Mengenal Data Analytics: Definisi, Manfaat, dan Langkah Belajar untuk Karier di Era Digital
Di era digital seperti sekarang, data menjadi aset yang sangat berharga bagi berbagai industri. Bagaimana perusahaan bisa memahami tren pasar, meningkatkan efisiensi operasional, atau memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik? Jawabannya ada pada Data Analytics.
Data Analytics telah menjadi salah satu keterampilan yang paling dicari di dunia kerja, terutama di bidang teknologi, bisnis, dan pemasaran. Namun, apa sebenarnya Data Analytics itu, dan bagaimana cara mempelajarinya? Mari kita bahas lebih dalam!
Apa Itu Data Analytics?
Secara sederhana, Data Analytics adalah proses menganalisis data untuk mendapatkan wawasan yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Dengan teknik dan alat yang tepat, data yang tadinya hanya angka-angka dapat diubah menjadi informasi yang berharga bagi bisnis, akademisi, dan berbagai sektor lainnya.
Ada beberapa tahapan dalam Data Analytics, yaitu:
1. Pengumpulan Data – Data dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti database, media sosial, atau sistem internal.
2. Pembersihan Data – Data yang tidak relevan, duplikat, atau memiliki kesalahan dihapus agar analisis lebih akurat.
3. Analisis Data – Menggunakan teknik statistik, machine learning, atau algoritma lainnya untuk menemukan pola dalam data.
4. Visualisasi Data – Hasil analisis ditampilkan dalam bentuk grafik atau dashboard agar lebih mudah dipahami.
Jenis-Jenis Data Analytics
Terdapat beberapa jenis Data Analytics yang umum digunakan dalam berbagai bidang:
1. Descriptive Analytics (Analisis Deskriptif)
• Menjawab pertanyaan: Apa yang terjadi?
• Contoh: Analisis laporan penjualan untuk melihat tren produk yang paling laris.
2. Diagnostic Analytics (Analisis Diagnostik)
• Menjawab pertanyaan: Mengapa ini terjadi?
• Contoh: Menganalisis penyebab turunnya traffic website dalam beberapa bulan terakhir.
3. Predictive Analytics (Analisis Prediktif)
• Menjawab pertanyaan: Apa yang kemungkinan terjadi di masa depan?
• Contoh: Menggunakan machine learning untuk memprediksi perilaku pelanggan berdasarkan riwayat pembelian mereka.
4. Prescriptive Analytics (Analisis Preskriptif)
• Menjawab pertanyaan: Apa yang harus dilakukan selanjutnya?
• Contoh: Sistem rekomendasi Netflix yang menyarankan film berdasarkan preferensi pengguna.
Manfaat Data Analytics
Data Analytics memiliki banyak manfaat bagi berbagai industri, di antaranya:
• Bisnis: Membantu perusahaan memahami pelanggan, meningkatkan penjualan, dan mengoptimalkan strategi pemasaran.
• Kesehatan: Digunakan untuk menganalisis data pasien dan meningkatkan kualitas layanan kesehatan.
• Keuangan: Meminimalkan risiko investasi dengan menganalisis tren pasar.
• Pendidikan: Menganalisis kinerja siswa untuk meningkatkan metode pembelajaran.
Di dunia yang semakin didorong oleh data, kemampuan dalam Data Analytics menjadi keunggulan yang besar.
Baik untuk bisnis, teknologi, maupun penelitian, analisis data membantu pengambilan keputusan yang lebih tepat dan berbasis bukti. Jika Anda ingin memulai karir di bidang ini, daftarkan diri kamu di Program Studi Sistem Informasi ITATS.
