4 Jenis Analisis Data untuk Meningkatkan Pengambilan Keputusan Bisnis [Dengan Contoh]

Selama dekade terakhir , perkembangan teknologi telah membantu beberapa industri dalam menghasilkan dan menyimpan data dalam jumlah besar. Sedemikian rupa sehingga data besar adalah salah satu kata kunci paling populer di abad ke-21 . Saat ini kita hidup di era pasca-digital, mencoba membangun sesuatu dengan informasi yang berkembang dan beragam ini. Dan ilmu data telah muncul sebagai bidang multidisiplin yang dinamis untuk membantu kami melakukannya.

Analis data memeriksa, membersihkan, mengubah, dan memodelkan data terstruktur dan tidak terstruktur untuk menemukan informasi yang dapat berguna untuk pengambilan keputusan. Untuk mengekstrak pengetahuan tersebut, mereka menerapkan metode ilmiah, algoritma, dan sistem. Dengan kata lain, mereka menggunakan berbagai jenis analitik data untuk menerjemahkan detail kompleks menjadi wawasan yang dapat dipahami oleh kebanyakan orang.

Tapi apa kegunaan terpenting dari ilmu data? Jawaban atas pertanyaan ini memiliki empat dimensi yang berbeda, yaitu: Deskriptif, Diagnostik, Prediktif, dan Preskriptif . Jadi, kami menemukan bukan hanya satu, tetapi 4 jenis analitik data dalam ilmu data. Mari kita memahami jenis analitik ini secara mendetail.

Berbagai Jenis Analisis Data

1) Analisis data deskriptif: Membedakan kenyataan

Analisis data deskriptif adalah tentang menggunakan data mentah yang ada untuk melukiskan gambaran yang jelas tentang apa yang ada. Misalnya, data dari laporan laba rugi bulanan suatu organisasi dapat digunakan untuk mengetahui lebih banyak tentang kinerjanya.

Dan ukuran dan metrik yang berbeda tentang bisnis dapat dikompilasi untuk memberikan pandangan holistik tentang kekuatan dan kelemahannya.

Analisis deskriptif juga berguna dalam menyajikan wawasan untuk analisis lebih lanjut. Analisis statistik dari data demografis pelanggan dapat mengungkapkan persentase orang dalam kelompok usia tertentu.

Data penjualan dan harga dapat dikonsolidasikan dan dibandingkan selama bertahun-tahun atau lintas departemen. Agregasi data dan penambangan data adalah beberapa teknik yang digunakan dalam proses ini. Analis juga menggunakan alat visualisasi untuk meningkatkan pesan.

2) Analisis data diagnostik: Mencari tahu 'mengapa'

Setelah 'apa', muncul 'mengapa'. Dan analitik data diagnostik memfasilitasi proses penalaran ini. Analis membaca, memindai, memfilter, dan mengekstrak data yang berguna untuk mencari tahu mengapa sesuatu terjadi.

Seperti namanya, analitik diagnostik adalah tentang memecah informasi yang tersedia dan mengidentifikasi penyebab di balik masalah, peristiwa, dan perilaku tertentu. Misalnya, sebuah organisasi besar mungkin ingin mendapatkan wawasan yang berarti tentang masalah tenaga kerja yang kompleks.

Dengan bantuan analitik data, manajer dapat mencari dan membuat snapshot karyawan yang bekerja di berbagai lokasi dan divisi. Mereka juga dapat memfilter dan membandingkan metrik kehadiran, kinerja, masa kerja, dan suksesi mereka.

Informasi Bisnis atau dasbor BI dengan alat interaktif sangat berguna untuk menemukan akar penyebab masalah dengan cara ini. Drill-down, data discovery, data mining, dan korelasi adalah beberapa teknik populer yang digunakan dalam analisis diagnostik.

3) Analisis data prediktif: Mendapatkan gambaran tentang masa depan

Analitik prediktif adalah salah satu jenis analitik data yang paling menarik . Ini membantu kita dalam belajar tentang masa depan!

Dunia ini penuh dengan ketidakpastian. Dan kita tidak pernah bisa sepenuhnya mengetahui apa yang akan terjadi. Tapi, kita bisa mencoba memprediksi kejadian di masa depan dan karenanya, membuat keputusan yang lebih baik. Analisis data prediktif dapat membantu kami memperkirakan kemungkinan suatu peristiwa, kapan sesuatu mungkin terjadi, atau sejauh mana perubahan yang akan datang.

Ini menganalisis data masa lalu dan sekarang untuk meramalkan masa depan. Apakah penjualan akan meningkat atau menurun? Bagaimana situasi pendapatan pada tahun 2025? Analis berusaha membuat proyeksi seperti itu dengan presisi sebanyak mungkin. Pemodelan data dan pembelajaran mesin adalah beberapa teknik yang semakin populer di bidang ini.

Biasanya, mereka menggunakan data variabel untuk memprediksi peristiwa yang tidak diketahui. Katakanlah model prediktif menghasilkan statistik tentang risiko serangan jantung yang lebih tinggi di antara orang tua. Prediksi akan dilakukan setelah menemukan hubungan linier antara data variabel usia dan frekuensi serangan jantung pada suatu populasi.

Analisis tersebut dapat dengan demikian, meningkatkan perawatan pasien, mengurangi biaya, dan membawa efisiensi yang lebih besar untuk industri perawatan kesehatan. Industri jasa keuangan juga menggunakan analitik prediktif untuk deteksi penipuan, investasi prediktif, dll.

4) Analisis data preskriptif: Menyarankan jalan ke depan

Jika analitik prediktif adalah tentang peramalan, analitik preskriptif adalah tentang menggunakan prediksi tersebut untuk memberikan nilai. Ini memberikan kunci untuk masa depan dengan meresepkan tindakan terbaik dari alternatif yang tersedia.

Pada tahap ini, analitik menggunakan wawasan dari tiga langkah pertama untuk menentukan solusi yang mungkin untuk suatu masalah. Dan ini bukan hanya tentang memilih, tetapi membandingkan dan memilih rekomendasi yang paling cocok untuk situasi tertentu. Misalnya, aplikasi seluler untuk lalu lintas jalan dapat membantu Anda memilih rute terbaik untuk mencapai rumah dari lokasi Anda saat ini.

Aplikasi akan mempertimbangkan jarak, kecepatan, dan kemacetan lalu lintas untuk memberi tahu Anda cara terpendek atau paling tepat waktu untuk sampai ke sana. Contoh lain adalah agen konsultan yang menggunakan analisis data untuk menyarankan lokasi yang menguntungkan untuk meluncurkan produk baru.

Kesimpulan

Saat ini, ilmu data memberikan nilai luar biasa di seluruh industri. Dan keempat jenis analitik data yang disebutkan di atas akan terus berkontribusi pada transformasi dengan caranya sendiri!

Jika Anda ingin mendapatkan pengetahuan praktis dengan menghadiri lokakarya langsung, Pertemuan tatap muka dengan pakar industri, 7+ studi kasus dan proyek, lihat program Ilmu Data upGrad yang dirancang untuk para profesional yang bekerja.