Perkembangan era digital membuat perusahaan-perusahaan mulai melakukan digitalisasi pada proses bisnisnya.  Perkembangan ini membuat digital skill menjadi penting untuk dimiliki oleh setiap orang, terutama karyawan perusahaan. Digital skill merupakan kemampuan yang dibutuhkan untuk menggunakan perangkat digital, aplikasi untuk berkomunikasi, serta jaringan untuk mengakses dan mengolah informasi.  Digital skill dapat membantu orang-orang untuk berkomunikasi, berkolaborasi, mengembangkan dan membagikan konten digital, hingga menyelesaikan masalah dalam dunia digital dengan lebih baik. Salah satu digital skill yang marak digunakan adalah analisis data. Analisis data merupakan ilmu untuk memproses data menjadi suatu informasi yang dapat berguna. Informasi ini dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan penting karena diperoleh berdasarkan pengolahan data dan bukan hanya sekadar dugaan. Dengan pengambilan keputusan yang baik, kepuasan konsumen dapat ditingkatkan dan keuntungan perusahaan dapat dimaksimalkan. 

Bagaimana Cara Menganalisis Data?

  1. Tentukan Goals/Tujuan
    Sebelum mulai melakukan analisis data, tentukan tujuan dari melakukan analisis data terlebih dahulu. Apa informasi yang ingin diperoleh? Apa masalah yang ingin diselesaikan? Setelah mengetahui tujuan yang jelas, maka penentuan jenis data yang akan dikumpulkan akan lebih mudah.
  2. Tentukan Jenis Data
    Tentukan data apa saja yang diperlukan dan bagaimana data tersebut akan disimpan serta dikelompokkan. Apakah data yang disimpan berupa data kategorik atau numerik? Berdasarkan apa data akan dikelompokkan? Apakah berdasarkan umur atau demografinya?
  3. Pengumpulan Data
    Setelah jenis data ditentukan, maka dilakukan proses pengumpulan data. Proses ini dapat dilakukan dengan menggunakan komputer, sumber online, video, media sosial, rekaman suara, dan lain lain. Data yang sudah dikumpulkan dapat diorganisir menggunakan tools seperti Spreadsheet.
  4. Data Cleaning atau Pembersihan Data
    Pembersihan data dilakukan dengan cara mengecek apakah ada data yang terduplikat, eror, atau tidak lengkap. Proses ini dilakukan untuk mempersiapkan data sebelum dilakukan analisis.
  5. Analisis data
    Setelah data dibersihkan, data sudah siap untuk dianalisis. Terdapat banyak cara untuk menganalisis data, yang diantaranya adalah:
    • Descriptive Analytics
      Descriptive analytics bertujuan untuk mendeskripsikan dan melihat kesimpulan dari data yang dimiliki. Contoh dari jenis analisis ini adalah persentase pertumbuhan penjualan dalam perusahaan, rata-rata pendapatan yang diperoleh per konsumen, dan berapa jumlah pengunjung website perusahaan dalam kurun waktu tertentu.
    • Diagnostic Analytics
      Diagnostic analytics bertujuan untuk mencari tahu penyebab suatu hal yang terjadi. Contoh penggunaan analisis ini adalah ketika penjualan menurun, faktor apa saja yang menyebabkan hal tersebut terjadi? Apakah campaign marketing yang baru saja dilakukan tidak berjalan dengan baik atau apakah musim tertentu membuat produk yang dijual perusahaan menjadi jarang dibeli?
    • Predictive Analytics
      Predictive analytics menggunakan data yang dikumpulkan dari masa lalu untuk memprediksi hal yang akan terjadi. Perusahaan dapat memperkirakan jumlah penjualan dalam periode waktu tertentu berdasarkan data masa lalu sehingga dapat mempersiapkan jumlah bahan baku serta tenaga kerja yang sesuai dengan menggunakan analisis jenis ini.
    • Prescriptive Analytics
      Analisis tipe ini bertujuan untuk merekomendasikan aksi tertentu berdasarkan data yang ada. Misalnya adalah algoritma rekomendasi pada social media, dimana perilaku konsumen yang menonton video dengan tema serupa, maka akan mendapatkan rekomendasi video dengan tema serupa pula.
  6. Penyampaian Hasil Analisis
    Analisis data akan menghasilkan temuan-temuan baru atau insight. Insight biasanya disampaikan dalam bentuk presentasi, laporan, visualisasi, dan dashboard. Penyampaian insight akan sangat mempengaruhi proses pengambilan keputusan, sehingga penting untuk menyertakan semua data yang dianalisis dengan jelas. Tools seperti Tableau dan PowerBI dapat digunakan untuk menyampaikan insight karena dapat membantu dalam melakukan visualisasi data, mengumpulkan informasi, melakukan analisis data, dan membuat dashboard atau laporan dengan baik. 

Mengapa Analisis Data Penting? 

Dengan melakukan analisis data, perusahaan dapat memaksimalkan keuntungan karena melakukan aksi tertentu berdasarkan fakta yang diperoleh melalui data. Perusahaan dapat mengumpulkan data milik konsumen untuk menemukan masalah serta mengamati perilaku konsumen yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah tersebut. Analisis data juga dapat digunakan untuk mengikuti tren penjualan sehingga dapat meningkatkan keuntungan perusahaan.

Di era digital ini, data lebih mudah dikumpulkan melalui internet sehingga analisis data merupakan salah satu skill yang harus dimiliki untuk membantu perusahaan memahami konsumennya dengan lebih baik. Dengan mengambil keputusan berbasiskan data yang akurat, konsumen akan merasa lebih puas. Tentunya hal ini akan mendatangkan banyak keuntungan bagi perusahaan. 

Mempelajari analisis data sebagai digital skill memang penting untuk memaksimalkan keuntungan. Meskipun demikian, keuntungan bisnis Anda dapat semakin meningkat dengan bantuan digital agency untuk mengembangkan bisnis secara efektif, terutama melalui perangkat digital. PT. Suitmedia Kreasi Indonesia sebagai digital agency Indonesia dan digital agency Jakarta dapat membantu pengembangan brand Anda dengan transformasi digital, melalui strategi, pengembangan produk, dan komunikasi kreatif. 


Penulis: Shafira Azzahra (System Analyst)