Analisis Data – Pengertian, Tujuan, Teknik, Prosedur & Contoh

Analisis Data – Di zaman kita yang kaya data, memahami cara menganalisis dan mengekstrak makna sebenarnya dari wawasan digital yang tersedia untuk bisnis kita adalah salah satu pendorong utama kesuksesan.

Terlepas dari volume data yang sangat besar yang kami buat setiap hari, hanya 0,5% yang benar-benar dianalisis dan digunakan untuk penemuan, peningkatan, dan kecerdasan data.

Meskipun itu mungkin tidak banyak, mengingat jumlah informasi digital yang kami miliki, setengah persen masih menyumbang sejumlah besar data.

Dengan begitu banyak data dan waktu yang sangat sedikit, mengetahui cara mengumpulkan, membuat, mengatur, dan memahami semua informasi yang berpotensi meningkatkan bisnis ini bisa menjadi ladang ranjau – tetapi analisis data online adalah solusinya.

Untuk membantu Anda memahami potensi analisis, makna, dan bagaimana Anda dapat menggunakannya untuk meningkatkan praktik bisnis Anda, kami akan menjawab sejumlah pertanyaan analitis penting.

Kami tidak hanya akan mengeksplorasi metode dan teknik analisis data, tetapi kami juga akan melihat berbagai jenis analisis data sambil menunjukkan cara melakukan analisis di dunia nyata dengan cetak biru 15 langkah untuk sukses.

Untuk Anda yang mungkin sedang mencari Rekomendasi Aplikasi Penghasil Uang Tercepat, silahkan mampir dihalaman beranda kami ya guys.

Pengertian Analisis Data

Analisis Data - Pengertian, Teknik, Metode, dan Contoh
Analisis Data – Pengertian, Teknik, Metode, dan Contoh

Analisis Data adalah proses yang mengandalkan metode dan teknik untuk mengambil data mentah, menambang untuk wawasan yang relevan dengan tujuan utama bisnis, dan menggali informasi ini untuk mengubah metrik, fakta, dan angka menjadi inisiatif untuk perbaikan.

Ada berbagai metode untuk analisis data, sebagian besar didasarkan pada dua bidang inti: metode analisis data kuantitatif dan metode analisis data dalam penelitian kualitatif.

Untuk menjelaskan perbedaan utama antara data kualitatif dan kuantitatif, inilah video untuk kesenangan Anda:

Mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang berbagai teknik untuk analisis data, dan metode dalam penelitian kuantitatif serta wawasan kualitatif, akan memberikan upaya analisis informasi.

Anda arah yang lebih jelas, jadi sebaiknya luangkan waktu untuk memungkinkan pengetahuan khusus ini meresap.

Selain itu , Anda akan dapat membuat laporan analitik komprehensif yang akan meroket proses analisis Anda.

Manfaatkan Analisis Data

Manfaatkan Analisis Data
Manfaatkan Analisis Data

Sekarang setelah kami menjawab pertanyaan, ‘apa itu analisis data?’, Mempertimbangkan berbagai jenis metode analisis, sekarang saatnya untuk menggali lebih dalam tentang bagaimana melakukan analisis data dengan bekerja melalui 15 elemen penting ini.

Berkolaborasi dengan kebutuhan Anda

Sebelum Anda mulai menganalisis data atau menelusuri teknik analisis apa pun, penting untuk duduk bersama dengan semua pemangku kepentingan utama dalam organisasi Anda

Memutuskan kampanye utama atau sasaran strategis Anda, dan mendapatkan pemahaman mendasar tentang jenis wawasan yang akan manfaatkan kemajuan Anda atau berikan Anda tingkat visi yang Anda butuhkan untuk mengembangkan organisasi Anda.

Tetapkan Pertanyaan Anda

Setelah menguraikan tujuan inti Anda, Anda harus mempertimbangkan pertanyaan mana yang perlu dijawab untuk membantu Anda mencapai misi Anda.

Ini adalah salah satu teknik analisis data yang paling penting karena akan membentuk fondasi kesuksesan Anda.

Untuk membantu Anda menanyakan hal yang benar dan memastikan data Anda berfungsi untuk Anda, Anda harus mengajukan pertanyaan analisis data yang benar.

Memanen data Anda

Setelah memberikan arahan metodologi analisis data Anda dan mengetahui pertanyaan mana yang perlu dijawab untuk mengekstraksi nilai optimal dari informasi yang tersedia untuk organisasi Anda.

Anda harus memutuskan sumber data Anda yang paling berharga dan mulai mengumpulkan wawasan Anda – yang paling mendasar dari semua teknik analisis data.

Tetapkan KPI Anda

Setelah Anda menetapkan sumber data Anda, mulai mengumpulkan data mentah yang Anda pertimbangkan untuk menawarkan nilai potensial, dan membuat pertanyaan yang jelas yang ingin Anda jawab dengan wawasan.

Anda, Anda perlu menetapkan sejumlah indikator kinerja utama (KPI) yang akan membantu Anda melacak, mengukur, dan membentuk kemajuan Anda di sejumlah bidang utama.

KPI sangat penting untuk kedua metode analisis dalam penelitian kualitatif dan kuantitatif. Ini adalah salah satu metode utama untuk menganalisis data yang tentu saja tidak boleh Anda abaikan.

Untuk membantu Anda menetapkan KPI terbaik untuk inisiatif dan kegiatan Anda, jelajahi koleksi contoh indikator kinerja utama kami.

Hapus data yang tidak berguna

Setelah menganugerahkan teknik dan metode analisis data dengan tujuan sebenarnya dan mendefinisikan misi Anda, Anda harus menjelajahi data mentah yang telah Anda kumpulkan dari semua sumber dan menggunakan KPI Anda sebagai referensi untuk memangkas informasi yang Anda anggap tidak berguna.

Memotong lemak informasi adalah salah satu metode analisis data yang paling penting karena akan memungkinkan Anda untuk memfokuskan upaya analitis Anda dan memeras setiap tetes nilai dari informasi ‘lean’ yang tersisa.

Statistik, fakta, angka, atau metrik apa pun yang tidak selaras dengan sasaran bisnis Anda atau sesuai dengan strategi manajemen KPI Anda harus dihilangkan dari persamaan.

Melakukan analisis statistik

Salah satu jenis analisis yang paling penting adalah statistik.

Metode analisis semacam ini berfokus pada aspek-aspek termasuk cluster, kohort, regresi, faktor, dan jaringan saraf dan pada akhirnya akan memberikan metodologi analisis data Anda arah yang lebih logis.

Berikut adalah daftar singkat dari istilah analisis statistik vital ini untuk referensi Anda:

  • Cluster: Tindakan pengelompokan seperangkat elemen dengan cara yang mengatakan elemen lebih mirip (dalam arti tertentu) satu sama lain daripada yang ada di kelompok lain – maka istilah ‘cluster’. Pendekatan ini digunakan untuk memberikan konteks tambahan pada tren atau dataset.
  • Kohort: Kumpulan analisis perilaku yang mengambil wawasan dari kumpulan data yang diberikan (mis. Aplikasi web atau CMS) dan alih-alih melihat segala sesuatu sebagai satu unit yang lebih luas, setiap elemen dipecah menjadi kelompok terkait. Dengan menggunakan metodologi analisis ini, dimungkinkan untuk mendapatkan banyak wawasan tentang kebutuhan konsumen atau pemahaman yang kuat tentang kelompok sasaran yang lebih luas.
  • Regresi: Satu set proses statistik yang pasti berpusat pada memperkirakan hubungan antara variabel tertentu untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang tren atau pola tertentu. Ini adalah metodologi analisis yang sangat kuat ketika berfokus pada analitik prediktif.
  • Faktor: Praktek statistik yang digunakan untuk menggambarkan variabilitas di antara variabel yang diamati dan berkorelasi dalam hal jumlah variabel yang tidak teramati yang berpotensi lebih rendah yang disebut ‘faktor’. Tujuannya di sini adalah untuk mengungkap variabel laten independen. Metode analisis yang ideal untuk merampingkan segmen data tertentu.
  • Jaringan saraf: Jaringan saraf adalah bentuk pembelajaran mesin (ML) yang berfokus pada memprediksi hasil dari variabel tertentu. Konsep ini terlalu komprehensif untuk diringkas – tetapi penjelasan ini akan membantu Anda memberikan gambaran yang cukup komprehensif. Nanti dalam artikel, kami juga akan lebih fokus pada istilah ini.
  • Pemodelan data: Metode analisis yang merupakan istilah umum untuk metrik teknik dan wawasan untuk nilai, arah, dan konteks tambahan dengan menggunakan campuran strategi dan teknik. Saat mempertimbangkan cara menganalisis data, mengadopsi pola pikir pemodelan data sangat penting untuk kesuksesan – karena itu, ini adalah bidang yang perlu ditelusuri secara lebih rinci.
  • Analitik prediktif: Sekali lagi, meskipun ini adalah istilah yang luas (dan sesuatu yang akan kami tinjau kembali pada waktunya), ketika Anda melihat cara melakukan analisis dengan cara yang benar, Anda harus memastikan bahwa istilah ini tertanam kuat dalam pikiran Anda. Teknik analisis prediktif sangat penting karena akan memberdayakan Anda untuk melihat tren yang tak ternilai saat mereka membuka dan mengembangkan inisiatif yang tidak hanya akan meningkatkan berbagai proses operasional Anda tetapi juga membantu Anda mendapatkan keunggulan yang sangat penting dalam kompetisi.

Membangun Peta Jalan Manajemen Data

Membangun Peta Jalan Manajemen Data
Membangun Peta Jalan Manajemen Data

Sementara, pada titik ini, langkah khusus ini opsional (Anda akan telah memperoleh banyak wawasan dan membentuk strategi yang cukup sehat sekarang), membuat peta jalan tata kelola data akan membantu metode dan teknik analisis data Anda menjadi sukses dengan cara yang lebih berkelanjutan dasar.

Roadmap ini, jika dikembangkan dengan benar, juga dibangun sehingga dapat diubah dan ditingkatkan dari waktu ke waktu.

Investasikan banyak waktu dalam mengembangkan peta jalan yang akan membantu Anda menyimpan, mengelola, dan menangani data Anda secara internal, dan Anda akan membuat teknik analisis.

Anda semakin lancar dan fungsional – salah satu jenis metode analisis data yang paling kuat yang tersedia saat ini.

Mengintegrasikan Teknologi

Ada banyak cara untuk menganalisis data, tetapi salah satu aspek terpenting dari keberhasilan analitis dalam konteks bisnis adalah mengintegrasikan perangkat lunak dan teknologi pendukung keputusan yang tepat.

Platform analisis yang kuat tidak hanya akan memungkinkan Anda untuk menarik data penting dari sumber Anda yang paling berharga saat bekerja dengan KPI dinamis yang akan menawarkan.

Anda wawasan yang dapat ditindaklanjuti; itu juga akan menyajikan informasi dalam format yang dapat dicerna, visual, interaktif dari satu dashboard pusat, langsung. Metodologi analisis data yang dapat Anda andalkan.

Dengan mengintegrasikan teknologi yang tepat untuk analisis data metode statistik dan metodologi analisis data inti.

Anda akan menghindari memecah-belah wawasan Anda, menghemat waktu dan upaya Anda sambil memungkinkan Anda menikmati nilai maksimum dari wawasan bisnis Anda yang paling berharga.

Untuk melihat kekuatan perangkat lunak untuk keperluan analisis dan untuk meningkatkan metode Anda dalam menganalisis data, lihat pilihan contoh dasbor kami.

Jawab Pertanyaan Anda

Dengan mempertimbangkan setiap upaya di atas, bekerja dengan teknologi yang tepat, dan menumbuhkan budaya internal yang kohesif di mana setiap orang membeli berbagai cara untuk menganalisis data.

Serta kekuatan kecerdasan digital, Anda akan dengan cepat mulai menjawab pertanyaan bisnis Anda yang paling membara.

Dapat diperdebatkan, cara terbaik untuk membuat konsep data Anda dapat diakses di seluruh organisasi adalah melalui visualisasi data.

Visualisasikan Data Anda

Visualisasi data online adalah alat yang ampuh karena memungkinkan Anda menceritakan kisah dengan metrik Anda, memungkinkan pengguna di seluruh bisnis untuk mengekstrak wawasan yang bermakna yang membantu evolusi bisnis – dan itu mencakup semua cara berbeda untuk menganalisis data.

Tujuan dari analisis data adalah untuk membuat seluruh organisasi Anda lebih terinformasi dan cerdas, dan dengan platform atau dasbor yang tepat, ini lebih sederhana daripada yang Anda pikirkan, seperti yang ditunjukkan oleh dasbor pemasaran kami.

Terapkan Analisis Teks

Sejumlah besar data yang dikumpulkan bisnis tidak terstruktur. Meskipun memiliki akses ke wawasan yang didorong oleh data sangat penting untuk meningkatkan kemampuan intelijen bisnis (BI) Anda

Tanpa menerapkan teknik analisis data untuk memberikan struktur metrik Anda, Anda hanya akan menggores permukaan.

Analisis teks, juga dikenal di industri sebagai penambangan teks, adalah proses mengambil set besar data tekstual dan mengaturnya dengan cara yang membuatnya lebih mudah untuk dikelola. Dengan mengerjakan proses pembersihan ini dengan sangat ketat.

Anda akan dapat mengekstraksi data yang benar-benar relevan dengan bisnis Anda dan menggunakannya untuk mengembangkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang akan mendorong Anda maju.

Alat dan teknik analisis modern mempercepat proses analitik teks, membantu mengumpulkan dan mengkurasi wawasan dengan cara yang efisien dan berorientasi pada hasil.

Secara kolektif, kami membuat data digital sebesar 2,5 quintillion byte setiap hari, dan sebagian besar berbasis teks. Dengan berinvestasi dalam alat dan teknik analis data yang akan membantu Anda.

Mengekstrak wawasan dari berbagai sumber data berbasis kata, termasuk ulasan produk, artikel, komunikasi media sosial, dan respons survei, Anda akan mendapatkan wawasan yang sangat berharga bagi audiens Anda, serta kebutuhan mereka , preferensi, dan poin rasa sakit.

Dengan memperoleh tingkat pengetahuan ini, Anda akan dapat membuat kampanye, layanan, dan komunikasi yang memenuhi kebutuhan prospek.

Anda di tingkat pribadi, meningkatkan audiens Anda sambil meningkatkan retensi pelanggan. Salah satu alat dan teknik analisis data paling efektif yang pernah Anda investasikan.

Cari Analisis Diagnostik

Ketika sampai pada pelajaran tentang bagaimana melakukan analisis, mempelajari analisis diagnostik sangat penting. Dirancang untuk memberikan jawaban langsung dan dapat ditindaklanjuti untuk.

Pertanyaan-pertanyaan spesifik, ini adalah salah satu metode paling penting di dunia dalam penelitian, di antara fungsi-fungsi organisasi utama lainnya seperti analisis ritel, mis.

Suatu bentuk penemuan data yang kuat, analitik data diagnostik memberdayakan analis dan eksekutif bisnis dengan membantu mereka memperoleh pemahaman kontekstual yang kuat tentang mengapa sesuatu terjadi.

Jika Anda tahu mengapa sesuatu terjadi serta bagaimana hal itu terjadi, Anda akan dapat menentukan cara yang tepat untuk mengatasi masalah atau tantangan tersebut.

Untuk memperoleh pemahaman praktis, sangat penting bagi Anda untuk mendapatkan pengetahuan dasar dari dua bidang berikut:

Analisis Prediktif

Jika Anda memahami mengapa tren, pola, atau peristiwa terjadi melalui data, Anda akan dapat mengembangkan proyeksi informasi tentang bagaimana hal-hal dapat terungkap di area bisnis tertentu. Dengan melakukan itu.

Anda akan dapat merumuskan inisiatif atau meluncurkan kampanye di depan kurva, mengalahkan pesaing Anda. Juga, jika Anda dapat menggunakan aspek prediktif analitik diagnostik untuk keuntungan Anda.

Anda akan dapat mencegah potensi masalah atau ketidakefisienan dari spiral di luar kendali, menggigit potensi masalah sejak awal. Ada alat pelaporan BI yang memiliki opsi analitik prediktif yang sudah diterapkan di dalamnya, tetapi juga dibuat ramah pengguna sehingga Anda tidak perlu menghitung apa pun secara manual atau melakukan sendiri analisis yang kuat dan canggih.

Analisis Deskriptif

Lain dari metode analisis data yang paling efektif dalam penelitian, teknik data preskriptif menyeberang dari analisis prediktif dengan cara yang berkisar menggunakan pola atau tren untuk mengembangkan strategi bisnis yang responsif dan praktis.

Dengan menelusuri analisis preskriptif, Anda akan memainkan peran aktif dalam proses konsumsi data dengan mengambil set data visual yang diatur dengan baik dan menggunakannya sebagai perbaikan yang kuat untuk masalah yang muncul di sejumlah bidang bisnis utama, termasuk pemasaran, penjualan, pengalaman pelanggan, SDM, pemenuhan, keuangan, analitik logistik, dan lainnya.

Demikian Pembahasan kita pada kali ini di edmodo.id tentang Arti Mimpi Dikejar Harimau. Nantikan Artikel Menaraik Lainya, tetap bersama kami. Terimaksih Semoga Membawa Manfaat.