4 Tujuan Teknik Analisis Data di Jaman Serba Data
Teknik analisis data merupakan hal yang harus dikuasai oleh praktisi data. Kenapa? Karena perkembangan teknologi yang cukup pesat menjadikan data sebagai hal yang sangat berharga. Bahkan sempat ada yang mengatakan bahwa data adalah new oil.
Layaknya minyak bumi lainnya yang harus diolah terlebih dahulu agar bisa berharga, data juga demikian. Melalui analisis data, kita bisa mengungkap insight dan pola yang tersedia di dalam data.
Selama ini, istilah teknik analisis data merupakan hal yang sudah sangat akrab bagi seorang mahasiswa tingkat akhir atau orang-orang yang bekerja di bidang riset. Ini dikarenakan saat mempersiapkan sebuah penelitian, biasanya ada tahap kamu perlu menentukan teknik atau metode seperti apa yang akan dipakai.
Sudahkah kamu tahu apa tujuan dari menggunakan teknik analisis data? Ya, salah satu tujuan penggunaan teknik analisis data di sini adalah untuk mendapatkan insight dalam data yang berguna untuk perkembangan perusahaan secara efektif dan efisien.
Eits, nggak cuma itu. Ada berbagai tujuan lainnya yang bisa dicapai dengan menggunakan teknik analisis data. Penasaran apa saja? Yuk kita simak bersama!
1. Untuk Mengolah Data Menjadi Sebuah Informasi
Tujuan menggunakan teknik analisis data dilihat berdasarkan definisi analisis data itu sendiri. Teknik analisis data merupakan suatu proses mengolah data menjadi informasi baru. Dimana proses ini dilakukan bertujuan agar nantinya data tersebut dapat dipahami dan bermanfaat bagi penggunanya dalam menemukan solusi dalam permasalahan maupun kesimpulan.
Penggunaan teknik analisis data ini tentunya memiliki peranan penting dan berfungsi untuk mempermudah dalam proses analisis. Dengan menggunakan teknik analisis data yang sesuai, maka hasil analisis data pun akan lebih valid dan akurat.
Baca juga : Teknik Analisis Data Systematic Literature Review
2. Untuk Membantu Membuat Kesimpulan
Tujuan teknik analisis data yang kedua ialah untuk menentukan atau mendapatkan simpulan secara keseluruhan yang berasal dari data-data penelitian yang telah dikumpulkan oleh peneliti. Dalam kehidupan sehari-hari juga kita pastinya mengambil sebuah keputusan. Ketika kita ingin mengambil sebuah keputusan pastinya kita akan menganalisis masa lalu ataupun masa depan, lalu bisa membuat sebuah keputusan mutlak berdasarkan hal tersebut.
Tujuan dari teknik ini adalah untuk menghilangkan tugas menebak dan manual. Baik untuk memilih konten yang tepat, merencanakan strategi pemasaran, atau mengembangkan produk. Perusahaan dapat menggunakan insight yang mereka peroleh dari penggunaan teknik analisis data untuk membuat keputusan yang tepat. Dengan demikian, perusahaan dapat memperoleh hasil yang lebih baik dan kepuasan pelanggan.
3. Untuk Mendeskripsikan Data Agar Lebih Mudah Dipahami
Selain itu, teknik analisis data bertujuan untuk mendeskripsikan dan menjelaskan mengenai data-data penelitian, sehingga dapat dipahami oleh orang lain. Jika karakteristik data mudah untuk dipahami, maka data akan bermanfaat untuk menemukan solusi permasalahan ataupun dalam mengambil sebuah kesimpulan.
Aplikasinya dapat kita lihat pada penggunaan salah satu jenis teknik analisis data, yaitu teknik analisis data deskriptif. Teknik ini umumnya dilakukan untuk membuat gambaran dari kumpulan data. Bentuk datanya akan disajikan menggunakan grafik, tabel, diagram batang dan semacamnya.
Contohnya ketika seorang pebisnis ingin mencari tahu data perilaku konsumen, berapa banyak konsumen lama dan baru perbulannya hingga memahami informasi demografi pelanggan mereka. Dengan teknik analisis data, pengguna lebih mudah dalam membaca suatu data.
4. Untuk Membantu Mengidentifikasi Masalah
Selain itu, tujuan menggunakan teknik analisis data dalam ditemukan dalam kegiatan atau aktivitas bisnis. Tujuannya untuk membantu proses identifikasi masalah yang membutuhkan tindakan atau juga keputusan.
Permasalahan yang ditinjau dalam teknik analisis data adalah masalah yang memang menjadi concern dalam penelitian yang dilakukan. Masalah yang diangkat juga harus mendalam dan memang benar-benar menggambarkan kalau ini adalah masalah yang harus diselesaikan.
Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif
Untuk mengasah intuisi agar keempat tujuan di atas tercapai, kita sebagai calon praktisi data harus sering berlatih menggunakan study case. Yuk praktek langsung cara mencapai 4 tujuan di atas untuk berbagai bidang industri, mulai dari retail, telco, healthcare, dan bidang lainnya bersama DQLab.
Untuk study case dengan data bervolume besar, kita harus menggunakan tools powerful seperti bahasa pemrograman R dan Python karena tools analisis data konvensional memiliki limit data yang bisa diolah.
Yuk asah intuisi data dan pertajam skill R dan Python kamu dengan modul data science DQLab! Klik button di bawah ini atau kunjungi DQLab.id untuk Sign Up dan nikmati FREE MODUL ‘Introduction to Data Science’ with bahasa pemrograman R atau Python untuk belajar menulis script code R dan Python dengan live code editor dari DQLab.
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annisa Widya Davita