Tentang Data Analytics (DA)

Table of Contents

Jaringan Sibuk - Data Analytics (DA) merupakan proses untuk mengecek serangkaian data yang berguna untuk mendapatkan kesimpulan dari informasi yang ada dan meningkatkan sistem spesialisis dan software. 

Teknologi data analytics dan teknik digunakan di industri komersial yang memudahkan perusahaan mendapatkan hasil akhir yang lebih baik dan akurat.

Secara istilah, data analytics diartikan sebagai rangkaian aplikasi mulai dari Basic Business Intelligence (BI), Reporting and Online Analytical Processing (OLAP) dan beberapa fitur analytic yang lebih canggih. 

Dari pemahaman tersebut, Data Analytics (DA) dapat diartikan sebagai proses sederhana bisnis analytics, istilah umum lainnya yang mendekati dengan data analisis dengan orientasi bagi pengguna bisnis, di mana data analytics memiliki fokus yang lebih luas.

Inisiasi Data Analytics (DA) bisa membantu perusahaan untuk meningkatkan pendapatan, meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan program marketing dan upaya layanan pelanggan, merespon dengan cepat tren di pasar dan bersaing dengan lawan dengan meningkatkan performa bisnis. 

Tergantung dari aplikasinya, data yang telah dianalisa berisi baik rekaman riwayat atau informasi baru yang telah diproses sesuai dengan kebutuhan real-time pengguna. 

Sebagai tambahan, Data Analytics (DA) bisa berupa campuran dari sumber data sistem internal dan eksternal.

Jenis Aplikasi Data Analytics

Pada tingkat yang tinggi, metodologi data analytics meliputi sebagai berikut:

• Eksplorasi Data Analisis (EDA) yang berguna untuk mencari pola dan hubungan di dalam data dan 

• Confirmatory Data Analysis (CDA) yang berguna dalam teknik statistik untuk melihat hipotesis terkait benar atau salah set data yang ada. 

EDA sering juga dibandingkan dengan pekerjaan detektif, di mana CDA serupa dengan pekerjaan hakim di persidangan.

Data analytics juga bisa dibagi berdasarkan analisis data kuantitatif dan kualitatif. 

• Analisis data kuantitatif berisi analisis data numerik dengan variabel kuantitatif yang dapat diukur atau diukur secara statistik. 

• Pendekatan kualitatif lebih interpretatif karena berfokus pada konten data non-numerik seperti teks, gambar, audio dan video, termasuk frasa umum, tema, dan sudut pandang.

Di tingkat aplikasi, Business Intelligence (BI) dan pelaporan memberikan eksekutif bisnis dan pekerja perusahaan lainnya dengan informasi yang dapat ditindaklanjuti tentang indikator kinerja utama, operasi bisnis, pelanggan dan banyak lagi. 

Dulunya, pertanyaan dan laporan data biasanya dibuat untuk pengguna akhir oleh pengembang Business Intelligence (BI) yang bekerja di TI atau untuk tim Business Intelligence (BI) yang terpusat. 

Sekarang perusahaan mulai beralih menggunakan alat Business Intelligence (BI) swalayan yang membuat eksekutif, analis bisnis dan pekerja operasional menjalankan kueri ad hoc mereka sendiri dan membuat laporan.

Jenis analisis data yang lebih maju mencakup penggalian data yang berupa sebagai berikut: 

• Pemilahan set data besar untuk mengidentifikasi tren, pola, dan hubungan; 

• Analitik prediktif, yang berupaya memprediksi perilaku pelanggan, kegagalan peralatan, dan peristiwa masa depan lainnya; dan 

• Pembelajaran mesin, teknik kecerdasan buatan yang menggunakan algoritma otomatis untuk menghasilkan set data lebih cepat daripada yang dapat dilakukan ilmuwan data melalui pemodelan analitis konvensional. 

Analitik data besar menerapkan penambangan data, analisis prediktif, dan alat pembelajaran mesin untuk mengatur data besar yang seringkali terdiri dari data tidak terstruktur dan semi terstruktur. 

Penambangan teks menyediakan sarana untuk menganalisis dokumen, email, dan konten berbasis teks lainnya.

Inisiatif analisis data mendukung berbagai penggunaan bisnis. 

Misalnya, perusahaan bank dan kartu kredit dianalisis pola penarikan dan pengeluaran untuk mencegah penipuan dan pencurian identitas. 

Perusahaan e-commerce dan penyedia layanan pemasaran melakukan analisis klik-on-line untuk pengunjung situs web yang lebih cenderung membeli produk atau layanan tertentu berdasarkan pola navigasi dan tampilan halaman. 

Operator jaringan seluler memeriksa data pelanggan untuk memperkirakan pergolakan sehingga mereka dapat mengambil langkah-langkah untuk mencegah pembelotan terhadap pesaing bisnis; untuk meningkatkan upaya manajemen hubungan pelanggan, mereka dan perusahaan lain juga terlibat dalam analisis CRM bagi klien untuk kampanye pemasaran dan melengkapi pekerja pusat panggilan dengan informasi terkini tentang penelepon. 

Perusahaan kesehatan menambang data pasien untuk mengevaluasi efektivitas perawatan untuk kanker dan penyakit lainnya.

Di PointStar, kami menyediakan layanan yang membantu mengatur kemampuan mereka untuk berbagai jenis leverage data dan menyediakannya menjadi sesuatu yang dapat digunakan bisnis untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih banyak informasi. 

Kami bekerja sama dengan pelanggan untuk menilai tujuan dan tantangan mereka untuk memastikan bahwa kami memberikan solusi yang paling tepat untuk kebutuhan mereka dan keunggulan kompetitif. 

Dari perkiraan, strategi, optimisasi dan analisis kinerja hingga analisis analisis, analisis pelanggan, perencanaan anggaran, dan pelaporan keuangan, kami menawarkan layanan Business Intelligence (BI) tingkat ahli. 

Kami hanya menggunakan teknologi terbuka yang telah terbukti untuk membantu bisnis mengurangi biaya dan memungkinkan integrasi yang mudah dengan platform dan aplikasi lain.

Demikianlah pembahasan singkat seputar Tentang Data Analytics (DA), semoga dapat bermanfaat.

Terima Kasih.