Data Discovery Adalah: Tujuan, Proses, dan Manfaatnya

Kemampuan memahami data jadi hal penting, apalagi buat Warga Bimbingan yang ingin ambil keputusan tepat. 

Di sinilah data discovery adalah proses yang digunakan untuk menemukan pola dan informasi dari data yang ada.

Proses ini nggak cuma dilakukan oleh ahli data, tapi bisa diterapkan oleh siapa saja dengan langkah yang tepat. Hasilnya, keputusan bisa dibuat dengan dasar yang lebih kuat.

Untuk itu, penting banget memahami tujuan, proses, dan contohnya. Yuk, simak penjelasan dari MinDi berikut ini.

Baca juga : Panduan Memilih Bootcamp Data Science Terbaik di 2025

Apa itu Data Discovery?

Data discovery adalah proses untuk menggali, mengenali, dan memahami pola atau informasi penting yang tersembunyi dalam data. 

Proses ini biasanya dilakukan dengan bantuan visualisasi, analisis otomatis, atau eksplorasi data secara interaktif. 

Tujuannya adalah supaya data yang awalnya tampak acak atau rumit bisa diubah jadi insight yang berguna. 

Dengan data discovery, pengambilan keputusan bisa dilakukan dengan lebih cepat, tepat, dan berdasarkan fakta, bukan asumsi.

Baca juga : Panduan Cara Belajar Python untuk Data Scientist, Lengkap!

Komponen Utama Data Discovery

Sumber: Canva

Agar proses data discovery berjalan efektif, ada beberapa komponen penting yang perlu diperhatikan. Yuk, kita bahas satu per satu.

1. Sumber dan Integrasi Data

Data discovery dimulai dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti database, file Excel, hingga layanan cloud. 

Data dari sumber yang berbeda perlu diintegrasikan agar bisa dianalisis secara utuh. Tanpa integrasi yang baik, hasil analisis bisa jadi terpecah atau tidak akurat.

2. Persiapan dan Pembersihan Data

Sebelum dianalisis, data perlu dibersihkan dari duplikasi, nilai kosong, atau kesalahan input. Proses ini disebut data preparation, dan sangat penting untuk menghasilkan insight yang valid. 

Data yang belum rapi akan menyulitkan analisis dan bisa menghasilkan kesimpulan yang menyesatkan.

3. Visualisasi dan Eksplorasi

Data yang sudah siap biasanya disajikan dalam bentuk grafik, diagram, atau dashboard interaktif. 

Visualisasi ini membantu pengguna memahami pola dengan cepat tanpa harus membaca tabel panjang. Proses eksplorasi juga jadi lebih mudah, bahkan untuk pengguna non-teknis.

4. Analitik dan Interpretasi Insight

Setelah data divisualisasikan, analisis dilakukan untuk menemukan pola, hubungan, atau tren yang relevan. 

Tools analitik atau algoritma tertentu bisa digunakan untuk mempercepat proses ini. Hasil analisis kemudian diinterpretasikan agar bisa digunakan dalam pengambilan keputusan.

Baca Juga : Panduan Analisis Data dengan Python Pandas, Mudah Dipelajari

Tujuan Data Discovery

Sebelum mulai belajar data discovery, penting untuk tahu dulu apa tujuannya. Yuk simak penjelasannya berikut ini.

1. Pengambilan Keputusan Berdasarkan Data

Salah satu tujuan utama data discovery adalah memastikan keputusan diambil bukan berdasarkan asumsi, tapi berdasar fakta dan data yang valid. 

Dengan menemukan pola atau tren yang relevan, keputusan bisa jadi lebih tepat sasaran. Ini penting banget terutama buat Warga Bimbingan yang pegang peran strategis.

2. Mengidentifikasi Masalah atau Peluang Lebih Cepat

Data discovery membantu kita mengenali anomali, lonjakan, atau pola tidak biasa dalam data. 

Hal ini memungkinkan masalah diidentifikasi sebelum jadi besar, atau peluang bisa ditangkap lebih awal. Jadi bukan cuma reaktif, tapi lebih proaktif dalam bertindak.

3. Meningkatkan Pemahaman terhadap Data Bisnis

Proses ini membantu mengubah data yang awalnya terlihat acak dan rumit menjadi informasi yang lebih mudah dipahami. 

Warga Bimbingan bisa melihat gambaran besar maupun detail tanpa perlu latar belakang teknis. Hasilnya, tim lintas fungsi bisa bekerja lebih selaras karena memahami data dengan konteks yang sama.

4. Mendorong Budaya Data-Driven di Organisasi

Ketika data discovery mulai diterapkan secara luas, budaya kerja yang mengandalkan data juga ikut terbentuk. 

Keputusan kecil maupun besar mulai didukung oleh data, bukan opini semata. Dalam jangka panjang, ini bikin organisasi jadi lebih adaptif dan kompetitif.

Baca Juga : Python untuk Data Analyst: Arti, Manfaat, Library, dan Tips

Proses Data Discovery

Proses data discovery dimulai dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti database, file spreadsheet, atau platform digital. 

Setelah itu, data dibersihkan dan disiapkan agar tidak ada kesalahan yang bisa memengaruhi hasil analisis.

Langkah selanjutnya adalah mengeksplorasi data menggunakan alat visualisasi seperti grafik atau dashboard interaktif. Dari sini, pola, tren, atau keanehan dalam data mulai terlihat dengan lebih jelas.

Setelah pola ditemukan, insight yang relevan dianalisis dan disusun dalam bentuk laporan atau visual yang mudah dipahami. Hasil inilah yang kemudian digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat dan berbasis data.

Baca Juga : Panduan Memilih Bootcamp Data Analyst untuk Karier Impianmu

Contoh Data Discovery

Sumber: Canva

Setelah tahu pengertian, tujuan, dan prosesnya, sekarang MinDi ajak Warga Bimbingan lihat langsung gimana data discovery diterapkan dalam situasi nyata. Yuk, simak 3 kasus sederhananya di bawah ini:

1. Retail: Menemukan Produk Terlaris

Sebuah toko online menganalisis data penjualan dari berbagai cabang selama beberapa minggu. Ditemukan satu jenis produk selalu mengalami peningkatan penjualan di awal bulan. 

Berdasarkan temuan ini, toko menyusun strategi stok dan promosi yang lebih tepat untuk memaksimalkan penjualan di waktu yang paling potensial.

2. Marketing: Mengenali Pola Perilaku Pelanggan

Tim marketing mengumpulkan data interaksi pelanggan dari media sosial, email, dan situs web. 

Dari pola data yang muncul, terlihat bahwa pelanggan lebih tertarik membuka promo di malam hari daripada pagi atau siang. 

Informasi ini kemudian dijadikan dasar untuk menjadwalkan kampanye agar dikirim di waktu yang paling efektif dan sesuai dengan kebiasaan pelanggan.

3. Operasional: Memperbaiki Waktu Pengiriman

Perusahaan logistik menganalisis data pengiriman dari berbagai wilayah selama tiga bulan terakhir. Ditemukan keterlambatan sering terjadi di area tertentu saat jam sibuk.

Berdasarkan analisis tersebut, tim operasional menyesuaikan rute dan waktu pengiriman untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi risiko keterlambatan di masa mendatang.

Ingin Jadi Data Scientist atau Data Analyst?

Setelah memahami data discovery adalah proses penting dalam menggali dan memahami informasi dari data, sekarang saatnya kamu melangkah lebih jauh dan membangun karier di dunia data!

Yuk, ikuti Bootcamp Data Science & Data Analyst dibimbing.id! Kami juga punya program Bootcamp Data Science & Data Analyst Offline di Jakarta, lho!

Di sini, kamu akan belajar langsung dari mentor berpengalaman tentang eksplorasi data, visualisasi, analisis statistik, machine learning, dan tentu saja data discovery yang aplikatif.

Kurikulum disusun dengan pendekatan praktis dan berorientasi industri, jadi kamu nggak cuma paham teori tapi juga siap menghadapi tantangan dunia kerja nyata.

Dengan 840+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni mencapai 96%, peluang kariermu di bidang data terbuka lebar. Mulai dari fintech, e-commerce, sampai corporate besar.

Hubungi kami dan daftar sekarang disini untuk mulai perjalananmu menjadi seorang Data Scientist atau Data Analyst profesional. #BimbingSampeJadi.

Referensi:

1. What is Data Discovery? [Buka]