Berikut ini 10 Jenis Data Analytics

Jenis Data Analytics – Data analytics adalah proses menganalisis data mentah untuk mendapatkan wawasan yang berguna untuk pengambilan keputusan. Dalam dunia bisnis yang terus berkembang, data analytics menjadi kunci untuk memahami tren pasar, mengoptimalkan operasi, dan meningkatkan keputusan strategis.

Table of Contents

Jenis Data Analytics

Paling tidak, ada sepuluh macam analisis data yang penting dipahami dalam konteks Data Analytics. Setiap jenis ini memiliki penjelasan tersendiri, yang bisa kamu simak di bawah ini.

1. Descriptive Analytics

Descriptive analytics adalah jenis analisis yang digunakan untuk menjelaskan apa yang sedang terjadi berdasarkan data historis. Tujuannya adalah untuk memberikan pemahaman tentang kejadian-kejadian yang telah terjadi. Contohnya, sebuah perusahaan dapat menggunakan descriptive analytics untuk menganalisis data penjualan tahun lalu dan membuat laporan tentang kinerja penjualan tersebut.

2. Diagnostic Analytics

Diagnostic analytics berfokus pada mengidentifikasi penyebab dari suatu kejadian. Analisis ini melibatkan pemahaman yang lebih dalam tentang data, sehingga dapat membantu organisasi dalam mengidentifikasi masalah dan mencari solusinya. Sebagai contoh, sebuah perusahaan dapat menggunakan diagnostic analytics untuk mengetahui mengapa penjualan suatu produk menurun dan mencari tahu cara untuk meningkatkannya.

3. Predictive Analytics

Predictive analytics adalah jenis analisis yang digunakan untuk memprediksi kejadian di masa depan berdasarkan data historis. Tujuannya adalah untuk membantu organisasi dalam membuat keputusan yang lebih baik dan merencanakan strategi di masa depan. Contohnya, sebuah perusahaan dapat menggunakan predictive analytics untuk memprediksi penjualan suatu produk di bulan-bulan mendatang berdasarkan tren penjualan sebelumnya.

4. Prescriptive Analytics

Prescriptive analytics adalah jenis analisis yang memberikan rekomendasi tentang langkah apa yang sebaiknya diambil berdasarkan hasil analisis data. Analisis ini lebih kompleks daripada jenis-jenis analisis sebelumnya karena melibatkan pemodelan matematis dan kecerdasan buatan. Contohnya, sebuah perusahaan dapat menggunakan prescriptive analytics untuk menentukan strategi pemasaran yang paling efektif berdasarkan data tentang preferensi pelanggan dan kondisi pasar.

5. Analytics eksplorasi

Analytics eksplorasi bertujuan untuk menemukan hubungan antara variabel data yang mungkin belum diketahui. Meskipun analisis ini dapat membantu mengidentifikasi hubungan baru antar variabel, analisis lebih lanjut diperlukan untuk memahami hubungan sebab-akibat.

6. Data mining

Data mining adalah analisis data yang fokus pada penemuan pola dalam data besar. Teknik ini menggunakan AI, machine learning, dan statistik untuk mengidentifikasi pola yang konsisten dan informasi yang relevan dalam data.

7. Analytics regresi

Analisis regresi adalah metode untuk mengetahui hubungan antara variabel dependen dan independen dalam data. Teknik ini dapat digunakan untuk memprediksi nilai dalam suatu dataset.

8. Artificial Neural Networks (ANN)

ANN adalah metode analisis yang mengadopsi cara kerja otak dan saraf dalam mengolah informasi. Teknik ini menggunakan beragam sel sebagai tempat pengolahan informasi, yang menghasilkan respons konsisten dan dapat diandalkan.

9. Decision tree

Decision tree membantu dalam pengambilan keputusan dengan merancang pohon keputusan yang bercabang. Setiap cabang mengarah ke keputusan yang berbeda, membuat proses pengambilan keputusan lebih cepat dan sederhana.

10. Logika Fuzzy

Logika Fuzzy digunakan untuk menganalisis data yang sulit diolah dengan model matematis. Teknik ini memberikan respons kualitatif yang tidak ambigu, yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang kompleks.

Bagaimana Cara Memulai dengan Data Analytics?

Bila kamu tertarik untuk memulai dengan data analytics, ada beberapa langkah yang perlu dilakukan:

Mulailah dengan memahami jenis data analytics yang ada dan bagaimana cara kerjanya.
Pilihlah tools atau platform data analytics yang sesuai dengan kebutuhan kamu. Beberapa tools populer yang sering digunakan adalah Python, R, dan SQL.
Pelajari teknik-teknik analisis data seperti statistik, machine learning, dan data visualization.
Praktikkan analisis data pada dataset yang relevan dengan bidang atau industri.
Teruslah belajar dan mengembangkan keterampilan kamu dalam data analytics.

Dengan memahami jenis data analytics yang ada dan cara kerjanya, kamu dapat mengoptimalkan penggunaan data dalam pengambilan keputusan bisnis. Semoga informasi ini bermanfaat dan membantu kamu memahami lebih dalam tentang dunia data analytics.

Baca juga:

Referensi

Evans, J. R., & Olson, D. L. (2017). Introduction to business analytics. Cengage Learning.
Marakas, G. M. (2018). Decision support systems in the 21st century. Pearson.
Davenport, T. H., & Harris, J. (2007). Competing on analytics: The new science of winning. Harvard Business Press.
Chen, C. C., & Zhang, C. Y. (2014). Data-intensive applications, challenges, techniques and technologies: A survey on Big Data. Information Sciences, 275, 314-347.
Liu, L., Özsu, M. T., & Oria, V. (2017). Encyclopedia of database systems. Springer Science & Business Media.
Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data science for business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. O’Reilly Media, Inc.
Raghupathi, W., & Raghupathi, V. (2014). Big data analytics in healthcare: promise and potential. Health Information Science and Systems, 2(1), 3.
Kimball, R., Ross, M., Thornthwaite, W., Mundy, J., & Becker, B. (2011). The data warehouse lifecycle toolkit. John Wiley & Sons.

Please follow and like us: