Kalau kamu termasuk salah satu orang yang berkecimpung di dunia teknologi, pasti kamu pernah mendengar istilah data analitik. Lantas, apa sih yang dimaksud dengan data analitik?
Data analitik merupakan suatu bidang keilmuan yang hadir untuk mengubah suatu data mentah menjadi sebuah instrumen atau wawasan yang lebih luas dan perlu ditindaklanjuti. Selain penting dalam dunia teknologi, juga diperlukan bagi suatu industri dan bisnis.
Agar lebih jelas, berikut kami ulas informasinya secara lebih lengkap. Let’s check these out!
Daftar isi
Mengenal Data Analitik
Pertama, kita akan membahas dulu tentang pengertian data dan analitik itu sendiri. Data artinya sekumpulan informasi atau keterangan yang didapatkan dari suatu observasi atau pengamatan memanfaatkan sumber – sumber tertentu.
Sementara analitik artinya suatu aktivitas yang didalamnya termuat beragam kegiatan mulai dari memilih, menguraikan, menganalisa, mengidentifikasi sampai dengan membedakan suatu data yang telah diperoleh.
Jadi, data analitik atau yang dalam bahasa Inggris disebut analytics data merupakan suatu proses pengolahan data mentah agar menjadi suatu informasi yang dapat ditindaklanjuti. Pada prinsipnya, data analitik tidak hanya diperlukan untuk pengembangan teknologi dan produk terkait teknologi saja, melainkan juga diperlukan untuk kelangsungan dan perkembangan suatu perusahaan, industri atau pun bisnis.
Bahkan saat ini, hampir semua jenis industri sudah mempekerjakan seseorang yang memiliki kemampuan data analitik mumpuni untuk membantu operasional usaha dan memberikan keputusan krusial berdasarkan informasi dan data yang dimiliki perusahaan.
Data analitik sendiri terbagi ke dalam beberapa jenis di antaranya :
1. Descriptive analytics
Analitik jenis ini merupakan jenis data analitik yang paling sederhana. Descriptive analytics berfokus terhadap hal yang telah terjadi dan hadir bertujuan untuk menjawab pertanyaan ‘apa yang terjadi?’. Memanfaatkan jenis analitik ini, data historis yang diolah akan mendapatkan suatu insight yang positif.
2. Diagnostic analytics
Analitik jenis ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan ‘mengapa sesuatu itu bisa terjadi?’. Diagnostic analytics hadir untuk mencari akar penyebab suatu masalah dan digunakan untuk menentukan mengapa sesuatu bisa terjadi. Biasanya diagnostic analytics dilakukan memanfaatkan teknik data discovery, drill down, data mining dan juga korelasi.
3. Predictive analytics
Predictive analytics bertujuan untuk menjawab pertanyaan ‘apa yang mungkin terjadi?’ Jenis data analitik yang satu ini menggunakan data masa lalu untuk memprediksi masa depan dan sangat berkaitan dengan konsep perkiraan.
4. Prescriptive analytics
Tujuan prescriptive analytics adalah untuk menjawab pertanyaan ‘apa yang harus dilakukan?’ dan menemukan tindakan yang tepat sebagai solusi atas suatu hal, sistem, teknologi, atau bisnis yang sedang didalami dengan data yang sudah ada.
Lantas, bagaimana dengan data analisis?
Pengertian Data Analisis
Data analisis merupakan bagian dari data analitik yang fungsinya adalah untuk memahami data yang sudah ada atau ditemukan dan memberikan insight dari masa lalu guna memahami apa yang sedang terjadi.
Penggunaan data yang sama dalam data analisis bisa berulang kali. Data tersebut juga bisa diubah ke dalam matriks – matriks baru dalam platform analitik yang digunakan. Adapun alat – alat atau platform yang dapat dimanfaatkan dalam proses analisis data di antaranya seperti tableau, excel, spark, Google fusion table, node xl dan lainnya.
Data analisis terbagi ke dalam beberapa tipe, di antaranya :
1. Data mining atau analisis teks
Tipe data analisis yang satu ini memanfaatkan suatu database atau alat data mining lainnya dalam menemukan suatu pola dalam data yang sudah ada untuk dijadikan alternatif mengambil kesimpulan atau keputusan.
2. Analisis statistik
Analisis statistik memanfaatkan data dari masa lalu dalam bentuk dashboard yang di dalamnya mencakup pengumpulan data, analisis, permodelan, interpretasi, sampai dengan penyajian data yang sudah didapatkan dan diolah.
Terdapat dua kategori tipe data analisis dalam analisis statistik, yaitu analisis deskriptif yang meringkas data numerik secara lengkap dan analisis inferensial yang bekerja dengan memanfaatkan sampel yang didapatkan dari data yang sudah ada secara lengkap.
3. Analisis eksplorasi
Analisis tipe ini mengaitkan hubungan antara data dan variabel yang memungkinkan penganalisa menemukan suatu koneksi antara suatu data dan variabel, menghasilkan hipotesis dan mencari solusi atas masalah tertentu yang ingin dipecahkan.
4. Analisis diagnostik
Jenis analisis ini sangat cocok untuk mengidentifikasi suatu pola perilaku data yang ada. Analisis diagnostik mencari penyebab dari insight yang sudah ditemukan.
5. Analisis prediktif
Analisis prediktif berguna untuk membuat prediksi hasil analisis berdasarkan data riil untuk kebutuhan di masa yang akan datang.
6. Analisis preskriptif
Jenis analisis ini menggabungkan insight dari semua tipe data analisis yang sudah disebutkan sebelumnya untuk menentukan tindakan apa yang harus diambil untuk menjadi pemecahan masalah yang paling tepat.
Adakah beda antara data analitik dan data analisis?
Data Analitik dan Data Analisis, Apa Bedanya?
Meski istilahnya hampir sama, namun sebenarnya ada beberapa hal yang menjadi pembeda paling jelas antara data analitik dan data analisis. Beberapa hal yang menjadi pembeda antara data analitik dan data analisis di antaranya :
1. Perbedaan penggunaan kata
Data analitik merupakan konsep penelahaan atau perumusan data yang lebih luas dari data analisis. Sementara data analisis merupakan bagian dari data analitik. Secara spesifik, data analisis merupakan proses ikhtisar data dan pengambilan insight yang berada di dalam ruang lingkup data analitik.
2. Perbedaan proses
Alur proses data analitik dan data analisis juga berbeda. Struktur proses data analitik sebagai berikut :
- Pengumpulan data
- Inspeksi data
- Penggunaan data
Sementara alur proses data analisis sebagai berikut :
- Data cleaning atau suatu proses untuk memastikan kebenaran, kesahihan, dan kegunaan suatu data yang ada di dalam dataset.
- Transfer data
- Pengelompokan atau pemodelan data (data modeling)
- Penyimpulan data yang sudah diolah dalam proses sebelumnya
3. Tools yang digunakan
Antara data analitik dan data analisis menggunakan tools yang berbeda. Data analitik menggunakan beberapa tools berikut :
- R
- Phyton
- Tableau Public
- SAS
- Apache Spark
- Excel atau Google Sheets
Sementara data analisis dalam pemrosesan datanya menggunakan tool berikut ini :
- OpenRefine
- KNIME
- RapidMiner
- Tableau Public
- Google Fusion Tables
- NodeXL
- WolframAlpha
4. Fungsi atau kegunaannya
Data analitik berguna untuk :
- Mencari pola tertentu pada suatu data yang sudah dikumpulkan
- Membuat korelasi antara data yang diolah dengan strategi dan keputusan yang nantinya akan diambil
- Mendapatkan informasi lebih luas tentang preferensi suatu objek yang diambil datanya
- Mencari pola atau tren tentang suatu hal yang berkaitan dengan data yang diolah
- Mencari solusi atas suatu masalah
Sementara data analisis secara umum digunakan untuk mengambil kesimpulan dari data yang sudah dikelola dalam data analitik.
Penerapan Data Analitik Dalam Kehidupan
Mencari tahu contoh bagaimana data analitik diterapkan dalam kehidupan sehari – hari menjadi sangat mudah karena hampir setiap hari kita bersentuhan dengannya. Banyak produk teknologi yang merupakan implementasi penerapan data analitik di sekitar kita.
Apa saja contohnya?
Berikut beberapa contoh penerapan data analitik dalam kehidupan sehari – hari yang dapat ditemukan dengan mudah :
1. Website recommendation
Kalau kamu termasuk pengguna e-commerce, kamu tentu sering mendapatkan saran – saran tentang produk yang kamu sukai ketika membuka website e-commerce tersebut.
Nah, kemunculan saran tentang produk yang kamu sukai itulah yang merupakan bagian contoh dari penggunaan data analitik dalam teknologi. Sistem yang dirancang memanfaatkan informasi yang telah dikelola dan kemudian dimanfaatkan untuk memunculkan produk rekomendasi yang sesuai dengan minat penggunanya.
Saat ini sudah banyak perusahaan raksasa yang memanfaatkan penggunaan data analitik untuk program website recommendation mereka, sebut saja Amazon, Twitter, Netflix, Spotify, Linkedin, dan masih banyak lagi lainnya.
2. Fitur smartphone
Hampir 90% orang di era digital sekarang ini sudah memiliki smartphone. Nah, smartphone merupakan suatu perangkat yang mampu menyimpan jumlah data sangat besar. Beragam aktivitas pengguna mulai dari pencarian suatu produk, chatting, telepon, dan berbagai aktivitas lain direkam untuk dijadikan bahan bisnis mereka.
Sebut saja aplikasi maps seperti Google Maps atau Waze yang mengumpulkan berbagai macam informasi dan data lokasi pengguna yang kemudian diolah untuk dijadikan sebagai informasi untuk dibagikan kembali bagi pengguna apps tersebut.
3. Customer segmentation
Data analitik yang didapatkan dari transaksi jual beli secara online nantinya dimanfaatkan untuk melakukan pemetaan terkait selera dan apa yang orang suka berdasarkan usia, jenis kelamin, profesi, tempat tinggal dan aspek lainnya.
4. Fraud and risk detection
Analitik data juga dimanfaatkan dalam bidang finance atau keuangan dengan menghadirkan berbagai sistem yang mampu mencegah terjadinya penipuan, mengamankan data nasabah, dan melayani nasabah secara sistematis bahkan diluar jam kerja.
Sebagai contoh, hadirnya fitur setor tunai dan e-banking pada suatu lembaga perbankan yang memungkinkan nasabah bisa melakukan transaksi setor tunai tanpa harus ke bank dan melakukan beragam transaksi perbankan hanya dari smartphone saja.
5. Medical image analysis
Analitik data dimanfaatkan dalam medical image analysis di dunia kesehatan atau kedokteran yang menjadikan dokter bisa lebih akurat dalam mendeteksi tumor, stenosis arteri, atau pun melakukan CT scan kepada pasien dengan memanfaatkan metode MapReduce.
Selain contoh yang sudah disebutkan di atas, sebenarnya masih banyak contoh – contoh lain penerapan analitik data dalam kehidupan sehari – hari.
Baca juga: Pentingnya Transformasi Digital di Masa Depan
Pekerjaan Untuk Ahli Data Analitik
Jika kamu termasuk salah satu orang yang memiliki keahlian di bidang analitik data dan sedang mencari pekerjaan yang sesuai dengan latar belakang keahlian kamu, berikut kami berikan beberapa rekomendasi pekerjaan yang cocok untuk dijalankan di antaranya :
1. Data scientist
Data scientist merupakan salah satu lapangan pekerjaan bagi seseorang dengan kemampuan analitik data yang bertanggung jawab dalam mengelola data dan kemudian menyajikannya dalam sebuah produk data guna menentukan kebijakan atau membuat sistem baru.
2. Data engineer
Data engineer merupakan seseorang yang bekerja di sebuah perusahaan dengan tanggung jawab menerjemahkan algoritma komputer ke dalam kode prototype dan kemudian mengembangkannya guna meningkatkan aksesibilitas data.
Seorang data engineer juga harus mampu merancang suatu sistem yang berkaitan dengan volume data yang sangat besar atau yang biasa disebut sebagai big data. Sistem berskala besar yang sudah dirancang tadi harus mampu dipelihara sampai akhir dan tidak boleh ada kerusakan atau kendala sedikitpun guna menghindari terjadinya sistem error.
3. Data analyst
Data analyst merupakan sebuah profesi yang memiliki tugas utama menganalisa suatu data dan menilai data apa saja yang penting dan dibutuhkan perusahaan tempatnya bekerja. Hasil analisanya tadi juga akan dirangkum dan disimpulkan untuk nantinya kesimpulan yang sudah didapatkan dijelaskan kepada pihak atau divisi lain yang berkepentingan.
Dengan demikian, seorang data analyst juga harus memiliki kecakapan berbicara, kecakapan menjelaskan, kecakapan menulis dan kecakapan komunikasi yang baik untuk memudahkannya menjalankan tugas dan kewajiban yang diemban. Termasuk memudahkan dalam menginformasikan dan mengomunikasikan data yang sudah didapatkan ke divisi lain yang berkepentingan.
4. Data architect
Seorang data architect bertugas untuk mendesain, mengembangkan dan mengelola database. Oleh karena itu mereka yang berprofesi sebagai data architect harus mampu memahami semua aspek desain database baik dari dalam atau pun dari luar.
Seorang data architect biasanya akan bekerjasama dengan bagian data engineer untuk membuat suatu workflow sesuai dengan tujuan perusahaan. Selain itu, tanggung jawab lain dari data architect adalah merancang dan menguji prototype database yang baru.
5. Database administrator
Pekerjaan sehari – hari seorang database administrator adalah mengelola database perusahaan, melakukan pembaruan data, memodifikasi data, sampai dengan memelihara backup data dan memastikannya aman.
6. Database manager
Seorang database manager akan memimpin tim data dan melakukan pemeliharaan terhadap keseluruhan lingkungan database di perusahaan tempatnya bekerja.
Seorang database manager juga harus memiliki keterampilan yang baik dalam memanage suatu proyek atau pun melakukan diagnostik tentang basis data yang sudah didapatkan. Oleh karenanya seseorang yang bekerja sebagai database manager juga butuh keterampilan dalam berkomunikasi dan memimpin yang baik.
Skill yang Harus Dimiliki Orang yang Ingin Bekerja di Bidang Data Analitik
Untuk kamu yang ingin bekerja di beberapa bidang kerja yang sudah disebutkan di atas, ada beberapa skill penting yang wajib kamu miliki di antaranya :
1. Memahami bahasa pemrograman
Bagi seorang analitik data yang bekerja di bidang apapun entah itu data scientist, data analyst, database manager, database administrator atau lainnya akan sangat diperlukan kemampuan untuk memahami bahasa pemrograman ini.
Bahasa pemrograman yang wajib dipahami secara pasif dan aktif yaitu SQL, Oracle, Java, R dan Phyton. Untuk SQL sendiri merupakan sebuah bahasa pemrograman yang dirancang untuk membantu mengelola data dalam basis data relasional dan merupakan suatu metode paling umum untuk mengakses data dalam suatu database.
SQL merupakan singkatan dari Structured Query Language dan memiliki berbagai macam fungsi. Fungsi – fungsi dari SQL tersebut memungkinkan setiap pengguna untuk membaca, memanipulasi dan mengubah data secara tepat dan memberikan hasil kesimpulan data secara akurat.
Kamu juga harus belajar bagaimana cara membuat kode untuk menunjang pekerjaan dalam melakukan analisis numerik dan statistik dengan set data secara benar.
2. Kemampuan matematika yang baik
Selain kemampuan statistika yang baik, kemampuan matematika juga perlu dimiliki seseorang yang bekerja di bidang analitik data. Kamu harus memiliki kemampuan yang baik dalam menjabarkan angka ke dalam grafik, tabel dan beragam elemen grafis lainnnya.
3. Menganalisa, menyajikan dan menginterpretasi data
Seseorang yang bekerja di bidang analitik data juga harus memiliki kemampuan dalam menganalisa suatu data, menerjemahkan data ke dalam laporan yang mudah dipahami untuk kepentingan tanggung jawab bisnis dan perusahaan. Kemampuan menginterpretasikan data juga wajib dimiliki.
4. Mampu menggunakan Adobe Campaign
Adobe Campaign merupakan serangkaian solusi yang dihadirkan untuk membantu mempersonalisasi, mengirimkan campaign ke jaringan online dan ke jaringan offline sekaligus.
Agar bisa menjadi seseorang yang sukses di bidang analitik data, kamu perlu memahami software Adobe Campaign dengan baik dan sekaligus mampu mengoperasikannya. Memanfaatkan software tersebut, kamu sangat mungkin untuk bisa mengelola data dengan baik dan mampu memantau campaign antar jaringan.
5. Memahami data warehousing
Apa yang dimaksud dengan data warehousing? Data warehousing atau gudang data merupakan suatu sistem komputer yang bertugas untuk mengarsipkan, mengelola dan menganalisis sebuah data.
Biasanya data warehousing dikelola oleh seorang data analyst, karena seorang data analyst memiliki tugas untuk memantau dan memelihara keamanan data. Selain data analyst, akan sangat baik juga jika orang yang bekerja di bidang analitik lainnya juga memiliki pengetahuan dan pemahaman data warehousing dengan sangat baik.
6. Mampu bekerja sama secara tim
Tim yang tergabung dalam rencana kerja analitik data di sebuah perusahaan atau bisnis sangat besar. Agar suatu tim bisa mencapai tujuan bersama, kerjasama yang baik antar satu divisi dengan divisi yang lain harus dilakukan.
Oleh sebab itu, seseorang yang bekerja di bidang analitik data wajib memiliki kemampuan untuk berkompromi dan bekerjasama dengan anggota tim atau divisi lainnya. Dengan demikian pekerjaan akan terselesaikan dengan baik dan dapat selesai sebagaimana mestinya.
7. Memiliki kemampuan analisis yang baik
Mampu menguasai bahasa pemrograman namun tidak memiliki kemampuan analisis yang baik akan terasa kurang dalam menjalankan tugas dan tanggung jawab sebagai seorang yang bekerja di bidang analitik data.
Oleh sebab itu, kemampuan analisis yang baik dan kreatif wajib dimiliki. Hal tersebut diperlukan agar data yang sudah dikumpulkan dan dikelola dapat dimanage secara efisien untuk mendapatkan kesimpulan yang tepat dan sesuai kebutuhan.
8. Perhatian terhadap detail
Karena pekerjaannya berhubungan dengan data yang tidak boleh ada satu halpun terlewatkan, maka seseorang yang ingin bekerja di bidang analitik data wajib memiliki kemampuan detail. Mereka harus mampu menganalisa suatu kode dan memahami suatu data per digit dengan sangat baik.
Tidak boleh ada satu huruf, atau angka pun yang terlewatkan dalam melakukan pengumpulan, analisis, pengelompokan, penyederhanaan sampai dengan pengambilan kesimpulan dari data yang didapatkan.
Terlebih kalau pekerjaannya berkaitan dengan coding, dimana struktur yang dibaca dan dicerna merupakan struktur huruf dan angka yang sangat rumit dan teknikal, maka kemampuan ini sangatlah penting dimiliki.
Oleh sebab itu biasanya tes untuk menjadi seorang data analyst, data scientist, data architect atau bidang pekerjaan lainnya sangatlah kompleks dan mendetail.
9. Mampu berkomunikasi dengan baik
Selain berbagai kemampuan yang sudah disebutkan di atas, kemampuan lain yang tak boleh terlewatkan adalah kemampuan komunikasi. Kemampuan komunikasi menjadi sangat penting karena bidang kerjanya nanti akan berhubungan dengan bidang kerja lainnya di suatu perusahaan.
Kesimpulan
Di masa yang akan datang, akan semakin banyak produk dalam kehidupan sehari – hari khususnya produk yang berkaitan dengan teknologi dan dikembangkan dengan memanfaatkan analitik data.
Semakin banyaknya pengembangan produk tersebut juga akan seiring sejalan dengan semakin banyaknya bidang kerja yang membutuhkan keahlian data analitik. Oleh karena itu memiliki kemampuan analitik data akan menjadi sebuah keuntungan yang memudahkan seseorang mendapatkan pekerjaan.
