MIDYEAR PROMO! Segera Beli Paket Premium Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp. 99.000. DAFTAR

Pakai Kode: DQMIDYEAR. Berakhir 0 Days 7 Jam : 13 Menit : 10 Detik

Analytics vs Analysis : Apa bedanya? Yuk, Kenali dengan Terapkan Ilmunya bersama DQLab

Belajar Data Science di Rumah 31-Agustus-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/7704e1b35bb4e0a020fed84890a4fc1c_x_Thumbnail800.jpg

Dalam mendalami Data Science kita akan menemukan banyak sekali istilah-istilah yang berkaitan dengan data, dan tidak jarang terdapat istilah-istilah yang bersinggungan atau secara sekilas terlihat sama. Seperti Analytics dan Analysis, kita sering mendengar istilah seperti Data Analytics, Data Analysis, Business Analytics, Business Analysis, dan lain sebagainya. Lalu, apa sebenarnya perbedaan antara Analytics dan Analysis? Atau sebenarnya kedua istilah ini memiliki makna yang sama?


Cara yang paling mudah untuk membedakan keduanya adalah dengan melihat dimensi waktu yang digunakan dalam Analytics dan Analysis. Dalam Analysis kita melihat ke belakang dari waktu ke waktu, memberi kita pandangan historis dan pemahaman yang mendalam tentang apa yang telah terjadi. Adapun Analytics menggunakan data bukan untuk memahami apa yang telah terjadi, namun untuk memprediksi apa yang akan terjadi.

Sampai di sini sebenarnya kita telah memahami secara singkat perbedaan kedua istilah di atas. Namun, untuk memperkuat pemahaman kita terhadap Analytics dan Analysis, pada artikel ini kita akan belajar bagaimana keduanya digunakan dalam perusahaan dan mengapa keduanya penting. Simak terus penjelasannya ya!

1. Penggunaan Analysis Dalam Bisnis

Untuk mempermudah kita dalam memahami peran Analysis dalam bisnis, mari kita mulai dengan contoh yang sederhana. Bayangkan jika anda memiliki data penjualan dan data customer dengan tipe data yang beragam dan ukuran data yang besar. Ketimbang langsung mencoba untuk bekerja dengan data secara keseluruhan, kita memilih untuk membagi dataset kita ke dalam bagian-bagian tertentu, mencoba untuk memahami apa yang terjadi pada setiap bagian dan bagaimana setiap bagian memiliki hubungan dengan bagian yang lain. Kegiatan ini secara sederhana dapat disebut dengan Analysis. 

Sebagai contoh lainnya, semisal dalam bisnis kita ingin menjawab pertanyaan, "Bagaimana kinerja program pemasaran saya?" Laporan yang baik dapat menghasilkan jumlah pesan pelanggan yang terkirim, jumlah pelanggan yang merespons, tingkat respons, dan pendapatan yang dihasilkan dari kampanye. Namun, laporan dengan analisis yang cermat, dapat menjelaskan bagaimana pelanggan menanggapi program pemasaran berdasarkan segmen, toko, geografi atau lokasi tertentu, dengan menggali lebih dalam dan lebih dalam untuk memahami pelanggan pada tingkat yang lebih individual.

Pada intinya, dengan melakukan analisis kita dapat menjawab pertanyaan Bagaimana dan Mengapa sesuatu terjadi dalam bisnis kita. Pada contoh di atas tadi, kita mencoba menjawab bagaimana kinerja program pemasaran yang telah dilakukan, apabila tanggapan dari customer itu baik, mengapa bisa baik, begitu pula sebaliknya. 

Baca Juga : Produktif di Akhir Pekan dengan Akses DQ Weekend “Advance Data Visualization for Everyone with ggplot2”

2. Penggunaan Analytics Dalam Bisnis

Analytics diartikan sebagai metode analisis logis. Sebuah metode analisis logis biasanya dilakukan melalui penggunaan algoritma, yang diterapkan sebagai pemisahan "logika lanjutan" dari keseluruhan menjadi bagian-bagian komponen. Logika terapan ini menghasilkan hasil yang lebih komprehensif berdasarkan relevansi statistik dan membantu kita untuk dapat memodelkan apa yang akan terjadi selanjutnya atau memprediksi apa yang akan terjadi jika tren berlanjut.

Misalnya, strategi segmentasi menggunakan analisis untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan beberapa perilaku masa lalu. Retensi pelanggan dapat ditingkatkan dengan menggunakan Analytics untuk memprediksi pelanggan mana yang berisiko membelot (Churn). Contoh lainnya adalah mesin rekomendasi (Recommender System), seperti yang kita lihat di banyak situs e-commerce saat ini, adalah bentuk Predictive Analytics. Sama seperti pemasar menggunakan analisis untuk memahami pelanggan mana yang merespons program marketing tertentu, mereka dapat menggunakan Analytics untuk memprediksi pelanggan mana yang paling mungkin merespons, sehingga mengoptimalkan anggaran pemasaran.

3. Manakah yang Lebih Penting Dalam Bisnis?

Analytics adalah metode yang diperlukan untuk memprediksi perilaku pelanggan dengan lebih baik, sedangkan Analysis adalah proses yang diperlukan untuk menjawab pertanyaan strategis utama dalam perusahaan, sehingga keduanya penting bagi bisnis. Dengan menggabungkan Analytics dan Analysis, kita dapat mencapai pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan perusahaan kita. Dengan menggunakan Analytics untuk membedah data pelanggan, kita dapat mengidentifikasi perilaku dan tren serta merumuskan penawaran dan komunikasi yang lebih relevan dan personal untuk mengatasi tren tersebut. Dengan analisis, kuta dapat mengevaluasi kinerja perusahaan dan menerapkan wawasan ini untuk menentukan keberhasilan atau membuat perubahan. Analysis dan Analytics, meskipun terdapat beberapa perbedaan, keduanya saling berhubungan satu dengan yang lainnya!

Baca Juga : [BARU] Mulai Belajar Data Science dengan Akses “Introduction To Data Science With Python” GRATIS!

4. Yuk mulai belajar Analytics dan Analysis bersama DQLab!

Tahukah kamu? Baik Analytics maupun Analysis dapat keduanya kamu pelajari bersama DQLab loh! Sign up sekarang di DQLab.id dan nikmati module GRATIS “Introduction to Data Science” untuk menikmati pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab. 

Untuk kamu yang ingin mulai belajar data science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

    Penulis : Jihar Gifari

    Editor : Annissa Widya Davita


    Share

    Postingan Terkait

    Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!