Oleh Universitas Cakrawala
•
19 February 2025
Data analytics adalah proses pengumpulan, pengolahan, dan analisis data untuk memperoleh informasi yang berharga, yang dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat. Secara sederhana, data analytics membantu bisnis mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat diterapkan langsung. Dengan data analytics, bisnis dapat meningkatkan kinerja operasional, efisiensi, memahami perilaku pelanggan, dan menemukan peluang bisnis yang baru.
Evolusi data analytics dimulai dengan fokus pada pemahaman pola umum dalam data menggunakan metode sederhana.
Pada awalnya, perusahaan mengandalkan statistik dasar untuk mengidentifikasi tren dan pola yang mudah terlihat. Namun, dengan berkembangnya volume dan kompleksitas data, pendekatan sederhana ini mulai menghadapi hambatan.
Perusahaan mulai kesulitan dalam mengelola data yang semakin besar dan bervariasi, serta dalam menemukan pola tersembunyi di balik data yang lebih kompleks.
Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan keterampilan analisis data yang lebih maju. Kemampuan analisis lanjutan dalam data analytics memungkinkan perusahaan untuk melakukan pemeriksaan lebih mendalam, mengintegrasikan berbagai sumber data, dan menerapkan teknik statistik yang lebih rumit.
Dengan demikian, perusahaan dapat menggali wawasan yang lebih bernilai dan membuat keputusan bisnis yang lebih akurat.
Dalam bidang data analytics, ada beberapa bahasa pemrograman yang biasanya perlu dikuasai, di antaranya:
Python: Python adalah bahasa pemrograman yang sangat populer dan serbaguna. Sintaksis Python yang sederhana dan mudah dipahami membuatnya ideal untuk pemula.
Python seperti alat serbaguna yang bisa digunakan untuk berbagai hal, mulai dari membuat website hingga menganalisis data.
R: Bahasa ini khusus dibuat untuk analisis statistik dan visualisasi data. Jika Anda ingin melakukan penelitian atau analisis data yang rumit, R adalah pilihan yang tepat.
SQL (Structured Query Language): Bahasa yang digunakan untuk berkomunikasi dengan database. Bayangkan database sebagai lemari besar tempat menyimpan informasi.
SQL membantu kita mengambil, menambah, atau mengubah informasi di dalam lemari tersebut.
Sementara itu, untuk teknik utama dalam data analytics yang sering digunakan adalah:
Regresi: Metode statistik yang digunakan untuk memprediksi nilai dari suatu variabel berdasarkan satu atau lebih variabel lainnya.
Dalam analisis regresi, Anda mencoba menemukan hubungan antara variabel-variabel tersebut.
Clustering: Teknik yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan kesamaan di antara mereka.
Dalam clustering, Anda tidak perlu mengetahui kategori sebelumnya; algoritma akan menemukan pola dalam data secara otomatis.
Teknik machine learning sederhana: Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer belajar dari data.
Cek juga:
Berikut ini adalah contoh perusahaan yang berhasil memanfaatkan analisis data untuk mendukung kesuksesan bisnis mereka:
Mobil-mobil Tesla mengumpulkan informasi mengenai pola berkendara, kondisi jalan, dan perilaku pengemudi, yang kemudian dianalisis untuk memperbaiki algoritma yang mengatur kendaraan.
Sebagai hasilnya, performa kendaraan Tesla meningkat, dan mereka berhasil mengembangkan mobil yang dapat berjalan secara otonom.
Hasilnya, mereka berhasil mengurangi biaya inventaris, meminimalkan kekurangan stok, dan meningkatkan kepuasan pelanggan secara signifikan.
Dengan demikian, keterlibatan dan kepuasan pengguna meningkat, yang pada gilirannya meningkatkan tingkat retensi dan pertumbuhan jumlah pengguna.
Penjelasan di atas merupakan pentingnya data analytics dalam bisnis digital, jika kamu tertarik untuk belajar lebih jauh mengenai data analytic dalam bisnis digital Cakrawala University adalah solusinya!
Cakrawala University akan memberikan pembelajaran mulai dari awal sampai kamu bener-bener mahir dan paham dong tentunya! Yuk sekarang juga, daftarkan diri kamu menjadi bagian (Cakrawala University) jurusan bisnis digital!
Baca Juga:
Berita Terkait