Data adalah harta karun berharga dalam era digital ini. Namun data yang tersedia, biasanya masih berupa data mentah yang tak akan memiliki arti tanpa diolah terlebih dahulu. Di sinilah peran penting analisis data, yakni untuk menguak potensi tersembunyi dalam data. Tanpa analisis data bagaikan berjalan tanpa kompas di lautan luas.
Lantas apakah itu analisis data? Analisis data merupakan proses sistematis untuk mengurai, menginterpretasikan, dan mengolah data agar dapat diambil kesimpulan yang berharga. Ini merupakan langkah penting untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna bagi organisasi, perusahaan, maupun individu.
Seiring dengan bertambahnya jumlah dan kompleksitas data, maka diperlukan proses yang efisien untuk memperoleh makna dan nilai dari kumpulan data tersebut. Proses analisis data biasanya melibatkan beberapa tahapan, diantaranya:
- Pengumpulan data merupakan proses mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti survei, eksperimen, sensor, atau database.
- Pembersihan data yaitu tahap memeriksa dan membersihkan data dari kesalahan, inkonsistensi, anomali, white spaces dan lainnya.
- Pengolahan data: Mengubah data ke format yang sesuai untuk analisis, seperti normalisasi data dan transformasi data.
- Analisis data: Menerapkan teknik statistik, machine learning, atau metode lain untuk mengekstrak informasi dari data.
- Visualisasi data merupakan tahap memvisualisasikan data menggunakan grafik, bagan, dan tabel untuk memudahkan interpretasi.
- Interpretasi adalah tahap menarik kesimpulan dan interpretasi dari hasil analisis data.
- Komunikasi yaitu tahap mengkomunikasikan hasil analisis data kepada pemangku kepentingan dengan cara yang jelas dan ringkas.
Tipe Analisis Data
Pada dasarnya data bisa diolah dengan berbagai cara untuk menghasilkan kesimpulan sesuai yang diinginkan. Untuk mendapatkan hasil yang terbaik biasanya digunakan empat jenis analisis. Berikut jenis yang umum digunakan oleh berbagai kalangan:
Analisis Deskriptif
Analisis yang bertujuan untuk mendeskripsikan karakteristik data atau merangkum data kuantitatif dengan menampilkan statistik. Misalnya, analisis statistik deskriptif dapat menunjukkan distribusi penjualan pada sekelompok karyawan dan rata-rata angka penjualan per karyawan.
Analisis Prediktif
Analisis yang bertujuan untuk memprediksi ataupun memproyeksi nilai yang bisa terjadi di masa depan berdasarkan data di masa lalu dan sekarang. Sebagai contoh, Anda bisa memperhatikan bahwa produk tertentu mempunyai penjualan terbaik selama bulan Mei dan Juni setiap tahunnya, sehingga hasil analisis tersebut dapat digunakan untuk mengarahkan serta memperkirakan titik tertinggi serupa di tahun mendatang.
Analisis Diagnostik
Analisis yang bertujuan untuk menyelidiki dan mengurai suatu masalah untuk menemukan penyebab utamanya. Misalnya menelusuri data banyak pasien yang memiliki gejala terkait virus tertentu guna mendiagnosis penyakit, mengembangkan rencana perawatan yang efektif, dan meningkatkan hasil kesehatan pasien.
Analisis Preskriptif
Analisis ini merupakan gabungan dari ketiga analisis di atas, meski cenderung berfokus pada prediksi dan rekomendasi. Melalui hasil analisis jenis ini akan memberikan saran tentang tindakan apa yang harus diambil untuk mencapai hasil yang diinginkan. Contohnya analisis ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan jadwal produksi dengan mempertimbangkan berbagai faktor, seperti permintaan pelanggan, ketersediaan bahan baku, dan kapasitas mesin. Hal ini dapat membantu perusahaan untuk meningkatkan efisiensi produksi dan mengurangi biaya.
Analisis data pada dasarnya dapat diterapkan dalam berbagai bidang. Seperti dalam bidang bisnis, analisis data dapat membantu untuk meningkatkan penjualan, profitabilitas, dan efisiensi. Kemudian dalam pemerintahan untuk membantu dalam memberikan layanan yang lebih baik kepada masyarakat, meningkatkan keamanan publik, dan lainnya.
Lalu bisa juga untuk organisasi nirlaba guna membantu mengidentifikasi kebutuhan masyarakat, mengalokasikan sumber daya dengan lebih efektif, dan mengukur dampak program mereka. Bahkan untuk individu dapat membantu untuk membuat keputusan yang lebih baik tentang keuangan, kesehatan, hingga karir.
Anda dapat dengan mudah mencoba analisis data melalui Netray. Dengan dashboard yang mudah dipahami akan menjawab kebutuhan akan data yang begitu banyak. Jika tak ingin kesulitan membaca data anda juga dapat memperoleh rangkuman analisis data yang diingin melalui Netray Special Report dengan harga yang affordable. Jika ingin mengetahui lebih lanjut kunjungi situs berikut.
Editor: Ananditya Paradhi