Metode Analisis Data Sekunder dalam Dunia Industri
Analisis data adalah proses pengumpulan, pemodelan, dan analisis data untuk mengekstrak wawasan yang mendukung pengambilan keputusan. Dalam dunia data, ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis, tergantung pada objek dan tujuan analisis. Berdasarkan jenis datanya, metode analisis dalam penelitian dibagi menjadi dua, yaitu metode analisis data kuantitatif dan analisis data kualitatif. Analisis data berperan penting untuk keberlangsungan perusahaan karena hasil analisis ini dapat dijadikan pedoman dan dasar untuk penentuan kebijakan, baik kebijakan produksi, pemasaran, bahkan distribusi. Dengan menganalisis data yang dimiliki, perusahaan dapat memahami bagaimana demografi konsumen, kebiasaan dan minat konsumen, link yang tepat dengan distributor, segmentasi pelanggan, dan penilaian pelanggan.
Dalam jangka panjang, analisis data akan mendorong kesuksesan strategi pemasaran dan perusahaan dapat mengidentifikasi calon konsumen baru yang potensial serta menghindari pemborosan sumber daya karena produksi lebih efisien. Dari sisi manajemen, analisis data juga berperan penting karena dari hasil analisis data, stakeholder dapat memutuskan kebijakan sesuai dengan fakta, bukan hanya berdasarkan intuisi. Dalam dunia industri, ada berbagai metode yang bisa digunakan untuk menganalisis data yang berguna untuk pengembangan perusahaan. Mau tahu apa saja metode tersebut? DQLab sudah merangkumnya untukmu!
1. Metode Analisis Deskriptif
Metode analisis deskriptif adalah titik awal untuk setiap proses analisis dan bertujuan untuk menjawab pertanyaan mengenai apa yang sedang terjadi. Tahapan dalam metode ini adalah mengumpulkan, memanipulasi, dan menafsirkan raw data dari berbagai sumber dan mengubah data tersebut menjadi insight yang berharga bagi perusahaan. Walaupun metode analisis ini tidak dapat digunakan untuk memprediksi hasil di masa depan atau menjawab pertanyaan mengapa suatu kejadian terjadi, namun metode ini dapat membantu data analyst untuk membuat analisis data lebih terorganisir dan siap untuk melakukan analisis lebih lanjut.
Baca juga : Data Analisis : 2 Jenis Metode yang Penting Untuk Kamu Tahu dalam Analisis Data
2. Metode Analisis Diagnostik
Metode analisis diagnostik merupakan salah satu jenis analisis data yang paling kuat. Metode ini dapat membantu data analyst dan stakeholder untuk memperoleh pemahaman kontekstual yang kuat mengenai alasan mengapa suatu kejadian terjadi. Jika stakeholder menemukan mengapa suatu kejadian atau masalah terjadi, maka mereka dapat mencari solusi yang sesuai untuk mengatasi masalah tersebut. Analisis diagnostik dirancang untuk memberikan jawaban langsung dan dapat ditindaklanjuti untuk pertanyaan spesifik. Metode ini adalah metode paling penting di dunia industri khususnya untuk analisis ritel.
3. Metode Analisis Prediktif
Metode analisis prediktif adalah metode untuk melihat dan menjawab pertanyaan apa yang akan terjadi di masa mendatang. Untuk menggunakan analisis ini, seorang data analyst membutuhkan hasil analisis deskriptif, eksplorasi, diagnostik, machine learning, dan artificial intelligence. Dengan menggunakan analisis prediktif, data analyst dapat melihat bagaimana trend di masa depan, potensi masalah atau inefisiensi yang mungkin terjadi, dan lain sebagainya. Informasi mengenai trend, pola, dan peristiwa yang mungkin terjadi akan membantu stakeholder untuk mengembangkan produk atau layanan tertentu sehingga lebih unggul dari pesaing.
4. Metode Analisis Perspektif
Analisis perspektif merupakan metode analisis data yang paling efektif dalam penelitian. Metode ini digunakan untuk menjawab bagaimana suatu masalah atau kejadian akan terjadi dalam pemasaran, penjualan, penilaian pelanggan, SDM, keuangan, logistik, dan lain sebagainya. Dengan menggunakan analisis ini, stakeholder dapat mengantisipasi hal yang tidak diinginkan dan meminimalisir adanya masalah yang mungkin terjadi.
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
5. Belajar Metode Analisis Data
Di era big data, analisis data dilakukan menggunakan tools khusus karena volume data yang terlalu besar tidak memungkinkan untuk data analyst menggunakan tools konvensional. Saat ini sudah banyak tools yang dikembangkan untuk mengolah big data, baik tools berbayar maupun tools open source. Penasaran mau belajar tools analisis data tersebut? Yuk belajar bersama DQLab! Di DQLab kamu tidak hanya belajar tools analisis data Excel saja, tetapi juga belajar tools R, Python dan SQL yang banyak digunakan di dunia industri. Segera kunjungi www.dqlab.id dan nikmati modul gratis untuk persiapan belajar data bersama DQLab!
Penulis: Galuh Nurvinda K
Editor: Annissa Widya Davita