Memahami Tipe-Tipe Data Analytics: Kunci untuk Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

Di era digital saat ini, data menjadi new oil atau aset berharga bagi setiap organisasi. Kemampuan untuk mengumpulkan, mengeksplorasi, menganalisis, dan menginterpretasikan data dapat memberikan insight berharga yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih tepat. Untuk mencapai pengambilan keputusan yang tepat, memahami setiap tipe data analytics dengan baik adalah kunci. Setiap tipe data analytics memiliki tujuan dan metode yang berbeda, namun semuanya bertujuan untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang data yang dimiliki.

Dalam tulisan ini, kita akan mempelajari empat tipe utama data analytics yang umum digunakan oleh organisasi: Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics, dan Prescriptive Analytics. Dengan memahami masing-masing tipe data analytics, kita dapat lebih efektif dalam mengaplikasikan data analytics untuk mencapai tujuan bisnis yang diinginkan. Mari kita mulai dengan menggali lebih dalam apa yang dimaksud pada masing-masing tipe dan bagaimana mereka dapat menjawab pertanyaan bisnis.

1. Descriptive Analytics

   Descriptive analytics menjawab pertanyaan "What happened?" atau "apa yang terjadi?". Tipe ini, bertujuan untuk memahami dan menganalisis data historis untuk mengidentifikasi pola, tren, dan anomali. Tipe ini adalah tahap awal dalam analisis data yang memberikan gambaran tentang apa yang telah terjadi berdasarkan data masa lalu.

   Contoh pertanyaan bisnis:

   • Berapa total penjualan produk kita bulan lalu?

   • Tren penjualan seperti apa yang terlihat dalam enam bulan terakhir?

   • Bagaimana kinerja kampanye pemasaran terbaru kita?

Tools yang digunakan:

• Microsoft Excel: Untuk analisis dasar dan pembuatan laporan.

• Tableau: Untuk visualisasi data yang lebih kompleks.

• Google Data Studio: Untuk membuat dashboard interaktif.

2. Diagnostic Analytics

   Diagnostic analytics menjawab pertanyaan "Why did it happen?" atau "mengapa itu terjadi?". Analitik ini digunakan untuk memahami penyebab sesuatu di balik suatu kejadian. Teknik ini melibatkan analisis data yang cukup dalam, seperti: drill-down, data mining, dan korelasi untuk menemukan penyebab kejadian dalam data.

   Contoh pertanyaan bisnis:

   • Mengapa terjadi penurunan penjualan pada bulan tertentu?

   • Faktor apa saja yang menyebabkan peningkatan churn rate pelanggan?

   • Apa yang menyebabkan penundaan pengiriman produk selama kuartal terakhir?

Tools yang digunakan:

• RapidMiner: Untuk data mining dan analitik prediktif.

• Splunk: Untuk analisis data dari berbagai sumber.

3. Predictive Analytics

   Predictive analytics menjawab pertanyaan "What could happen?" atau "apa yang bisa terjadi?". Analitik ini menggunakan model statistik seperti machine learning untuk menganalisis data historis dan memprediksi kemungkinan tren dan pola di masa depan. Tipe analitik ini membantu organisasi dalam membuat keputusan berdasarkan prediksi masa depan.

   Contoh pertanyaan bisnis:

   • Berapa besar kemungkinan penjualan produk kita akan meningkat dalam tiga bulan ke depan?

   • Pelanggan mana yang paling mungkin berhenti menggunakan layanan kita dalam enam bulan ke depan?

   • Bagaimana prediksi permintaan pasar terhadap produk baru kita?

Tools yang digunakan:

• R dan Python (beserta library dan frameworknya): Untuk membuat pemodelan data yang lebih mendalam.

• RapidMiner dan IBM SPSS Modeler: Untuk data mining dan analitik prediktif.

4. Prescriptive Analytics

   Prescriptive analytics menjawab pertanyaan "What should we do next?" atau "apa yang harus kita lakukan selanjutnya?". Analitik ini memberikan rekomendasi tindakan yang harus diambil untuk mencapai hasil tertentu. Tipe ini melibatkan penggunaan seperti algoritma optimasi, simulasi, teknik analitik lainnya untuk memberikan saran yang actionable berdasarkan data dan prediksi.

   Contoh pertanyaan bisnis

   • Strategi pemasaran apa yang harus kita gunakan untuk meningkatkan penjualan produk A di pasar banyuwangi?

   • Bagaimana kita dapat mengoptimalkan rantai pasokan untuk mengurangi biaya tanpa mengurangi kualitas?

   • Tindakan apa yang harus diambil untuk meminimalkan risiko finansial dalam portofolio invetasi kita?

Tools yang digunakan:

• IBM Decision Optimization: Untuk optimasi keputusan dan perencanaan.

• Gurobi: Untuk pemecahan masalah optimasi matematika.

Dengan memahami dan mengimplementasikan masing-masing tipe data analytics, organisasi dapat membuat keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi, dan memaksimalkan hasil.

Referensi :