Hampir 55% data yang dikumpulkan oleh perusahaan di seluruh dunia tidak pernah digunakan untuk analisis. Hal ini tentunya menjadi fakta yang mencengangkan, mengingat betapa pentingnya peran data dan social media analytic tool di era yang serba digital ini. Lalu, bagaimana cara mengevaluasi data dengan benar dan apa yang dapat Anda lakukan untuk memanfaatkan data yang ada? Apa sebenarnya analisis data itu?
Pada dasarnya, analisis data atau data analytics adalah proses pembersihan, analisis, dan visualisasi data, dengan tujuan menemukan informasi berharga dan mendorong keputusan bisnis yang lebih cerdas. Anda dapat mengubah semua jenis data tentang bisnis Anda, pesaing Anda, dan konsumen Anda menjadi statistik yang berharga, penilaian yang tepat, dan prediksi dengan menggunakan sejumlah metode analisis sebagai berikut.
1. Analisis Teks: Apa yang Sedang Terjadi?
Analisis teks, juga disebut penambangan data (data mining), menggunakan machine learning dengan pemrosesan bahasa alami atau natural language processing (NLP) guna mengatur data teks yang tidak terstruktur sehingga dapat dianalisis dengan benar untuk mendapatkan informasi yang berharga. Contohnya di media sosial, Anda juga dapat menganalisis topik yang sedang tren dengan menggunakan social media analytic tool. Analisis teks dapat mengatur teks berdasarkan topik, mengekstrak kata kunci, dan membaca emosi dan niat dengan mengubah bahasa manusia menjadi data yang dapat dibaca mesin. Ini menjelaskan “Apa yang sedang terjadi” dengan data spesifik yang sering berubah-ubah. Ini memberikan perspektif yang lebih rinci dan terfokus pada potensi penyebab sebuah peristiwa.
2. Analisis Deskriptif: Apa Yang Terjadi?
Ketika memeriksa data kuantitatif, data analytics deskriptif menjawab pertanyaan, “Apa yang terjadi?” Dengan menghitung data yang ada seperti mean, median, modus, persentase, frekuensi, dan rentang, ini adalah jenis analisis data yang paling sederhana dan paling banyak digunakan untuk mendeskripsikan, meringkas, dan mendeteksi pola.
Dalam kebanyakan kasus, analisis deskriptif berfungsi sebagai dasar untuk analisis data lebih lanjut. Untuk membuat laporan pendapatan dan dashboard KPI, analisis deskriptif tidak diragukan lagi sangat membantu. Namun, metode ini tidak dapat menjelaskan mengapa atau bagaimana angka-angka itu muncul, karena hanya berpusat pada analisis statistik dan angka absolut.
3. Analisis Inferensi: Apa Yang Terjadi?
Dengan membandingkan statistik dari kelompok dalam populasi, seperti populasi suatu negara, basis klien yang ada, peserta dalam studi medis, dll., analisis inferensial membuat generalisasi atau hipotesis tentang “Apa yang terjadi?”. Teknik yang paling populer untuk menggunakan statistik inferensial adalah uji hipotesis dan analisis regresi. Jenis analisis ini memberikan pemahaman lebih dalam mengenai hubungan antar variabel dan membantu suatu organisasi atau perusahaan membuat keputusan yang tepat berdasarkan tren atau pola yang ada di dalam data.
4. Analisis Diagnostik: Apa Penyebabnya?
“Mengapa “X” terjadi?” adalah pertanyaan yang coba dipecahkan oleh analisis diagnostik, yang sering disebut analisis akar penyebab. Dengan monitoring tren, Anda menemukan pola atau variasi dalam data, metode ini mencoba menemukan penyebab atau alasan di balik statistik dengan memanfaatkan informasi yang didapat dari analisis statistik.
Analisis diagnostik dapat berguna untuk memahami perilaku konsumen, seperti menentukan apakah strategi pemasaran benar-benar meningkatkan penjualan. Contoh lain penggunaan analisis ini yaitu untuk mendeteksi penyebab penurunan drastis dalam keluhan pelanggan. Bisa jadi penyebabnya adalah hadirnya karyawan baru baru, atau peluncuran tool UI online baru, atau bertambahnya fitur produk tertentu. Analisis diagnostik dapat membantu menentukan korelasi antara kemungkinan penyebab tersebut dengan data yang ada.
5. Analisis Probabilitas: Apa Yang Mungkin Terjadi?
Analisis prediktif membuat asumsi tentang peristiwa masa depan berdasarkan fakta yang diketahui. Apa yang “mungkin terjadi” adalah fokus utamanya. Metode ini sering digunakan dalam analisis penjualan untuk memprediksi perilaku konsumen dengan menggabungkan informasi demografis dan pembelian dengan sumber data lain.
Misalnya, kemampuan perusahaan untuk beroperasi di lokasi tertentu akan terpengaruh jika demografi daerah itu berubah. Di sisi lain, pelanggan tertentu akan dapat membeli lebih banyak produk perusahaan tersebut saat pendapatan mereka meningkat. Analisis prediktif sering kali melibatkan sejumlah besar dugaan ekstrapolatif, tetapi semakin banyak informasi yang dimiliki tentang demografis atau konsumen tertentu, semakin akurat prediksi tersebut.
6. Analisis Preskriptif: Tindakan yang Disarankan
Jenis analisis yang paling canggih adalah analisis preskriptif, yang menggabungkan semua data dan analisis yang ada untuk menghasilkan rekomendasi model tindakan yang harus diambil. Analisis preskriptif mencoba mengevaluasi banyak skenario, meramalkan hasilnya, dan memilih tindakan terbaik berdasarkan hasil. Analisis preskriptif merupakan pusat dari kegiatan data analytics, dan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) adalah salah satu contohnya. Analisis preskriptif dimungkinkan oleh AI, yang dapat memproses sejumlah besar data, mempelajari cara menerapkannya, dan sampai pada kesimpulannya sendiri yang terinformasi dengan baik.
Jika Anda memiliki pertanyaan tentang bagaimana dataxet:sonar melakukan analisis data Bahasa Indonesia menggunakan social media analytic tool guna menemukan insight berharga bagi perusahaan Anda, jangan ragu untuk menghubungi kami
