Apa Pekerjaan Seorang Analis Data?

Selamat datang di panduan komprehensif kami untuk menjadi analis data! Dalam artikel ini, kita akan mempelajari dunia analisis data, mengeksplorasi apa artinya menjadi seorang analis data, tanggung jawab inti dari pekerjaan analis data, kualifikasi dan keterampilan yang diperlukan untuk menjadi sukses, dan langkah-langkah praktis tentang cara memulai sebuah pekerjaan dan karir di bidang yang menarik ini. 

Baik Anda seorang pemula atau seseorang yang ingin beralih ke analisis data, kami menyediakan semua informasi penting yang perlu Anda ketahui. Jadi, mari selami dan temukan rahasia profesi analis data!

Apa itu Analis Data？ 

Sebelum kita mulai, mari kita perjelas: Apa sebenarnya analis data itu?

Analis data adalah seorang profesional yang bertugas mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data untuk membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik. Pekerjaan mereka melibatkan penggunaan alat dan teknik analitik untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan dari data yang tersedia. Berikut adalah penjelasan lebih rinci tentang peran dan tanggung jawab seorang analis data:

Tugas dan Tanggung Jawab Analis Data

• Pengumpulan Data: Analis data bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal. Sumber data dapat meliputi basis data perusahaan, file Excel, sistem ERP, media sosial, dan lain-lain.
• Pengolahan Data: Setelah data dikumpulkan, analis data perlu membersihkan dan mempersiapkan data tersebut untuk dianalisis. Proses ini termasuk mengatasi data yang hilang, menghapus duplikat, dan mengkonversi data ke format yang konsisten.
• Analisis Data: Menggunakan berbagai alat analitik dan statistik, analis data mengeksplorasi data untuk menemukan pola, tren, dan wawasan yang relevan. Mereka menggunakan teknik seperti analisis regresi, clustering, analisis korelasi, dan lain-lain untuk memahami data secara mendalam.
• Visualisasi Data: Analis data menyajikan hasil analisis dalam bentuk visualisasi yang mudah dipahami, seperti grafik, diagram, dan dasbor interaktif. Visualisasi membantu dalam menyampaikan temuan dengan cara yang menarik dan informatif kepada pemangku kepentingan.

• Pelaporan: Analis data membuat laporan yang merangkum hasil analisis dan memberikan rekomendasi berdasarkan temuan tersebut. Laporan ini dapat disajikan dalam bentuk presentasi, dokumen tertulis, atau dasbor online.
• Pengambilan Keputusan: Berdasarkan wawasan yang diperoleh dari analisis data, analis data membantu organisasi dalam pengambilan keputusan strategis dan operasional. Mereka memberikan rekomendasi yang dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja, efisiensi, dan efektivitas bisnis.

Jenis Analisis Untuk Analis Data 

Seorang analis data memiliki tiga tujuan utama dalam operasi harian bisnis: 

Analisis Saat Ini 

Analisis saat ini, atau biasa disebut sebagai analisis data waktu nyata, adalah proses mengevaluasi data yang sedang berlangsung atau baru saja diterima untuk mendapatkan wawasan secara langsung. Analisis ini memungkinkan organisasi untuk merespons kejadian atau tren dengan cepat, sehingga dapat mengambil tindakan yang lebih efektif dan tepat waktu. Berikut adalah penjelasan lebih rinci tentang analisis saat ini dan bagaimana penggunaannya dalam berbagai konteks:

Komponen Utama dalam Analisis Saat Ini

1. Sumber Data Waktu Nyata: Data untuk analisis saat ini biasanya berasal dari sumber-sumber yang mengalir terus-menerus, seperti sensor IoT, log aktivitas web, transaksi keuangan, media sosial, dan banyak lagi.
2. Platform Pemrosesan Data Waktu Nyata: Untuk menangani data yang terus mengalir, platform pemrosesan data waktu nyata seperti Apache Kafka, Apache Flink, dan Apache Spark sering digunakan. Platform ini dirancang untuk memproses data dalam jumlah besar dengan latensi rendah.
3. Teknik Analisis: Teknik yang digunakan dalam analisis saat ini meliputi deteksi pola, analisis tren, dan deteksi anomali. Algoritma machine learning dan analisis statistik sering diterapkan untuk mengidentifikasi pola dan anomali dalam data.
4. Visualisasi Data: Untuk memudahkan interpretasi data yang terus mengalir, visualisasi real-time seperti dasbor interaktif sangat penting. Alat visualisasi data membantu dalam menyajikan data secara intuitif sehingga pemangku kepentingan dapat mengambil keputusan yang cepat dan tepat.

Contoh Penggunaan Analisis Saat Ini

1. Sektor Bisnis:
   • E-commerce: Platform e-commerce menggunakan analisis saat ini untuk memantau lalu lintas situs web, perilaku pelanggan, dan transaksi secara real-time. Ini memungkinkan mereka untuk menawarkan promosi yang relevan secara cepat dan menangani masalah pelanggan secara langsung.
   • Manajemen Rantai Pasokan: Perusahaan menggunakan analisis waktu nyata untuk memantau status inventaris dan rantai pasokan, memastikan pengiriman tepat waktu dan mengurangi risiko kekurangan stok.
2. Sektor Kesehatan:
   • Pemantauan Pasien: Rumah sakit menggunakan analisis saat ini untuk memantau tanda vital pasien dan mendeteksi perubahan kondisi kesehatan secara langsung, memungkinkan intervensi medis yang cepat.
   • Manajemen Fasilitas: Analisis real-time digunakan untuk mengelola sumber daya fasilitas seperti ruang operasi, tempat tidur pasien, dan staf medis, memastikan efisiensi operasional.
3. Sektor Keuangan:
   • Perdagangan Saham: Analisis saat ini digunakan untuk memantau pasar saham dan mendeteksi peluang perdagangan atau anomali dalam pergerakan harga saham, memungkinkan keputusan perdagangan yang cepat dan berdasarkan data.
   • Deteksi Penipuan: Bank menggunakan analisis waktu nyata untuk mendeteksi aktivitas penipuan berdasarkan pola transaksi yang mencurigakan, mengambil tindakan segera untuk mencegah kerugian.
4. Sektor Transportasi:
   • Manajemen Armada: Perusahaan transportasi menggunakan analisis saat ini untuk melacak lokasi kendaraan dan memperkirakan waktu kedatangan secara real-time, meningkatkan efisiensi rute dan kepuasan pelanggan.
   • Pemeliharaan Prediktif: Analisis real-time membantu dalam memprediksi kegagalan peralatan berdasarkan data sensor, memungkinkan pemeliharaan preventif sebelum kerusakan terjadi.

Manfaat Analisis Saat Ini

• Respons Cepat: Kemampuan untuk merespons kejadian secara cepat berdasarkan data yang terkini.
• Keputusan yang Lebih Baik: Pengambilan keputusan yang lebih tepat dan berdasarkan informasi yang akurat.
• Peningkatan Efisiensi: Optimalisasi operasi dan pengelolaan sumber daya yang lebih baik.
• Peningkatan Layanan Pelanggan: Kemampuan untuk memberikan layanan yang lebih baik dan lebih cepat kepada pelanggan.

Analisis Penyebab 

Analisis Penyebab, atau sering disebut sebagai analisis akar penyebab (root cause analysis), adalah metode yang digunakan untuk mengidentifikasi alasan fundamental atau akar dari suatu masalah atau kejadian. Proses ini bertujuan untuk menemukan sumber asli dari masalah tersebut agar solusi yang diterapkan dapat mengatasi masalah secara menyeluruh dan mencegahnya terjadi lagi di masa depan.

Langkah-Langkah dalam Analisis Penyebab

1. Identifikasi Masalah: Langkah pertama adalah mendefinisikan masalah dengan jelas. Penting untuk memiliki pemahaman yang lengkap tentang apa yang terjadi, kapan, di mana, dan bagaimana masalah tersebut teridentifikasi.
2. Pengumpulan Data: Kumpulkan semua data yang relevan yang dapat membantu memahami konteks masalah. Data ini bisa berupa catatan peristiwa, laporan, wawancara dengan pihak terkait, dan bukti-bukti lainnya.
3. Analisis Data: Analisis data yang telah dikumpulkan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang dapat menunjukkan akar masalah. Ini bisa melibatkan penggunaan teknik statistik, diagram, atau alat analisis lainnya.
4. Identifikasi Penyebab: Gunakan alat dan teknik seperti diagram fishbone (diagram tulang ikan) atau teknik 5 Whys untuk menggali lebih dalam dan mengidentifikasi penyebab sebenarnya dari masalah.
   • Diagram Fishbone: Alat ini membantu mengatur penyebab potensial dari masalah dalam kategori-kategori seperti manusia, mesin, metode, material, lingkungan, dan pengukuran.
   • Teknik 5 Whys: Teknik ini melibatkan mengajukan pertanyaan "mengapa" sebanyak lima kali atau lebih untuk menemukan akar masalah. Setiap jawaban membantu mengarahkan ke pertanyaan berikutnya sampai penyebab dasar ditemukan.
5. Pengembangan Solusi: Setelah akar masalah teridentifikasi, kembangkan solusi yang dapat mengatasi masalah tersebut. Solusi haruslah praktis, efektif, dan dapat diterapkan dalam konteks yang ada.
6. Implementasi Solusi: Terapkan solusi yang telah dikembangkan. Penting untuk merencanakan implementasi dengan baik dan memastikan semua pihak yang terlibat memahami langkah-langkah yang diperlukan.
7. Evaluasi dan Pemantauan: Setelah solusi diterapkan, evaluasi efektivitasnya dengan memantau hasil dan melakukan pengukuran apakah masalah telah teratasi atau tidak. Jika masalah masih terjadi, lakukan analisis lebih lanjut untuk menemukan penyebab lain yang mungkin terlewatkan.

Manfaat Analisis Penyebab

• Pencegahan: Mengidentifikasi dan mengatasi akar masalah dapat mencegah kejadian serupa terjadi di masa depan.
• Peningkatan Kualitas: Meningkatkan kualitas produk, layanan, atau proses dengan mengatasi penyebab mendasar dari masalah.
• Penghematan Biaya: Dengan mencegah masalah berulang, perusahaan dapat menghemat biaya yang terkait dengan perbaikan dan kerugian yang ditimbulkan.
• Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik: Data dan bukti yang diperoleh melalui analisis penyebab membantu dalam membuat keputusan yang lebih baik dan berdasarkan fakta.

Analisis penyebab biasanya melibatkan proyek terfokus yang dirancang untuk menyelidiki situasi spesifik berdasarkan konteks operasional perusahaan. 

Analisis Prediktif 

Analisis prediktif adalah proses menggunakan data, algoritma statistik, dan teknik machine learning untuk mengidentifikasi kemungkinan hasil di masa depan berdasarkan data historis. Tujuan utamanya adalah untuk membuat prediksi tentang kejadian atau tren yang belum terjadi, memberikan wawasan yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.

Komponen Utama dalam Analisis Prediktif

1. Data Historis: Data adalah fondasi dari analisis prediktif. Data historis digunakan untuk mengenali pola dan tren yang dapat diterapkan pada data baru untuk membuat prediksi. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber, seperti transaksi penjualan, data pelanggan, sensor, atau media sosial.
2. Algoritma Statistik dan Machine Learning: Algoritma digunakan untuk memproses data dan menemukan hubungan antara variabel. Beberapa algoritma yang sering digunakan termasuk regresi linear, regresi logistik, decision trees, random forests, neural networks, dan support vector machines.
3. Model Prediktif: Model prediktif dibangun menggunakan data historis dan algoritma untuk membuat prediksi tentang data baru. Proses ini biasanya melibatkan pelatihan model dengan dataset dan kemudian menguji keakuratannya dengan dataset terpisah.
4. Validasi dan Evaluasi Model: Model prediktif dievaluasi dan divalidasi untuk memastikan bahwa mereka memberikan prediksi yang akurat dan dapat diandalkan. Teknik seperti k-fold cross-validation, confusion matrix, ROC curves, dan lainnya digunakan untuk mengukur kinerja model.

Contoh Penggunaan Analisis Prediktif

1. Sektor Bisnis:
   • Prediksi Penjualan: Perusahaan menggunakan analisis prediktif untuk meramalkan penjualan di masa depan berdasarkan tren historis dan faktor lain seperti musim, promosi, dan perilaku pelanggan.
   • Manajemen Rantai Pasokan: Analisis prediktif membantu dalam mengoptimalkan inventaris dan mengurangi biaya dengan memprediksi permintaan produk.
2. Sektor Kesehatan:
   • Prediksi Penyakit: Analisis prediktif digunakan untuk mengidentifikasi risiko penyakit berdasarkan data medis pasien, memungkinkan intervensi dini dan perawatan yang lebih efektif.
   • Manajemen Rumah Sakit: Rumah sakit menggunakan analisis prediktif untuk mengelola sumber daya seperti tempat tidur, peralatan, dan staf berdasarkan perkiraan kebutuhan pasien.
3. Sektor Keuangan:
   • Analisis Kredit: Bank menggunakan analisis prediktif untuk menilai risiko kredit calon peminjam dan menentukan kelayakan kredit.
   • Deteksi Penipuan: Analisis prediktif membantu dalam mendeteksi aktivitas penipuan berdasarkan pola transaksi yang mencurigakan.
4. Sektor Transportasi:
   • Prediksi Waktu Kedatangan: Perusahaan transportasi menggunakan analisis prediktif untuk memperkirakan waktu kedatangan kendaraan berdasarkan kondisi lalu lintas dan data historis.
   • Pemeliharaan Prediktif: Analisis prediktif digunakan untuk memprediksi kegagalan peralatan dan melakukan pemeliharaan sebelum kerusakan terjadi.

Bagaimana Seorang Analis Data Melakukan Analisis Data? 

Analisis data, yang merupakan tanggung jawab inti seorang analis data, menggunakan serangkaian metode statistik untuk memeriksa kumpulan data yang luas, untuk meringkas, memahami, dan memaksimalkan kegunaan data. Dalam bidang statistik, analisis data biasanya diklasifikasikan ke dalam pendekatan deskriptif, eksploratif, dan konfirmatori, yang masing-masing disesuaikan dengan tujuan berbeda untuk mengungkap wawasan dan memvalidasi hipotesis. Sekarang, mari kita jelajahi metodologi dan alat yang digunakan oleh analis data dalam upaya analitis mereka. 

Analis data menggunakan berbagai teknik statistik untuk memproses kumpulan data besar, yang bertujuan untuk mengekstrak wawasan dan memanfaatkan data secara efektif. Hal ini melibatkan merangkum, memahami, dan mencerna informasi untuk memanfaatkan potensi penuhnya. 

Dalam bidang statistik, analisis data sering kali disegmentasi ke dalam kategori deskriptif, eksploratif, dan konfirmatori. Analisis eksplorasi berfokus pada mengungkap pola-pola baru dalam data, sedangkan analisis konfirmatori memverifikasi hipotesis yang ada. 

Analisis deskriptif berada di bawah analisis data tingkat dasar, yang mencakup metode seperti analisis komparatif dan rata-rata. Sebaliknya, analisis eksplorasi dan konfirmasi dianggap sebagai teknik tingkat lanjut, termasuk analisis korelasi, faktor, dan regresi. 

Karena analisis data sebagian besar digerakkan oleh software, analis data tidak hanya harus menguasai beragam metode analisis tetapi juga membiasakan diri dengan alat analisis data umum dan software alat pelaporan. Meskipun analisis dasar dapat dilakukan menggunakan Excel, analisis tingkat lanjut memerlukan kemahiran dalam software khusus seperti FineReport, Tableau, dan FineBI.

Bagaimana Cara Menjadi Seoarang Analis Data? 

Proses analisis data pada dasarnya terdiri dari enam tahap yang saling terkait namun cukup independen. Tahapan tersebut meliputi: penetapan tujuan dan strategi analisis, pengumpulan data, pengolahan data, analisis data, penyajian data, dan penulisan laporan. 

Mendefinisikan Tujuan dan Strategi Analisis 

Setiap upaya, termasuk analisis data, harus mempunyai tujuan. Sebelum memulai analisis data, penting untuk mempertimbangkan tujuan di baliknya. Masalah apa yang Anda coba selesaikan melalui analisis ini? Setelah tujuan analisis jelas, penting untuk menguraikan pendekatan analisis dan membangun kerangka kerja. Hal ini melibatkan pengelompokan tujuan analisis menjadi beberapa poin, dan menentukan cara menganalisis dari perspektif yang berbeda. 

Pengumpulan Data 

Pengumpulan data meliputi pengumpulan data yang relevan sesuai dengan kerangka analisis data yang telah ditetapkan, penyediaan bahan dan dasar analisis data. Data mencakup sumber primer dan sekunder. Data primer mengacu pada informasi yang dapat diakses secara langsung, sedangkan data sekunder mengacu pada data yang diproses dan disempurnakan. Sumber data yang umum mencakup database, publikasi publik seperti buku atau laporan statistik tahunan, internet, dan riset pasar.

Pemrosesan Data

Pemrosesan data melibatkan pengorganisasian dan pemformatan data yang dikumpulkan untuk mempersiapkannya untuk dianalisis, sebuah tahap penting sebelum analisis data. Tujuan utama pemrosesan data adalah untuk mengekstrak informasi bermakna dari kumpulan data yang besar, tidak terstruktur, dan seringkali kompleks. 

Analisis Data 

Analisis data melibatkan penggunaan metode dan alat analisis yang tepat untuk menganalisis data yang diproses, mengekstraksi wawasan berharga, dan membentuk kesimpulan yang efektif. Selama tahap penentuan strategi analisis data, analis data harus memilih metode analisis yang sesuai untuk konten yang akan dianalisis. Saat melakukan analisis data, mereka harus mampu mengelola data dengan lancar dan melakukan analisis serta penelitian dengan percaya diri. 

Untuk menjadi unggul dalam analisis data, sangatlah penting untuk memilih software BI yang tepat. Salah satu software BI analisis mandiri profesional yang direkomendasikan adalah FineBI. FineBI adalah software yang profesional, ringkas, dan ramah pengguna, dengan interface dan alur kerja yang jelas. Melalui fungsi kumpulan data layanan mandiri FineBI, karyawan biasa dapat memfilter, mengiris, menyortir, dan mengumpulkan data secara fleksibel untuk mencapai hasil data yang diinginkan. Selain itu, mereka dapat memilih diagram dorong dan dashboard cerdas untuk visualisasi data.

FineBI menonjol karena interfacenya yang ramah pengguna dan kemudahan pengoperasiannya, yang juga mencakup kemampuan pemrosesan datanya. Dilengkapi dengan serangkaian rumus perhitungan bawaan dan komponen pemfilteran, FineBI menghilangkan kebutuhan akan pengkodean SQL yang ekstensif. Selain itu, ini memfasilitasi konstruksi berbagai model analisis data klasik dengan mudah, termasuk model piramida, analisis model KANO, model RFM, dan model analisis keranjang pasar, sehingga memberdayakan bisnis dengan wawasan yang berharga.

FineBI menawarkan skenario analisis yang disesuaikan untuk berbagai industri seperti manufaktur, layanan kesehatan, ritel, dan keuangan. Menganalisis dan menyajikan metrik bisnis utama memberdayakan tim manajemen untuk tetap mendapat informasi tentang tren bisnis dengan mudah. Selain itu, FineBI membebaskan analis data dari kerumitan pemrosesan dan visualisasi data, memungkinkan mereka mendedikasikan lebih banyak energi untuk analisis data, pengelolaan, penelitian algoritme, dan komunikasi efektif dengan pemangku kepentingan. 

Visualisasi Data 

Biasanya, data direpresentasikan menggunakan tabel dan grafik, karena menawarkan cara yang lebih intuitif dalam menyampaikan informasi. Metode visualisasi yang populer mencakup diagram lingkaran, grafik batang, grafik garis, plot sebar, dan diagram radar. Ini dapat disesuaikan lebih lanjut untuk memenuhi kebutuhan spesifik, seperti bagan piramida, bagan matriks, dan bagan Gantt. 

Dalam kebanyakan kasus, orang lebih memilih representasi visual karena mereka dapat mengkomunikasikan wawasan analis secara efektif. Ingat, bila memungkinkan, pilihlah visual daripada tabel untuk menjelaskan konsep, dan bila perlu, pilih tabel daripada teks. Perlu dicatat bahwa dengan FineReport, pengguna dapat dengan mudah membuat 'pusat komando' komprehensif, yang menampilkan informasi manajemen data penting di berbagai layar seperti tampilan LED di berbagai bidang seperti manajemen pesanan, penyelesaian keluhan, pemantauan produksi, dan manajemen rantai pasokan, dengan interface drag-and-drop yang ramah pengguna.

Sekian banyak perkenalan yang dilakukan terhadap fitur-fitur unggulan sistem BI FineReport dan FineBI. Apa perbedaan spesifik antara keduanya? Sekarang mari kita jelajahi dan cari tahu. 

FineBI berfungsi sebagai alat intelijen bisnis (BI) layanan mandiri yang terutama ditujukan bagi para profesional bisnis dan analis data, yang memenuhi kebutuhan analisis OLAP mereka dalam operasi bisnis. Interfacenya yang ramah pengguna memprioritaskan pemberdayaan pengguna untuk melakukan analisis mereka. Kedua platform menghasilkan laporan dan hasil analitis yang ditujukan bagi para pemimpin dan manajemen, yang mengandalkan wawasan ini untuk pengambilan keputusan. 

Sebaliknya, FineReport berfungsi sebagai alat pembuat laporan yang lebih cocok untuk spesialis IT atau pembuat laporan khusus dalam organisasi tertentu, yang mampu menangani persyaratan pelaporan yang rumit. Karyawan dapat mengakses dan memperbarui laporan atau entri data sesuai kebutuhan. Kecepatan pembuatan laporan bervariasi berdasarkan alat pelaporan yang digunakan; misalnya, desain interface seperti Excel dari FineReport secara signifikan meningkatkan efisiensi produksi, sehingga menghemat banyak waktu bagi personel IT. 

Penting untuk digarisbawahi bahwa kedua alat BI ini menawarkan keunggulan yang berbeda dan mampu memenuhi skenario yang berbeda, dibandingkan menjadi pilihan yang saling eksklusif. Mereka diharapkan untuk hidup berdampingan dalam jangka panjang, memberikan pilihan bagi bisnis berdasarkan kebutuhan spesifik mereka hingga terjadi perubahan mendasar dalam infrastruktur informasi. Mengikuti model IT bimodal Gartner, disarankan agar perusahaan menilai kematangan aplikasi data mereka untuk menentukan jenis BI mana yang paling cocok untuk mereka, atau apakah diperlukan kombinasi keduanya. 

Banyak perusahaan memilih untuk membeli kedua produk ini secara bersamaan, memanfaatkan integrasi FineReport dan FineBI untuk memenuhi beragam kebutuhan IT perusahaan, mulai dari pelaporan kompleks hingga analisis real-time dengan mudah!

Penulisan Laporan 

Laporan analisis data berfungsi sebagai ringkasan komprehensif dari keseluruhan proses analisis data. Laporan ini merangkum alasan di balik analisis, langkah-langkah yang diambil, temuan, dan saran untuk pengambil keputusan. Laporan yang dibuat dengan baik harus memenuhi tiga kriteria utama ini: 

(1) Kerangka Analisis Terstruktur: Pertama, diperlukan kerangka kerja yang jelas dan terorganisir dengan visual ilustratif untuk membantu pemahaman. Laporan yang terstruktur secara logis dengan prioritas yang jelas membantu pembaca memahami konten secara akurat. Alat bantu visual membuat data lebih menarik, meningkatkan dampaknya, dan memfasilitasi pemahaman yang lebih baik bagi pembaca. 

(2) Kesimpulan Definitif: Tanpa kesimpulan yang jelas, suatu analisis tidak memiliki substansi dan gagal memenuhi tujuan laporan. Karena tujuan utama analisis adalah untuk mengungkap atau memvalidasi kesimpulan, maka penting untuk tidak melupakan tujuan ini. 

(3) Rekomendasi yang Dapat Ditindaklanjuti: Pengambil keputusan tidak hanya memerlukan identifikasi masalah namun juga solusi praktis. Oleh karena itu, analis data tidak hanya harus memiliki kemampuan analitis tetapi juga memahami konteks bisnis. Hal ini memungkinkan mereka untuk mengajukan rekomendasi atau solusi yang layak berdasarkan tantangan bisnis yang teridentifikasi.

Bagaimana Analis Data Melakukan Analisis Data？ 

Apa saja teknik umum yang digunakan analis data dalam analisis mereka? Mari kita jelajahi beberapa metode praktek yang sering digunakan dalam analisis data: 

Metode Analisis Perbandingan 

Definisi 

Metode analisis perbandingan melibatkan perbandingan dua atau lebih kumpulan data untuk menganalisis perbedaannya, sehingga mengungkap perubahan dan pola perkembangan yang diwakili oleh data tersebut. Metode ini dicirikan oleh kemampuannya untuk secara intuitif menggambarkan perubahan atau perbedaan dalam aspek fenomena tertentu. Hal ini juga memungkinkan representasi yang akurat dan terukur atas perubahan atau perbedaan tersebut. Jadi, apa yang dilakukan analis data ketika menggunakan metode analisis perbandingan, dan apa peran analis data dalam konteks ini? 

Klasifikasi 

Metode analisis perbandingan dapat dibedakan menjadi perbandingan statis dan perbandingan dinamis. 

Perbandingan statis berarti membandingkan berbagai indikator agregat dalam kondisi waktu yang sama, seperti membandingkan departemen, wilayah, atau negara yang berbeda, yang juga dikenal sebagai perbandingan horizontal, atau sekadar “perbandingan horizontal”. 

Perbandingan dinamis melibatkan perbandingan nilai berbagai indikator selama periode berbeda dalam kondisi agregat yang sama, yang juga dikenal sebagai perbandingan vertikal, atau sekadar “perbandingan vertikal”. 

Kedua metode ini dapat digunakan secara terpisah atau dikombinasikan. Saat melakukan analisis perbandingan, indikator total, indikator relatif, atau indikator rata-rata dapat digunakan sendiri atau digabungkan. Hasil perbandingannya dapat dinyatakan dalam angka relatif, seperti persentase atau kelipatan.

Aplikasi Nyata 

a) Membandingkan dengan tujuan: Membandingkan nilai penyelesaian aktual dengan tujuan, termasuk dalam perbandingan horizontal. 

b) Membandingkan periode yang berbeda: Memilih nilai indikator dari periode yang berbeda sebagai standar perbandingan termasuk dalam perbandingan vertikal. 

c) Membandingkan dengan departemen, unit, atau wilayah sejenis: Membandingkan dengan departemen, unit, atau wilayah sejenis termasuk dalam perbandingan horizontal. d) Perbandingan intra-industri: Perbandingan dengan perusahaan-perusahaan acuan dalam industri, perbandingan kompetitif, atau rata-rata industri termasuk dalam perbandingan horizontal. 

e) Perbandingan dampak kegiatan: Perbandingan sebelum dan sesudah peluncuran kampanye pemasaran termasuk dalam perbandingan vertikal. Selain itu, kita dapat mengelompokkan dan membandingkan kemajuan kegiatan, yang termasuk dalam perbandingan horizontal.

Tindakan pencegahan 

Ruang lingkup, metode penghitungan, dan satuan pengukuran indikator harus konsisten, menggunakan satuan atau standar pengukuran yang sama. Objek perbandingannya harus sebanding, dan jenis indikator yang dibandingkan harus konsisten. Baik indikator absolut, indikator relatif, indikator rata-rata, atau jenis indikator lainnya, kedua belah pihak harus bersatu dalam melakukan perbandingan. 

Dalam ilustrasi tersebut, untuk menentukan bagaimana menyusun rencana penjualan berdasarkan data, penjualan di berbagai wilayah dibandingkan.

Metode Analisis Kelompok 

Definisi

Dalam analisis data, kita tidak hanya menganalisis karakteristik kuantitatif dan hubungan keseluruhan data, namun kami juga mengeksplorasi analisis kelompok internal dari keseluruhan kumpulan data. Metode ini melibatkan pembagian objek analisis data menjadi beberapa bagian dan jenis berdasarkan karakteristik dan indikator tertentu untuk mengungkap hubungan dan pola yang melekat. 

Tujuan 

Tujuan pengelompokan adalah untuk memudahkan perbandingan dengan membedakan objek-objek yang mempunyai sifat berbeda dalam keseluruhan dataset. Ini melibatkan penggabungan objek dengan properti serupa sambil menjaga konsistensi dalam setiap grup dan perbedaan atribut antar grup. Hal ini membantu penerapan lebih lanjut berbagai metode analisis data untuk mendekonstruksi hubungan kuantitatif internal. Oleh karena itu, metode pengelompokan harus dipadukan dengan metode komparatif.

Tahap 

a) Tentukan jumlah kelompok Hal ini dapat diputuskan oleh analis data berdasarkan karakteristik data (misalnya ukuran data). Karena salah satu tujuan pengelompokan adalah untuk mengamati ciri-ciri sebaran data, maka jumlah kelompoknya harus moderat. Jika kelompok terlalu sedikit maka sebaran datanya akan terlalu terkonsentrasi, dan jika terlalu banyak maka sebarannya akan terlalu tersebar, sehingga menghambat pengamatan terhadap ciri dan pola sebaran data. 

b) Tentukan interval grup masing-masing grup Interval grup adalah selisih antara nilai maksimum dan minimum suatu grup, ditentukan berdasarkan nilai maksimum dan minimum seluruh data dan jumlah grup, dimana interval grup = (nilai maksimum – nilai minimum) / jumlah grup. 

c) Atur data ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan interval kelompok, dan kategorikan sesuai dengan itu. 

Dalam ilustrasi tersebut, pakaian wanita dikategorikan ke dalam segmen pasar, kategori, dan wilayah yang berbeda untuk perbandingan kelompok.

Metode Analisis Struktur 

Metode analisis struktur mengacu pada pendekatan analitis di mana berbagai bagian dalam kumpulan data yang dianalisis dikontraskan dengan keseluruhan kumpulan data. Hal ini melibatkan pemeriksaan proporsi masing-masing bagian dalam keseluruhan, yang merupakan indikator relatif. Secara umum, semakin besar proporsi suatu bagian, semakin tinggi kepentingannya, dan semakin besar dampaknya terhadap keseluruhan kumpulan data. 

Indikator relatif struktural (rasio) = (nilai bagian tertentu dari kumpulan data / jumlah total kumpulan data) *100% Pangsa pasar = (volume penjualan produk tertentu / total volume penjualan produk tersebut) *100% 

Pangsa pasar merupakan indikator penting untuk menganalisis posisi kompetitif suatu perusahaan dalam suatu industri dan berfungsi sebagai ukuran ekonomi komprehensif mengenai status operasionalnya. 

Pangsa pasar yang tinggi menunjukkan kondisi operasional yang menguntungkan, kemampuan kompetitif yang kuat, dan posisi pasar yang menguntungkan bagi perusahaan. Sebaliknya, pangsa pasar yang rendah menunjukkan status operasional yang buruk, kemampuan bersaing yang lemah, dan posisi pasar yang kurang menguntungkan.

Metode Analisis Rata-rata 

Metode analisis rata-rata melibatkan penggunaan perhitungan rata-rata untuk mencerminkan tingkat umum dari suatu karakteristik kuantitatif tertentu dari keseluruhan dalam kondisi waktu atau lokasi tertentu. Metode ini memiliki dua tujuan utama: 

(1) Memanfaatkan indikator rata-rata untuk membandingkan derajat perbedaan fenomena serupa di berbagai wilayah, industri, atau jenis unit, yang lebih persuasif dibandingkan dengan membandingkan menggunakan indikator total. 

(2) Menggunakan indikator rata-rata untuk membandingkan perubahan fenomena tertentu dalam periode sejarah yang berbeda, yang dapat menggambarkan tren dan pola perkembangannya dengan lebih baik. 

Rata-rata aritmatika = Jumlah nilai seluruh satuan secara keseluruhan / Jumlah total satuan secara keseluruhan 

Rata-rata aritmatika adalah indikator dasar. Ia adalah ukuran komprehensif yang mengabstraksi perbedaan kuantitatif antar unit secara keseluruhan. Namun, angka tersebut hanya mewakili tingkat umum dari keseluruhan, sehingga mengaburkan perbedaan antar unit di belakang rata-rata.

Metode Analisis Silang 

Metode analisis silang biasanya digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua variabel (bidang). Ini melibatkan penyusunan dua variabel dengan korelasi tertentu dan nilainya secara bersamaan dalam sebuah tabel, menjadikan nilai masing-masing variabel sebagai titik persilangan dari variabel yang berbeda, sehingga membentuk tabel silang. Hal ini memungkinkan analisis hubungan antar variabel dalam tabel silang. Tentu saja, tabel silang dapat memiliki lebih dari dua dimensi, dan semakin banyak dimensi yang ada, semakin kompleks tabel silang tersebut. Oleh karena itu, pemilihan beberapa dimensi hendaknya ditentukan berdasarkan tujuan analisis. 

Metode analisis silang, yang biasa digunakan oleh seorang analis data, memfasilitasi pemeriksaan interelasi antara dua variabel. Pendekatan ini memerlukan pengorganisasian variabel terkait dan nilainya ke dalam format tabel, yang memungkinkan analisis korelasinya secara komprehensif. Tabel silang dapat berkisar dari dua dimensi hingga dimensi yang lebih tinggi, dengan kompleksitas yang semakin meningkat. Oleh karena itu, pemilihan dimensi harus selaras dengan tujuan analisis, memastikan relevansi dan kejelasan.

Metode Analisis Evaluasi Komprehensif 

Metode analisis evaluasi yang komprehensif melibatkan transformasi beberapa indikator menjadi satu indikator yang mencerminkan situasi keseluruhan untuk analisis dan evaluasi. Ini terdiri dari lima langkah utama: 

(1) Menetapkan sistem indikator evaluasi secara menyeluruh, yang meliputi indikator-indikator yang menjadi dasar dan acuan penilaian. 

(2) Mengumpulkan data dan membakukan data dari satuan pengukuran yang berbeda. 

(3) Menentukan bobot masing-masing indikator dalam sistem indikator untuk menjamin validitas ilmiah evaluasi. 

(4) Mengumpulkan indikator-indikator yang telah diproses untuk menghitung indeks atau skor evaluasi komprehensif. 

(5) Memberi peringkat pada unit yang dievaluasi berdasarkan indikator atau skor evaluasi dan mengambil kesimpulan berdasarkan hal tersebut.

Metode Analisis DuPont 

Metode analisis DuPont, juga dikenal sebagai sistem analisis keuangan DuPont, adalah pendekatan analitis komprehensif yang dibuat dan awalnya diadopsi oleh Perusahaan DuPont di Amerika Serikat. Ini melibatkan analisis dan evaluasi kondisi keuangan dan kinerja ekonomi perusahaan dengan memanfaatkan hubungan intrinsik antara berbagai indikator keuangan utama. 

Ciri khas sistem analisis DuPont adalah integrasi beberapa rasio yang digunakan untuk menilai efisiensi operasional dan kondisi keuangan suatu perusahaan, sehingga membentuk sistem indikator yang komprehensif. Pada akhirnya, mereka menyatukan indikator-indikator ini melalui laba atas ekuitas. Struktur piramida yang digunakan dalam analisis DuPont meningkatkan kejelasan dan koherensi analisis rasio keuangan, memberikan representasi ringkas dan jelas mengenai hubungan antara berbagai indikator keuangan.

Metode Analisis Corong 

Metode analisis diagram corong merupakan alat analisis manajemen yang cocok untuk membandingkan dan menstandardisasi proses bisnis dengan siklus yang panjang dan melibatkan proses bisnis yang kompleks. Misalnya, diagram corong digunakan untuk menganalisis tingkat konversi jalur utama tertentu di situs web. Mereka tidak hanya menampilkan tingkat analisis konversi akhir dari memasuki situs web hingga melakukan pembelian, tetapi juga menunjukkan tingkat konversi di setiap langkah dari keseluruhan jalur utama. 

Saat menangani data dalam jumlah besar, alat apa yang dapat digunakan untuk analisis corong? Saat dihadapkan dengan data dalam jumlah besar, alat seperti Excel mungkin kesulitan melakukan analisis corong secara efisien. Dalam kasus seperti ini, merupakan praktik umum untuk menggunakan alat analisis big data khusus seperti FineReport untuk membuat dashboard. Hal ini memungkinkan analisis corong yang mudah: 

Bagan corong adalah jenis bagan analisis aliran yang paling umum digunakan. Melalui diagram corong, seseorang dapat secara intuitif membandingkan tingkat konversi setiap tahapan, sehingga memudahkan untuk mengidentifikasi tahapan tertentu yang terkait dengan masalah. Penerapan khas bagan corong ada di corong penjualan. 

Dua bentuk diagram corong (kontinu dan terputus):

Manfaat menggunakan alat analisis data profesional terletak pada efisiensinya. Alat-alat ini dilengkapi dengan model corong bawaan, memungkinkan Anda menyelesaikan analisis corong data melalui operasi drag and drop yang sederhana. Fungsionalitas ini sulit dicapai dengan software seperti Excel. Oleh karena itu, disarankan untuk menggunakan software profesional untuk tugas tersebut. 

Dari sudut pandang teknis, FineReport tidak hanya dapat memenuhi beberapa kebutuhan bisnis namun juga berfungsi sebagai sistem bisnis secara keseluruhan. Ada pengguna yang telah menggunakannya untuk mengembangkan sistem kehadiran, sementara ada juga kasus lain yang berhasil menggunakannya untuk mengembangkan sistem manajemen mutu, sistem pemeriksaan, dan sistem keuangan skala kecil dalam industri. 

FineReport menyediakan layanan lokal di wilayah seperti Taiwan, Hong Kong, Makau, Singapura, dan Malaysia. Tim lokal dari Fanruan memberikan dukungan teknis dan pelaksanaan proyek. Klik banner di bawah untuk mengunduh software pelaporan FineReport secara gratis. Anda dapat menghubungi teknisi kami kapan saja untuk masalah teknis apa pun.

Metode Analisis Korelasi Matriks 

Metode analisis matriks mengacu pada jenis analisis berdasarkan dua atribut (indikator) penting suatu hal (produk, layanan, dll), melakukan analisis korelasi klasifikasi untuk mengidentifikasi solusi masalah. Dikenal juga dengan metode analisis korelasi matriks, disingkat metode analisis matriks. 

Metode analisis korelasi matriks melibatkan pengkategorian dan analisis item (seperti produk atau layanan) berdasarkan dua atribut atau indikator utama. Pendekatan analitis ini bertujuan untuk mengungkap hubungan dan asosiasi antara atribut-atribut ini, sehingga menawarkan wawasan mengenai strategi pemecahan masalah. Ini biasa disebut sebagai metode analisis matriks.

Metode analisis korelasi matriks memberikan para pengambil keputusan dasar referensi penting untuk pemecahan masalah dan alokasi sumber daya. Mengatasi kontradiksi primer terlebih dahulu, kemudian kontradiksi sekunder, akan meningkatkan efisiensi kerja, memungkinkan sumber daya dialokasikan ke departemen atau tugas yang dapat memberikan hasil paling signifikan. Cara ini membantu pengambil keputusan dalam mengoptimalkan alokasi sumber daya.

Bagaimana Menjadi Seorang Analis Data yang Baik 

Persyaratan Penting untuk Memulai Karir sebagai Seorang Analis Data 

Pemahaman Bisnis: Prasyarat untuk pekerjaan analisis data adalah pemahaman menyeluruh tentang domain bisnis, termasuk pemahaman terhadap pengetahuan industri, operasi perusahaan, dan proses. Memiliki wawasan unik akan bermanfaat, karena hasil analisis tanpa konteks industri dan perusahaan tidak memiliki nilai praktek. 

Keterampilan Manajemen: Kemahiran dalam manajemen sangat penting untuk membangun kerangka analisis data dan menawarkan rekomendasi analisis yang mendalam. Tanpa landasan teori manajemen, memastikan efektivitas rekomendasi analisis menjadi tantangan. 

Kemahiran Analitik: Penguasaan prinsip-prinsip dasar dan metode analisis data yang efektif, serta kemampuan menerapkannya secara fleksibel dalam kerja praktek, merupakan kemahiran analitis. Metode analisis dasar meliputi analisis komparatif, metode analisis pengelompokan, metode analisis struktural, metode analisis rata-rata, metode analisis silang, metode analisis evaluasi komprehensif, metode analisis DuPont, metode analisis corong, metode analisis korelasi matriks, dan metode analisis lanjutan. 

Kemahiran Alat: Penguasaan alat analisis data yang umum digunakan sangatlah penting. Alat analisis data menerjemahkan metode analisis data teoretis ke dalam praktik. Mengingat semakin banyaknya jumlah data, mengandalkan kalkulator untuk analisis adalah hal yang tidak praktis; oleh karena itu, memanfaatkan alat analisis data yang canggih menjadi suatu keharusan. 

Keterampilan Desain: Ekspresi efektif dari sudut pandang analitis analis data melalui representasi grafis memastikan kejelasan hasil analisis. Mendesain grafis memerlukan penguasaan prinsip-prinsip seperti pemilihan grafis yang sesuai, desain tata letak, dan koordinasi warna.

Kualitas Penting Analis Data 

Detail dan Bertanggung Jawab: Analis data mirip dengan dokter untuk bisnis, mengidentifikasi masalah kritis dan potensi masalah melalui analisis data operasional. Seorang analis data yang berkualifikasi harus menjaga sikap yang ketat dan bertanggung jawab, menjaga sikap netral, dan mengevaluasi masalah dalam proses pengembangan bisnis secara objektif, memberikan dasar referensi yang efektif bagi pengambil keputusan. 

Keingintahuan yang Kuat: Analis data yang sukses didorong oleh banyak “mengapa”: Mengapa hasilnya seperti itu? Mengapa keduanya tidak berbeda? Apa alasan di balik hasil ini? Hanya dengan mengajukan pertanyaan seperti itu selama analisis data dan menemukan jawaban yang memuaskan melalui analisis, analis data dapat terus meningkatkan keterampilannya. 

Pemikiran Logis yang Jelas: Menganalisis masalah bisnis yang kompleks selama analisis data memerlukan pemahaman yang jelas tentang fakta dan kemampuan untuk menyusun secara logis aspek keseluruhan dan lokal dari masalah tersebut. Setelah berpikir mendalam, memperjelas hubungan logis dalam struktur sangat penting untuk menemukan jawaban atas masalah bisnis secara obyektif dan ilmiah. 

Kemahiran dalam Pembelajaran Meniru: Meskipun memiliki ide orisinal penting dalam analisis data, belajar dari pengalaman masa lalu juga penting untuk pertumbuhan yang cepat. Peniruan yang sukses melibatkan pemahaman inti metode orang lain, pemahaman prinsip analitisnya, dan pencapaian kemajuan substansial melalui penerapan praktis. 

Keberanian untuk Berinovasi: Inovasi adalah kualitas yang dimiliki oleh analis data yang luar biasa. Hanya melalui inovasi berkelanjutan, para analis dapat meningkatkan keterampilan analitis mereka, memungkinkan mereka menganalisis masalah dari perspektif yang lebih tinggi dan memberikan nilai lebih bagi bidang penelitian dan masyarakat.

Kesimpulan Analis Data 

Singkatnya, analisis data memainkan tiga peran utama dalam operasional harian bisnis : analisis status, analisis akar penyebab, dan analisis prediktif. Hal ini melibatkan penggunaan metode analisis statistik yang tepat untuk menganalisis sejumlah besar data yang dikumpulkan, merangkum dan memahaminya, serta memaksimalkan potensi data untuk memenuhi kebutuhan bisnis. 

Proses analisis data terutama mencakup enam langkah: menentukan tujuan dan strategi analisis, pengumpulan data, pengolahan data, analisis data, penyajian data, dan penulisan laporan. Metode analisis data mencakup berbagai teknik, mulai dari metode dasar seperti analisis komparatif hingga metode lanjutan seperti analisis faktor. Untuk menjadi unggul sebagai seorang analis data, kita perlu kombinasi pemahaman akan bisnis, keterampilan manajemen, kemahiran analitis, kemahiran penggunaan alat, dan keterampilan desain, serta kualitas seperti ketelitian, rasa ingin tahu, pemikiran jernih, dan keseimbangan antara pembelajaran imitasi dan inovasi. 

Di antaranya, menemukan alat analisis data yang tepat tidak hanya meningkatkan efisiensi analis data namun juga membantu perkembangan pesat mereka dengan bantuan alat profesional. Seperti kata pepatah, ‘Untuk melakukan pekerjaan dengan baik, seseorang harus mempertajam alatnya terlebih dahulu.’ Klik banner di bawah ini untuk mencoba FineReport dan FineBI secara gratis yang memudahkan analis data dalam melakukan analisis data secara lebih profesional dan efisien. Klik untuk melihat bagaimana FineReport dan FineBI membantu organisasi Anda mengeluarkan potensi data sepenuhnya! 

Bacaan Lainnya Tentang Analisis Data:

Bagaimana cara mempelajari analisis data?

Panduan Pemula: Analisis Data Penelitian Kualitatif

Cara Memilih Teknik Analisis Data Kualitatif Yang Tepat

Panduan Bertahap: Analisis Data Kuantitatif

Cara Mudah Memahami Teknik Analisis Data Kuantitatif

Cara Memilih Metode Analisis Data Yang Tepat

Jenis dan Contoh Analisis Data

Pengertian dan Tujuan Analisis Data