pengertian data analytics dan prosesnya

4 min read

apa itu data analytics adalah

pengertian data analytics dan prosesnya – Semakin berkembangnya teknologi, banyak perusahaan yang beralih menjual produknya secara online. untuk mengetahui konversi penjualan dan banyak pengunjung, mereka memerlukan suatu sistem data analytic, lalu apa itu data analytics? dan bagaimana prosesnya? mari kita bahas

Pengertian Data Analytics

google analytics adalah salah satu contoh penerapan data alaytics

apa itu Data Analytics? pengertian Data analytics (DA) adalah proses memeriksa kumpulan data untuk menarik kesimpulan tentang informasi yang dikandungnya, dan kadang memerlukan bantuan sistem dan perakhusus. Teknologi dan teknik data analiktik banyak digunakan dalam industri komersial untuk membantu sebuah organisasi atau bahkan bisnis membuat keputusan yang lebih informatif dan akan digunakan kembali oleh para data scientist dan mendapatkan insight dari data yang sudah dikumpulkan.

Sebagai sebuah istilah, data analitik lebih mengacu kepada macam-macam aplikasi, mulai dari  basic business intelligence (BI), reporting and online analytical processing (OLAP) hingga berbagai bentuk analitik canggih. Dalam hal itu, sifatnya mirip dengan analitik bisnis.sedangkan analitics data memiliki fokus yang lebih luas.

data analitik dapat membantu meningkatkan pendapatan sebuah bisnis, meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan campaign pemasaran dan upaya layanan pelanggan, merespons lebih cepat tren pasar yang sedang berkembang dan mendapatkan keunggulan kompetitif atas pesaing. semuanya memiliki tujuan untuk menigkatkan keuntungan sebuah bisnis.

baca juga : apa itu pengolahan data

Jenis aplikasi analisis data

Pada level yang tinggi, metodologi analisis data meliputi exploratory data analysis (EDA), yang bertujuan untuk menemukan pola dan hubungan dalam data, dan confirmatory data analysis (CDA), yang menerapkan teknik statistik untuk menentukan apakah hipotesis tentang data setare benar atau salah.

EDA sering dibandingkan dengan pekerjaan detektif, sementara CDA mirip dengan pekerjaan hakim atau juri selama persidangan – perbedaan yang pertama kali ditarik oleh ahli statistik John W. Tukey dalam bukunya 1977 Exploratory Data Analysis.

Analisis data juga dapat dipisahkan menjadi analisis data kuantitatif dan analisis data kualitatif. Yang pertama melibatkan analisis data numerik dengan variabel terukur yang dapat dibandingkan atau diukur secara statistik. Pendekatan kualitatif lebih interpretatif – berfokus pada memahami isi data non-numerik seperti teks, gambar, audio dan video, termasuk frasa umum, tema dan sudut pandang.

Di tingkat aplikasi, BI dan pelaporan memberikan eksekutif bisnis dan pekerja perusahaan lainnya dengan informasi yang dapat ditindak lanjuti tentang indikator kinerja utama, operasi bisnis, pelanggan dan banyak lagi. Di masa lalu, pertanyaan dan laporan data biasanya dibuat untuk pengguna akhir oleh pengembang BI yang bekerja di TI atau untuk tim BI yang terpusat; sekarang, organisasi semakin banyak menggunakan BItools mandiri yang memungkinkan eksekutif, analis bisnis, dan pekerja operasional menjalankan kueri ad hoc mereka sendiri dan membuat laporan sendiri.

Jenis analitik data yang lebih maju meliputi data mining, yang melibatkan penyortiran melalui kumpulan data besar untuk mengidentifikasi tren, pola, dan hubungan

analitik prediktif, yang beguna untuk memprediksi perilaku pelanggan, kegagalan model, dan peristiwa masa depan lainnya; dan pembelajaran mesin, teknik kecerdasan buatan yang menggunakan algoritme otomatis untuk menghasilkan set data lebih cepat daripada yang dapat dilakukan oleh para ilmuwan data melalui pemodelan analitik konvensional.

Analitik big data menerapkan data mining, analisis prediktif, dan alat machine learning ke kumpulan data besar yang sering berisi data tidak terstruktur dan semi terstruktur..

Inisiatif analitik data mendukung berbagai penggunaan bisnis. Misalnya, bank dan perusahaan kartu kredit menganalisis pola penarikan dan pengeluaran untuk mencegah penipuan dan pencurian identitas.

Perusahaan e-commerce dan penyedia layanan pemasaran melakukan clickstream analysist untuk mengidentifikasi pengunjung situs web yang lebih cenderung membeli produk atau layanan tertentu berdasarkan pola navigasi dan tampilan halaman.

Operator jaringan seluler memeriksa data pelanggan untuk memperkirakan churn sehingga mereka dapat mengambil langkah-langkah untuk mencegah pembelotan terhadap pesaing bisnis; untuk meningkatkan upaya manajemen hubungan pelanggan, mereka dan perusahaan lain juga terlibat dalam analitik CRM untuk menyegmentasikan pelanggan untuk kampanye pemasaran dan melengkapi pekerja pusat panggilan dengan informasi terkini tentang penelepon.

Organisasi kesehatan menambang data pasien untuk mengevaluasi efektivitas perawatan untuk kanker dan penyakit lainnya.

proses analytic data

Aplikasi data analytics melibatkan lebih dari sekadar menganalisis data. Khususnya pada proyek analitik lanjutan, banyak pekerjaan yang diperlukan dilakukan di muka, dalam mengumpulkan, mengintegrasikan dan menyiapkan data dan kemudian mengembangkan, menguji dan merevisi model analitis untuk memastikan bahwa mereka menghasilkan hasil yang akurat. Selain ilmuwan data dan analis data lainnya, tim analitik sering menyertakan insinyur data, yang tugasnya adalah membantu menyiapkan set data yang siap dianalisis.

Proses analisis dimulai dengan pengumpulan data, di mana para data scientist mengidentifikasi informasi yang mereka butuhkan untuk aplikasi analisis tertentu dan kemudian bekerja sendiri atau dengan insinyur data dan staf TI untuk mengumpulkannya untuk digunakan. Data dari sistem sumber yang berbeda mungkin perlu digabungkan melalui rutinitas integrasi data, diubah menjadi format umum dan dimuat ke dalam sistem analitik, seperti cluster Hadoop, basis data NoSQL, atau data warehouse. Dalam kasus lain, proses pengumpulan dapat terdiri dari menarik subset yang relevan dari aliran data mentah yang mengalir ke, katakanlah, Hadoop dan memindahkannya ke partisi terpisah di sistem sehingga dapat dianalisis tanpa mempengaruhi keseluruhan kumpulan data.

Setelah data yang diperlukan tersedia, langkah berikutnya adalah menemukan dan memperbaiki masalah kualitas data yang dapat memengaruhi keakuratan aplikasi analitik. Itu termasuk menjalankan data profiling dan data cleaning untuk memastikan bahwa informasi dalam set data konsisten dan bahwa kesalahan dan duplikat entri dihilangkan. Pekerjaan persiapan data tambahan kemudian dilakukan untuk memanipulasi dan mengatur data untuk penggunaan analitik yang direncanakan, dan kebijakan tata kelola data diterapkan untuk memastikan bahwa data tersebut sesuai dengan standar perusahaan dan digunakan dengan benar.

Pada titik itu, pekerjaan analisis data dimulai dengan sungguh-sungguh. Seorang ilmuwan data membangun model analitis, menggunakan alat pemodelan prediktif atau perangkat lunak analitik lain dan bahasa pemrograman seperti Python, Scala, R dan SQL. Model ini awalnya dijalankan terhadap set data parsial untuk menguji akurasinya; biasanya, kemudian direvisi dan diuji lagi, suatu proses yang dikenal sebagai “pelatihan” model yang berlanjut sampai berfungsi sebagaimana dimaksud. Akhirnya, model dijalankan dalam mode produksi terhadap set data lengkap, sesuatu yang dapat dilakukan sekali untuk mengatasi kebutuhan informasi tertentu atau secara berkelanjutan saat data diperbarui.

Dalam beberapa kasus, aplikasi analitik dapat diatur untuk secara otomatis memicu tindakan bisnis – misalnya, perdagangan saham oleh perusahaan jasa keuangan. Jika tidak, langkah terakhir dalam proses analisis data adalah mengkomunikasikan hasil yang dihasilkan oleh model analitis kepada eksekutif bisnis dan pengguna akhir lainnya untuk membantu dalam pengambilan keputusan mereka. Itu biasanya dilakukan dengan bantuan teknik visualisasi data, yang digunakan tim analisis untuk membuat bagan dan infografis lainnya yang dirancang untuk membuat temuan mereka lebih mudah dipahami. Visualisasi data sering dimasukkan ke dalam aplikasi dashboard BI yang menampilkan data pada satu layar dan dapat diperbarui secara waktu nyata ketika informasi baru tersedia.

Data analytics vs. Data science

Ketika otomatisasi tumbuh, para data scientists akan lebih fokus pada kebutuhan bisnis, pengawasan strategis dan pembelajaran mendalam, sementara analis data yang bekerja di intelijen bisnis akan lebih fokus pada pembuatan model dan tugas rutin lainnya. Secara umum, ilmuwan data memusatkan upaya untuk menghasilkan wawasan luas, sementara analis data fokus pada menjawab pertanyaan spesifik. Dalam hal keterampilan teknis, ilmuwan data masa depan akan perlu lebih fokus pada proses operasi pembelajaran mesin, sebuah konsep yang juga dikenal sebagai MLOps.

baca : apa itu data science

itulah beberapa hal yang dapat saya sampaikan mengenai pengertian data analytics dan prosesnya, semoga dapat menambah wawasan anda tentang data science, sampai jumpa di artikel selanjutnya

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *