Pertukaran arus data dan informasi yang terus bertambah setiap waktu memungkinkan produksi data yang dihasilkan semakin hari semakin besar.

Data-data yang tersebar pada umumnya dapat digunakan sebagai insight bagi para pemilik bisnis. Karenanya, data tersebut harus segera diolah dan dianalisis (data analytics) agar dapat digunakan sebagai acuan pengambilan keputusan dalam rangka perkembangan bisnis.

Setelah mengetahui sedikit gambaran mengenai data analytics, lantas apa sebenarnya arti dari data analytics sendiri dan bagaimana cara kerjanya serta perannya dalam kemajuan bisnis? Mari kita simak penjelasannya pada artikel ini.

Apa Itu Data Analytics?

Jika berbicara mengenai data analytics, maka tentunya akan selalu berhubungan dengan data. Seperti yang telah kita bahas sebelumnya, bahwa big data adalah sekumpulan data dalam jumlah besar, memiliki kecepatan dan keragaman yang tinggi. Sedangkan analytics artinya kegiatan dalam mengolah atau menganalisis suatu data yang tersedia.

Jadi, data analytics adalah proses penggalian informasi untuk mengumpulkan, merapikan, menganalisis berbagai jenis kumpulan data yang berukuran besar. Banyak perusahaan bisnis yang menggunakan data analytics tools karena memiliki berbagai manfaat. Diantaranya untuk menemukan pola tersembunyi, tren pasar, dan preferensi konsumen untuk kepentingan pengambilan keputusan suatu perusahaan.

Tidak hanya perusahaan saja yang diuntungkan dari penggunaan data analytics, melainkan juga customer yang merasa terfasilitasi karena berbagai rekomendasi produk yang muncul di social media yang sesuai dengan preferensi mereka. Selain itu, dengan data analitik, Anda juga tidak perlu khawatir dengan biaya produksi yang mahal, pasalnya penggunaanya justru mengurangi biaya produksi.

Cara Kerja Data Analytics

Dalam prosesnya, ada beberapa langkah yang harus dilakukan pada teknologi atau software yang digunakan untuk mengumpulkan semua data. Cara kerjanya mengacu pada pengumpulan, pemrosesan, pembersihan, dan analisis kumpulan data besar untuk membantu mengoperasionalkan data besar mereka.

Berikut merupakan cara kerja data analytics.

1. Pengumpulan Data

Langkah pertama dalam cara kerja big data adalah data-data yang tersebar akan dikumpulkan untuk dikategorisasi berdasarkan kebutuhan. Mengingat data dalam big data beragam jenis variasinya, dibutuhkan bantuan teknologi lainnya yaitu machine learning, data mining dan data management.

Machine Learning merupakan mesin yang berbasis Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan. Mesin ini memiliki kemampuan dalam mengumpulkan data dengan kecepatan tinggi. Selain itu, Machine Learning juga dapat menghasilkan model yang tepat untuk menganalisis big data yang kompleks, akurat, dan lebih cepat secara otomatis.

Selanjutnya, data yang telah didapatkan perlu dikaji ulang ke instansi terkait sebelum akhirnya diberikan ke perusahaan, proses ini dinamakan data management. Tujuannya adalah agar data yang digunakan merupakan data yang berkualtas tinggi, tidak terdapat hasil manipulasi, karena data akan sangat mempengaruhi hasil dari analisis.

Kemudian, proses selanjutnya adalah data mining. Data Mining merupakan sebuah teknologi yang digunakan untuk menemukan pola-pola tertentu dari sebuah data dalam skala besar. Tentunya teknologi ini sangat berguna bagi Data Analyst, karena teknologi ini membuat Data Analyst dapat menandai hal-hal penting yang digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan.

Baca Juga Mengapa Big Data Begitu Penting?

2. Pemrosesan Data

Setelah data dikumpulkan dan disimpan, data tersebut harus diatur dengan benar untuk mendapatkan hasil yang akurat. Beberapa data dapat disimpan di tempat di gudang data tradisional, namun ada juga opsi yang fleksibel dan murah untuk menyimpan dan menangani data besar melalui solusi cloud, in-memory analytics dan Hadoop.

Hadoop merupakan teknologi yang bersifat open-source-software. Hadoop digunakan untuk menyimpan dan menyampaikan data dalam skala besar secara cepat. Sedangkan In-Memory Analytics merupakan salah satu teknologi yang digunakan untuk menganalisis secara cepat, menciptakan algoritma dan model baru, serta menghapus analisa yang dianggap kurang tepat. Teknologi ini disebut dapat mempengaruhi proses pengambilan keputusan dalam sebuah perusahaan serta dapat menciptakan berbagai skenario sebagai bahan pembelajaran.

3. Pembersihan Data

Data besar atau kecil memerlukan scrubbing untuk meningkatkan kualitas data dan mendapatkan hasil yang akurat. Semua data harus diformat dengan benar, dan data duplikat atau tidak relevan harus dihilangkan. Karena data kotor dapat mengaburkan dan menyesatkan, menciptakan wawasan yang salah.

Data cleansing atau yang disebut juga dengan data scrubbing merupakan suatu proses analisa mengenai kualitas dari data dengan mengubah. Bisa juga pengelola mengoreksi ataupun menghapus data tersebut. Data yang dibersihkan tersebut adalah data yang salah, rusak, tidak akurat, tidak lengkap dan salah format.

Umumnya, data dari proses data analitik didapatkan secara keseluruhan melalui internet. Dari 100% data, kemungkinan ada sektar 30%-40% data yang tidak akurat dan tidak dibutuhkan oleh perusahaan. Oleh karena itu, dibutuhkan data cleaning alias pembersihan data untuk menyaring data mana yang dibutuhkan atau tidak. Dari hal ini, data analyst tidak perlu kerepotan untuk menganalisa dan mengira-ngira data mana yang harus dipakai oleh perusahaan.

4. Analisis Data

Langkah yang terakhir adalah melakukan analisa data. Dalam poin ini, terdapat dua tahapan yang harus dilakukan yaitu analisis prediktif dan text mining. Predictive Analytics merupakan sebuah teknologi yang digunakan untuk menghasilkan prediksi yang akan terjadi di masa depan, sehingga perusahaan dapat memutuskan langkah apa yang harus dilakukan dengan tepat.

Teknologi ini digunakan untuk mengidentifikasi outcome berdasarkan pada riwayat data yang pernah digunakan. Tentunya dalam proses ini membutuhkan data, algoritma statistik, dan juga teknologi Machine Learning.

Sedangkan Text Mining merupakan teknologi yang digunakan untuk menganalisa tulisan, baik itu di website, Twitter, survey, bahkan email. Biasanya, teknologi ini dapat membantu seorang Data Analyst untuk menemukan topik apa yang sedang banyak dibicarakan. Sehingga perusahaan tau persis apa yang harus dilakukan untuk membangun kedekatan dengan calon pelanggannya.

Peran Data Analytics Dalam Kemajuan Bisnis

Dalam dunia bisnis, keberadaan data sangatlah penting. Pasalnya, tanpa data, sebuah perusahaan akan sulit untuk menentukan strategi mereka untuk menggencarkan produk yang mereka tawarkan pada konsumen. Data-data tersebut nantinya dapat digunakan dalam membantu perusahaan untuk membuat keputusan bisnis yang objektif.

Untuk meningkatkan prospek dan penjualan, perusahaan bisnis perlu melakukan berbagai strategi salah satunya yaitu memahami pola perilaku konsumen. Analisis perilaku konsumn dapat dilakukan dengan mencari data di lapangan dan menganalisis menggunakan data analitik. Hal ini membantu perusahaan untuk menyusun strategi pemasaran produk agar tepat sasaran.

Data analytics dapat bekerja dengan menggunakan sistem perangkat lunak canggih yang efisien. Kemampuannya dalam mengumpulkan data juga sangat cepat sehingga menjadi keunggulan kompetitif bagi perusahaan bisnis yang menggunakannya. Berikut merupakan beberapa peran dan kegunaan data analytics dalam perusahaan bisnis.

1. Meningkatkan Customer Acquisition

Bagi perusahaan bisnis, pelanggan adalah aset yang paling berharga. Perusahaan bisa dikatakan sukses bukan hanya dilihat dari profit yang besar saja, melainkan perusahaan yang bisa membuat pelanggan menjadi loyal.

Data analytics turut membantu bisnis dalam memahami perilaku konsumen. Mulai dengan mengamati pola pembelian pelanggan hingga tren yang sedang ramai. Perusahaan biasanya mengumpulkan data terkait pelanggan dan mengidentifikasinya untuk membuat strategi dalam meningkatkan pembelian.

Analisis data besar memfasilitasi bisnis dengan mengumpulkan berbagai informasi tentang pelanggan, yang digunakan oleh bisnis untuk meningkatkan akuisisi pelanggan serta mempertahankan pelanggan yang sudah ada. Mengetahui apa yang konsumen inginkan dengan mengamati perilaku pelanggan penting untuk memicu loyalitas mereka terhadap perusahaan.

2. Membantu Advertising Produk

Persaingan bisnis yang semakin ketat membuat setap perusahaan yang berkembang hrus memiliki cara tersendiri untuk mempertahankan posisi mereka di pasar. Sebuah bisnis bisa berhasil jika mereka dapat berkomunikasi baik dengan audiensnya. Cara terbaik untuk mengkomunikasikan dan memasarkan produk adalah dengan memasang iklan (advertising).

Untuk membuat iklan yang sampai pada audiens, dibutuhkan banyak pengetahuan mengenai perilaku konsumen, pola pembelian, minat pelanggan, dan lain-lain. Jika dahulu perusahaan bisnis memasang kampanye iklan secara offline dan seringkali tidak membuahkan hasil, kini di era serba digital, strategi pemasaran melalui advertising dimudahkan dengan hadirnya big data analytics.

Teknologi ini membantu perusahaan dalam merancang campaign mereka agar tepat sasaran. Mulai dari mencari tahu kelompok sasaran campaign, mengamati aktivitas online mereka di media sosial dan mengamati berbagai tren yang sedang booming yang bisa dijadikan insight dalam perancangan campaign.

Beberapa perusahaan melakukan strategi ini untuk meningkatkan konversi dan penjualan. Penerapannya pun seringkali kita alami dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya, ketika kita berencana membeli sepatu olahraga dan kemudian mencarinya di marketplace. Sesaat setelah itu, kita bermain social media dan menemukan iklan rekomendasi sepatu olahraga dalam postingan maupun story di media sosial kita. Hal ini menunjukkan betapa pentingnya peran big data dalam bisnis.

3. Manajemen Risiko

Selain dapat menganalisa perilaku konsumen, peran data analytics dalam bisnis adalah dapat melakukan manajemen resiko. Rencana manajemen risiko adalah investasi penting untuk bisnis apa pun terlepas dari sektornya. Big data mencoba memahami risiko yang mungkin terjadi dan membentuk strategi yang sesuai yang bisa diterapkan oleh perusahaan.

Contohnya seperti situasi yang belum pernah terjadi sebelumnya yakni pandemi Coronavirus. Secara langsung, pandemi ini akan berisiko pada perusahaan bisnis untuk meningkatkan profit di pasaran. Big data memiliki kemampuan dalam meramalkan potensi risiko pandemi dan memberikan peringatan pada perusahaan untuk melakukan sesuatu. Dengan begitu, perusahaan dapat melakukan strategi dalam menghadapi pandemi dan antisipasi kerugian dalam perusahaan.

4. Sebagai Pendorong Inovasi dan Pengembangan Produk

Untuk meningkatkan kualitas produk, perusahaan perlu sebuah inovasi untuk melakukan pengembangan produk. Caranya yakni dengan memanfaatkan kinerja data analytics.

Dengan big data, perusahaan dapat mengumpulkan data dengan mengetahui bagaimana konsumen bisa membeli produk mereka dan mengapa alasannya serta bagaimana feedback dari konsumen setelah mereka menggunakan produk tersebut.

Data-data inilah yang nantinya memberikan bantuan pada perusahaan untuk mengembangkan produk baru sesuai dengan keinginan konsumen. Dengan melakukan strategi tersebut, akan memberikan kepuasan pada konsumen yang membuat mereka menjadi loyal.

Baca Juga Strategi Mengolah Big Data Bagi Public Relations

5. Mengontrol Reputasi Brand di Internet

Salah satu peran penting big data dalam bisnis adalah dapat mengontrol reputasi brand di internet. Mengingat di era sekarang ini, reputasi brand perusahaan menjadi hal penting yang tidak boleh terlupakan. Reputasi perusahaan bergantung pada bagaimana persepsi masyarakat terhadap brand, tidak sedikit orang yang menuangkan apa yang mereka pikirkan tentang suatu brand dalam media sosial.

Dengan memanfaatkan big data tools sentimental analysis, perusahaan dapat memonitoring apa saja yang dibicarakan oleh masyarakat mengenai brand mereka seperti feedback, komentar pada postingan sosial media perusahaan, status, foto yang di upload oleh netizen yang berkaitan dengan produk ataupun brand perusahaan. Melakukan media monitoring berguna bagi sebuah perusahaan karena perusahaan bisa bertindak cepat jika terbukti reputasi mereka sedang buruk di mata publik.

Kazee Media Monitoring bisa jadi pilihan bagi perusahaan Anda untuk menganalisis brand Anda secara lebih cepat dan mudah.
Terdapat fitur-fitur canggih yang dapat merekam data dan menghasilkan data secara cepat, akurat dan real time. Dilengkapi dengan teknologi big data dan AI, Kazee Media Monitoring membantu memantau brand Anda di berbagai media sosial dan 6000 sumber media nasional.

Jika Anda tertarik dengan Media Monitoring Kazee, Anda bisa langsung mengunjungi link atau tautan di sini.

Kesimpulan

Data analytics adalah proses penggalian informasi untuk mengumpulkan, merapikan, menganalisis berbagai jenis kumpulan data yang berukuran besar. Memanfaatkan teknologi data analytics tools bagi perusahaan yang sedang mengembangkan bisnis merupakan keputusan yang tepat. Karena big data dapat membantu perusahaan dalam mengetahui target market, memetakan strategi pemasaran dan inovasi produk, melakukan manajemen resiko hingga mengontrol reputasi brand di internet.

Untuk mempermudah aspek itu semua, para pemimpin perusahaan atau pelaku bisnis bisa memanfaatkan tools media intelligence dari Kazee Digital Indonesia. Tentunya tools tersebut membuat citra perusahaan tetap baik dan bisa melakukan counter issue jika perusahaan diterpa isu negatif.

Ingin citra perusahaan atau lembaga tetap terjaga? Segera klik link di sini.

Referensi

https://www.tableau.com/learn/articles/big-data-analytics

https://www.analyticssteps.com/blogs/5-ways-which-big-data-analytics-helping-businesses