Jenis-Jenis Data Analytics: Descriptive, Diagnostic, Predictive, Prescriptive

Pendahuluan

Di era digital yang sarat data, setiap klik, pembelian, dan interaksi pelanggan meninggalkan jejak informasi berharga. Namun, data mentah tidak akan berguna tanpa proses analisis yang tepat. Data analytics hadir untuk mengubah angka-angka tersebut menjadi wawasan yang dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan.

Tidak semua analisis data sama. Dalam praktik bisnis modern, terdapat empat jenis data analytics yang memiliki fungsi berbeda:

1. Descriptive Analytics
2. Diagnostic Analytics
3. Predictive Analytics
4. Prescriptive Analytics

Memahami keempat jenis data analytics ini akan membantu bisnis memanfaatkan data secara maksimal, mulai dari memahami kejadian masa lalu hingga menentukan langkah strategis di masa depan.

1. Descriptive Analytics “Apa yang Terjadi?”

Pengertian

Descriptive analytics adalah jenis data analytics yang berfokus pada memahami kejadian di masa lalu. Ini adalah langkah pertama dalam proses analisis yang menyajikan data dalam bentuk ringkasan, grafik, atau laporan sederhana.

Fungsi Utama

1. Memberikan gambaran umum kinerja bisnis
2. Mengidentifikasi tren dan pola historis
3. Menyajikan informasi dalam format yang mudah dipahami

Contoh Penggunaan

1. E-commerce menampilkan laporan penjualan bulanan
2. Media sosial melaporkan jumlah like, komentar, dan share
3. Restoran mencatat jumlah pengunjung harian

Tools yang Digunakan

1. Google Analytics
2. Microsoft Excel
3. Google Data Studio (Looker Studio)

2. Diagnostic Analytics “Mengapa Itu Terjadi?”

Pengertian

Diagnostic analytics melangkah lebih jauh dari descriptive analytics. Tujuannya adalah mencari penyebab dari kejadian atau tren tertentu. Analisis ini menggali hubungan antar data untuk menemukan alasan di balik perubahan atau peristiwa.

Fungsi Utama

1. Menentukan faktor yang memengaruhi kinerja bisnis
2. Mengidentifikasi penyebab penurunan atau peningkatan performa
3. Memberikan wawasan untuk perbaikan strategi

Contoh Penggunaan

1. Mengidentifikasi mengapa penjualan menurun di bulan tertentu
2. Menganalisis mengapa tingkat bounce rate website meningkat
3. Menemukan penyebab turunnya engagement di media sosial

Tools yang Digunakan

1. Power BI
2. Tableau
3. SQL untuk query database

3. Predictive Analytics “Apa yang Akan Terjadi?”

Pengertian

Predictive analytics menggunakan data historis dan teknik statistik atau machine learning untuk memprediksi peristiwa masa depan. Analisis ini tidak hanya melihat data masa lalu, tetapi juga mengantisipasi tren yang akan datang.

Fungsi Utama

1. Membuat proyeksi berdasarkan data
2. Mengidentifikasi peluang dan risiko di masa depan
3. Mengoptimalkan strategi bisnis sebelum perubahan terjadi

Contoh Penggunaan

1. E-commerce memprediksi permintaan produk di musim tertentu
2. Bank memprediksi risiko kredit berdasarkan riwayat transaksi
3. Startup teknologi memproyeksikan pertumbuhan pengguna

Tools yang Digunakan

1. Python (scikit-learn, pandas)
2. R Programming
3. SAS Analytics

Baca Juga: Digital Marketing Dictionary: Memahami Bahasa Pemasaran Online

4. Prescriptive Analytics “Apa yang Sebaiknya Dilakukan?”

Pengertian

Prescriptive analytics adalah bentuk analisis yang memberikan rekomendasi tindakan terbaik berdasarkan hasil analisis deskriptif, diagnostik, dan prediktif. Ini adalah tahap paling canggih dari jenis data analytics.

Fungsi Utama

1. Memberikan saran berbasis data untuk keputusan bisnis
2. Mengoptimalkan sumber daya untuk hasil terbaik
3. Mengurangi risiko dan memaksimalkan peluang

Contoh Penggunaan

1. Rekomendasi strategi promosi untuk meningkatkan penjualan
2. Optimasi jalur distribusi dalam perusahaan logistik
3. Penentuan harga dinamis untuk tiket pesawat atau hotel

Tools yang Digunakan

1. IBM Decision Optimization
2. Google Cloud AI
3. MATLAB

Perbandingan 4 Jenis Data Analytics

Mengapa Bisnis Harus Memahami Keempat Jenis Data Analytics Ini?

1. Pengambilan Keputusan Lebih Tepat
   Bisnis dapat membuat keputusan berbasis data, bukan sekadar intuisi.
2. Efisiensi Operasional
   Analisis membantu mengalokasikan sumber daya secara optimal.
3. Meningkatkan Keunggulan Kompetitif
   Perusahaan yang menggunakan analisis data memiliki peluang lebih besar untuk mengantisipasi perubahan pasar.
4. Mengurangi Risiko
   Analisis prediktif dan preskriptif membantu mengidentifikasi potensi masalah sebelum terjadi.

Contoh Penerapan Keempat Jenis Analytics dalam Satu Alur

Bayangkan sebuah toko online mengalami penurunan penjualan:

1. Descriptive: Melihat data penjualan turun 20% di bulan Juli.
2. Diagnostic: Menemukan bahwa penurunan disebabkan oleh berkurangnya trafik dari iklan Facebook.
3. Predictive: Memprediksi penurunan akan berlanjut jika strategi iklan tidak diperbaiki.
4. Prescriptive: Merekomendasikan peningkatan anggaran iklan Google dan optimalisasi SEO untuk produk tertentu.

Tips Memulai Implementasi Data Analytics

• Mulai dari Descriptive Analytics untuk memahami data dasar bisnis Anda
• Gunakan Diagnostic Analytics untuk mengidentifikasi masalah yang perlu diatasi
• Terapkan Predictive Analytics saat data historis sudah cukup banyak
• Gunakan Prescriptive Analytics untuk mengoptimalkan strategi dan sumber daya

Kesimpulan

Keempat jenis data analytics descriptive, diagnostic, predictive, dan prescriptive memiliki peran saling melengkapi. Mulai dari melihat data historis hingga memberikan rekomendasi tindakan terbaik, semuanya membantu bisnis untuk lebih tangkas dan responsif terhadap perubahan pasar.

Bisnis yang memahami dan menerapkan keempat jenis analisis ini akan memiliki keunggulan kompetitif, dapat membuat keputusan yang lebih tepat, serta mengoptimalkan setiap peluang yang ada.

Jika bisnis Anda belum memulai perjalanan data analytics, sekaranglah saat yang tepat. Mulailah dari analisis sederhana, lalu kembangkan ke tahap yang lebih canggih sesuai kebutuhan.

Website Kami: Socialab.id

Other Source: Analisis data adalah