Analisis Data: Arti, Jenis, Tujuan, dan Metodenya

Proses analisis data memerlukan kemampuan berpikir kritis dan keterampilan pemecahan masalah. Kemampuan tersebut sangat dibutuhkan agar hasil analisis data memberikan informasi mendalam dan membantu perusahaan meningkatkan efisiensi operasional bisnis. Selain itu, pemilihan metode analisis yang tepat juga memiliki dampak besar terhadap hasil analisis yang dihasilkan.

Kesalahan dalam memilih metode dapat mengakibatkan hasil yang tidak sesuai dengan harapan, yang nanti akan memakan waktu dan tenaga yang lebih banyak. Untuk mengurangi peluang terjadinya kesalahan, software ERP dapat Anda manfaatkan. Berikut penjelasannya!

Key Takeaways

• Analisis data adalah proses pengolahan data untuk mendapatkan informasi yang membantu mengatasi masalah dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.
• Tujuan analisis data adalah mendapatkan informasi, pengambilan keputusan yang lebih baik, optimasi kinerja, memahami preferensi pelanggan, dan mengidentifikasi peluang bisnis.
• Jenis analisis data meliputi: analisis deskriptif, analisis diagnostik, analisis prediktif, dan analisis preskriptif
• ScaleOcean ERP: ScaleOcean ERP menyediakan solusi analisis data terintegrasi yang membantu perusahaan mengelola dan menganalisis data secara lebih efisien, mendukung pengambilan keputusan yang lebih strategis.

Coba Demo Gratis

1. Apa itu Analisis Data

Analisis data adalah proses pemeriksaan, pembersihan, transformasi, dan pemodelan data untuk memperolah informasi yang bermanfaat, menyusun kesimpulan, serta mendukung pengambilan keputusan.

Proses memiliki prean penting dalam mengubah data mentah menjadi gambaran informasi yang dapat digunakan untuk tindakan lebih lanjut. AI untuk bisnis kini menjadi bagian krusial dari proses tersebut, memungkinkan analisis yang lebih cepat dan mendalam.

Proses ini juga menjad strategi yang dapat mengolah, menafsirkan, dan memahami data untuk mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan yang dapat membantu perusahaan mengambil langkah strategis dan proses bisnis berdasarkan data akurat. Ini juga dilakukan perusahaan untuk menarik informasi yang relevan dari data dan menggunakannya untuk menyelesaikan masalah atau mencapai tujuan tertentu.

2. Tujuan Analisis Data Adalah

Analisis data memiliki berbagai tujuan yang dapat bervariasi tergantung pada konteks dan kebutuhan spesifik suatu proyek perusahaan. Beberapa tujuan umum dari data analisis adalah:

a. Mendapatkan Informasi

Salah satu tujuan utamanya adalah untuk memperoleh pemahaman atau informasi yang lebih mendalam terhadap data yang dimiliki. Identifikasi pola dan tren pada pasar adalah salah satu contoh upaya ini.

b. Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

Root Cause Analysis (RCA) dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih tepat dengan mengidentifikasi penyebab mendalam dari suatu masalah. Untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan berdasarkan fakta, Anda bisa menggunakan berbagai model analisis. Proses ini memungkinkan perusahaan menemukan solusi dan strategi yang lebih efisien dan efektif secara keseluruhan.

c. Optimasi Kinerja

Salah satu cara untuk menentukan kinerja divisi mana saja yang perlu peningkatan adalah dengan menganalisis data. Hal ini dapat melibatkan peningkatan output perusahaan, pengurangan biaya, pengelolaan transaksi keuangan seperti wesel bayar, atau peningkatan efisiensi kinerja bisnis. Ini penting untuk memastikan kelancaran kegiatan operasional perusahaan secara berkelanjutan.

d. Memahami Preferensi Pelanggan

Proses ini juga memudahkan perusahaan memahami preferensi pelanggan dan memantau aktivitas pembelian apa saja yang telah dilakukan oleh pelanggan. Oleh karena itu, bisnis dapat menyesuaikan pelayanan kepada setiap konsumen agar kebutuhan mereka dapat terpenuhi.

Selain itu, analisis ini juga dapat digunakan untuk memahami respon pelanggan dengan produk atau layanan yang Anda tawarkan, sehingga membantu perusahaan meningkatkan kepuasan pelanggan.

e. Identifikasi Peluang Bisnis

Berikutnya, tujuan data analisis adalah mengidentifikasi adanya peluang bisnis baru. Peluang tersebut dapat diidentifikasikan melalui analisis pembeli, kompetitor, mengenali tren yang sedang terjadi di pasar, mengevaluasi risiko yang mungkin terjadi, dan membuat analisis SWOT.

Menerapkan analisa dapat memberikan informasi yang mendukung pengambilan keputusan bisnis. Dengan memanfaatkan teknik analisis prediktif, perusahaan dapat memprediksi bagaimana pasar di masa depan.

f. Mendeteksi Masalah

Proses ini juga dapat membantu mendeteksi anomali atau potensi masalah dalam data. Contoh nyata dari implementasi perusahaan terhadap software bisnis perusahaan adalah pemanfaatan analisa data dalam konteks keamanan jaringan untuk mengidentifikasi aktivitas yang dapat menimbulkan kerugian.

g. Validasi Hipotesis

Tujuan lainnya adalah untuk mengevaluasi dan memvalidasi hipotesis yang relevan. Untuk membuat hipotesis yang akurat, perusahaan harus mengumpulkan data yang berasal dari berbagai departemen, data pasar, dan tren industri.

Hasil dari evaluasi data tersebut memungkinkan perusahaan untuk menghasilkan pengambilan keputusan berdasarkan data yang sudah tersedia.

h. Evaluasi Kinerja Strategi Bisnis

Pelaku bisnis dapat menggunakan proses ini untuk mengevaluasi strategi bisnis yang ada, agar perusahaan dapat menyesuaikan ulang strategi tersebut dan meningkatkan tingkat komitmen sesuai dengan hasil yang telah diperoleh.

Baca juga: 5 Jenis Laporan Keuangan Perusahaan dan Contohnya dalam Bisnis

3. Jenis Analisis Data

Proses analisis data merupakan langkah krusial yang dilakukan untuk mengambil keputusan berbasis data, sehingga dapat memberikan gambarang mendalam mengenai pola, tren, dan hubungan dalam data. Dalam prosesnya, terdapat beberapa jenis analisis data yang dilakukan untuk tujuan yang berbeda, diantaranya:

a. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif menjadi jenis yang digunakan untuk menggambarkan dan merangkum karakteristik data yang ada. Metode ini menggunakan statistik deskriptif seperti rata-rata, median, dan modul untuk memberikan gambaran umum.

Hasil dari jenis ini bisa digunakan untuk memantau performa, memahami distribusi data, dan mengidentifikasi pola yang muncul dalam dataset.

b. Analisis Diagnostik

Jenis analisis diagnostik fokus pada pemahaman mengapa suatu peristiwa terjadi dan apa masalahnya. Proses ini melibatkan penggalian lebih dalam untuk identifikasi akar penyebab dan faktor yang berkontribusi pada masalah tertentu.

Analisis ini akan membantu perusahaan untuk menemukan solusi yang lebih tepat untuk mengatasi berbagai masalah yang terjadi, sehingga dapat mencegah masalah serupa terjadi di masa depan.

c. Analisis Prediktif

Berikutnya analisis prediktif yang menggunakan data historis dan algoritma statistik untuk membuat model kemungkinan yang akan terjadi di masa depan. Pendekatan ini membantu perusahaan dalam memperkirakan tren, perilaku pelanggan, atau bahkan risiko yang akan datang.

Analisis prediksi ini juga akan membantu dalam merencanakan dan mengambil keputusan yang lebih tepat, mulai dari peramalan permintaan dan penilaian risiko.

d. Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif dilakukan untuk memberikan rekomendasi dan saran tindakan terbaik berdasarkan data yang telah dianalisis. Jenis ini memanfaatkan model matematika dan simulasi, serta memberikan analisis tidak hanya untuk meramalkan apa yang akan terjadi, tapi juga menunjukkan langkah-langkah yang harus diambil untuk mencapai hasil terbaik.

Proses analisis ini sangat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan strategis yang memerlukan tindakan nyata berdasarkan prediksi dan analisis data yang ada. Seluruh jenis analisis ini bisa dilakukan otomatis dengan menggunakan software pengolah data, di mana sistem dapat mengumpulkan, mengelola, dan mengintegrasikan data berbagai departemen secara otomatis dengan pengelolaan di satu sistem.

4. Metode Analisis Data

Analisis data dilakukan dengan menggunakan dua metode yang berbeda untuk menggali informasi yang akurat dari berbagai jenis data, baik itu numerik dan non-numerik. Dalam melakukan proses ini, penting untuk memilih metode yang tepat untuk memastikan hasil yang akurat dan relevan.

Berikut adalah dua metode utama yang sering digunakan dalam analisis data: kualitatif dan kuantitatif. Berikut ini penjelasan lengkapnya!

a. Metode Kualitatif

Metode kualitatif digunakan untuk menganalisis data non-numerik seperti teks, gambar, atau video. Biasanya penggunaan metode ini lebih menekankan pada pemahaman mendalam dan interpretasi terhadap konteks dan fenomena yang sedang diteliti.

Metode ini membantu menggali makna yang lebih mendalam dalam data yang tidak dapat diukur secara kuantitatif.

b. Metode Kuantitatif

Metode kuantitatif digunakan untuk menganalisis data numerik, dan biasanya diperoleh melalui kuesioner, survei, dan eksperimen yang menghasilkan angka. Analisis ini dapat mengukur data lebih objektif dan membandingkannya antar variabel. Metode ini sangat berguna untuk memperoleh hasil yang dapat diukur dan diuji secara statistik.

5. Tahapan Proses Analisis Data

Proses analisis data harus dilakukan secara sistematis dan terstuktur agar dapat menghasilkan gambaran dan informasi akurat dan dapat diandalkan. Untuk itu, analisis harus dilakukan dengan tahapan yang maksimal dan memastikan data yang digunakan berkualitas, relevan, dan siap untuk dianalisis.

Ini beberapa tahapan analisis data yang harus dilakukan dalam perusahaan, yaitu sebagai berikut:

a. Pengumpulan Data

Tahap awal adalah mengumpulkan data, di mana data dapat diperoleh dari berbagai sumber, seperti survei, wawancara, observasi, atau basis data yang sudah ada. Proses pengumpulan data yang tepat menjadi hal penting untuk memastikan informasi yang dihasilkan relevan dan dapat diandalkan untuk tujuan analisis.

b. Pembersihan Data (Data Cleaning)

Setelah pengumpulan data, berikutnya dilakukan pembersihan data. Proses ini melibatkan identifikasi dan perbaikan kesalahan, penghapusan duplikasi, serta koreksi ketidaksesuaian atau inkonsistensi dalam data. Tujuannya untuk memastikan bahwa data yang digunakan akurat, lengkap, dan bebas dari kesalahan yang dapat mempengaruhi hasil analisis.

c. Transformasi Data

Transformasi data dilakukan untuk mengubah data ke format yang sesuai untuk analisis lebih lanjut. Proses ini melibatkan perubahan struktur data, penggabungan variabel, dan penerapan teknik matermatika untuk memudahkan analisis. Contohnya, mengubah data kategorikal menjadi numerik atau menggabungkan beberapa kolom menjadi satu variabel yang lebih bermakna.

d. Analisis Data

Setelah data siap, analisis baru dimulai dengan menerapkan teknik analisis yang sesuai dengan melibatkan metode statistik dan algoritma. Ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola, tren, atau hubungan dalam data, serta memberikan gambaran untuk mendukung pengambilan keputusan atau memahami fenomena yang diteliti.

Anda bisa menggunakan aplikasi analisis data untuk mengotomatisasi proses ini agar menghasilkan data dan informasi secara real-time, akurat, dan dapat diandalkan.

e. Interpretasi Hasil

Jika analisis telah dilakukan, selanjutnya dilakukan interpretasi hasil yang melibatkan pemahaman temuan yang diperoleh dari data dan mengaitkannya dengan tujuan dan pertanyaan penelitian.

Proses ini penting untuk memastikan bahwa hasil analisis memiliki makna yang relevan dan dapat diandalkan untuk mendukung kesimpulan atau rekomendasi.

f. Visualisasi Data

Tahap terakhir adalah visualisasi data, di mana hasil analisis disajikan dalam bentuk grafik, diagram, dan tabel untuk memudahkan pemahaman. Proses ini penting untuk memudahkan pemahaman pola dan temuan data, serta membuat data lebih mudah diakses dan digunakan untuk pengambilan keputusan.

6. Contoh Proses Analisis Data di Bisnis

Analisis data penting dilakukan oleh berbagai sektor bisnis untuk menggali informasi akurat untuk membantu pengambilan keputusan yang lebih tepat. Untuk lebih memahami bagaimana prosesnya, berikut ini contoh penerapannya di berbagai industri yang menunjukkan bagaimana data dapat dimanfaatkan untuk mencapai tujuan bisnis dan operasional yang lebih baik.

a. Perusahaan e-Commerce

Studi kasus: perusahaan e-commerce yang melakukan analisis untuk meningkatkan penjualan melalui rekomendasi produk.

Langkah analisis yang dilakukan: pengumpulan data pembelian pelanggan, data browsing, dan riwayat interaksi pengguna dengan website. Selanjutnya pembersihan data dari kesalahan dan duplikasi, segmentasi pelanggan, penggunaan algoritma dan pembelajaran mesin, serta pengujian dan penyempurnaan.

Hasil: Proses ini menghasilkan perusahaan mengalami peningkatan signifikan dalam konversi penjualan dan nilai pembelian rata-rata. Di mana pelanggan yang menerima rekomendasi yang dipersonalisasi lebih cenderung untuk melakukan pembelian tambahan, yang mengarah pada peningkatan pendapatan sebesar 15%.

b. Rumah Sakit

Studi Kasus: Rumah sakit ingin meningkatkan kualitas perawatan pasien melalui analisis data medis

Langkah Analisis Data: Proses pengumpulan data meliputi data medis pasien, riwayat penyakit, hasil tes laboratorium, dan faktor risiko lainnya. Dilanjutkan dengan pembersihan data, identifikasi pola dna faktor risiko, penerapan algoritma prediktif, serta evaluasi penggunaan dan temuan.

Hasil: Rumah sakit dapat mengidentifikasi faktor risiko penyakit jantung lebih awal pada pasien berisiko tinggi, serta menerapkan prediksi di mana tim medis dapat melakukan intervensi lebih cepat. Ini berkontribusi pada penurunan angka kematian terkait penyakit jantung sebanyak 10% dalam setahun.

c. Sektor Perbankan

Studi Kasus: Perbankan memprediksi risiko kredit dengan analisis data

Langkah Analisis Data: Bank akan mengumpulkan data nasabah termasuk riwayat kredit, transaksi keuangan, pendapatan, dan data demografis lainnya.
Pengumpulan Data: Bank mengumpulkan data nasabah, termasuk riwayat kredit, transaksi keuangan, pendapatan, dan data demografis lainnya.

Hasil: Dengan analisis ini, bank berhasil meningkatkan akurasi dalam memprediksi risiko kredit. Hal ini mengarah pada pengurangan tingkat gagal bayar pinjaman sebesar 12%. Bank juga dapat menawarkan produk kredit yang lebih sesuai untuk setiap kelompok risiko, meningkatkan profitabilitas dan kepuasan nasabah.

7. Software ERP ScaleOcean untuk Otomatisasi Analisis Data

Software ERP membantu menganalisis data dengan menyediakan workflow yang terintegrasi dan terpusat untuk mengelola berbagai aspek operasional suatu perusahaan. Berikut adalah beberapa cara dimana ERP membantu dalam menganalisis data.

Dengan sistem ini, proses dapat dilakukan secara otomatis dan real-time, serta kemampuannya untuk mengumpulkan data secara real-time dari berbagai modul, seperti keuangan, penjualan, inventaris, dan produksi. Data tersebut kemudian dianalisis dan disajikan dalam bentuk laporan dan dashboard yang mudah dipahami.

Anda bisa menggunakan software ERP terbaik ScaleOcean yang menawarkan integrasi menyeluruh secara seamless, serta fitur kustomisasi yang membuat Anda dapat menyesuaikan sistem dan tampilan laporan serta analisis yang sesuai dengan kebutuhan bisnis.

Selain itu, ScaleOcean juga menyediakan layanan demo gratis dan konsultasi untuk membantu Anda memaksimalkan implementasi sistem yang spesifik untuk bisnis Anda. Berikut beberapa fitur analisis data yang dapat ditawarkan ScaleOcean:

• Integrasi Lintas Departemen: Data dari berbagai departemen dapat terintegrasi, sehinggamemungkinkan analisis holistik dari kinerja perusahaan.
• Pelaporan Real-Time: ERP menyediakan laporan yang diperbarui secara real-time, yang memudahkan manajemen untuk melihat kinerja dan membuat keputusan cepat berdasarkan data terkini.
• Automatisasi Analisis Keuangan: ERP otomatis mengelola laporan keuangan dan analisis biaya, memungkinkan perusahaan untuk mengetahui kesehatan keuangan mereka tanpa memerlukan proses manual yang memakan waktu.
• Prediksi dan Perencanaan: Beberapa ERP menggunakan algoritma untuk memprediksi tren masa depan, seperti permintaan produk atau fluktuasi biaya, berdasarkan data historis.
• Pengolahan Big Data: ERP dapat mengumpulkan dan mengolah data dalam jumlah besar dari berbagai sumber untuk menghasilkan wawasan yang mendalam mengenai perilaku pelanggan, tren pasar, dan efisiensi operasional.

Dengan otomatisasi analisis data yang ditawarkan ERP ScaleOcean, perusahaan bisa mendapatkan informasi yang lebih cepat dan akurat, yang pada gilirannya memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih strategis. Lakukan demo gratisnya sekarang!

8. Kesimpulan

Untuk melakukan analisis data, Anda perlu menggunakan kemampuan berpikir kritis. Kemampuan tersebut sangat penting agar Anda dapat melakukan proses ini dengan akurat. Namun, Anda tidak luput dari human error dan jika hal tersebut terjadi, Anda bisa jadi tidak menyadari kesalahan tersebut dan berakibat hasil data yang Anda analisis tidak akurat.

Software ERP ScaleOcean menjadi solusi terbaik yang dapat membantu Anda dalam menganalisis data yang berkait dengan keuangan, persediaan, produksi, dan sumber daya manusia. Software ERP juga dapat membantu menganalisis kinerja proyek dan memungkinkan manajer proyek untuk menemukan masalah bisnis dan menyelesaikannya.