Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana Sherlock Holmes selalu menyelesaikan kejahatan? Bagaimana perusahaan memunculkan ide dan memutuskan apakah akan memperkenalkan produk baru atau meningkatkan layanan mereka?
Jawabannya terletak pada pemikiran logis, dan hari ini kita belajar bagaimana big data memainkan peran penting dalam proses ini.
Segala sesuatu yang kami lakukan secara online menghasilkan data. Zettabytes data yang dikumpulkan oleh jutaan dari kita (pengguna) menjadi data besar.
Setiap tindakan yang kita lakukan di dunia maya meninggalkan jejak data. Apa yang kita cari di Google, hasil apa yang kita klik, berapa detik yang kita habiskan di setiap halaman, dan bentuk keterlibatan lainnya sangat berharga bagi situs web.
Tindakan serupa yang tampaknya tidak ada artinya bagi kita adalah tambang emas yang mengubah perusahaan menjadi perusahaan bernilai miliaran dolar. Namun untuk memahami semuanya dan menggunakannya untuk keuntungan Anda, Anda memerlukan pemikiran logis.
Berpikir logis adalah proses menggunakan logika atau metode berpikir sistematis untuk mencapai suatu kesimpulan atau mengambil keputusan.
Seseorang menarik kesimpulan, menarik kesimpulan, dan mengevaluasi argumen berdasarkan bukti dan prinsip logika.
Bahkan Sherlock Holmes mengandalkannya! Lebih khusus lagi, detektif fiksi sangat mengandalkannya penalaran induktif dan penalaran deduktif selama penyelidikannya.
Dia menelusuri segunung bukti dengan pernyataan saksi, sidik jari, rekaman pengawasan, foto TKP dan banyak lagi.
Dipercaya bahwa Holmes cenderung menggunakan penalaran induktif karena kekuatan observasinya yang kuat, yang menjadi dasar penyelidikannya, namun ia juga banyak menggunakan penalaran deduktif dengan fakta-fakta yang sudah ada.
Kedua kategori tersebut berada di bawah payung pemikiran logis.
Di akhir artikel ini, Anda akan menyadari bahwa wawasan big data mutlak diperlukan bagi bisnis untuk menarik kesimpulan induktif dan deduktif.
Sekarang, tanpa basa-basi lagi, mari kita jawab…
Daftar Isi
Apa yang dimaksud dengan penalaran induktif dan deduktif?
Penalaran induktif melibatkan penggunaan skenario khusus untuk menarik kesimpulan umum. Ini juga disebut penalaran sebab-akibat. Pendekatan bottom-up mengandalkan observasi spesifik yang terbatas dan menggunakan bukti untuk menarik kesimpulan yang dapat diterapkan secara lebih luas. Pendekatan ini menghasilkan premis dan hipotesis baru berdasarkan pola yang diamati.
Misalnya, Anda mengamati fenomena yang terjadi berulang kali yaitu tenggorokan Anda mulai terasa gatal setiap kali Anda makan kacang dan Anda menyimpulkan bahwa Anda mungkin menderita alergi kacang. Kesimpulan ini didasarkan pada observasi dan pengalaman serta sedikit kemungkinan untuk membuat argumen kami dapat diandalkan.
Oleh karena itu, dalam penalaran induktif kita melakukan observasi, mengenali suatu pola dan menarik teori darinya.
Sebaliknya, penalaran deduktif adalah proses menggunakan prinsip atau premis umum (pernyataan fakta yang kita yakini benar) untuk mencapai kesimpulan yang spesifik dan terjamin. Pendekatan ini disebut juga pendekatan top-down. Ini seperti memulai dengan aturan yang sudah ada dan menerapkannya pada kasus-kasus tertentu.
Misalnya, pernyataan “Saya harus sudah berada di kantor jam 10 pagi” adalah premis yang umum. Berikut ini adalah pernyataan fakta selanjutnya: “Kalau saya naik mobil, waktu yang dibutuhkan untuk sampai ke kantor adalah 40 menit.” Dari sini kita dapat menyimpulkan: “Saya harus berangkat dari rumah paling lambat pukul 09.20 agar tiba di kantor tepat waktu." Silogisme ini adalah cara yang baik untuk menguji penalaran deduktif dan validitas argumen.
Dengan demikian, penalaran deduktif menjamin kebenaran kesimpulan jika premis-premisnya juga benar dan valid.
Sekarang kita memiliki gagasan dasar tentang dua pendekatan argumentasi.
Ayo lompat ke...
Perbedaan Kunci Antara Penalaran Induktif dan Deduktif.
| Induktif | Deduktif | |
| Sifat kesimpulannya | Dari pengamatan khusus hingga generalisasi yang lebih luas. | Bergerak dari premis umum ke penarikan kesimpulan khusus. |
| Kepastian kesimpulan | Kesimpulannya tidak sepenuhnya pasti. Ini berarti bahwa hal tersebut mungkin benar, tetapi dapat diubah dengan pengetahuan baru. Contoh: Orang percaya bahwa semua angsa berwarna putih sampai mereka menemukan angsa berwarna hitam. |
Jika premis-premisnya benar, maka kesimpulannya pasti. Jika logikanya masuk akal dan valid, kesimpulannya benar. Contoh: Semua anjing mempunyai indra penciuman yang sangat baik. Pudel adalah anjing. Jadi kesimpulan yang pasti adalah: “Semua pudel memiliki indra penciuman yang baik.” |
| Penerapannya dalam dunia bisnis | Digunakan untuk mengidentifikasi tren dan pola dari perilaku pengguna. Terkait dengan penelitian kualitatif berdasarkan observasi untuk membangun teori. Misalnya, Analisis umpan balik dari forum untuk menambahkan fitur yang diinginkan pengguna ke perangkat lunak Anda. | Diterapkan dalam membuat prediksi dan menguji hipotesis menggunakan data historis nyata. Terkait dengan penelitian kuantitatif yang diawali dengan teori yang ada untuk menguji hipotesis. Misalnya menguji hipotesis bahwa obat baru akan mengurangi perkembangbiakan sel kanker. |
| Kekuatan argumen | Mengevaluasi kekuatan bukti. Hal ini diukur dengan tingkat dukungan premis yang diberikan untuk kesimpulan. | Berfokus pada kesehatan struktur logis. Pastikan kesimpulannya mengikuti premis. |
Data untuk penalaran induktif dan deduktif
Anda dapat menggunakan data kualitatif dari internet untuk mengungkap pola dan tren di industri Anda untuk penalaran induktif.
Data kualitatif dari internet meliputi pencarian trending, mention di media sosial, diskusi, dan review online.
Ini adalah detail penting yang tidak boleh Anda abaikan saat menganalisis untuk memahami preferensi pelanggan, poin kesulitan, dan opini publik tentang perusahaan Anda. Dengan akses ke data real-time, Anda dapat mengidentifikasi tren yang muncul dan melakukan analisis proaktif untuk memprediksi perilaku pengunjung situs Anda di masa depan.
Demikian pula, Anda dapat menggunakan data kuantitatif dari internet untuk pengujian A/B, pemasaran bertarget, dan penilaian risiko untuk menarik kesimpulan deduktif saat membuat keputusan bisnis.
Bayangkan bagaimana dengan membandingkan harga dengan pesaing atau memantau persaingan, Anda dapat merevisi strategi penetapan harga kapan saja dan menemukan harga paling kompetitif untuk layanan Anda yang meningkatkan keterlibatan dan retensi pengguna.
Anda juga dapat merancang kampanye iklan bertarget yang sesuai dengan audiens target Anda dan menemukan apa yang terbaik bagi Anda dan pengalaman pengguna.
Belajarlah lagi
pembatasan
Seperti halnya kryptonite milik Superman, kedua pendekatan tersebut memiliki keterbatasannya masing-masing.
Keandalan suatu kesimpulan dari logika induktif yang bergantung pada kelengkapan observasi patut dipertanyakan. Jika Anda tidak memiliki cukup bukti atau bias, hasil data yang bias akan menghasilkan generalisasi yang tidak akurat. Jika sampel Anda tidak mewakili keseluruhan populasi, kesimpulannya mungkin tidak mencerminkan kenyataan yang lebih luas.
Di sisi lain, kesimpulan dari penalaran deduktif bergantung pada fakta dan kepastian premis yang lengkap. Namun, dalam lingkungan bisnis praktis, data yang dikumpulkan sendiri atau secara internal dapat memiliki banyak anomali dan ketidakpastian. Menggunakan informasi ini untuk analisis dan wawasan dapat menimbulkan konsekuensi buruk bagi bisnis Anda.
Untuk analisis dan kesimpulan yang tepat, penting untuk menguji data dengan mekanisme jaminan kualitas yang ketat dan kuat. Namun yakinlah: Grepsr akan memberi Anda kumpulan data berkualitas yang Anda butuhkan tepat di depan pintu Anda.
Penalaran yang menculik
Meskipun tidak cukup dibahas, penalaran abduktif juga merupakan salah satu jenis penalaran logis.
Sederhananya, ini melibatkan melakukan yang terbaik atau menarik kesimpulan yang mungkin dari serangkaian pengamatan yang tidak lengkap atau apa yang Anda ketahui saat ini.
Sementara penalaran induktif menggeneralisasi kesimpulan dari kasus-kasus tertentu melalui pengamatan data dan penalaran deduktif menjamin suatu kesimpulan karena didasarkan pada fakta-fakta yang ada, penalaran abduktif memperoleh penjelasan terbaik tentang suatu situasi sebagai kesimpulan yang benar.
Misalnya, jika Anda melihat tumpukan buku di meja mahasiswa kedokteran yang tampak lebih tinggi dari biasanya, simpulkan bahwa ujian mungkin sudah dekat.
Pengacara juga menggunakannya untuk membangun kasus mereka ketika tidak ada bukti yang cukup. Jaksa atau pembela berusaha semaksimal mungkin untuk menyusun penjelasan yang koheren yang menjelaskan fakta-fakta yang ada, meskipun beberapa asumsinya tidak sepenuhnya terbukti.
Jadi, penalaran abduktif adalah tebakan dan deduksi terhadap rangkaian peristiwa yang dapat menghasilkan kesimpulan tertentu. Ini adalah metode pengambilan keputusan yang paling tidak dapat diandalkan dan tidak pasti karena tidak memiliki cukup bukti dan kelengkapan.
Oleh karena itu, dalam hal akurasi, relevansi, dan presisi dalam pengambilan keputusan, Anda dapat mengandalkan data berkualitas Grepsr untuk strategi data bisnis yang komprehensif.
dan ingatlah,
Tidak adanya bukti bukanlah bukti ketidakhadiran.
Dr. Carl Sagan
Arti dari kutipan tersebut adalah: Jika belum ada bukti bahwa sesuatu telah ditemukan, bukan berarti benda tersebut tidak ada sama sekali. Atau jika sesuatu belum terjadi, bukan berarti tidak akan pernah terjadi lagi di masa depan.
Metafora yang sempurna untuk dipahami adalah bagaimana penjelajah Belanda Willem de Vlamingh menemukan angsa hitam di Australia pada tahun 1697 yang tidak diketahui keberadaannya oleh orang-orang.
Grepsr untuk data web yang dapat ditindaklanjuti
Sebagai penutup, dengan artikel ini saya ingin memperjelas kepada pembaca bahwa data adalah suatu keharusan untuk membuat kesimpulan induktif dan deduktif yang valid, andal, dan terjamin.
Menggunakan data berkualitas tinggi membantu bisnis Anda sukses pada tingkat strategis dan seterusnya. Di sisi lain, mengandalkan data yang buruk berarti Anda kalah dalam pertarungan. Anda tidak akan pernah berhasil, tetapi pada akhirnya akan menggali lubang dalam bisnis Anda karena wawasan yang tidak akurat.
Khususnya dalam konteks bisnis, data berkualitas tinggi, terstruktur dan terorganisir sangat penting untuk pemikiran induktif dan deduktif. Sama seperti Detektif Holmes yang membutuhkan data terorganisir dengan logika dan pengamatan yang tajam untuk mengungkap penyelidikannya dan memecahkan misteri pembunuhan.
Layanan ekstraksi data seperti Grepsr mengekstraksi wawasan dari kebisingan dan membantu Anda mengembangkan strategi data yang kuat.
Jika Anda memilih kami sebagai orang yang dapat dipercaya penyedia data eksternal putuskan, penghematan biaya dan penurunan kualitas data tidak akan menjadi masalah. Kami mendukung data berkualitas tinggi – landasan yang dapat memajukan atau menghancurkan bisnis Anda.
Oleh karena itu, pertimbangkan Grepsr ketika Anda membutuhkan data berkualitas tinggi, konsisten, akurat, valid, dan dapat ditindaklanjuti secara real-time.
