4 Teknik Analisis Data Dalam Bisnis

Di era digital, bisnis membutuhkan analisis data yang mengintegrasikan teknik analisis data terbaik dan manajemen data untuk mendapatkan informasi berharga yang kita butuhkan secara cepat dan mudah diakses. Salah satunya adalah insight mengenai market dan customers yang sangat berharga bagi kesuksesan bisnis.

Dengan adanya data, perusahaan dapat melihat secara langsung bagaimana kondisi lapangan berdasarkan fakta yang terkandung dalam data. Dengan adanya analisis data, perencanaan strategi yang lebih efektif dan efisien akan memaksimalkan sumber daya yang dimiliki perusahaan dengan biaya yang lebih rendah. Selain itu, dengan adanya data pelanggan, perusahaan dapat mengetahui bagaimana kebiasaan pelanggannya sehingga bisa menyediakan produk dan layanan yang memang dibutuhkan oleh pelanggan.

Teknik analisis data terbaik bagi setiap perusahaan pasti berbeda-beda, tergantung dari level perkembangan dan tujuan yang hendak dicapai. Saat ini sudah banyak perusahaan yang menggabungkan analisis data dengan machine learning untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan membantu mereka menggambarkan bagaimana trend pasar dan peluang yang bisa diambil. Dalam dunia bisnis dan data analyst, ada 4 teknik analisis data utama yang digunakan. Apa saja teknik tersebut? Yuk kita simak artikel ini sampai akhir!

1. Analisis Prediktif

Analisis prediktif merupakan jenis teknik analisis data yang paling biasa digunakan. Bisnis menggunakan analisis prediktif untuk mengidentifikasi trend, korelasi, dan penyebab suatu fenomena terjadi. Kategori analisis prediktif dibagi menjadi dua, yaitu model prediktif dan model statistik dan keduanya sangat penting. Contohnya, iklan kaos di Facebook bisa mengaplikasikan analisis prediktif untuk menjelaskan seberapa dekat conversion rate berkorelasi dengan lokasi geografi audience, income, dan interest. Dari sini analisis prediktif dapat digunakan untuk menganalisis target audience.

Menurut studi McKinsey, perusahaan yang memanfaatkan AI‑driven forecasting dapat mengurangi error peramalan hingga 20–50%, yang berdampak langsung pada efisiensi operasional dan peningkatan pendapatan. Bahkan, studi Forrester mencatat bahwa institusi keuangan dengan predictive analytics memperoleh ROI hingga 250–500% pada tahun pertama dan mampu memangkas biaya operasional hingga 25%. Selain itu, perusahaan yang secara aktif menggunakan customer analytics tercatat 2,6 kali lebih mungkin meraih ROI tinggi dibanding yang tidak (45% vs 18%).

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

2. Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif adalah kombinasi antara artificial intelligence dengan big data untuk membantu memprediksi outcome dan mengidentifikasi aksi apa yang harus diambil. Teknik analisis ini dapat dibagi menjadi dua, yaitu optimization dan random testing. Dengan bantuan machine learning, analisis ini dapat digunakan untuk membantu menjawab pertanyaan mengenai bagaimana kita mencobanya dan apa aksi terbaik yang bisa dikerjakan dan kita bisa menguji variabel yang benar bahkan memberikan saran agar outcome lebih positif. Berdasarkan laporan McKinsey, integrasi prescriptive analytics dalam perencanaan rantai pasok dapat membantu perusahaan logistik memperoleh return on sales hingga 5% lebih tinggi, serta menciptakan sistem yang lebih tangguh terhadap perubahan permintaan pasar.

3. Analisis Diagnostik

Jika tidak digunakan untuk menganalisis atau memprediksi masa depan, maka teknik analisis juga bisa digunakan untuk mencari tahu alasan atau penyebab suatu fenomena terjadi. Analisis ini disebut dengan analisis diagnostik. Teknik analisis ini dibagi menjadi dua, yaitu discover and alert dan query and drill down. Query and drill down digunakan untuk mendapatkan informasi yang lebih detail dari suatu laporan, sedangkan discover and alerts digunakan untuk memberikan informasi mengenai isu yang bisa saja terjadi.

Menurut riset McKinsey dan rekanannya, perusahaan yang mengedepankan pendekatan data-driven memiliki peluang 23 kali lebih besar untuk memperoleh pelanggan baru dan 19 kali lebih tinggi menjadi perusahaan yang menguntungkan dibanding pesaing yang belum memaksimalkan data analitik. Teknik ini juga terbukti membantu mempercepat proses identifikasi akar masalah operasional, sehingga mengurangi downtime dan meningkatkan kecepatan pengambilan keputusan.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

4. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif merupakan tulang punggung dari sebuah laporan. Tanpa analisis ini, tools business intelligence dan dashboard tidak akan bisa terbentuk. Analisis ini berguna untuk menjawab pertanyaan dasar mengenai berapa banyak, kapan, dimana, dan apa terkait suatu produk atau layanan. Analisis deskriptif juga merupakan analisis yang paling sederhana dan banyak digunakan pada laporan.

Analisis deskriptif menjadi langkah awal yang vital dalam membentuk dashboard dan sistem business intelligence. Studi dari Psico Smart menunjukkan bahwa organisasi yang fokus pada pelacakan KPI dengan dashboard mampu meningkatkan produktivitas hingga 20% dibanding pesaing. Selain itu, insight yang diperoleh dari data deskriptif mempercepat waktu pelaporan dan membantu manajemen dalam pengambilan keputusan strategis secara real-time.

FAQ
1. Apa teknik analisis data yang paling sering digunakan oleh perusahaan saat ini?

Teknik analisis prediktif merupakan salah satu yang paling umum digunakan. Dengan bantuan machine learning dan AI, perusahaan dapat mengidentifikasi tren, korelasi, dan kemungkinan hasil di masa depan. Menurut Forrester, teknik ini bahkan bisa menghasilkan ROI antara 250–500% di tahun pertama implementasi.

2. Apakah semua bisnis perlu menggunakan keempat teknik analisis data?

Tidak selalu. Pilihan teknik sangat tergantung pada tingkat kematangan digital dan tujuan strategis perusahaan. Bisnis yang baru memulai biasanya menggunakan analisis deskriptif dan diagnostik, sementara yang lebih maju menggabungkannya dengan analisis prediktif dan preskriptif untuk pengambilan keputusan yang lebih kompleks dan otomatis.

3. Apa dampak nyata dari penggunaan teknik-teknik ini terhadap performa bisnis?

Data dari McKinsey menunjukkan bahwa organisasi yang intensif dalam penggunaan analytics memiliki kemungkinan 23 kali lebih besar memperoleh pelanggan baru dan 19 kali lebih besar untuk menjadi profitable. Selain itu, efisiensi operasional, akurasi perencanaan, dan produktivitas karyawan juga meningkat secara signifikan.

Jadi, kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid