Tindakan menggunakan data analytics adalah cara tepat untuk meningkatkan produktivitas serta penyelesaian pekerjaan secara efisien. Keberadaan data analytics sungguh membuat perbedaan dalam penyelesaian berbagai masalah. Anda juga bisa mulai menerapkan data analytics di dalam perusahaan, baik dalam aspek keuangan, strategi dan kampanye pemasaran, proses produksi, hingga analisis performa bisnis.

Tetapi tidak cukup di situ, Anda juga bisa menerapkan data analytics dalam hal keamanan. Penerapan data analytics untuk keamanan menjadi jawaban atas masalah pencurian, kehilangan, atau kejahatan lain yang sering terjadi. 

Salah satunya dengan menggunakan Intelligent Video Analytics atau IVA dari Lintasarta Cloudeka. IVA merupakan perangkat lunak siap pakai yang dapat memberikan laporan real-time terkait kejadian-kejadian yang ada di lokasi di mana CCTV terpasang. Kunjungi website LintasartaCloudeka sekarang untuk mendapatkan informasi yang lebih lengkap.

Cloudeka adalah penyedia layanan Cloud yang berdiri sejak tahun 2011. Lahir dari perusahaan ICT ternama di tanah air, Lintasarta, menyediakan layanan Cloud baik untuk perusahaan besar maupun kecil-menengah.