Pedoman ini bertujuan untuk memberikan pemahaman dasar yang jelas mengenai analitik data modern dengan menyajikan definisi, contoh, dan saran praktis yang dapat digunakan.
Tujuan dari pedoman ini adalah untuk membantu pembaca, terutama dosen dan mahasiswa, dalam mengembangkan pemahaman yang mendalam terhadap konsep-konsep analitik data yang relevan dengan konteks saat ini.
Apa itu Analitik Data?
Analitik Data (Data Analytics) merupakan disiplin yang menggabungkan proses interpretasi, analisis, dan penyelidikan data untuk memperoleh wawasan yang signifikan, menemukan pola tersembunyi, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Dengan menggunakan alat dan metode analitik, kita dapat mengolah dan memeriksa kumpulan data yang kompleks untuk menjawab pertanyaan spesifik, menemukan wawasan baru, dan menghasilkan keputusan yang didasarkan pada bukti empiris. Sehingga, analisis data menjadi esensial dalam mengoptimalkan pemanfaatan kekayaan data yang terus berkembang di era digital ini.
Tujuan utamanya adalah untuk memudahkan para ahli data, termasuk ilmuwan data, insinyur, dan analis, dalam mengakses dan memahami temuan-temuan ini sehingga dapat digunakan oleh seluruh pelaku bisnis.
Data mentah tanpa pengolahan tidak memiliki nilai. Sebaliknya, nilai data terletak pada pengolahan dan analisis yang dilakukan terhadapnya. Analitik data mencakup semua langkah yang diambil, baik oleh manusia maupun mesin, untuk menemukan, menafsirkan, memvisualisasikan, dan menceritakan pola-pola dalam data. Langkah-langkah ini bertujuan untuk mendukung strategi dan hasil bisnis.
Praktik analitik data yang efektif seharusnya mampu menyediakan strategi yang lebih baik terkait tujuan bisnis. Jika dilakukan dengan baik, analisis data dapat membantu Anda untuk:
- Temukan tren
- Temukan peluang
- Memprediksi tindakan, pemicu, atau peristiwa
- Mengambil keputusan
Analitik data merupakan proses yang sistematis, terdiri dari berbagai langkah komputasi dan manajemen. Para ahli menekankan pentingnya pendekatan yang sistematis. Hal ini krusial karena analitik data melibatkan beragam aktivitas dan memanfaatkan berbagai jenis serta ukuran sumber data.
Banyak disiplin ilmu yang melibatkan analisis data, seperti ilmu data (data science), pembelajaran mesin (machine learning), dan statistik terapan (applied statistics). Salah satu hasil konkret dari praktik analitik data adalah penyusunan laporan terstruktur yang menggunakan visualisasi data untuk mengkomunikasikan inti-inti penting sehingga semua pihak dalam bisnis—yang mungkin bukan ahli data—dapat memahami, mengembangkan, dan menerapkan strategi analisis data mereka.
Mengapa Analitik Data Penting?
Analitik data memegang peranan yang sangat penting dalam konteks kontemporer, lantaran memberikan kapabilitas bagi para pemangku kepentingan untuk menggali pemahaman yang lebih mendalam dari segala informasi yang tersimpan dalam gudang data yang besar dan kompleks. Sebagai hasilnya, analitik data mampu memberikan landasan yang kokoh bagi proses pengambilan keputusan yang diinformasikan secara tepat dan akurat. Keterampilan dalam menganalisis data memungkinkan para pengambil keputusan untuk menemukan pola-pola tersembunyi yang mungkin tidak terlihat secara langsung, serta untuk mengidentifikasi tren-tren yang dapat mendukung proyeksi masa depan.
Konsekuensinya, keberadaan analitik data dapat berperan sebagai pendorong utama dalam mengoptimalkan efisiensi dan efektivitas proses bisnis. Dengan memahami perilaku dan preferensi konsumen yang terkandung dalam data, perusahaan dapat mengadaptasi strategi-strategi mereka secara lebih responsif, serta mengalokasikan sumber daya dengan lebih efisien. Dalam konteks ini, analitik data bukanlah sekadar alat bantu, tetapi menjadi landasan krusial dalam upaya meningkatkan kinerja operasional dan mengejar peluang-peluang inovatif.
Lebih jauh lagi, analitik data mampu memperluas cakupan perspektif organisasi dengan memberikan pemahaman yang lebih holistik terhadap lingkungan bisnis yang kompleks dan berubah-ubah. Dengan mengeksplorasi dan menganalisis data yang relevan, perusahaan dapat memperoleh wawasan yang lebih mendalam mengenai dinamika pasar, perubahan tren industri, serta potensi risiko dan peluang yang mungkin muncul di masa depan. Dengan demikian, analisis data bukan hanya menjadi alat untuk memahami kondisi saat ini, tetapi juga sebagai pemandu untuk mengantisipasi dan merespons perubahan dengan lebih cepat dan tepat.
Secara keseluruhan, dapat disimpulkan bahwa analitik data memiliki peran yang krusial dalam konteks bisnis modern. Dengan memberdayakan pemangku kepentingan untuk mengambil keputusan yang lebih baik, mengoptimalkan proses, dan merangsang inovasi, analisis data mampu memberikan keunggulan yang signifikan bagi perusahaan dalam menghadapi tantangan yang kompleks dan dinamis di era digital ini. Oleh karena itu, keberadaan analisis data bukanlah sekadar suatu pilihan, tetapi merupakan suatu keharusan bagi setiap organisasi yang ingin tetap bersaing dan berkembang di pasar global yang semakin kompleks dan kompetitif.
Proses Analisis Data
Secara tradisional, analitik data besar seringkali membutuhkan banyak pekerjaan manual yang rumit dalam pengkodean dan analisisnya. Namun, dalam perkembangan terkini, alat dan teknik analisis modern telah mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi proses analisis. Dengan mengotomatiskan sebagian besar langkah-langkah tersebut, penggunaan AI dalam analisis data besar memungkinkan untuk melakukan analisis yang lebih cepat dan efektif.
Penerapan teknologi ini juga memberikan kemampuan untuk menggunakan teknik analisis yang lebih canggih, yang mungkin tidak dapat dilakukan secara manual. Selain itu, penggunaan AI dalam analitik data besar juga dapat meningkatkan keakuratan hasil yang diperoleh, karena algoritma yang digunakan dapat secara konsisten mengikuti aturan dan prosedur yang telah ditetapkan.
Dengan demikian, penggunaan AI dalam analitik data besar tidak hanya meningkatkan efisiensi proses, tetapi juga meningkatkan kualitas hasil analisisnya. Lebih lanjut, penggunaan AI dalam analitik data besar juga dapat menghasilkan wawasan yang lebih mendalam dan tindakan yang direkomendasikan yang mungkin tidak terdeteksi dengan mudah oleh analisis manual. Hal ini karena AI dapat secara otomatis mengidentifikasi pola-pola kompleks dalam data yang mungkin sulit dipahami secara manual.
Oleh karena itu, penggunaan AI dalam analitik data besar memiliki potensi untuk mengubah paradigma dalam pengolahan dan interpretasi data. Meskipun demikian, penting untuk diingat bahwa penggunaan AI dalam analisis data besar juga memerlukan pemahaman yang mendalam tentang konsep-konsep statistik dan komputasi. Sehingga, meskipun AI dapat mengotomatiskan sebagian besar proses analisis, pengguna masih perlu memiliki pengetahuan yang memadai untuk memahami hasil-hasil yang dihasilkan oleh algoritma tersebut.
Dengan demikian, sementara penggunaan AI dalam analitik data besar menjanjikan kemajuan yang signifikan dalam bidang ini, tetap diperlukan kerja sama antara kecerdasan buatan dan keahlian manusia untuk mencapai hasil yang optimal.
Praktik analisis data mencakup banyak proses terpisah, yang dapat terdiri dari saluran data:
Pertama. Tentukanlah tujuan analisis bisnis Anda, misalnya untuk mengidentifikasi pasar-pasar baru yang menjanjikan atau proses produksi yang memiliki kelemahan.
Kedua. Anda dapat mulai dengan mengidentifikasi sumber data yang diperlukan, seperti sistem transaksional, rantai pasokan, media sosial, dan aplikasi CRM. Data ini dapat berupa catatan historis atau informasi yang diperbarui secara real-time.
Ketiga. Anda dapat menyatukan data Anda dalam repositori seperti gudang data atau data lake, yang umumnya berada di cloud. Proses integrasi data ini melibatkan pengambilan, transformasi, dan penggabungan data mentah dan tidak terstruktur, sehingga memberikan pandangan yang menyeluruh dan terpadu tentang bisnis Anda. Hal ini juga mempermudah proses pengambilan dan analisis data dengan efisien. Penggunaan algoritme kecerdasan buatan oleh para insinyur data, yang tersedia dalam alat-alat modern, dapat meningkatkan kualitas data dan efisiensi dalam pengumpulan serta persiapan data dengan membersihkan kesalahan seperti duplikasi, redundansi, dan masalah pemformatan. Terdapat lima pendekatan berbeda untuk mencapai hal ini:
- Pipeline ETL adalah jenis alur data konvensional yang mengubah data awal agar sesuai dengan sistem tujuan melalui tiga langkah: ekstraksi, transformasi, dan pemuatan. Proses transformasi data dilakukan di area staging sebelum dimasukkan ke dalam repositori tujuan, biasanya gudang data. Pendekatan ini memungkinkan analisis data yang cepat dan akurat di dalam sistem tujuan dan lebih sesuai digunakan untuk kumpulan data kecil yang memerlukan transformasi yang kompleks.
- Pipeline ELT yang modern memiliki kemampuan memuat data secara instan dan mengubahnya dalam sistem target, umumnya menggunakan data lake, gudang data, atau data lakehouse yang berbasis cloud. Pendekatan ini lebih sesuai ketika berurusan dengan volume data yang besar dan ketepatan waktu yang krusial, mengingat proses pemuatan cenderung lebih cepat. ELT beroperasi pada skala waktu micro-batch atau change data capture (CDC).
- Streaming data adalah proses pengiriman data secara terus menerus dan real-time dari sumber ke target. Platform integrasi data saat ini mampu mengirimkan data yang siap untuk dianalisis ke berbagai platform, seperti platform streaming dan cloud, gudang data, serta data lake.
- Integrasi aplikasi (Application integration/API) memfasilitasi kerja sama antara aplikasi terpisah dengan mengalihkan dan menyesuaikan data di antara keduanya. Umumnya, setiap aplikasi memiliki API khas untuk menyediakan dan mengambil data, sehingga alat otomatisasi aplikasi SaaS dapat membantu efisiensi pembuatan dan pemeliharaan integrasi API yang otentik dalam skala besar.
- Virtualisasi data mengirimkan data secara real-time hanya saat diminta oleh pengguna atau aplikasi. Proses ini menghasilkan tampilan data terpadu dan memungkinkan data tersedia sesuai permintaan dengan mengintegrasikan data dari berbagai sistem secara virtual. Kombinasi virtualisasi dan streaming cocok untuk sistem transaksional yang dirancang untuk kinerja kueri tinggi.
Kempat. Lakukanlah analitik data guna mengidentifikasi pola, tren, serta wawasan yang signifikan dari dataset yang luas. Tujuan utama bukan sekadar menjawab hipotesis yang ada, tetapi juga menggali pertanyaan baru dan wawasan yang tidak terduga melalui eksplorasi data.
Kelima. Anda dapat memperoleh pemahaman yang lebih mendalam dan merangsang respons di berbagai sistem dengan mengintegrasikan perangkat lunak analitik ke dalam aplikasi lainnya. Ini memungkinkan Anda untuk menyematkan kemampuan analitik langsung ke dalam aplikasi perangkat lunak, memungkinkan pengguna untuk mengakses dan menganalisis data dalam konteks aplikasi yang sudah mereka kenal. Selain itu, alat analitik Anda juga dapat dikonfigurasi untuk memberikan peringatan secara real-time, membantu Anda dalam memantau perkembangan bisnis dan mengambil langkah-langkah yang diperlukan sesuai keadaan. Sebagai contoh, ketika risiko tingkat perpindahan pelanggan meningkat, sistem dapat secara otomatis memicu kampanye email di platform pemasaran Anda, menawarkan insentif retensi yang dipersonalisasi.
Tipe Analitik Data
Biasanya, analitik data dapat dibagi menjadi lima jenis: deskriptif, diagnostik, prediktif, preskriptif, dan kognitif.
| Tipe Analitik Data | Deskripsi |
| Analitik Deskripsi | Analitik deskriptif membantu Anda mengetahui apa yang telah terjadi. Ini berfokus pada merangkum KPI (Key Performance Indicator) dan metrik serta memvisualisasikan tren utama dalam data historis melalui dasbor dan visualisasi analitis (diagram, grafik, dll.). |
| Analitik Diagnostik | Analitik diagnostik memungkinkan kita memahami penyebab suatu peristiwa dengan lebih baik. Metode ini melibatkan penggunaan teknik statistik dan penambangan data (data mining) yang kompleks seperti analisis penelusuran, analisis kohort, dan deteksi anomali. Tujuannya adalah untuk menyaring data yang besar dan mencari hubungan serta korelasi yang mungkin tersembunyi di antara titik-titik data tersebut. |
| Analitik Prediktif | Analitik prediktif memanfaatkan model statistik seperti analisis regresi, pembelajaran mesin (machine learning), dan algoritma pembelajaran mendalam untuk menganalisis data historis dan real-time guna memprediksi hasil potensial seperti churn pelanggan, peralihan pasar, atau kegagalan peralatan. Dengan demikian, analitik prediktif memberikan kemampuan untuk mengantisipasi peristiwa yang mungkin terjadi dan mengambil tindakan secara proaktif. |
| Analitik Perpektif | Analitik preskriptif membantu dalam menentukan langkah-langkah selanjutnya dengan memanfaatkan informasi dari model prediktif dan menggunakan algoritma yang canggih seperti simulasi dan optimasi untuk memberikan rekomendasi tindakan terbaik berdasarkan berbagai kemungkinan skenario. |
| Analitik Kognitif | Analitik kognitif merupakan suatu metode analisis tingkat lanjut yang mengintegrasikan berbagai teknologi cerdas, seperti kecerdasan buatan, algoritma pembelajaran mesin, dan model pembelajaran mendalam, guna mengolah informasi dan mengekstraksi kesimpulan dari data dan pola yang ada. |
Penting untuk diingat bahwa masing-masing jenis analisis data ini memiliki kegunaan dan pendekatan yang berbeda, namun secara keseluruhan bertujuan untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dan pemahaman yang lebih dalam terhadap fenomena yang diamati.
Dalam praktiknya, penggunaan kombinasi atau pendekatan gabungan dari berbagai jenis analisis data ini seringkali diperlukan untuk memberikan pemahaman yang komprehensif terhadap suatu permasalahan atau situasi.
Oleh karena itu, pemahaman yang mendalam terhadap karakteristik dan tujuan dari masing-masing jenis analisis data menjadi krusial bagi para peneliti dan praktisi yang terlibat dalam pengolahan dan interpretasi data.