Data analitik merupakan suatu proses pembersihan, pengklasifikasian, transformasi, dan pemodelan data guna menemukan informasi yang bermanfaat sekaligus mengekstraksi informasi yang didapatkan untuk tujuan pengambilan keputusan. Untuk mencapai tujuan tersebut dalam proses analitik data, pengolahan data analitik diperlukan.
Bagaimana cara yang tepat dalam pengolahan data analitik?
Ada beberapa jenis proses pengolahan data analitik yang perlu kamu tahu dan pada kesempatan kali ini kami akan membahasnya!
Daftar isi
Pengolahan Data Analitik
Ada beberapa jenis metode pengolahan data analitik yang bisa dilakukan dan digunakan untuk tujuan mendapatkan kesimpulan data yang sesuai kebutuhan. Beberapa jenis metode pengolahan data analitik tersebut di antaranya :
Analisis deskriptif
Analisis deskriptif merupakan titik awal dalam analitik data yang bertujuan untuk menjawab pertanyaan terkait ‘apa yang sedang terjadi’.
Proses pengolahan data analitik dalam analisis deskriptif, hadir bertujuan untuk membantu pengelolaan data mentah dari berbagai sumber dan kemudian mengubah data mentah tersebut menjadi sumber yang berharga untuk kepentingan perusahaan atau bisnis.
Analisis deskriptif menjadi bagian yang sangat penting dalam pengolahan data analitik karena akan digunakan dalam proses pengolahan data selanjutnya.
Analisis eksplorasi
Tujuan utama dari analisis eksplorasi adalah mengeksplorasi hubungan data guna menemukan koneksi antar data dan menghasilkan hipotesis yang tepat untuk mencari solusi atas suatu masalah yang sedang dianalisis.
Analisis eksplorasi juga berkaitan dengan kegiatan penambangan data. Jadi data – data yang sudah diolah dalam analisis deskriptif akan dikumpulkan dan kemudian dipilah – pilah untuk didiagnosis dalam langkah pengolahan data berikutnya.
Analisis diagnostik
Analisis diagnostik merupakan suatu metode pengolahan data yang digunakan untuk mendapatkan pemahaman kontekstual yang kuat tentang mengapa suatu hal bisa terjadi dan akan memberikan jawaban tentang pertanyaan tersebut.
Analisis prediktif
Analisis prediktif diperlukan untuk membuka dan mengembangkan informasi yang sudah dikumpulkan dan dikelola dalam metode analisis sebelumnya.
Analisis secara prediktif ini hadir untuk memprediksi bagaimana data yang sudah dibuat dan diolah nantinya akan disajikan untuk berbagai keperluan.
Analisis preskriptif
Analisis preskriptif merupakan suatu teknik pengolahan data analitik yang memanfaatkan suatu pola atau tren yang dipercaya untuk mengembangkan strategi penyajian laporan secara responsif dan praktis.
Laporan yang akan disajikan nantinya ditampilkan dengan visualisasi yang sesempurna mungkin dan tertata sesuai tujuan penyajian data yang dikehendaki. Jadi misalkan laporan yang disajikan dari data yang dikelola adalah untuk tujuan pemasaran, maka akan disesuaikan bagaimana pola penyajian yang tepat agar sesuai untuk menjelaskan tentang teknik dan strategi pemasaran yang tepat.
Jika laporan yang disajikan dari data yang dikelola adalah untuk tujuan pelaporan keuangan, maka pola penyajiannya juga akan disesuaikan agar menjelaskan laporan keuangan yang benar sehingga mudah dimengerti oleh semua pemangku kepentingan.
Tahap Pengolahan Data Analitik
Ada beberapa tahap yang diperlukan dalam mengolah data analitik untuk mencapai tujuan yang diharapkan. Beberapa tahapan pengolahan data analitik yang dimaksud di antaranya :
Merumuskan pertanyaan yang tepat
Sebelum suatu data diolah, tentu tujuan pengolahan data harus dirumuskan terlebih dahulu karena tidak mungkin suatu data diolah tanpa tahu tujuannya ke mana dan apa. Dengan merumuskan tujuan tentu pengolahan data dapat berjalan lancar, sesuai rencana dan juga sesuai dengan kaidah serta marwah yang diinginkan.
Jadi sebelum mulai proses pengolahan data, pastikan kamu meluangkan sedikit waktu sebelumnya untuk membahas apa yang menjadi tujuan atas kepentingan pengolahan data yang akan dilakukan selanjutnya.
Sebagai contoh misalkan suatu perusahaan ingin meluncurkan suatu produk baru, maka kamu harus menganalisis dulu produk apa yang cocok untuk diproduksi, produk seperti apa yang bisa memenangkan persaingan, produk bagaimana yang layak jual dan sebagainya.
Nah, hal – hal semacam itu termasuk ke dalam perumusan pertanyaan yang jawabannya harus segera dicari.
Proses pengumpulan data
Setelah berbagai macam pertanyaan yang harus dijawab teridentifikasi, kamu bisa mulai masuk ke dalam proses pengumpulan data yang dibutuhkan. Kamu akan mendapatkan banyak data baik itu data kuantitatif atau data kualitatif.
Namun tentu tidak semua data yang sudah kamu dapatkan tersebut akan kamu pergunakan. Kamu hanya akan mempergunakan data – data yang memang sesuai dengan pertanyaan yang sebelumnya kamu rumuskan.
Pengumpulan data sendiri bisa dilakukan melalui berbagai macam cara seperti melakukan survey secara langsung atau tak langsung (online), memantau media sosial, menganalisa pola perilaku masyarakat, menganalisis market melalui tools analyst dan sebagainya.
Pembersihan data
Data yang sudah dikumpulkan dan belum terorganisir perlu disortir atau dibersihkan. Proses pembersihan data ini dimaksudkan untuk membuatnya jadi lebih mudah diproses.
Proses pembersihan data sendiri mencakup banyak hal mulai dari menghapus fraud pada data, menghapus file duplikat, menghapus file data yang tidak diperlukan atau tidak sesuai, dan sebagainya.
Analisis data
Sekumpulan data yang sudah bersih dan rapi baru bisa masuk ke dalam tahapan analisis data. Proses ini merupakan suatu langkah awal untuk memutuskan bagaimana suatu data akan ditindaklanjuti dan strategi apa yang akan disusun dan digunakan nantinya.
Untuk memudahkan semua tahapan dalam pengolahan data analitik, ada beberapa tools yang bisa dimanfaatkan. Apa saja?
Tools Pengolahan Data Analitik yang Bisa Dimanfaatkan
Looker
Tools pertama yang bisa digunakan sebagai tools pengolahan data analitik adalah Looker. Looker ini merupakan suatu tools berbasis cloud yang menyediakan sistem antarmuka drag and drop yang tentunya sangat intuitif dan mudah digunakan.
Strategi multi cloud yang dihadirkan juga mendukung penggunaan berbagai sumber data dan metode penerapannya. Looker juga sangat mudah terhubung dengan berbagai macam database serta menawarkan kemampuan visualisasi data yang mudah dipahami.
Power BI
Power BI merupakan suatu tools pengolahan data analitik yang dapat memvisualisasikan data secara praktis dan mudah terhubung dengan aplikasi atau tools lain seperti Microsoft Excel, dan sebagainya. Power BI hadir dalam tiga versi yang bisa digunakan yaitu versi desktop, pro dan premium.
Datapine
Datapine merupakan suatu tools data analitik yang sederhana dan telah dilengkapi dengan mode SQL lanjutan yang membantu pengguna tingkat lanjut membuat query mereka sendiri.
SAS
SAS merupakan suatu perangkat analisis data yang biasanya dipakai perusahaan besar untuk business intelligence, manajemen data, sampai analis prediktif.
Apache Park
Tools pengolahan data analitik yang satu ini dirancang untuk berkutat dengan big data. Biasanya digunakan oleh pengembang, peneliti atau ilmuan data dalam membantu pekerjaannya sehari – hari.
Perangkat analisis data yang satu ini dapat mengakses berbagai sumber data dan berjalan di berbagai macam platform mulai dari Apache Mesos, Hadoop, atau di i cloud.
Kesimpulan
Data analitik berbeda dengan data analisis. Data analitik merupakan suatu proses pembersihan, pengklasifikasian, transformasi, sampai dengan pemodelan data untuk menemukan informasi yang dapat digunakan dalam pengambilan suatu keputusan.
Di era digital seperti sekarang ini, dalam menjalankan proses pengolahan datanya bisa lebih mudah memanfaatkan beberapa tools data analitik yang tersedia mulai dari Looker, Datapine dan masih banyak lagi.
