Arti Framework untuk Analisis Data dan Manfaatnya

Dalam analisis data, kamu terkadang dihadapkan pada tumpukan data dari penjualan, pemasaran, dan operasional perusahaan, tapi tidak tahu harus mulai dari mana. Data sebanyak itu bisa terasa membingungkan dan membuat keputusan bisnis menjadi tidak tepat jika hanya mengandalkan insting.

Itulah mengapa diperlukan framework untuk analisis data yang membantu kamu menavigasi setiap langkah. Dengan memahami framework, bahkan pemula sekalipun bisa bekerja secara sistematis, memastikan analisis data lebih akurat, efisien, dan relevan dengan tujuan bisnis.

1. Apa itu Framework dalam Analisis Data?

Framework analisis data adalah pendekatan sistematis yang terdiri dari serangkaian langkah dan proses untuk mengumpulkan, memproses, menganalisis, dan menginterpretasikan data. Tujuannya untuk menyelaraskan analisis data dengan kebutuhan bisnis sehingga data mentah dapat diubah menjadi insight.

Salah satu framework yang paling populer adalah CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Dikembangkan pada akhir 1990-an, CRISP-DM membagi proyek data menjadi enam fase utama. Menurut sebuah survei oleh KDnuggets, CRISP-DM adalah metodologi yang paling banyak digunakan dalam proyek data mining dan analitik, dengan hampir 50% responden memilihnya sebagai pendekatan utama mereka.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Bagaimana Konsep Dasar Framework?

Konsep dasar dari framework analisis data mencakup:

• Pendekatan Terstruktur: Framework menyediakan peta jalan yang sistematis untuk mengelola seluruh siklus hidup analitik data, mulai dari pengambilan data hingga visualisasi dan pengambilan keputusan.

• Keterkaitan dengan Tujuan Bisnis: Tujuan utama framework adalah menyelaraskan upaya analitik dengan tujuan organisasi dan mengubah data mentah menjadi wawasan yang mendukung keputusan bisnis.

• Mencakup Teknologi, Metodologi, dan Tata Kelola: Framework menggabungkan alat, teknik, proses, dan praktik terbaik untuk memastikan data akurat, konsisten, dan dapat ditindaklanjuti.

Dengan pendekatan ini, organisasi dapat memastikan bahwa setiap langkah dalam proses analisis data dilakukan dengan tujuan yang jelas dan hasil yang dapat diukur.

3. Contoh Framework Analisis Data

Selain CRISP-DM, terdapat beberapa framework lain yang juga digunakan dalam analisis data, antara lain:

• SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess): Dikembangkan oleh SAS, SEMMA fokus pada teknik statistik dan model prediktif.

• KDD (Knowledge Discovery in Databases): Fokus pada proses penemuan pola dalam data besar.

• TDSP (Team Data Science Process): Dikembangkan oleh Microsoft, TDSP menggabungkan praktik terbaik dalam pengembangan perangkat lunak dan analisis data.

Setiap framework memiliki pendekatan dan fokus yang berbeda, namun semuanya bertujuan untuk mengubah data menjadi wawasan yang dapat mendukung keputusan bisnis.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Manfaat Framework untuk Analisis Data

Menggunakan framework dalam analisis data membawa berbagai manfaat. Pertama, pengambilan keputusan yang lebih baik, karena setiap langkah dianalisis dengan tujuan yang jelas.

Tercapainya peningkatan efisiensi karena framework menyederhanakan proses analisis dan meminimalkan redundansi. Ketiga, konsistensi dan akurasi, yang memastikan data di seluruh organisasi dapat dipercaya.

Selain itu juga menghasilkan insight penting, membantu organisasi memanfaatkan data untuk mencapai tujuan bisnis. Sebagai contoh, studi Teradata menunjukkan bahwa framework berbasis cloud dapat mempercepat integrasi data dan memungkinkan skalabilitas analitik tanpa batas.

Memahami dan menerapkan framework dalam analisis data adalah langkah penting agar setiap keputusan yang kamu ambil berbasis data. Dengan framework seperti CRISP-DM, proses analisis menjadi lebih terstruktur, efisien, dan menghasilkan wawasan yang benar-benar berguna untuk bisnis.

Kalau kamu ingin belajar lebih dalam dan langsung praktik, terutama menggunakan Python dan SQL, dua skill penting untuk analisis data, kamu bisa ikut Bootcamp Data Analyst with Python and SQL dari DQLab. Di sini, kamu akan dibimbing dari dasar hingga mampu membangun analisis data secara profesional. Jadi, selain memahami teori, kamu juga bisa langsung mengasah skill yang dibutuhkan dunia kerja data saat ini.

FAQ:

1. Apa itu framework dalam analisis data?

Framework adalah pendekatan terstruktur yang membantu mengelola seluruh proses analisis data, mulai dari pengumpulan hingga interpretasi, sehingga data mentah bisa diubah menjadi wawasan yang berguna untuk pengambilan keputusan.

2. Apa contoh framework analisis data yang populer?

Salah satu yang paling populer adalah CRISP-DM dengan enam fase: Pemahaman Bisnis, Pemahaman Data, Persiapan Data, Pemodelan, Evaluasi, dan Penerapan. Selain itu ada SEMMA, KDD, dan TDSP.

3. Apakah saya perlu skill coding untuk menggunakan framework?

Skill coding seperti Python atau SQL sangat membantu, terutama untuk tahap pemrosesan dan pemodelan data. Tapi untuk pemula, memahami konsep framework dulu sudah bisa membuat analisis lebih terstruktur.