4 Cara Implementasi Teknik Analisis Data 2023
Teknik analisis data adalah salah satu tools terbaik untuk mendapatkan insight yang berguna yang bisa diimplementasikan di berbagai bidang industri. Hasil dari analisis data dapat membantu berbagai divisi untuk memperbaiki kinerja dan mencapai objective setiap tim. Analisis data yang telah selesai berisi rangkuman insights yang dapat dimanfaatkan oleh berbagai organisasi, divisi, ataupun tim untuk menyusun tujuan yang lebih realistis dengan action dan strategi yang lebih efektif. Berbagai teknik analisis data dapat diimplementasikan untuk menarik informasi berharga yang tersembunyi di dalam data.
Meskipun ada jutaan data yang diproduksi setiap harinya, namun tidak semuanya bisa digunakan untuk menarik insight yang berharga bagi sebuah perusahaan atau bisnis. Ada beberapa hal yang harus diperhatikan saat mengimplementasikan teknik analisis data yang akan digunakan untuk menarik kesimpulan dan menghasilkan informasi yang insightful bagi organisasi, divisi, maupun tim yang memerlukan. Apa saja hal yang harus diperhatikan saat akan mengimplementasikan teknik analisis data? Yuk kita bahas bersama!
1. Menyusun Key Metrics
Sebelum melakukan analisis data, penting untuk memutuskan metrics apa yang ingin dicapai. Misalnya, sebuah perusahaan ingin menganalisis iklan dan data pelanggan. Data yang mereka butuhkan adalah data pelanggan, tingkat konversi penjualan, dan data pengeluaran pelanggan. Setelah mendapatkan data tersebut, perusahaan bisa menghilangkan data yang tidak dibutuhkan sehingga proses visualisasi data lebih sederhana dan stakeholder terkait dapat fokus pada metrics yang relevan untuk membuat keputusan atau strategi. Beberapa pertanyaan yang perlu dipertimbangkan saat mengevaluasi metrics mana yang akan menjadi fokus adalah
Apa tujuan akhir dari data yang dikumpulkan?
Bagaimana data ini membantu mencapai sasaran bisnis saya?
Apakah saya menambang data atau melakukan analisis prediktif?
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
2. Menghindari Kesalahan Umum Pemodelan Data
Untuk mendapatkan insight yang dapat ditindaklanjuti dari semua data yang telah kumpulkan, maka perusahaan memerlukan cara untuk membuat model data dengan benar. Artinya, perusahaan harus menghindari kesalahan umum seperti mengabaikan sumber data kecil, gagal memperhitungkan pengaruh kolom kalkulasi terhadap model, dan menerapkan standar penamaan yang buruk. Tanpa memperhitungkan potensi kesalahan ini, project dapat berakhir dengan model data yang tidak praktis dan membingungkan.
3. Buat Dashboard
Hasil analisis data sering kali sulit dipahami oleh stakeholder non teknis yang tidak memahami cara membaca data. Deskripsi teks yang panjang juga berpotensi menimbulkan misleading jika tidak ditulis dengan tepat dan cukup menghabiskan waktu. Oleh karena itu, agar hasil analisis lebih mudah dibaca dalam waktu singkat namun poin penting tetap ter-highlight, tim yang bekerja dengan data perlu memvisualisasikan hasil analisis menjadi chart dan disusun menjadi dashboard agar lebih ringkas, mudah dibaca, dan menyajikan informasi penting secara to the point.
4. Cari Tools yang Tepat
Saat ini ada berbagai tools analisis data yang bisa digunakan, mulai dari tools hanya dengan ‘satu klik’ ataupun tools yang memerlukan script code. Oleh karena itu, sebelum memulai analisis data ada baiknya untuk me-research tools analisis data yang tepat yang memiliki fitur visualisasi data, dapat menangani data berukuran besar yang ditarik dari berbagai sumber, dan lain sebagainya. Carilah tools single-stack yang powerful untuk menangani bahkan data yang paling rumit sekalipun namun cukup intuitif untuk users yang kurang teknis sehingga perusahaan tidak perlu membayar banyak subscriptions.
Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif
Di era digital, data semakin cepat diproduksi sehingga memerlukan teknik analisis data yang powerful untuk pengolahan data berukuran besar, bervolume besar, dan memiliki percepatan penambahan data yang tinggi. Yuk pelajari berbagai teknik analisis data dengan modul dari DQLab! Hands-on modul dari DQLab tidak hanya berisi teori namun juga praktik langsung menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri.
Live code editor yang tersedia di DQLab membantu kita untuk meningkatkan skill menulis script code bahasa pemrograman populer. Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mencoba live code editor DQLab melalui FREE MODULE ‘Introduction to Data Science’ with R and Python.
Penulis: Galuh Nurvinda K