Memahami Konsep & Teori Data Analitics
Daftar Isi
- Konsep Data Analytics
- Framework Data Analytics
- Jenis Data Analytics
- Download Materi Power Point
- Referensi
Konsep Data Analytics
Apa Itu Data Analytics?
Data Analytics merupakan proses serangkaian data yang gunanya untuk mendapatkan kesimpulan dari informasi yang ada dan meningkatkan sistem pada software. Informasi tersebut nantinya digunakan untuk mendorong keputusan bisnis terbaik.
Data Analytics juga merupakan salah satu bentuk bisnis intelligence yang artinya data data tersebut bisa digunakan untuk memecahkan masalah dan tantangan tertentu. Proses yang dilalui berkaitan dengan menemukan pola diantara kumpulan data, lalu memberikan pengetahuan tentang sesuatu yang berguna dan relevan berkaitan dengan usaha peningkatan bisnis
Framework Data Analytics
Terdapat berbagai macam framework tergantung pada tujuan analisis, jenis data dan kebutuhan yang spesifik
- TDSP (Team Data Science Process)
Framework yang dikembangkan oleh Microsoft untuk menggambarkan proses kolaboratif dalam tim Data Cience
-
Lambda Architecture
Framework untuk mengelola dan menganalisis data besar secara real-time
-
CRISP-DM
Framework yang terstruktur dan umumnya digunakan dalam proyek data mining
-
Apache Hadoop
Framework berbasis open-source yang digunakan untuk menyimpan dan mengelola data besar dan kompleks
Jenis Data Analytics
Descriptive Analytics
Descriptive analytics adalah jenis yang paling sederhana dan menjadi pondasi jenis analitik lainnya. Jenis ini memungkinkan kita menarik data mentah lalu secara ringka menjelaskan apa yang sedang atau sudah terjadi.
Descriptive analytics ini sangat cocok digabungkan dengan visualisasi data untuk kemudian disampaikan pada stakeholder.
Misalkan dalam bisnis e-commerce, Anda dapat menganalisis data pelanggan untuk mengidentifikasi profil pelanggan rata-rata, seperti usia, gender, dan geografi. Ini dapat membantu Anda dalam pengembangan kampanye pemasaran yang lebih tersegmentasi.
Diagnostic Analytics
Diagnostic analytics adalah proses pemeriksaan data untuk memahmi penyebab terjadinya suatu peristiwa dan mengapa hal itu bisa terjadi. Jenis ini biasanya menggunakan Teknik penelusuran, penemuan data, da penggalian data.
Contohnya, anda seorang web analyst di sebuah Perusahaan teknologi. Penggunaan website Perusahaan telah meurun dalam beberapa bula teakhir. Bagaimana anda akan menggunakan data analitik untuk menentukan apa yang mungkin menjadi penyebabnya?
Sederhananya, Diagnostic analytics digunakan untuk menjawab suatu pertanyaan seperti contoh diatas.
Predictive Analytics
Predictive analytics digunakan untuk memprediksikan tren atau peristiwa yang mungkin terjadi di masa depan dan menjawab pertanyaan apa yang mungkin terjadi.
Jenis ini dilakukan dengan menganalisis data historis diimbangi dengan tren indsutri yang sedang terjadi.
Contoh, anda mendapatkan data bahwa bisnis penjualan pakaian melonjak dibulan April hingga Juni. Bulan tersebut dekat dengan Hari Raya Idul Fitri. Dengan demikian, anda bisa memperkirakan di tahun depan penjualan pakaian juga akan meningkat di bulan bulan yang mendekati Idul Fitri, sejalan dengan peningkatan di tahun-tahun sebelumnya.
Prescriptive Analytics
Prescriptive analytics memperhitungkan seluruh factor yang mungkin ada dalam sebuah scenario bisnis dan menyarankan hal-hal yang perlu ditindaklanjtui. Jenis ini sangat berguna dalam membuat keputusan berbasis data.
Singkatnya, prescriptive analytics menjawab pertanyaan apa yang harus dilakukan setelah peristiwa atau tren tersebut
Dilanjuti contoh sebelumnya, tim data analyst harus memikirkan apa Langkah yang harus diambil dengan tren peningkatan musiman ini? Mungkinkag untuk menjalankan A/B testing dengan dua iklan yang difokuskan untuk remaja dan orang tua? Atau haruskah Perusahaan meningkatakan strategi marketing bertema hari raya keagamaan lainnya?
Download Materi Power Point
https://drive.google.com/drive/folders/16uc766vCoRX81lrzmg43MXu-iwQFiAGN?usp=drive_link
Referensi
-
