Cara Analisis Data yang Berdampak Untuk Keputusan Bisnis

Di abad 21 ini, data telah menjadi mata uang baru yang menjadi aset penting dan sangat berharga bagi bisnis. Namun, hanya perusahaan yang melakukan cara analisis data dengan benar yang bisa merasakan manfaat berharga dari data. 

Manfaat data dalam bisnis bisa menjadi landasan untuk mengambil keputusan yang tidak sekedar berlandaskan asumsi semata. Dengan adanya data, keputusan yang diambil akan lebih terukur.  

Keberadaan data juga menjadi pembelajaran penting bagi bisnis, misalkan ketika melakukan marketing campaign, ada konten yang berhasil dan tidak. Bisnis bisa mengetahui penyebabnya dari data yang ada. 

Data hanyalah angka mati yang tidak berarti apa-apa jika tidak dianalisis dengan baik. Analisis data adalah proses sistematis untuk mengumpulkan, mengorganisir, memeriksa, dan menginterpretasikan data dengan tujuan untuk mendapatkan wawasan, membuat keputusan, dan menyelesaikan masalah. 

Dalam analisis data, berbagai teknik dan metode digunakan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan yang dapat memberikan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan atau untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang fenomena tertentu.

Lalu, bagaimana cara best practice yang dilakukan data analyst dalam melakukan analisis data yang bisa bermanfaat untuk bisnis? Berikut tahapan cara analisis data. 

1. Memahami Tujuan Bisnis

Sebelum memulai analisis, penting untuk memahami konteks bisnis dan tujuan yang ingin dicapai oleh perusahaan. Mindset yang kita perlukan adalah mindset untuk berorientasi dengan tujuan bisnis. 

Hal tersebut bisa mencakup peningkatan penjualan, pengoptimalan biaya, atau peningkatan kepuasan pelanggan. Analisis yang dilakukan harus sejalan dengan tujuan bisnis tersebut.

Untuk mengetahui tujuan bisnis yang ingin dicapai dalam proses analisis data ini, maka seorang data analyst akan berkomunikasi dengan pemangku kepentingan dari berbagai departemen, seperti manajer pemasaran, tim produk, atau tim keuangan, untuk memahami masalah yang mereka hadapi dan tujuan yang ingin dicapai. 

Seorang data analyst akan mengajukan pertanyaan-pertanyaan yang lebih fokus pada, "Apa yang ingin dicapai?" dan "Apa masalah yang perlu dipecahkan?". Inilah langkah paling awal dari setiap proses analisis data.

 

2. Pengumpulan dan Pembersihan Data

Pengumpulan data yang tepat sangat penting karena keputusan bisnis yang baik hanya dapat diambil berdasarkan data yang akurat dan lengkap.

Untuk mendapatkan data yang akurat, seorang data analyst akan mengidentifikasi sumber data yang relevan (misalnya, database perusahaan, data pelanggan, data transaksi, data operasional). 

Selanjutnya adalah mengumpulkan data melalui berbagai sumber seperti API, basis data internal, atau file yang dibagikan. Proses ini termasuk memverifikasi keakuratan dan kelengkapan data serta menghindari kesalahan data yang bisa memengaruhi hasil analisis.

Setelah melakukan pengumpulan data, perlu adanya pembersihan data. Proses pembersihan data dilakukan untuk menangani masalah seperti nilai yang hilang, duplikat, atau inkonsistensi. Menggunakan tools seperti SQL, Microsof Excel, Pytohon, dan semisalnya untuk membersihkan dan memformat data.
 

3. Eksplorasi dan Analisis Data Deskriptif

Sebagai seorang  data analyst, sangat penting untuk memiliki rasa ingin tahu yang kuat. Data analyst  perlu mengeksplorasi data secara mendalam untuk menemukan pola, tren, dan wawasan yang dapat membantu memecahkan masalah bisnis yang ada.
Langkah yang dilakukan adalah dengan melakukan analisis deskriptif menggunakan teknik statistik dasar, seperti rata-rata, median, deviasi standar, dan distribusi data.

Ini memberikan gambaran umum tentang keadaan data dan membantu dalam mengidentifikasi pola atau anomali. 

Alat visualisasi data seperti Power BI, Tableau, atau matplotlib di Python membantu menggambarkan data dalam bentuk grafik yang mudah dipahami oleh pemangku kepentingan.
 

4. Pengujian Hipotesis dan Analisis Inferensial

Setiap analisis harus didorong oleh hipotesis yang dapat diuji. Data analyst tidak hanya menerima data begitu saja, tetapi mereka akan mencari cara untuk menguji teori dan asumsi yang ada, serta melihat apakah hasil yang didapat valid.

Mereka akan melakukan analisis eksploratif dengan mengembangkan hipotesis yang akan diuji lebih lanjut. Misalnya, "Apakah perubahan harga produk mempengaruhi penjualan?" 

Untuk menguji ini, mereka menggunakan uji statistik (seperti uji t atau ANOVA) untuk memastikan bahwa perubahan harga berpengaruh secara signifikan terhadap penjualan.

Jika perlu, mereka akan menggunakan regresi untuk mengidentifikasi hubungan antara variabel dependen dan independen.
 

5. Modeling dan Prediksi

Tujuan analisis data yang dilakukan data analyst adalah memberikan wawasan yang tidak hanya relevan, tetapi juga dapat digunakan untuk mengambil keputusan bisnis yang lebih baik.

Jika hasil analisis sebelumnya menunjukkan hubungan yang signifikan, data analyst akan melanjutkan dengan membangun model prediktif menggunakan algoritma seperti regresi linier, decision tree, atau machine learning (seperti random forest atau XGBoost) untuk meramalkan hasil bisnis di masa depan. 

Mereka juga akan memvalidasi model menggunakan teknik cross-validation untuk memastikan bahwa model tersebut robust dan tidak overfitting terhadap data.
 

6. Visualisasi Hasil dan Penyampaian Wawasan

Setelah memperoleh wawasan dari data, tahap selanjutnya adalah menyajikan temuan ini secara jelas dan menarik kepada pemangku kepentingan, terutama yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis.

Hal yang dilakukan data analyst adalah menggunakan dashboard interaktif dengan tools seperti Power BI atau Tableau untuk memvisualisasikan data dalam format yang mudah dipahami. 

Grafik dan tabel dibuat untuk menyederhanakan kompleksitas data dan menjelaskan temuan secara langsung. Laporan disusun dalam format yang fokus pada wawasan bisnis sehingga tim manajemen dapat dengan mudah mengambil keputusan yang lebih cepat.
 

7. Tindak Lanjut dan Implementasi

Data yang dianalisis tidak berarti jika tidak diikuti dengan tindakan nyata yang mendukung tujuan bisnis.

Berdasarkan wawasan yang ditemukan, data analyst akan bekerja sama dengan tim terkait (misalnya, tim pemasaran atau pengembangan produk) untuk menerjemahkan hasil analisis menjadi tindakan yang konkrit. 

Misalnya, jika analisis menunjukkan bahwa kampanye pemasaran tertentu meningkatkan konversi pelanggan, mereka akan merekomendasikan untuk mengoptimalkan atau menggandakan investasi di area tersebut.
 

8. Pemantauan dan Evaluasi Berkelanjutan

Analisis data adalah proses yang terus berkembang. Data analyst akan selalu memantau hasil dari tindakan yang telah diambil untuk menilai dampaknya dan mengidentifikasi area perbaikan.

Mereka akan terus memantau data untuk memastikan bahwa perubahan yang diimplementasikan memberikan hasil yang diinginkan. 

Jika ada perubahan kondisi pasar atau masukan dari tim lain, mereka melakukan analisis ulang dan memperbarui model prediktif. Proses ini memungkinkan perusahaan untuk tetap agile dalam pengambilan keputusan berbasis data.
 

Analisis Data yang Tepat Menghasilkan Keputusan Bisnis yang Tepat 

Jika Anda dan tim mengikuti langkah-langkah analisis data diatas, analisis data tidak hanya memberikan wawasan yang mendalam, tetapi juga mempengaruhi strategi dan keputusan yang meningkatkan kinerja perusahaan. 

Hal terpenting adalah mindset, mindset yang diperlukan untuk analisis data yang sukses adalah berpikir kritikal, berbasis data, dan komunikatif. 

Dengan pendekatan yang sistematik dan iteratif, setiap analisis membantu perusahaan bergerak lebih cepat, lebih efisien, dan lebih responsif terhadap perubahan pasar.

Jika selama ini analisis data yang perusahaan Anda lakukan belum berdampak bagi bisnis, Anda perlu mengikutkan tim data analyst Anda pada pelatihan yang tepat. 

Anda bisa meminta pelatihan yang dikustomisasi sesuai dengan kebutuhan analisis data perusahaan Anda. prasmul-eli menyediakan corporate training program berdasarkan kebutuhan klien. 

Ini era data sebagai mata uang, jadi, jangan biarkan data-data di perusahaan Anda hanya menjadi angka mati yang tidak bernyawa. Sebaliknya, jadikan data-data itu sebagai strategi kesuksesan bisnis Anda.