Panduan Bisnis Modern untuk Metode dan Teknik Analisis Data

Dunia saat ini membutuhkan Anda untuk belajar dan menguasai cara menganalisis dan mengekstrak wawasan digital dari bisnis Anda untuk bertahan dalam persaingan dalam industri Anda. Terlepas dari sejumlah besar data yang Anda hasilkan setiap hari, sebagian kecil dari data dianalisis untuk menemukan tren dan pola dalam bisnis Anda.

Penelitian telah mengungkapkan bahwa pasar data penawaran diperkirakan akan tumbuh dan menghasilkan sekitar $103 miliar pada tahun 2027. Mengingat fakta bahwa ada volume data yang sangat besar dalam lingkungan bisnis, Anda perlu mempelajari cara mengumpulkan nilai data penting untuk menghindari membuang-buang waktu.

Inilah sebabnya mengapa Anda perlu memahami berbagai metode analisis data yang akan menunjukkan beberapa poin data penting yang dapat Anda gunakan dalam pengambilan keputusan dan meningkatkan kinerja bisnis Anda. Analisis data menggunakan metodologi ilmiah dan kompleks untuk mengeksplorasi dan bereksperimen menggunakan nilai data yang berbeda.

Apa itu Analisis Data?

Analisis data mengacu pada proses pengumpulan, analisis, dan pemodelan data untuk menghasilkan wawasan yang mendukung proses pengambilan keputusan. Selain itu, ada metode analisis data yang berbeda yang dilakukan tergantung pada sifat industri bisnis. Semua metode ini digunakan berdasarkan tujuan penelitian kuantitatif atau kualitatif.

Anda perlu mendapatkan pemahaman mendalam tentang berbagai teknik analisis data berdasarkan kuantitatif dan kualitatif agar berada dalam posisi yang lebih baik untuk melakukan aktivitas visualisasi data Anda dengan cara yang lebih baik. Sangat penting untuk meluangkan banyak waktu Anda untuk membiarkan semua konsep ini meresap ke dalam posisi yang lebih baik untuk menyelesaikan pekerjaan.

Pentingnya Analisis Data

Sebelum masuk jauh ke dalam detail, Anda perlu memahami kekuatan analisis data pada pertumbuhan dan perkembangan merek bisnis Anda.

1. Kurangi Biaya

Dengan bantuan teknik analisis data seperti analisis prediktif, Anda cenderung melihat peluang bisnis potensial, tren, dan pola yang memudahkan untuk merencanakan strategi bisnis. Anda akan berada di posisi yang lebih baik untuk memotong berbagai biaya dan sumber daya yang telah Anda terapkan dalam menjalankan strategi yang salah yang tidak memberikan hasil.

Dengan memprediksi skenario yang berbeda dalam industri bisnis, Anda dapat dengan mudah mengantisipasi produksi dan pasokan yang lebih baik dalam bisnis Anda.

2. Penargetan Pelanggan yang Lebih Baik

Pelanggan adalah aset penting dalam setiap bisnis di industri apa pun. Analisis data memberi Anda kekuatan untuk memvisualisasikan target pasar Anda dalam semua aspek yang terkait erat dengan kebutuhan bisnis Anda dan dapat memahami pertumbuhan dengan grafik pertumbuhan eksponensial. Ini akan membantu Anda mengidentifikasi saluran komunikasi terbaik untuk pelanggan Anda, membuatnya lebih mudah untuk mengaksesnya.

Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang kebiasaan, minat, dan perilaku pembelian pelanggan Anda, yang memberi Anda keunggulan kompetitif dalam bisnis. Selain itu, Anda akan dengan mudah mengidentifikasi pelanggan baru yang akan memengaruhi kesuksesan bisnis Anda dalam jangka panjang.

3. Pengambilan Keputusan yang Akurat

Tim manajemen bisnis memiliki peluang yang lebih baik untuk menganalisis data dan membuat keputusan berdasarkan fakta dan wawasan digital. Analisis data memungkinkan manajer bisnis untuk mengidentifikasi peluang pertumbuhan dan aliran pendapatan yang berkontribusi pada kesuksesan bisnis. Selain itu, analisis data membantu dalam proses penggalian wawasan penting dari semua sudut perusahaan.

Metode Analisis Data

Sangat penting untuk memahami metode analisis data yang berbeda untuk mengidentifikasi metode terbaik untuk kebutuhan Anda. Berikut adalah beberapa metode analisis data populer yang perlu Anda ketahui.

1. Analisis Cluster

Istilah cluster dihasilkan dari cara mengelompokkan elemen data di mana elemen-elemen tersebut serupa dalam cara tertentu. Mengingat tidak ada variabel target saat melakukan pengelompokan, maka akan lebih mudah untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data Anda. Analisis cluster terutama digunakan untuk menampilkan konteks tambahan dalam kumpulan data.

Ini adalah pendekatan terbaik yang dapat digunakan pemilik bisnis untuk menganalisis data setiap pelanggan secara terpisah dan menawarkan layanan yang dipersonalisasi yang sesuai dengan kebutuhan bisnis mereka. Anda dapat menganalisis data pelanggan berdasarkan perilaku pembelian, demografi, dan nilai uang.

2. Penambangan Data

Metode analisis data ini dianggap sebagai istilah umum untuk metrik teknik dan wawasan yang dimaksudkan untuk menawarkan nilai tambah. Data mining terutama digunakan untuk mengidentifikasi dependensi, pola, dan hubungan untuk menghasilkan pengetahuan bisnis yang lebih maju. Juga, ini adalah pilihan yang luar biasa jika Anda berniat untuk mengeksplorasi data dari perspektif yang lebih rinci.

Penambangan data bekerja bersama dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk mengungkap wawasan yang lebih mendetail yang menguraikan lebih lanjut tentang nilai data bisnis. Dalam kebanyakan kasus, penambangan data digunakan dalam peringatan data cerdas Datapine dalam pengaturan bisnis.

3. Analisis Deret Waktu

Seperti namanya, analisis deret waktu digunakan untuk mengevaluasi dan menganalisis kumpulan titik data yang dihasilkan dalam kerangka waktu tertentu. Dalam kebanyakan kasus, analis data menggunakan strategi ini untuk memantau titik data tertentu selama durasi tertentu alih-alih memantaunya secara intermiten.

Ketika datang ke pengaturan bisnis, metode analisis data ini digunakan untuk mengidentifikasi penyebab tren dan pola yang berbeda dalam industri. Juga, ini membantu dalam peramalan deret waktu, yang memiliki dampak signifikan pada kesuksesan bisnis.

Teknik Analisis Data

Anda perlu memahami cara melakukan setiap proses analisis data agar aman. Di bawah ini adalah beberapa teknik yang perlu Anda pahami agar prosesnya berhasil.

1. Demokratisasi Data

Setelah Anda memberikan metodologi analisis data Anda arah yang akurat untuk diikuti dan memiliki gambaran yang jelas tentang masukan akhir yang Anda inginkan, Anda harus fokus pada demokratisasi data. Apa itu demokratisasi data? Tindakan ini terutama berfokus pada menghubungkan nilai data yang berbeda dari sumber yang berbeda untuk membuat data mudah diakses.

Perhatikan bahwa Anda dapat memilih untuk mengekstrak data dalam format apa pun, seperti gambar, angka, teks, dan format lain yang Anda inginkan. Anda kemudian dapat menerapkan analisis database silang untuk menghasilkan wawasan berharga yang dapat Anda gunakan dalam pengambilan keputusan.

2. Bersihkan Data Anda

Setelah mengumpulkan data dari berbagai sumber, Anda akan menyadari bahwa Anda memiliki banyak data yang cukup banyak untuk ditangani. Pada kesempatan lain, Anda mungkin menyadari bahwa data yang Anda hadapi tidak benar, sehingga menyesatkan proses analisis data Anda. Cara terbaik untuk menghilangkan keadaan seperti itu adalah dengan membersihkan data Anda dan memastikan bahwa semua nilai Anda akurat.

Ini harus selalu menjadi hal yang segera Anda lakukan sebelum memulai visualisasi data untuk menghindari ketidaknyamanan. Saat membersihkan data Anda, Anda perlu menghilangkan nilai duplikat dan angka yang tidak akurat yang mungkin memengaruhi hasil visualisasi akhir.

3. Kolaborasikan Kebutuhan Anda

Sebelum menginvestasikan banyak waktu Anda dalam melakukan analisis data, sangat penting untuk berkonsultasi dengan anggota tim Anda dan menguraikan semua tujuan bisnis Anda untuk memastikan bahwa semuanya telah disertakan dalam proses analisis data. Anda harus memutuskan tujuan mendasar Anda dan fokus pada pencapaian tujuan bisnis Anda.

Ingatlah bahwa kebutuhan bisnis Anda harus sejalan dengan aktivitas visualisasi data Anda untuk meningkatkan pertumbuhan dan perkembangan bisnis Anda secara progresif.

Intinya

Seiring industri bisnis terus menerapkan transformasi digital, 94% manajer bisnis telah menerima bahwa analisis data memiliki dampak signifikan terhadap kesuksesan mereka. Artikel ini telah membahas semua elemen penting yang perlu Anda pelajari dan kuasai untuk mempermudah perjalanan analisis data Anda.