Ini adalah bagian dari seri tiga bagian yang membahas berbagai metode, teknik, dan langkah-langkah penting analisis data untuk memastikan keunggulannya.
Menurut Wikipedia, analisis data adalah proses dalam ilmu data yang melibatkan pemeriksaan, pembersihan, transformasi, dan pemodelan data dengan tujuan untuk mengekstraksi wawasan yang berguna, menarik kesimpulan yang tepat, dan mendukung pengambilan keputusan.
Data sangat penting dalam pengambilan keputusan bisnis yang tepat, namun hanya jika Anda memiliki alat dan metode analisis yang tepat untuk mengubah kumpulan data mentah menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti.
Data baru dalam urutan besarnya masuk ke Internet setiap hari zettabytes (itu 1021 byte!). Sebagian besar berakhir di depo, di mana ia mengumpulkan debu metaforis dan tidak pernah terungkap.
Data hanya akan berguna jika wawasan yang diperoleh darinya.
Setelah Anda mengambil keputusan dan memutuskan untuk menggunakan data untuk mendukung proses pengambilan keputusan, Anda mungkin tergoda untuk berpikir bahwa separuh perjuangan telah dimenangkan. Jauh dari itu.
Karena tidak ada cara universal untuk melakukan analisis ini karena ambiguitas yang terkait dengan perolehan, analisis, dan interpretasi data, perusahaan harus mempertimbangkan proses ini secara strategis dan mendetail.
Daftar Isi
Lima langkah menuju analisis data kelas dunia
Analisis data dimulai dengan pernyataan masalah dan diakhiri dengan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Setiap langkah sama berharganya dengan langkah berikutnya. Kegagalan dalam menginternalisasikan satu langkah dapat mengakibatkan memburuknya keseluruhan proses. Oleh karena itu kami menyarankan Anda mengikuti setiap langkah dengan apresiasi yang sama.
Mari kita lakukan langkah-langkahnya satu per satu.
1. Tentukan tujuannya
Sebelum mendalami analisis data, rumuskan pertanyaan kunci yang ingin Anda jawab.
- Mengapa produktivitas di perusahaan saya turun tajam?
- Apakah ada hubungan antara penjualan dan reputasi merek? Jika ya, sejauh mana?
- Apakah pelanggan mencari produk tertentu?
Setelah Anda cukup mendefinisikan masalahnya, Anda dapat mulai menyusun hipotesis kerja yang dapat Anda uji selama prosesnya. Dengan menentukan sasaran, Anda dapat menentukan dari sumber mana Anda dapat mengekstrak data, metrik apa yang dapat Anda ukur, dan teknik apa yang dapat Anda gunakan untuk melakukan analisis.
2. Dapatkan datanya
Setelah Anda menentukan pertanyaan mendesak, Anda dapat melanjutkan ke perolehan data. Karena jenis sumber data pada akhirnya menentukan validitas analisis Anda, disarankan untuk menginvestasikan banyak waktu untuk mencari sumber yang dapat dipercaya.
Umumnya pengumpulan data dimulai dari sumber internal kemudian berpindah ke sumber eksternal. Data yang dikumpulkan dari sumber internal berasal dari dalam perusahaan, sedangkan data yang dikumpulkan dari pelanggan dan pesaing Anda (atau sumber lain di luar perusahaan Anda) berasal dari sumber eksternal.
Sumber internal:
- Perangkat lunak manajemen hubungan pelanggan
- Basis data internal
- Laporan analisis penjualan
- Perangkat lunak perencanaan sumber daya perusahaan
- Dan banyak lagi…
Sumber eksternal:
- Data publik Google
- Data media sosial
- Situs web pemerintah
- Situs web industri
- Periksa situs web
- Dan banyak lagi…
Di era big data, ekstraksi data dari sumber sekunder menjadi semakin umum untuk meningkatkan analisis data. Meskipun keputusan untuk melampaui sumber-sumber primer sepenuhnya berada di pundak Anda, hal ini dapat membawa analisis Anda ke tingkat yang benar-benar baru.
Jika Anda perlu mengumpulkan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber di Internet, Anda selalu dapat menggunakan layanan pramutamu kami untuk membantu Anda mendapatkan semua data yang Anda perlukan. bebas masalah.
3. Pastikan datanya bersih dan terstruktur
Jika data Anda terkontaminasi, sebaiknya hentikan prosesnya di sini, karena semua yang Anda lakukan sejauh ini tidak lebih dari permainan zero-sum, atau lebih buruk lagi!
Kami telah berulang kali menunjukkan konsekuensi negatif dari data buruk terhadap perusahaan Anda. Karena seperti yang diakui di seluruh dunia –
Data yang buruk tidak lebih baik daripada tidak ada data.
Mel Netzhammer, Universitas Negeri Washington
Tidak jarang menemukan bidang yang hilang dalam suatu catatan. Belum lagi entri yang salah dan data yang ketinggalan jaman. Data terstruktur dapat dengan mudah ditangkap oleh perangkat lunak dan alat analitik, dan wawasannya jauh lebih valid.
Di Grepsr, kami menggunakan praktik industri terbaik seperti normalisasi data untuk memastikan integritas data Anda. Selain itu, dengan rekam jejak yang terbukti, tim QA kami menerapkan pedoman ketat untuk menghilangkan semua hal buruk dan memastikan Anda hanya dapat bekerja dengan data yang paling akurat dan terstruktur.
4. Mulailah menganalisis data
Setelah Anda memastikan data Anda bersih, Anda dapat mulai menganalisis! Anda tidak perlu menjadi ahli ilmu data jika Anda bekerja dengan data kuantitatif dalam jumlah yang relatif kecil. Perangkat lunak dan alat analisis data umum seperti Microsoft Excel, Tableau, dan Google Data Studio sudah cukup untuk analisis statistik.
Namun, untuk aplikasi yang lebih kompleks dengan tipe data berbeda, Anda dapat menggunakan teknik berikut:
- Analisis regresi
- Simulasi Monte Carlo
- Analisis prediktif
- Analisis preskriptif
- Logika kabur
- Analisis faktor
- Analisis sentimen
- Analisis kelompok
Analis data menerapkan berbagai jenis metode analisis pada kumpulan data Anda untuk menghubungkan titik-titik strategi Anda. Cari tahu semuanya di sini.
5. Berbagi wawasan
Anda mengumpulkan, membersihkan, menyusun, dan menganalisis data. Sekarang saatnya membaginya dengan anggota tim lainnya dan menafsirkan hasilnya. Saat itulah semua kerja keras yang Anda lakukan dalam analisis akhirnya mulai membuahkan hasil.
Anda dapat menggunakan alat visualisasi data untuk membuatnya menarik secara visual dan mudah diperoleh. Dengan kata lain, dengan memanfaatkan kekuatan pengisahan data, Anda dapat menyatukan seluruh tim untuk mencapai tujuan tertentu menggunakan wawasan dari latihan ini.
Ingatlah bahwa Anda tidak boleh mencoba untuk mengkonfirmasi hipotesis Anda, melainkan menerima apa pun hasil yang disarankan.
Tanyakan pada diri Anda pertanyaan-pertanyaan berikut:
- Apakah datanya menjawab pertanyaan yang Anda ajukan di awal? Bagaimana?
- Apakah data memungkinkan Anda mengambil keputusan yang tepat? Bagaimana?
- Apakah ada perspektif lain yang perlu dipertimbangkan?
Jika hasil Anda menjawab semua pertanyaan ini, kemungkinan besar Anda berada di jalur yang benar.
Hal ini memungkinkan Anda menggunakan data terstruktur secara efektif, baik untuk analisis sederhana atau aplikasi pembelajaran mesin yang kompleks.
Menyimpulkan
Satu hal yang dapat Anda petik dari artikel ini adalah memastikan bahwa data yang Anda kumpulkan memiliki kualitas terbaik. Anda kemudian dapat memilih proses analisis data terbaik berdasarkan kebutuhan Anda untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Ekstraksi, analisis, atau visualisasi data – semua istilah ini memiliki satu kesamaan: data, dan Anda harus bekerja dengan kualitas tertinggi sejak awal. Anda selalu dapat mengandalkan Grepsr!
