Jenis-Jenis Data Analytics dan Contohnya dalam Bisnis

Jenis data analytics penting kamu pahami kalau ingin mengubah kumpulan data menjadi informasi yang berguna. Lewat analisis ini, perusahaan bisa memahami penjualan, perilaku pelanggan, sampai peluang bisnis berikutnya.

MinDi akan membahas empat jenis analytics beserta contoh penerapannya supaya kamu lebih mudah membedakan fungsi masing-masing. 

Kalau ingin belajar langsung melalui praktik, kamu bisa mempertimbangkan Bootcamp Data Analyst offline untuk mengembangkan skill dan mempersiapkan karier di bidang data.

Apa Itu Data Analytics?

Data analytics adalah proses mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data untuk menemukan pola atau informasi yang berguna. Hasilnya membantu perusahaan memahami kondisi bisnis dan menentukan langkah berikutnya. 

Proses ini bisa melibatkan spreadsheet, SQL, bahasa pemrograman, hingga dashboard visualisasi data. 

Penerapannya mencakup berbagai bidang, mulai dari keuangan sampai pemasaran. Dengan analisis data bisnis yang tepat, keputusan bisa dibuat berdasarkan informasi yang terukur.

Baca Juga:

1. Rekomendasi Bootcamp Data Analytics Terbaik di Indonesia
2. Testimoni Career Switch dari Designer ke Data Analyst Profesional
3. Data Analyst Roadmap untuk Pemula sampai Siap Kerja

Jenis-Jenis Data Analytics 

Sumber: Pexels

Secara umum, ada empat jenis analytics yang membantu kamu memahami data dari melihat kejadian sebelumnya hingga menentukan tindakan berikutnya.

1. Descriptive Analytics

Descriptive analytics digunakan untuk menjawab pertanyaan, “Apa yang terjadi?” Jenis ini merangkum data historis menjadi laporan, grafik, atau dashboard yang mudah dipahami.

Contohnya, toko online mencatat penjualan sebesar Rp150 juta pada Januari dan Rp180 juta pada Februari. Tim bisnis bisa melihat bahwa penjualan meningkat Rp30 juta atau 20% dibandingkan bulan sebelumnya.

Pendekatan menggunakan jenis data analytics ini juga digunakan dalam web analytics untuk memantau jumlah pengunjung situs, halaman yang paling sering dibuka, dan tingkat konversi. Hasilnya membantu tim memahami performa berdasarkan data yang sudah terkumpul.

2. Diagnostic Analytics

Setelah mengetahui hasilnya, kamu mungkin ingin mencari tahu penyebabnya. Diagnostic analytics membantu menjawab pertanyaan, “Mengapa hal itu terjadi?” melalui perbandingan data, segmentasi, dan pemeriksaan pola.

Misalnya, penjualan toko online turun pada Februari. Tim kemudian membandingkan performa setiap kanal pemasaran dan menemukan bahwa jumlah transaksi dari iklan media sosial ikut menurun.

Analisis lanjutan dapat memeriksa perubahan anggaran, jumlah klik, atau tingkat konversi. Dalam customer analytics, pendekatan ini juga membantu perusahaan menyelidiki alasan pelanggan berhenti berlangganan.

3. Predictive Analytics

Predictive analytics digunakan untuk memperkirakan kemungkinan hasil di masa depan berdasarkan data historis dan pola yang ditemukan. Tekniknya bisa melibatkan statistik, peramalan, dan machine learning.

Sebagai contoh, perusahaan ritel menganalisis penjualan selama dua tahun untuk memperkirakan permintaan menjelang akhir tahun. Hasil prediksi membantu tim menyiapkan stok dan mengatur jadwal pengiriman.

Di bidang keuangan, financial analytics dapat digunakan untuk memperkirakan arus kas atau mengidentifikasi transaksi yang berpotensi mencurigakan. Prediksi tetap perlu dievaluasi karena hasilnya dipengaruhi kualitas data dan perubahan kondisi.

4. Prescriptive Analytics

Prescriptive analytics membantu menjawab pertanyaan, “Apa yang sebaiknya dilakukan?” Jenis data analytics tersebut menggunakan hasil analisis dan prediksi untuk merekomendasikan tindakan berdasarkan tujuan serta batasan tertentu.

Misalnya, prediksi menunjukkan permintaan produk akan meningkat saat akhir pekan. Sistem kemudian merekomendasikan jumlah stok yang perlu disiapkan dengan mempertimbangkan anggaran, kapasitas gudang, dan biaya pengiriman.

Dalam marketing analytics, pendekatan ini dapat membantu menentukan pembagian anggaran iklan ke kanal yang diperkirakan memberikan hasil terbaik. Rekomendasi tetap perlu mempertimbangkan strategi bisnis dan keputusan tim terkait.

Baca Juga:

1. Kursus Data Analyst Offline untuk Fresh Graduate Terbaik
2. Ide Proyek Data Analyst untuk Portofolio, Pemula Wajib Cek
3. Bagaimana Prospek Kerja Data Analyst di Jakarta?

Perbandingan Descriptive, Diagnostic, Predictive, Prescriptive dalam Data Analytics

Memahami perbandingan descriptive, diagnostic, predictive, dan prescriptive analytics akan membantu kamu memilih pendekatan yang sesuai dengan pertanyaan bisnis. 

Perhatikan ringkasan jenis data analytics berikut agar perbedaan tujuan dan penerapannya lebih mudah dipahami.

Keempat jenis ini bisa digunakan secara berurutan. Perusahaan dapat melihat hasil penjualan, mencari penyebab perubahan, memperkirakan tren berikutnya, lalu menentukan tindakan yang sesuai.

Mengapa Data Analyst Perlu Memahami Jenis Analytics

Warga Bimbingan, memahami jenis analytics membantu kamu menentukan metode yang tepat saat menghadapi persoalan bisnis. Kemampuan ini juga mendukung pengambilan keputusan berbasis data dan membuat hasil analisismu lebih relevan.

Manfaatnya untuk pengembangan karier antara lain:

1. Mempertajam Analisis: Kamu bisa menghubungkan temuan data dengan masalah bisnis.
2. Meningkatkan Kemampuan Teknis: Kamu terdorong mempelajari SQL, spreadsheet, dan visualisasi data sesuai kebutuhan.
3. Membangun Portofolio: Kamu bisa menunjukkan proses analisis dari identifikasi masalah sampai rekomendasi.
4. Memperkuat Komunikasi: Kamu belajar menyampaikan hasil analisis agar mudah dipahami tim lain.

Kalau ingin berlatih secara terstruktur, kamu bisa mengeksplorasi Bootcamp Data Analyst Jakarta atau mencari informasi tentang kursus data analyst Jakarta untuk membandingkan pilihan pembelajaran yang sesuai dengan kebutuhanmu.

Rekomendasi Bootcamp Data Analytics Jakarta dengan Jaminan Kerja di Indonesia

Memahami jenis data analytics bisa menjadi awal untuk membangun karier di bidang data. Kalau kamu ingin belajar lewat kelas tatap muka, praktik, dan studi kasus, pertimbangkan program Bootcamp Data Analytics Offline Dibimbing.

Benefit kelas Data Analytics Offline Jakarta Dibimbing yang bisa kamu dapatkan:

1. 100+ offline class bersama mentor ahli
2. 15+ real case study dan mini project untuk portofolio
3. Final project berbasis standar industri terkini
4. Pendampingan fasilitator dan mentor yang tersedia 24/7
5. Live coding test untuk persiapan rekrutmen
6. Program graduation dan penyaluran kerja ke 1.100+ perusahaan
7. Konsultasi 1-on-1 secara offline dengan instruktur expert
8. 20+ English class untuk persiapan karier
9. Tiga bulan magang di hiring company Dibimbing
10. Ruang kelas yang nyaman dan modern

Kamu juga bisa mencari tahu detail kursus data analyst offline di Jakarta dengan berkonsultasi bersama tim Dibimbing. 

Tanyakan kurikulum, jadwal kelas, dan ketentuan penyaluran kerja agar kamu bisa memilih program yang sesuai.

FAQ

1. Apa perbedaan data analytics dan data analysis?

Data analytics biasanya merujuk pada proses atau bidang yang lebih luas dalam mengolah data untuk memperoleh insight. Data analysis lebih berfokus pada kegiatan menganalisis data untuk menjawab pertanyaan tertentu.

2. Apakah belajar data analytics harus bisa coding?

Tidak selalu. Kamu bisa memulai dengan spreadsheet dan visualisasi data, lalu mempelajari SQL atau Python sesuai kebutuhan pekerjaan dan jenis analisis yang ingin dikuasai.

3. Apakah empat jenis analytics bisa digunakan bersamaan?

Bisa. Perusahaan dapat menggabungkan descriptive, diagnostic, predictive, dan prescriptive analytics untuk memahami kondisi bisnis, mencari penyebab, memperkirakan hasil, serta menentukan tindakan yang tepat.