Data Analytics: Arti, Jenis, Tahapan dan Contohnya (2023) 

Data analytics saat ini sangat dibutuhkan, dan penting dalam lanskap bisnis. Oleh karena itu, banyak perusahaan bisa memilih perangkat lunak analitik Indonesia agar dapat menganalisis data mereka.

Penggunaan analisis data dapat membantu pelanggan meminimalkan risiko aktivitas penipuan oleh oknum yang tidak bertanggung jawab.

Perlu Anda ketahui, bahwa penggunaan perangkat lunak yang tepat untuk analisis data di perusahaan dapat membantu dalam pengambilan keputusan bisnis yang tepat.

Menurut sumber data, bahwa data analytics adalah proses menganalisis data mentah untuk menarik wawasan yang bermakna dan dapat ditindaklanjuti, kemudian dapat digunakan untuk menginformasikan dan mendorong keputusan bisnis yang cerdas.

Artinya, data analytics ini memainkan peran penting di setiap bisnis Anda dengan cara memberikan hasil yang akurat agar dapat memecahkan masalah.

Selain itu, analisis data dapat membantu bisnis dalam meningkatkan kinerja mereka, mengoptimalkan keuntungan, dan membuat pilihan strategis yang lebih baik.

Nah, pada artikel ini akan memberikan penjelasan rinci tentang data analytics, termasuk keuntungannya bagi bisnis, berbagai tahapan yang terlibat, dan berbagai jenis.

Apa itu Data Analytics?

Data analytics adalah proses pengumpulan, pengorganisasian, analisis, dan interpretasi data secara sistematis untuk mengidentifikasi korelasi yang signifikan.

Selain itu, data analytics ini akan menggunakan metode statistik dan komputasi untuk mengekstrak insights dan pola dari kumpulan data yang besar.

Proses ini akan melibatkan pengumpulan, pembersihan, dan transformasi data agar dapat digunakan untuk analisis.

Dalam ranah analitik data, kita mungkin menemukan istilah-istilah terkait seperti business intelligence, rekayasa data, ilmu data, atau pembelajaran mesin.

Ini adalah elemen penting dalam dunia bisnis modern yang memungkinkan pengambilan keputusan dalam berbagai hal strategis, operasional, dan teknologi.

Data analytics ini akan membantu organisasi memprediksi tren, mengukur kinerja, dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan bukti.

Kemudian, data analytics ini lebih sering digunakan dalam penelitian ilmiah, keuangan, dan teknik untuk memecahkan masalah spesifik atau menjawab pertanyaan penelitian.

Data analytics akan melibatkan pengumpulan data mentah dari berbagai sumber seperti transaksi, survei, interaksi pelanggan, aktivitas media sosial, dan lainnya.

Proses ini akan membutuhkan pengorganisasian data melalui pemilahan dan pengkategorian ke dalam bidang atau atribut yang relevan untuk mengidentifikasi pola dan korelasi.

Setelah terorganisir, data ini dapat dianalisis lebih lanjut untuk menemukan tren dan wawasan dalam kumpulan data yang dapat digunakan untuk menginformasikan keputusan atau membuat strategi untuk perbaikan.

Data analytics juga dapat melibatkan pemanfaatan teknik-teknik canggih seperti analisis prediktif untuk mengidentifikasi tren masa depan sebelum terjadi, serta menggunakan algoritme pembelajaran mesin yang dapat mendeteksi pola tersembunyi dalam kumpulan data yang kompleks dengan mudah.

Sebagai contoh, dengan menggunakan analisis prediktif, perusahaan dapat secara akurat mengantisipasi pergeseran permintaan pasar sehingga membantu mengantisipasi kebutuhan pelanggan sebelumnya sehingga langkah-langkah yang dapat diambil dapat diambil dengan tepat.

Analisis data dapat memberikan wawasan yang berharga mengenai kinerja perusahaan dan membantu dalam pengambilan keputusan yang tepat.

Hal ini dapat mengarah pada peningkatan efisiensi dan pertumbuhan di berbagai departemen, yang pada akhirnya membantu mencapai tujuan bisnis utama seperti pertumbuhan pendapatan dan maksimalisasi laba.

Komponen Pembeda Antara Data Analytics vs Data Analysis

Menurut sumber data, terdapat 4 komponen yang membedakan antara data analytics vs data analysis. Nah, berikut ini komponennya!

1. Istilah

Data analytics vs data analysis memiliki arti yang berbeda. Nah, kali ini kami akan memberikan perbandingan perbedaan antara kedua istilah ini.

Bahwasannya data analytics ini mengacu pada semua aktivitas yang berkaitan dengan data, sedangkan data analysishanyalah salah satu komponen dari proses data analytics.

2. Struktur proses

Struktur proses adalah elemen kunci yang menggambarkan aliran data analyticsdan upaya data analysis selama pelaksanaan.

Proses data analytics ini melibatkan tiga langkah utama: pengumpulan data, pemeriksaan data, dan penggunaan data.

Sementara, struktur proses dalam data analysis di industri ini meliputi pembersihan data, transformasi data, pemodelan data, dan pertanyaan data.

3. Tools

Tools yang digunakan untuk data analytics dan data analysis ada berbagai macam. Untuk tools yang biasa digunakan dalam data analytics sendiri seperti, R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, Excel atau Google Sheets.

Selain itu, ada berbagai tools dari data analysis yaitu, OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, WolframAlpha.

4. Kegunaan

Data analytics memiliki berbagai kegunaan seperti berikut:

• Disarankan untuk mencari pola tertentu di dalam data.
• Menetapkan korelasi antara data yang diproses dan strategi yang tepat untuk diimplementasikan.
• Mengumpulkan data tentang preferensi pelanggan.
• Menganalisis tren pasar untuk mencari pola.

Untuk data analysis, biasanya digunakan untuk mengekstrak informasi inti dari data yang dikumpulkan.

Beberapa poin penting dari data analysis yang perlu diingat adalah:

• Berikan deskripsi tentang pola dan poin-poin penting yang diamati dalam data yang dikumpulkan, ini disebut dengan descriptive analysis insight.
• Akan melibatkan pemberian wawasan tentang penyebab suatu peristiwa atau fenomena berdasarkan data yang dikumpulkan atau disebut dengan explanatory analysis insight.
• Melibatkan pemeriksaan sampel data untuk mengekstrak wawasan yang relevan dengan bisnis, atau disebut dengan inferential analysis insight.
• Mengembangkan prediksi berdasarkan data yang dikelola untuk memenuhi kebutuhan bisnis, ini disebut dengan predictive analysis insight.Dan insight lainnya.

Siapa yang Membutuhkan Data Analytics?

Para profesional yang mengambil keputusan harus memiliki pengetahuan analisis data dasar. Aksesibilitas data telah menjadi semakin umum.

Jika Anda merumuskan strategi dan membuat keputusan tanpa mempertimbangkan data yang dapat Anda akses, maka Anda dapat kehilangan peluang besar atau tanda bahaya yang dikomunikasikan.

Seseorang yang dapat memanfaatkan keterampilan data analytics meliputi:

• Marketers, yang memanfaatkan data pelanggan, tren industri, dan data kinerja dari kampanye sebelumnya untuk merencanakan strategi pemasaran.
• Product managers, yang menganalisis pasar, industri, dan data pengguna untuk meningkatkan produk perusahaan mereka.
• Finance professionals, yang menggunakan data kinerja historis dan tren industri untuk meramalkan lintasan keuangan perusahaan mereka.
• Human resources dan profesional keragaman, kesetaraan, dan inklusi, yang mendapatkan wawasan tentang pendapat, motivasi, dan perilaku karyawan, serta memasangkannya dengan data tren industri untuk membuat perubahan yang berarti dalam organisasi mereka.

Manfaat dan Peran Penting bagi Perusahaan

Setelah memahami konsep data analytics, Anda juga harus memahami manfaat dari data analytics, hal ini penting untuk bisnis Anda yang akan dieksplorasi.

Saat ini banyak data yang tersebar di berbagai organisasi, sehingga Anda dapat mengakses data yang diinginkan dari berbagai bagian organisasi.

Tapi hal ini mungkin membutuhkan waktu dan upaya yang signifikan, terutama jika tim tidak memiliki keahlian analitik.

Ketersediaan data tidak cukup tanpa alat dan keterampilan yang memadai untuk interpretasi yang efisien, sehingga proses pengumpulan dan analisis data ini akan jauh lebih menantang.

Perlu diketahui bahwa, pengetahuan data analytics ini dapat meningkatkan pengambilan keputusan bisnis, mempercepat analisis data, dan merampingkan informasi untuk diterima oleh para pemangku kepentingan.

Untuk memberikaninsights lebih lanjut, ada sebuah studi kasus mengenai implementasi data analytics di sebuah perusahaan yang bisa digunakan.

Sebuah perusahaan penerbangan bertujuan untuk memprioritaskan pelanggan dan tren pasar yang sedang berkembang melalui penggunaan sejumlah besar data besar mereka.

Nah, perusahaan ini menyediakan business intelligence yang berharga. Namun, jika tidak dikelola dengan baik, data tersebut tidak akan menghasilkan peningkatan yang signifikan.

Setelah menerapkan inisiatif berbasis data, perusahaan mengalami peningkatan dalam operasional penerbangan dan memperoleh berbagai manfaat, termasuk:

• Penggunaan big data dalam pemeliharaan pesawat memungkinkan maskapai penerbangan untuk meningkatkan kinerja mereka dengan menganalisis berbagai faktor seperti efisiensi bahan bakar, kecepatan angin, dan suhu.
• Meningkatnya ketersediaan data insiden penerbangan memungkinkan regulator untuk menganalisis potensi masalah selama penerbangan dan mengambil langkah segera untuk meminimalkan risiko, dan mengarah pada peningkatan langkah-langkah keselamatan.
• Mengumpulkan data pelanggan dapat memberikan insight berharga yang dapat mengarah pada peningkatan operasi, efisiensi, dan layanan.

Nah, selain itu ada beberapa manfaat lainnya jika Anda mempelajari dan menggunakan data analytics untuk bisnis yaitu:

• Mempermudah perhitungan statistik. Jadi perlu yang untuk menyederhanakan perhitungan ini untuk membuat analisis data Anda lebih mudah diakses oleh semua orang. Anda bisa menggunakan tools dan perangkat lunak otomatis untuk melakukan penghitungan yang rumit dengan cepat, akurat, dan dengan input pengguna yang minimal. Alat-alat ini juga dapat menghasilkan laporan dan visualisasi yang memudahkan untuk menginterpretasikan data dan mengomunikasikan wawasan kepada para pemangku kepentingan.
• Membuat waktu perhitungan semakin efisien. Bahwasannya penting juga untuk mengoptimalkan proses penyimpanan dan pengambilan data. Hal ini melibatkan pengorganisasian dan pengindeksan data secara hati-hati untuk memastikan bahwa data dapat diakses dengan cepat dan efisien saat dibutuhkan.
• Memberikan solusi untuk kepentingan bisnis. Dengan menggunakan data untuk memberikan wawasan dan solusi, bisnis dapat membuat keputusan yang tepat dan tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan.
• Hasil perhitungan yang akurat dan reliabel. Untuk memastikan hasil perhitungan yang akurat dan dapat diandalkan, penting untuk menggunakan alat dan teknik yang tepat untuk analisis data. Hal ini termasuk menggunakan perangkat lunak analisis statistik, algoritma pembelajaran mesin, dan alat pemodelan prediktif yang dirancang untuk menangani data dalam jumlah besar dan memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan.
• Dapat melakukan riset pasar di semua bisnis. Analisis data untuk riset pasar adalah kemampuan untuk mengidentifikasi segmen pelanggan. Dengan menganalisis data pelanggan, bisnis dapat mengidentifikasi segmen yang berbeda dalam target audiens mereka dan menyesuaikan strategi pemasaran mereka dengan kebutuhan dan preferensi unik masing-masing segmen. Hal ini memungkinkan bisnis untuk membuat kampanye pemasaran bertarget yang lebih mungkin beresonansi dengan audiens target mereka.

Tahap-tahap Melakukan Data Analytics

Sesuai dengan penjelasan dari revou, bahwa data analytics melibatkan berbagai proses, seperti berikut:

1. Mendefinisikan Pertanyaan yang Tepat

Menentukan pertanyaan yang tepat adalah dasar dari setiap proyek analisis data. Sangat penting untuk memahami masalah bisnis dan mengidentifikasi pertanyaan yang perlu dijawab untuk menyelesaikannya.

Mendefinisikan pertanyaan yang tepat membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang bisnis, data, dan pemangku kepentingan yang terlibat.

Nah, adapun langkah yang harus Anda lakukan saat melakukan pertanyaan:

Langkah pertama adalah mendefinisikan masalah bisnis. Hal ini melibatkan pemahaman tentang tujuan proyek, pemangku kepentingan yang terlibat, dan sumber data yang tersedia.

Setelah masalah bisnis didefinisikan, langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi pertanyaan yang perlu dijawab untuk menyelesaikannya. Pertanyaan-pertanyaan ini harus spesifik, terukur, dan relevan dengan masalah bisnis.

Kemudian, untuk mengidentifikasi pertanyaan yang tepat, penting untuk memahami data. Hal ini melibatkan penjelajahan data dan memahami struktur, kualitas, dan keterbatasannya.

Penting juga untuk memahami sumber data dan bagaimana hubungannya dengan masalah bisnis.

Setelah pertanyaan-pertanyaan ditentukan, penting untuk memprioritaskan pertanyaan-pertanyaan tersebut berdasarkan relevansinya dengan masalah bisnis dan potensi dampaknya terhadap bisnis.

Hal ini melibatkan pemahaman tentang trade-off antara berbagai pertanyaan dan memutuskan mana yang paling penting untuk dijawab terlebih dahulu.

Selain menentukan pertanyaan yang tepat, penting juga untuk mengkomunikasikannya secara efektif kepada para pemangku kepentingan.

Hal ini mencakup penjelasan alasan di balik pertanyaan-pertanyaan tersebut, bagaimana pertanyaan-pertanyaan tersebut akan dijawab, dan potensi dampaknya terhadap bisnis.

Komunikasi yang efektif dapat membantu membangun dukungan untuk proyek dan memastikan bahwa para pemangku kepentingan terlibat selama proses berlangsung.

2. Mengumpulkan Data

Analisis data adalah proses mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data untuk mengekstrak wawasan dan membuat keputusan yang tepat.

Langkah pertama dalam proses ini adalah mengumpulkan data. Pengumpulan data melibatkan pengumpulan informasi yang relevan dari berbagai sumber, seperti survei, media sosial, situs web, umpan balik pelanggan, dan catatan penjualan.

Untuk mengumpulkan data berkualitas tinggi, penting untuk menentukan variabel dan metrik yang relevan dengan analisis.

Variabel-variabel ini harus dapat diukur dan didefinisikan dengan jelas, sehingga data yang dikumpulkan dapat digunakan untuk menarik kesimpulan yang berarti.

Data dapat dikumpulkan melalui berbagai metode, seperti survei online, kelompok fokus, wawancara, dan penggalian data.

Survei online merupakan metode yang populer untuk mengumpulkan data karena mudah dilakukan dan dapat menjangkau banyak orang.

Kelompok fokus dan wawancara dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam, tetapi lebih memakan waktu dan mahal.

3. Membersihkan Data

Data yang bersih merupakan aspek penting dalam analisis data karena memiliki dampak langsung terhadap keakuratan dan keandalan wawasan yang diberikan.

Data yang kotor, termasuk data yang hilang, tidak lengkap, atau salah, dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat, yang dapat menyebabkan bisnis membuat keputusan yang buruk.

Oleh karena itu, sangat penting untuk memastikan bahwa data bersih, akurat, dan konsisten sebelum melakukan analisis data apa pun.

Membersihkan data melibatkan beberapa langkah, termasuk menghapus duplikasi, mengoreksi kesalahan pengejaan, mengisi data yang hilang, dan memastikan bahwa semua data dalam format dan struktur yang benar.

Dengan membersihkan data, bisnis dapat memastikan bahwa mereka memiliki kumpulan data yang lengkap dan akurat untuk digunakan, yang akan menghasilkan wawasan yang lebih akurat dan pengambilan keputusan yang lebih baik.

Pembersihan data juga membantu mengidentifikasi outlier atau anomali dalam data, yang dapat diselidiki lebih lanjut untuk memahami dampaknya terhadap keseluruhan analisis.

Dengan mengidentifikasi dan menghapus outlier, bisnis dapat memastikan bahwa analisis mereka didasarkan pada sampel yang representatif, sehingga menghasilkan prediksi dan wawasan yang lebih akurat.

Selain akurasi dan keandalan, membersihkan data juga memastikan kepatuhan terhadap hukum dan peraturan privasi data.

Memastikan bahwa data bersih dan dianonimkan sebelum melakukan analisis apa pun membantu melindungi privasi individu dan mengurangi risiko pelanggaran data.

4. Menganalisis Data

Untuk memanfaatkan analisis data secara efektif, sangat penting untuk menganalisis data dengan benar.

Hal ini tidak hanya melibatkan pengumpulan dan pengorganisasian data, namun juga mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang dapat menginformasikan proses pengambilan keputusan.

Sangat penting untuk melakukan pendekatan analisis data dengan fokus yang jelas pada pertanyaan atau masalah spesifik yang perlu ditangani.

Dengan demikian, seseorang dapat mengidentifikasi kumpulan data yang paling relevan dan menerapkan teknik analisis yang tepat untuk mengungkap wawasan yang bermakna.

Selain itu, penggunaan entitas semantik dapat membantu dalam mengkategorikan dan mengatur data, sehingga memungkinkan analisis yang lebih efisien dan efektif.

Saat melakukan analisis data, penting untuk menggunakan kata kunci berbasis industri dan frasa berekor panjang untuk memastikan relevansi topik.

Hal ini membantu memastikan bahwa wawasan yang diperoleh dari analisis data dapat diterapkan pada industri atau area fokus tertentu.

Jenis-Jenis Data Analytics

Analisis data akan melibatkan pemrosesan dan melakukan analisis statistik dari kumpulan data yang ada. data analytics dapat terdiri dari 4 jenis tergantung pada jenis dan ruang lingkup analisis yang dilakukan pada kumpulan data.

Berikut jenis-jenis dari data analytics:

Descriptive Analytics

Analisis deskriptif (descriptive analytics), melibatkan pemeriksaan data untuk memahami apa yang telah terjadi di masa lalu.

Ini adalah proses mengumpulkan, membersihkan, dan mengubah data ke dalam format yang dapat memberikan wawasan tentang kinerja bisnis.

Analisis deskriptif ini melibatkan identifikasi pola, tren, dan anomali dalam data. Sehingga, bisnis Anda dapat memahami kinerja produk atau layanan mereka dan perilaku pelanggan mereka.

Nah, dengan analitik deskriptif, bisnis dapat memperoleh wawasan yang berharga ke dalam operasi mereka, seperti tren penjualan, perilaku pelanggan, dan inefisiensi operasional.

Selain itu, analisis deskriptif melibatkan penggunaan berbagai alat seperti visualisasi data, analisis statistik, dan penggalian data.

Alat-alat ini membantu bisnis untuk memahami data mereka dengan cara yang bermakna dan untuk mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin tidak terlihat melalui data mentah saja.

Analisis deskriptif juga bisa digunakan di berbagai industri, termasuk keuangan, perawatan kesehatan, dan pemasaran.

Jadi, sangat penting dalam mengidentifikasi area untuk perbaikan dan dalam membuat keputusan berdasarkan data.

Apalagi dengan memanfaatkan analitik deskriptif, bisnis Anda akan memperoleh keunggulan kompetitif dengan mengidentifikasi tren dan peluang sebelum pesaing mereka.

Diagnostic Analytics

Analisis Diagnostik (diagnostic analytics) ini mengacu pada analisis data untuk mengidentifikasi akar penyebab masalah.

Analisis ini melibatkan pemeriksaan kumpulan data untuk menemukan pola dan korelasi yang dapat membantu menjelaskan apa yang terjadi dalam situasi tertentu.

Jenis analisis ini sangat berguna bagi bisnis yang ingin meningkatkan operasi, pengalaman pelanggan, atau produk mereka.

Untuk melakukan Analisis diagnostik secara efektif, penting untuk memiliki data berkualitas tinggi yang relevan dengan masalah yang sedang diselidiki.

Data ini dapat mencakup data dari berbagai sumber, seperti umpan balik pelanggan, data penjualan, lalu lintas situs web, dan metrik media sosial.

Dengan menganalisis data ini, bisnis dapat memperoleh wawasan tentang apa yang mendorong perilaku pelanggan, apa yang menyebabkan masalah dengan produk atau layanan mereka, dan area mana dari bisnis mereka yang berkinerja baik.

Salah satu aspek penting dari diagnostic analytics adalah kemampuan untuk menelusuri data untuk mengidentifikasi faktor-faktor spesifik yang berkontribusi terhadap masalah tertentu.

Hal ini dapat melibatkan analisis data dari berbagai sumber dan mencari pola serta korelasi yang dapat membantu menjelaskan masalah tersebut.

Setelah akar masalah teridentifikasi, perusahaan dapat mengambil tindakan untuk mengatasinya dan meningkatkan operasi mereka.

Predictive Analytics

Predictive Analytics adalah teknik analisis data yang memanfaatkan algoritme statistik dan pembelajaran mesin untuk memprediksi hasil di masa depan berdasarkan pola data historis.

Teknik ini memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data dalam jumlah besar dan membuat prediksi tentang peristiwa atau perilaku di masa depan.

Predictive Analytics dapat diterapkan pada berbagai industri, termasuk keuangan, kesehatan, pemasaran, dan banyak lagi.

Salah satu manfaat utama dari Predictive Analytics adalah kemampuannya untuk membantu bisnis dalam membuat keputusan yang tepat dengan memberikan wawasan dan prediksi tentang perilaku pelanggan, tren pasar, dan kinerja bisnis.

Dengan menganalisis data dari berbagai sumber, termasuk media sosial, survei pelanggan, dan data penjualan, bisnis dapat mengidentifikasi pola dan tren yang dapat membantu mereka meningkatkan produk atau layanan mereka, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan pada akhirnya mendorong pertumbuhan pendapatan.

Predictive Analytics menggunakan berbagai teknik, termasuk analisis regresi, pohon keputusan, dan pengelompokan, untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data.

Teknik-teknik ini dapat membantu bisnis mengidentifikasi faktor-faktor yang mendorong perilaku pelanggan, seperti usia, jenis kelamin, pendapatan, dan lokasi, serta membuat prediksi tentang perilaku di masa depan berdasarkan data ini.

Agar dapat menggunakan Predictive Analytics secara efektif, bisnis harus memiliki akses ke sejumlah besar data berkualitas tinggi dan alat analisis yang tepat.

Mereka juga perlu memiliki analis data terampil yang dapat menginterpretasikan data dan memberikan wawasan dan rekomendasi berdasarkan analisis mereka.

Prescriptive analytics

Prescriptive Analytics adalah alat bantu yang kuat yang menggunakan data, algoritme matematika, dan pembelajaran mesin untuk memberikan rekomendasi untuk pengambilan keputusan yang optimal.

Dengan menganalisis data masa lalu dan memprediksi hasil di masa depan, alat ini membantu bisnis membuat keputusan yang tepat tentang operasi, proses, dan strategi mereka.

Analisis Preskriptif bukan hanya tentang memberikan wawasan, tetapi juga tentang mengambil tindakan.

Analisis ini melampaui analisis deskriptif dan prediktif dengan tidak hanya mengidentifikasi apa yang terjadi dan apa yang dapat terjadi, tetapi juga merekomendasikan apa yang seharusnya terjadi untuk mencapai tujuan dan sasaran tertentu.

Analisis Preskriptif menggunakan kombinasi teknik optimasi, simulasi, dan analisis keputusan untuk menentukan tindakan terbaik.

Nahm, analisis ini juga memperhitungkan berbagai kendala, seperti waktu, sumber daya, dan anggaran, untuk memberikan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti dan dapat segera diimplementasikan.

Sebagai contoh, peritel dapat menggunakan prescriptive analytics untuk mengoptimalkan tingkat inventaris mereka berdasarkan perkiraan permintaan, tren penjualan, dan kendala rantai pasokan.

Sistem ini dapat merekomendasikan perpaduan yang tepat antara produk, jumlah, dan lokasi untuk memaksimalkan keuntungan dan meminimalkan pemborosan.

Prescriptive analytics sangat berguna dalam lingkungan yang kompleks dan dinamis di mana terdapat banyak variabel dan ketidakpastian. Hal ini dapat membantu bisnis beradaptasi dan merespons dengan cepat terhadap perubahan kondisi pasar, preferensi pelanggan, dan tekanan persaingan.

Contoh Data Analytics

Penggunaan data analyticsdalam bisnis menjadi semakin umum, terutama di kalangan perusahaan startup berbasis teknologi dan internet.

1. Netflix

Netflix telah menjadi salah satu contoh perusahaan berbasis data yang paling menonjol di dunia. Kesuksesannya sangat bergantung pada kemampuannya untuk menganalisis data dan membuat keputusan yang tepat berdasarkan wawasan yang diperoleh dari data tersebut.

Dengan menganalisis perilaku pengguna, Netflix dapat memprediksi apa yang ingin ditonton oleh para penggunanya dan menyesuaikan penawarannya untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Ini adalah contoh utama bagaimana analisis data dapat digunakan untuk mendorong kesuksesan bisnis.

Netflix menggunakan berbagai sumber data untuk mendapatkan wawasan tentang perilaku pengguna. Netflix menganalisis preferensi pengguna, kebiasaan menonton, dan bahkan jumlah waktu yang dihabiskan pengguna untuk menonton setiap tayangan.

Data ini kemudian digunakan untuk mengambil keputusan tentang acara apa yang akan diproduksi, bagaimana memasarkannya, dan bagaimana menyajikannya kepada pengguna.

Dengan memanfaatkan kekuatan analisis data, Netflix dapat memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada penggunanya dan membuat mereka tetap terlibat dengan platformnya.

Salah satu cara Netflix menggunakan analisis data adalah melalui sistem rekomendasinya. Dengan menganalisis perilaku pengguna, Netflix dapat memprediksi tayangan apa yang akan dinikmati oleh penggunanya dan merekomendasikannya.

Pengalaman yang dipersonalisasi ini membuat pengguna tetap terlibat dengan platform dan mendorong mereka untuk terus menggunakannya.

Selain itu, dengan menganalisis data pengguna, Netflix dapat mengidentifikasi tren dalam kebiasaan menonton dan menggunakan informasi tersebut untuk menghasilkan acara baru yang akan populer di kalangan penontonnya.

Penggunaan analisis data oleh Netflix telah menjadi faktor kunci dalam kesuksesannya. Dengan memahami penggunanya dan menyesuaikan penawarannya dengan kebutuhan mereka, Netflix telah mampu membangun basis pengguna yang loyal dan meningkatkan pendapatannya.

Kemampuan perusahaan untuk menganalisis data dan membuat keputusan yang tepat berdasarkan data tersebut telah membedakannya dari para pesaingnya dan menjadikannya pemimpin dalam industri hiburan.

Nah, itu dia penjelasan panjang mengenai data analytics. Semoga Anda bisa memahami dan mempraktekan dalam proses data bisnis Anda.