Saat ini, data menjadi aset penting bagi setiap bisnis. Karena itu, proses data analytics menjadi sangat krusial untuk dilakukan dalam bisnis.
Data analytics adalah proses mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data untuk menemukan informasi berharga yang bisa membantu membuat keputusan lebih baik. Singkatnya, data analytics membantu bisnis mengubah data mentah menjadi wawasan yang bisa langsung digunakan.
Dengan data analytics, bisnis bisa mengoptimalkan operasional, meningkatkan efisiensi, memahami perilaku konsumen, dan menemukan peluang bisnis baru. Seperti apa definisi dan tools yang diperlukan untuk data analytics? Simak selengkapnya.
Evolusi data analytics
Awalnya, analisis data berfokus pada pemahaman pola umum dalam data menggunakan metode sederhana. Perusahaan menggunakan statistik dasar untuk mengidentifikasi tren dan pola yang jelas. Namun, seiring dengan pertumbuhan volume dan kompleksitas data, pendekatan sederhana ini mulai menemui kendala.
Perusahaan mulai menghadapi tantangan dalam mengolah data yang semakin besar dan beragam, serta dalam mengidentifikasi pola yang tersembunyi di balik lapisan data yang kompleks. Untuk mengatasi tantangan ini, diperlukan keterampilan analisis data yang lebih canggih.
Keterampilan lanjutan dalam data analytics memungkinkan perusahaan untuk melakukan analisis yang lebih mendalam, menggabungkan berbagai sumber data, dan menerapkan teknik-teknik statistik yang lebih kompleks.
Dengan demikian, perusahaan dapat menggali wawasan yang lebih berharga dan membuat keputusan bisnis yang lebih tepat.
Apa saja yang perlu dipelajari dalam data analytics?
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.
Studi kasus: Perusahaan yang menggunakan data analytics
Berikut adalah contoh perusahaan yang secara efektif menggunakan analisis data untuk mendorong keberhasilan bisnis mereka.
1. Tesla
Tesla menggunakan data dari armada kendaraannya untuk meningkatkan fitur autopilot dan self-driving. Mobil-mobil mengumpulkan data tentang pola berkendara, kondisi jalan, dan perilaku pengemudi, yang kemudian dianalisis untuk meningkatkan algoritma yang mengendalikan kendaraan.
Hasilnya, performa kendaraan Tesla pun meningkat, dan mereka sukses mengembangkan kendaraan mereka untuk berjalan secara otonom.
2. Walmart
Walmart menggunakan analisis prediktif untuk memprediksi permintaan dan mengelola tingkat inventaris.
Dengan menganalisis data penjualan historis, pola cuaca, dan tren pasar, Walmart dapat memastikan bahwa produk tersedia kapan dan di mana pelanggan membutuhkannya.
Hasilnya, mereka dapat mengurangi biaya inventaris, meminimalkan kehabisan stok, dan kepuasan pelanggan meningkat secara signifikan.
3. Spotify
Spotify menggunakan analisis data untuk menganalisis kebiasaan mendengarkan, preferensi, dan perilaku pengguna.
Data ini digunakan untuk membuat playlist yang dipersonalisasi, merekomendasikan musik baru, dan meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.
Hal ini berdampak pada peningkatan keterlibatan dan kepuasan pengguna, yang mengarah pada tingkat retensi yang lebih tinggi dan pertumbuhan basis pengguna.
Belajar Data Analytics Bersama Ahlinya!

Daftarkan diri Anda di kursus “Intermediate Data Analytics: Tools, Techniques, and Implementation through Case Studies” bersama Tengku Fuad Maulana, Business and Data Analyst Supervisor at Start-up Company dengan pengalaman lebih dari 5 tahun di bidang data analytics.
Kursus ini dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif mengenai data analytics. Anda akan mempelajari dasar-dasar data analytics hingga penerapannya dalam studi kasus yang relevan di dunia bisnis.
Selain itu, kursus ini juga membahas penggunaan AI dan teknik data analytics yang diaplikasikan dalam berbagai konteks bisnis sehari-hari. Melalui studi kasus, diskusi interaktif, dan simulasi, Anda akan belajar mengidentifikasi, mengatasi, dan menyelesaikan berbagai masalah terkait data dalam perusahaan.
Apa saja manfaat mengikuti kursus ini?
- Menguasai konsep dasar data analytics
- Memahami seluruh proses end-to-end data analytics
- Mengenal dan mempraktikkan penggunaan tools data analytics
- Mengimplementasikan studi kasus data analytics
- Mempersiapkan diri untuk perkembangan data analytics di masa depan
Segera ikuti kursus ini untuk mendapatkan wawasan yang mendalam dan keterampilan yang siap diterapkan dalam dunia kerja!