Dipublish Tgl: Wednesday, 12 June 2024
Teknik analisis data adalah metode yang melibatkan pencarian, pengumpulan, dan pengolahan data untuk menghasilkan informasi yang akurat dan terpercaya. Dalam praktek bisnis, teknik ini sangat penting untuk kepentingan mengidentifikasi tren pasar, memahami perilaku konsumen, dan lain sebagainya.
Dimana, informasi yang dihasilkan dari analisis data memungkinkan perusahaan untuk merumuskan strategi pemasaran yang lebih efektif, mengoptimalkan rantai pasokan, dan mengidentifikasi peluang pertumbuhan baru, sehingga mampu bersaing di pasar yang semakin kompleks dan dinamis.
Simak lebih dalam mengenai apa yang dimaksud dengan analisis data, jenis, manfaat dan cara prakteknya pada artikel di bawah ini!
Apa itu Analisis Data?
Ilustrasi Analisa Data Laporan Lampau (Sumber: Freepik.com)
Menurut Sugiyono (2013), teknik analisis data adalah proses mencari dan menyusun data secara sistematis yang diperoleh dari hasil wawancara, catatan lapangan, dokumentasi dan lain sebagainya.
Dengan cara mengkategorikan data ke dalam kategori, kemudian dijabarkan dalam unit-unit, dilakukan sintesa, menyusun ke dalam pola, proses pemilihan mana yang penting untuk dipelajari, dan terakhir membuat kesimpulan. Sehingga, mudah dipahami diri sendiri atau orang lain.
Sedangkan menurut Creswell, teknik analisis data adalah proses mengolah data menjadi informasi baru dengan tujuan agar karakteristik datanya lebih mudah dipahami, dimengerti dan dapat digunakan sebagai solusi bagi suatu permasalahan.
Dari dua ahli diatas, memandang analisis data sebagai proses yang sistematis dan terstruktur, dengan tujuan akhir untuk menemukan makna tersembunyi dari data dan menghasilkan informasi baru yang bermanfaat.
Kenapa Analisis Data pada Bisnis Perlu Dilakukan?
Berikut beberapa alasan mengapa analisis data perlu dilakukan pada bisnis;
- Membantu bisnis untuk mengamati perilaku pelanggan, menganalisis pola pembelian, dan memahami preferensi mereka. Sehingga, dapat meningkatkan kepuasan pelanggan, mengembangkan produk dan layanan yang lebih relevan.
- Membantu perusahaan untuk mengidentifikasi inefisiensi dalam proses bisnis, mengurangi pemborosan, dan meningkatkan produktivitas
- Membantu perusahaan untuk menentukan target pasar yang tepat, mengembangkan strategi pemasaran yang efektif, dan mengukur efektivitas kampanye pemasaran.
- Dapat membantu perusahaan untuk menemukan tren pasar baru, mengidentifikasi peluang bisnis baru, dan mengembangkan produk dan layanan inovatif.
- Analisis data dapat membantu perusahaan untuk mengidentifikasi dan mengelola risiko bisnis.
Baca Juga: Mengenal Resiko Usaha Adalah dan Cara Mengatasinya
Teknik Analisis Data Bisnis dan Contohnya
Ada 4 teknik analisis data yang umum digunakan, berikut diantaranya:
1. Analisis Deskriptif (Descriptive Analytics)
Teknik analisis data pertama adalah analisis data deskriptif, yakni digunakan untuk mendapatkan gambaran umum dari data yang terkumpul.
Data diolah dan disajikan secara deskriptif, memberikan pemahaman tentang kinerja bisnis pada periode tertentu. Contohnya, laporan penjualan yang digunakan untuk memahami tren penjualan berdasarkan produk, wilayah, dan periode waktu.
Teknik analisis deskriptif ini tidak digunakan untuk membuat prediksi, melainkan untuk memberikan penjelasan menyeluruh mengenai data yang ada.
2. Analisis Diagnosis (Diagnostic Analytics)
Kedua ada teknik analisis diagnosis, biasa digunakan untuk menemukan akar permasalahan yang dihadapi bisnis berdasarkan data yang didapatkan.
Contohnya digunakan untuk mengidentifikasi penyebab penurunan penjualan berdasarkan data penjualan, perilaku pelanggan, dan faktor eksternal, dan seterusya.
Analisis diagnostik terdiri dari dua jenis: discover and alert, dan query and drill down.
- Discover and alert digunakan untuk mendapatkan informasi tentang isu atau fenomena yang sedang terjadi.
- Sementara, query and drill down membantu pebisnis mendapatkan insight dari laporan data.
Dengan analisis diagnostik, bisnis dapat menemukan penyebab utama dari masalah dan mengambil tindakan yang tepat untuk mengatasinya.
3. Analisis Prediktif (Predictive Analytics)
Teknik ketiga adalah analisis prediktif, bertujuan untuk mengidentifikasi tren dan fenomena serta korelasinya dengan pasar. Biasanya digunakan untuk memprediksi kejadian di masa yang akan datang berdasarkan data historisnya.
Ada dua jenis utama analisis prediktif: model prediktif dan model statistik, yakni:
- Model prediktif memanfaatkan algoritma machine learning yang canggih untuk mempelajari pola dan hubungan dalam data historis.
- Sedangkan model statistik menggunakan metode statistik tradisional, seperti regresi dan analisis korelasi, untuk memprediksi nilai masa depan berdasarkan data historis.
Contoh penerapannya dapat dilihat pada aplikasi Facebook Ads, yang dapat menunjukkan korelasi antara conversion rate dengan lokasi geografis, pendapatan, dan minat audiens tertentu.
Yang mana dapat membantu pemilik bisnis memahami kebiasaan target audiens dan tren yang berjalan pada waktu tertentu, sehingga langkah strategis bisa diambil untuk mengantisipasi permintaan pasar.
4. Analisis Preskriptif (Prescriptive Analytics)
Terakhir ada analisis preskriptif, yang merupakan kombinasi antara teknik analisis deskriptif dan prediktif. Digunakan untuk memberikan solusi dan saran terbaik bagi bisnis selanjutnya.
Teknik ini membutuhkan big data dan data yang telah diolah untuk memberikan solusi yang spesifik. Dan terbagi menjadi dua jenis berdasarkan tujuannya: optimization dan random testing.
Contoh penerapan teknik ini dapat ditemukan dalam machine learning, yang memberikan instruksi, solusi, dan saran terbaik bagi bisnis berdasarkan data yang dianalisis.
Langkah-Langkah Analisis Data Pada Bisnis
Contohnya analisis data bisa digunakan untuk mengidentifikasi penyebab penurunan penjualan (Credit: Freepik.com)
Berikut langkah-langkah cara analisis data secara umum:
1. Menentukan Tujuan Analisis
Langkah pertama dalam analisis data adalah menetapkan tujuan yang jelas dan spesifik. Apa yang ingin dicapai dengan analisis data ini?
Apakah tujuan tersebut untuk meningkatkan penjualan, memahami perilaku pelanggan, mengoptimalkan proses operasional, atau mengidentifikasi peluang pasar baru?
Menentukan tujuan akan membantu mengarahkan seluruh proses analisis dan memastikan bahwa hasilnya relevan dan berguna.
2. Mengumpulkan Data
Setelah tujuan ditetapkan, langkah berikutnya adalah mengumpulkan data yang relevan. Data dapat berasal dari berbagai sumber, seperti sistem internal perusahaan (misalnya, database penjualan, data pelanggan), survei, wawancara, hingga laporan keuangan.
Untuk memiliki data ini Anda perlu melakukan pembukuan dengan rinci dan rapi, agar bisa dianalisis kemudian hari. Pembukuan yang rapi dapat Anda dapatkan dengan menggunakan aplikasi pembukuan keuangan Beecloud.
Bantu rekap transaksi penjualan/pembelian, data pelanggan, stok barang hingga laporan keuangan. Mudahkan Anda analisa data kebutuhan bisnis dan scale up bisnis. Mau? Klik banner di bawah ini sekarang juga!
3. Memilah dan Memilih Data
Data yang dikumpulkan mungkin tidak selalu bersih dan siap untuk dianalisis. Oleh karena itu, diperlukan langkah pembersihan dan persiapan data. Hal ini termasuk menangani nilai yang hilang, outlier, dan inkonsistensi data.
4. Analisis Data
Setelah data siap, barulah analisis data dapat dilakukan. Teknik analisis data yang digunakan akan tergantung pada jenis data, tujuan analisis, dan pertanyaan yang ingin dijawab. Anda bisa menggunakan 4 teknik analisis data di atas untuk melakukan proses analisa data.
5. Menginterpretasikan Hasil
Setelah data dianalisis, hasilnya harus diinterpretasikan untuk memberikan wawasan yang bermakna. Seperti memahami pola dan tren yang muncul dari analisis, mengevaluasi implikasi dari temuan.
Termasuk, memastikan bahwa hasilnya sesuai dengan tujuan analisis yang ditetapkan di awal. Hasil yang jelas dapat memudahkan pemangku kepentingan untuk pengambilan keputusan bisnis.
Baca Juga: Tahapan Proses Pengambilan Keputusan yang Perlu Diperhatikan
6. Mengambil Keputusan dan Tindakan
Berdasarkan hasil analisis dan interpretasi, langkah berikutnya adalah mengambil keputusan yang didukung oleh data.
Keputusan ini dapat berupa strategi pemasaran baru, perubahan operasional, penyesuaian produk atau layanan, atau langkah-langkah lain yang dirancang untuk mencapai tujuan bisnis.
Data yang dihasilkan dari analisis harus memberikan panduan yang jelas tentang tindakan apa yang harus diambil.
7. Pantau dan Evaluasi
Setelah tindakan diambil, pantau hasil dan mengevaluasi efektivitas keputusan yang telah dibuat.
Caranya dengan mengumpulkan data baru dan melakukan analisis lanjutan untuk melihat apakah tindakan yang diambil membawa perbaikan atau mencapai tujuan yang diinginkan.
Proses ini sering bersifat iteratif, dengan pembelajaran dari setiap siklus analisis dan penerapan digunakan untuk terus meningkatkan kinerja bisnis.
Singkatnya, teknik analisis data membutuhkan pendekatan yang konsisten dan terampil untuk memanfaatkan potensi data Anda sepenuhnya dan mencapai kesuksesan dalam bisnis Anda.
