Pelajari 6 Langkah Analisis Data yang Efektif

Keberadaan data hadir di mana pun, seperti di laporan penjualan, spreadsheet, platform media sosial, serta survei kepuasan pelanggan. Di era informasi modern ini, jumlah data yang dihasilkan bahkan sulit untuk dibayangkan. Ketika data-data tersebut dianalisis secara tepat, data akan menjadi "harta karun" bagi individu maupun kelompok yang membutuhkannya.

Analisis data merupakan proses pembersihan, penafsiran, dan visualisasi data yang ditujukan untuk menggali wawasan berharga. Metode yang dipakai untuk menganalisis data tergantung pada jenis data yang menjadi objeknya—kuantitatif atau kualitatif. Kamu juga bisa menggunakan alat analisis data untuk mempermudah proses.

Meski begitu, sebuah alat tanpa operator yang andal tidak akan berguna. Jadi, kamu harus tahu langkah langkah analisis data secara efektif berikut!

1. Tentukan tujuan

Apakah tujuan yang mendorongmu melakukan analisis data? Menentukan tujuan artinya membuat hipotesis dan mencari cara untuk mengujinya. Mulailah bertanya sesuatu yang umum, seperti "apa masalah bisnis yang ingin kucoba pecahkan?"

Jika belum terlintas ide apa pun, coba tanyakan sesuatu yang lebih spesifik. Pada dasarnya, analis data bekerja untuk memahami secara mendalam bisnis dan tujuannya sehingga dia bisa menemukan sumber masalah dengan segera.

Sebagai contoh, kamu bekerja di perusahaan teknologi yang menciptakan layanan pelatihan online. Perusahaan memang mampu menggaet pelanggan baru, tetapi tidak begitu andal dalam menarik klien lama untuk melakukan pemesanan ulang. Dari permasalahan tersebut, pertanyaan yang muncul bisa berupa, "faktor apa yang memengaruhi pengalaman klien secara negatif?" atau, "bagaimana caranya membuat klien betah sembari meminimalkan biaya?"

Baca Juga: 9 Contoh Analisis Perilaku Konsumen untuk Digital Marketing

2. Kumpulkan data

Sesudah menetapkan tujuan, buatlah strategi untuk mengumpulkan data-data yang sesuai. Kuncinya adalah menentukan jenis data yang paling dibutuhkan, baik dalam bentuk kuantitatif maupun kualitatif. Masing-masing data termasuk dalam salah satu dari tiga kategori:

• Data Pihak Pertama

Data ini didapatkan dari konsumen secara langsung oleh kamu atau perusahaanmu. Bentuknya dapat berupa data pelacakan transaksi atau informasi dari sistem CRM (Customer Relationship Management).

Tidak peduli sumbernya, data pihak pertama biasanya terstruktur dan terorganisasi dengan secara jelas dan menentu. Sumber-sumber lain yang bisa dipertimbangkan, misalnya, survei kepuasan pelanggan, kelompok yang terfokus, wawancara, atau observasi langsung.

• Data Pihak Kedua

Demi memperkaya analisismu, sebaiknya amankan sumber data pihak kedua. Data ini merupakan data pihak pertama milik organisasi lain. Kamu bisa mencapai sumbernya dengan menghubungi organisasi tersebut secara langsung atau melalui marketplace.

Disimpulkan dari artikel yang dipublikasikan oleh Piwik (2019), manfaat terpenting dari data pihak kedua adalah bentuknya yang terstruktur—walau umumnya kurang relevan jika dibandingkan dengan data pihak pertama—dan isinya cenderung bisa dipercaya. Contoh dari data ini adalah aktivitas situs web, aplikasi, atau media sosial, seperti histori pembelian online atau data pengiriman.

• Data Pihak Ketiga

Data ini dikumpulkan dari berbagai sumber oleh organisasi pihak ketiga. Sering kali, data pihak ketiga berisi big data yang tidak terstruktur. Ada banyak organisasi yang mengumpulkan mahadata untuk membuat laporan industri atau untuk menjalankan riset pasar. Contoh sumber andal dari jenis data ini, yakni portal pemerintah atau repositori data terbuka.

3. Bersihkan data

Salah satu dari langkah langkah analisis data yang tidak boleh ketinggalan adalah membersihkan dan merapikan data. Bersihkanlah data sampai yang tersisa hanyalah data berkualitas tinggi. Kunci dari tahap pembersihan data, yaitu

• Menyingkirkan error mayor, duplikat, dan data asing. Terlebih, hal ini tidak dapat dihindari karena data terkumpul dari berbagai sumber.
• Menghapus data yang tidak dibutuhkan. Data seperti ini tidak relevan untuk tujuan analisismu.
• Susun data secara terstruktur. Kegiatan merapikan yang umum, seperti mengoreksi saltik atau memperbaiki tata letak, akan membantumu mempermudah pemetaan dan manipulasi data.
• Isi celah besar. Saat merapikan data, bisa jadi kamu sadar telah kehilangan data penting. Tutupi celah tersebut dengan data yang dibutuhkan.

Data Analis profesional umumnya menghabiskan 70–90 persen waktunya untuk membersihkan data. Hal ini sekilas terdengar berlebihan. Namun, fokus pada data-data yang keliru akan memperburuk hasil analisis. Jadi, sebaiknya lakukan tahap ini dengan tenang dan sabar, ya!

Baca Juga: Membangun dan Mempraktekkan Database Design & Analytics untuk Bisnis​

4. Analisis data

Selamat! Kamu sudah menyelesaikan pembersihan data dan menuju tahap selanjutnya. Bisa dikatakan, tahap ini merupakan momen yang paling "seru". Teknik analisis data yang kamu terapkan tergantung pada tujuan awal. Umumnya, masing-masing teknik tercakup dalam salah satu dari empat kategori berikut:

• Analisis Deskriptif — Analisis yang mengidentifikasi hal yang telah terjadi. Kategori ini merupakan tahapan awal yang biasa dilakukan orang-orang dalam menganalisis data.
• Analisis Diagnostik — Analisis ini menitikberatkan pemahaman tentang alasan sesuatu terjadi. Tahap ini umumnya dipakai dokter yang sedang mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala pasien.
• Analisis Prediktif — Analisis yang berguna untuk mengidentifikasi tren di masa depan berdasarkan data historis. Biasanya, kategori ini diterapkan dalam prediksi pertumbuhan bisnis ke depan.
• Analisis Preskriptif — Analisis yang memungkinkanmu membuat rekomendasi untuk masa depan. Kategori ini merupakan tahap akhir sekaligus langkap paling kompleks. Hal ini karena analisis preskriptif harus menggabungkan aspek-aspek dari analisis lain.

5. Sebarkan hasil analisis

Selesai menganalisis? Jika hasil analisis digunakan untuk kepentingan banyak pihak, bukan hanya kamu yang harus menyimpan wawasan tersebut. Bagikan wawasan kepada pihak-pihak yang membutuhkan, seperti atasan atau pemilik perusahaan.

Tahap ini cukup kompleks karena kamu tidak hanya perlu membagikan hasil analisis, tetapi juga harus memperkirakan dampak dan mencari cara penyampaian yang mudah dicerna oleh segala tipe audiens.

Berhubung hasil analisis data umumnya dipakai oleh para pengambil keputusan, kamu perlu memastikan bahwa penyampaiannya 100 persen jelas dan tidak ambigu. Oleh karena hal ini, analis data kerap kali memanfaatkan laporan, dashboard, atau visualisasi interaktif untuk mendukung hasil temuannya.

Baca Juga: Problem Solving: Cara Mudah Pengambilan Keputusan Berdasarkan Data

6. Pahami kesalahan

Tahap terakhir yang tak boleh dilewatkan adalah memahami kesalahanmu. Langkah-langkah yang telah disebutkan sebelumnya lebih seperti proses iterasi daripada jalan pintas. Proses analisis yang diterapkan untuk setiap penyelesaian masalah tentunya berbeda.

Sebagai contoh, ketika proses pembersihan data, bisa jadi kamu menemukan pola yang menimbulkan pertanyaan yang benar-benar baru. Mau tidak mau, kamu harus kembali ke tahap awal, yakni menentukan objektif.

Tidak perlu berkecil hati ketika menemukan kesalahan. Analisis data memang begini adanya: kacau dan penuh eror. Hal yang terpenting adalah terus mengasah kemampuanmu dalam menemukan dan mengatasi masalah tersebut.

Demikian langkah langkah analisis data yang bisa kamu jadikan sebagai pedoman. Panduan di atas tidak hanya diperlukan untuk menganalisis data manual, tetapi juga digital. Jadi, apa pun bidang analisis data yang sedang kamu geluti, pada dasarnya semua menuntut tahapan proses yang sama.

Ingin memperbanyak pengetahuan seputar analisis data? Ayo, bergabung dengan kursus online GreatNusa! Manfaatkan kursus gratis dari platform digital ini seperti kursus Data Science dimana kamu bisa mendapatkan wawasan dari para profesional sekaligus belajar dengan nyaman dimanapun dan kapanpun.

Kunjungi situs web GreatNusa sekarang juga untuk mengetahui informasi lebih lanjut!