Data Analytics (DA) merupakan proses inspeksi
serangkaian data yang berguna untuk mendapatkan kesimpulan dari informasi yang
ada dan meningkatkan sistem pada software. Teknologi data analytics dan teknik
digunakan di industri komersial yang memudahkan perusahaan mendapatkan hasil
akhir yang lebih baik dan akurat.
Secara istilah, data analytics diartikan
sebagai rangkaian aplikasi mulai dari Basic Business Intelligence (BI),
Reporting and Online Analytical Processing (OLAP) dan beberapa fitur analytic
yang lebih canggih. Dari pemahaman tersebut, DA dapat diartikan sebagai proses
sederhana bisnis analytics, istilah umum lainnya yang mendekati dengan data
analisis dengan orientasi bagi pengguna bisnis, di mana data analytics memiliki
fokus yang lebih luas.
Inisiasi DA bisa membantu perusahaan untuk
meningkatkan pendapatan, meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan
program marketing dan upaya layanan pelanggan, merespon dengan cepa tren di
pasar dan bersaing dengan lawan dengan meningkatkan performa bisnis. Tergantung
dari aplikasinya, data yang telah dianalisa berisi baik rekaman riwayat atau
informasi baru yang telah diproses sesuai dengan kebutuhan real-time pengguna.
Sebagai tambahan, data analytics bisa berupa campuran dari sumber data sistem
internal dan eksternal.
Berdasarkan
hasilnya data analytics terbagi menjadi tiga jenis yaitu descriptive analytics,
predictive analytics, dan prescriptive analytics (SAS, 2016).
·
Descriptive
analyticsadalah proses data analytics untuk mendapatkan gambaran umum dari data
yang sudah dikumpulkan. Ini adalah model yang akan membantu untuk memahami apa
yang terjadi dan mengapa. Contoh dari descriptive analytics adalah Google
Analytics. Pada Google Analytics hanya bisa melihat informasi sederhana seperti
ada berapa jumlah visitor per satuan waktu, halaman mana saja yang paling
sering dikunjungi. Analisis deskriptif tidak menampilkan prediksi halaman apa
yang akan dikunjungi pengunjung berikutnya atau kenapa seorang pengunjung
mengunjungi suatu halaman.
·
Predictive
analytics adalah data analytics yang memberikan hasil prediksi tentang sesuatu
yang akan datang dengan peningkatan daya komputasi dengan kemampuan menjalankan
ratusan atau ribuan model dengan cepat dan adopsi teknik prediktif seperti
support vector machines, neural networks dan random forests. Model-model ini
menggunakan data masa lalu dan algoritma prediksi untuk membantu dalam
menentukan probabilitas dari apa yang akan terjadi berikutnya. Contohnya adalah
sistem rekomendasi yang dipakai di situs e-commerce Dari data pengunjung dan
pembelian, maka bisa diperkirakan barang apa saja yang pengunjung sekiranya
tertarik untuk membeli. Pada analytics jenis ini mulai diperlukan machine
learning untuk menafsirkan data yang telah dikumpulkan sehingga tidak bisa
langsung melakukan operasi penjumlahan atau rata-rata seperti pada descriptive
analytics.
·
Prescriptive
analytics adalah proses analytics yang menghasilkan jawaban atas pertanyaan
kenapa sesuatu akan terjadi serta memberikan saran terhadap kondisi yang
kemungkinan akan terjadi dimasa yang akan datang. Kunci untuk prescriptive
analytics adalah mampu menggunakan data besar, data kontekstual dan banyak daya
komputasi untuk menghasilkan jawaban secara real time. Karena kemampuannya
inilah prescriptive analytics sangat diperlukan oleh top-level manajemen dalam
mengambil keputusan. Dalam prosesnya cukup sulit untuk membuat sistem yang
menggunakan analytics preskriptif mengingat algoritmanya harus benar-benar
dapat melihat yang tak terlihat dari hasil analytics Selain itu juga
mempertimbangkan semua opsi untuk pengambilan keputusan. Untuk mencapai hal ini
machine learning sudah pasti menjadi hal yang mutlak digunakan.
Berikut ini
berbagai kegunaan data analytics bagi sebuah perusahan:
·
Mempermudah
Perhitungan Statistik
Data
statistika merupakan salah satu data yang sangat penting bagi sebuah
perusahaan. Setiap hari, para karyawan harus mengolah data-data tersebut untuk
digunakan dalam menunjang bisnis yang dijalankannya. Pekerjaan para karyawan
dalam menghitung ataupun menganalisa data-data tersebut akan semakin mudah
berkat adanya data analytics.
·
Menjadikan
Waktu Perhitungan Semakin Efisien
Jika
sebelumnya para karyawan harus berlama-lama dalam mengerjakan perhitungan dan
analisa data karena masih menggunakan cara manual, maka kini hal tersebut tidak
akan terjadi lagi. Sebab, kini telah
hadir data analytics yang mampu menjadikan waktu untuk menganalisa data-data,
terutama yang berkaitan dengan data statistika lebih efisien.
Waktu
perhitungan yang semakin efisien juga dirasa mampu meningkatkan kinerja dari
para karyawan karena mereka tak akan berkutat pada satu pekerjaan saja sehingga
dapat melakukan lebih banyak pekerjaan. Saat kinerja para karyawan semakin
meningkat, maka kinerja perusahan pun akan ikut meningkat.
·
Memberikan
Solusi untuk Kepentingan Bisnis
Data
analytics juga berperan penting dalam membantu perusahaan dalam mencari solusi
bagi kepentingan bisnisnya. Solusi-solusi yang didapatkan berasal dari hasil
perhitungan data statistik yang telah dianalisa sebelumnya. Dengan begitu,
perusahaan akan lebih mudah dalam mengambil keputusan-keputusan yang dapat
digunakan untuk menunjang kepentingan perusahaan tersebut.
·
Hasil
Perhitungan yang Akurat dan Reliabel
Penggunaan
data analytics menjadikan hasil perhitungan data stastika menjadi lebih akurat
dan reliabel atau dapat dipercaya. Adanya data statistics dirasa sangat
menguntungkan bagi perusahaan karena dapat mengurangi risiko kesalahan dalam
proses analisa data statistika.
·
Dapat
Membantu Riset Pasar dari Sebuah Bisnis
Perusahaan
harus melakukan riset pasar untuk kelancaran bisnis yang dijalankan. Dengan
adanya riset pasar, perusahaan akan mengetahui keingingan dan kemampuan pasar
dalam merespon produk dari perusahan tersebut. Untuk memudahkan proses riset
pasar, perusahaan harus mulai menerapkan teknologi yang tepat. Karena itulah,
kini banyak perusahaan menerapkan data analytics untuk memudahkan proses riset
pasarnya.
No comments:
Post a Comment