Pengertian
Analisis data adalah serangkaian kegiatan yang meneliti, mengklasifikasikan, menyistematisasikan, menafsirkan, dan memverifikasi data sehingga memiliki nilai sosial, akademik, dan ilmiah.
Tujuan
Menurut Sofian Effendi, tujuan analisis data adalah untuk menyederhanakan data ke dalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan diinterpretasikan.
Manfaat Dalam Pengambilan Keputusan
1. Menggali Wawasan dari Data
Deskripsi Data: Analisis data membantu dalam memahami karakteristik dasar dari dataset, seperti statistik deskriptif, pola, dan tren.
Visualisasi Data: Grafik dan visualisasi membantu menyajikan informasi secara intuitif, memudahkan pemahaman data oleh pemangku kepentingan.
2. Mengidentifikasi Pola dan Tren
Analisis Statistik: Menggunakan teknik statistik untuk mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin tidak terlihat secara kasual.
Time Series Analysis: Menyelidiki perubahan data dari waktu ke waktu untuk memprediksi pola masa depan.
3. Menentukan Korelasi dan Kausalitas
Analisis Korelasi: Mengukur hubungan antara variabel untuk melihat sejauh mana satu variabel terkait dengan variabel lainnya.
Analisis Kausalitas: Mempertimbangkan faktor-faktor yang menyebabkan perubahan dalam data.
4. Mendukung Pengambilan Keputusan Berbasis Bukti
Analisis Preskriptif: Memberikan rekomendasi berdasarkan temuan analisis untuk membimbing keputusan yang diambil.
Data-Driven Decision Making: Mendorong organisasi untuk membuat keputusan berdasarkan bukti-bukti yang dikumpulkan dari data, bukan sekadar intuisi.
5. Pengelolaan Risiko
Analisis Risiko: Menilai potensi risiko dan dampaknya terhadap tujuan organisasi.
Prediktif Analytics: Menggunakan data untuk meramalkan kemungkinan risiko di masa depan.
6. Personalisasi Pengalaman Pengguna
Analisis Data Pengguna: Menggunakan data perilaku pengguna untuk menyajikan pengalaman yang disesuaikan dan relevan.
Segmentasi Pelanggan: Membagi pengguna ke dalam kelompok berdasarkan karakteristik atau perilaku untuk memberikan pelayanan yang lebih baik.
7. Mengukur Kinerja Organisasi
Key Performance Indicators (KPI): Menetapkan dan memantau indikator kunci yang mencerminkan kinerja organisasi.
Benchmarking: Membandingkan kinerja organisasi dengan standar industri atau pesaing.
8. Optimasi Operasional
Analisis Efisiensi: Mengevaluasi dan meningkatkan efisiensi operasional melalui pemahaman mendalam terhadap proses bisnis.
Machine Learning: Menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk otomatisasi tugas dan pengambilan keputusan.
Sumber: kompas.com & Blog.unmaha.ac.id
Sumber gambar: NoLimit Indonesia