Kolonginfo.com – Analisis data merupakan bagian penting bagi setiap individu atau kelompok yang akan menjalankan bisnis yang sukses. Ketika data digunakan secara efektif, data dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kinerja bisnis sebelumnya dan membuat keputusan yang lebih baik untuk aktivitas di masa mendatang. Di setiap tingkat operasi perusahaan, data dapat dimanfaatkan dalam beberapa cara.
Semua industri menggunakan empat jenis Analisis data. Meskipun membaginya ke dalam kategori, mereka semua terhubung bersama dan dibangun di atas satu sama lain. Kesulitan dan sumber daya yang dibutuhkan meningkat saat Anda beralih dari jenis analisis yang paling sederhana ke yang lebih kompleks. Pada saat yang sama, tingkat wawasan dan nilai tambah semakin meningkat.
4 jenis analisis data
Analisis deskriptif
Jenis analisis data yang pertama adalah analisis deskriptif. Ini adalah dasar dari semua wawasan data. Ini adalah cara paling sederhana dan paling umum dalam menggunakan data dalam bisnis saat ini. Analitik deskriptif menjawab “apa yang terjadi” dengan meringkas data masa lalu, biasanya dalam bentuk dasbor.
Penggunaan terbesar analitik deskriptif dalam bisnis adalah untuk melacak indikator kinerja utama (KPI). KPI menggambarkan bagaimana kinerja bisnis terhadap tolok ukur yang dipilih.
Analisis Diagnostik
Analisis diagnostik mengambil wawasan yang ditemukan dari analisis deskriptif dan menelusuri untuk mencari tahu apa yang menyebabkan hasil tersebut.
Hal penting dari metode analisis diagnostik ini adalah untuk dapat menciptakan informasi rinci. Ketika masalah baru muncul, Anda mungkin telah mengumpulkan beberapa data yang terkait dengan masalah itu. Setelah Anda memiliki data yang Anda inginkan, Anda akhirnya harus mengulang pekerjaan dan menghubungkan semua masalah.
Analitik prediktif
Analitik prediktif menggunakan data yang kami rangkum untuk membuat prediksi logis tentang hasil peristiwa. Analisis ini bergantung pada pemodelan statistik, yang membutuhkan teknologi dan tenaga tambahan untuk membuat prediksi. Penting juga untuk dipahami bahwa prakiraan hanyalah perkiraan; akurasi prakiraan bergantung pada kualitas dan data yang terperinci. Contoh prediksi dilakukan pada jenis data runtun waktu (time series)
Sementara analitik deskriptif dan diagnostik adalah praktik umum dalam bisnis, analitik prediktif adalah tempat banyak organisasi mulai menunjukkan tanda-tanda kesulitan. Beberapa perusahaan tidak memiliki tenaga kerja untuk menerapkan analitik prediktif di mana pun mereka inginkan. Yang lain juga enggan berinvestasi dalam tim analitik di setiap departemen, atau tidak siap untuk mendidik tim saat ini.
Analitik preskriptif
Jenis analisis data terakhir adalah yang paling dicari, tetapi hanya sedikit organisasi yang benar-benar siap untuk melakukannya. Analitik preskriptif adalah batas analitik data, menggabungkan wawasan dari semua analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan yang harus diambil dalam masalah atau keputusan saat ini.
Analitik preskriptif menggunakan alat dan teknologi canggih, seperti pembelajaran mesin, aturan bisnis, dan algoritme, yang membuatnya canggih untuk diterapkan dan dikelola.
Selain itu, jenis analitik data canggih ini tidak hanya membutuhkan data internal historis tetapi juga informasi eksternal karena sifat algoritme yang menjadi dasarnya. Itulah sebabnya, sebelum memutuskan untuk mengadopsi analitik preskriptif, ScienceSoft sangat menyarankan untuk menimbang upaya yang diperlukan terhadap nilai tambah yang diharapkan.
Kesimpulan
Seperti yang telah kami tunjukkan, masing-masing jenis analisis data ini saling terkait dan bergantung sampai batas tertentu. Mereka masing-masing melayani tujuan yang berbeda dan memberikan wawasan yang berbeda. Berpindah dari analitik deskriptif ke analitik prediktif dan preskriptif membutuhkan lebih banyak keterampilan teknis, tetapi juga membuka lebih banyak wawasan untuk organisasi Anda.
Leave a Reply