Step by Step Implementasi Teknik Analisis Data

Proses pengolahan data menjadi proses yang sangat penting, karena di tahapan inilah data mentah akan diubah menjadi sumber informasi. Dalam sebuah perusahaan, pasti akan terus menemui permasalahan, entah itu masalah untuk mempertahankan performa atau permasalahan agar bisa meningkatkan performa. Jika keputusan untuk menjawab permasalahan tersebut tidak dilakukan secara hati-hati, tentu akan memberikan dampak negatif untuk keberlangsungan perusahaan.

Adanya praktisi data dalam perusahaan akan membantu para stakeholder untuk memberikan rekomendasi keputusan yang sesuai dengan data history. Biasanya, hal-hal yang telah terjadi di masa lalu akan berulang di masa depan dengan menggunakan pola tertentu. Disitu lah pekerjaan praktisi data untuk melihat pola dan melakukan analisis sehingga bisa mendapatkan informasi yang bisa menjadi dasar pengambilan keputusan.

Dalam hal pengolahan data, tentu praktisi data akan memanfaatkan teknik analisis data. Namun sebenarnya ada beberapa hal yang harus diperhatikan ketika ingin mengimplementasikan teknik analisis data, yang akan dibahas dalam artikel ini. Yuk, simak pembahasannya!

1.Data yang Valid

Ada banyak sekali data di dunia ini, namun sayangnya tidak semua data akan berharga. Salah satu penyebabnya adalah karena data yang tidak relevan atau tidak valid. Data-data ini bisa dikatakan sebagai “sampah”. Penggunaan data yang tidak valid akan membuat kita mengambil keputusan yang salah, dimana hal itu bisa memberikan dampak negatif ke performa perusahaan. Sehingga tidak jarang, praktisi data harus melakukan survey ke lapangan untuk memastikan data yang dimiliki tersebut mendekati kondisi yang sebenarnya atau tidak.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

2. Melewati Proses Cleaning Data

Setelah melalui proses pengumpulan data dan memastikan bahwa data tersebut merupakan data yang valid, kita terkadang akan dihadapkan pada proses cleaning data. Pada tahapan ini, data-data yang ada akan dibersihkan dan dilengkapi sehingga siap untuk dianalisis. Sebenarnya tidak semua data harus melalui proses cleaning. Namun sangat jarang ditemukan data mentah yang sudah rapi dan siap untuk dianalisis. Praktisi data tentunya harus bisa menentukan proses cleaning data seperti apa yang harus diterapkan di data yang akan digunakan.

3. Menentukan Metode Pengolahan Data

Untuk bisa melakukan pengolahan data, kita harus memastikan data yang ada sudah siap masuk ke tahapan pengolahan data. Hal ini dapat dilihat dengan lengkapnya variabel yang dibutuhkan dalam proses analisis. Penentuan metode pengolahan data terbilang sangat krusial, karena salah sedikit saja bisa membuat hasil yang didapatkan tidak sesuai dengan yang seharusnya. Tidak jarang dalam pekerjaannya, praktisi data akan membandingkan berbagai metode pengolahan data untuk membandingkan akurasinya.

4. Tentukan Bentuk Penyajian Data

Penyajian data termasuk hal yang penting dalam pengimplementasian teknik analisis data. Hasil dari analisis data perlu ditampilkan dan diberikan kepada para stakeholder. Praktisi data harus memilih bentuk penyajian data yang akan ditampilkan. Umumnya, kita akan memanfaatkan data visualisasi untuk menggambarkan keadaan dalam satu dashboard saja. Namun, pilihan chart yang ada dalam visualisasi data juga harus dipertimbangkan, karena setiap chart akan memiliki maknanya tersendiri.

Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif

Salah satu cara yang bisa kamu lakukan untuk belajar proses pengolahan data jika kamu sudah lulus dari background pendidikan non IT adalah dengan mengambil kursus. Salah satu lembaga kursus yang harus kamu coba adalah DQLab. Tenang saja, DQLab akan membantumu untuk belajar analisis data dari tahap dasar. Tunggu apalagi? Dengan memulai pembelajarannya dari sekarang, kamu siap menghadapi tantangan di era digital dan mewujudkan karirmu sebagai Data Scientist di tahun ini.

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri