Kenapa analisis data itu penting?

Membuat keputusan dalam bisnis adalah hal yang substansial. Ketika pengambilan keputusan berdasarkan data, maka akan lahir tindakan yang tepat dan akan membawa kesuksesan karena ada data sebagai pendukung.

Jadi apa itu analisis data?

Secara sederhana, Analisis Data adalah proses pengumpulan dan pengorganisasian data untuk menarik kesimpulan yang bermanfaat darinya. Proses analisis data menggunakan penalaran analitis dan logis untuk mendapatkan informasi dari data.

Tujuan utama dari analisis data adalah untuk menemukan makna dalam data sehingga pengetahuan yang diturunkan dapat digunakan untuk membuat keputusan yang tepat.

Bagaimana analitik data digunakan dalam bisnis?

Analisis data digunakan dalam bisnis untuk membantu organisasi membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Seperti riset pasar, riset produk, penentuan posisi, ulasan pelanggan, analisis sentimen, atau masalah lain di mana data ada. Analisis data akan memberikan masukan yang dibutuhkan organisasi untuk membuat pilihan yang tepat.

Analisis data penting untuk bisnis saat ini, karena pilihan berbasis data adalah satu-satunya cara untuk optimis dalam pengambilan keputusan bisnis. Beberapa bisnis yang sukses dapat dibuat berdasarkan dugaan, tetapi hampir semua pilihan bisnis yang sukses adalah berbasis data.

Apa contoh analisis data?

Analisis data adalah konsep yang agak abstrak untuk dipahami tanpa bantuan contoh. Jadi untuk lebih menggambarkan bagaimana dan mengapa analisis data penting untuk bisnis, berikut adalah 4 jenis analisis data dan contoh masing-masing.

  1. Analisis Deskriptif, analisis data deskriptif melihat data masa lalu dan menceritakan apa yang terjadi. Ini sering digunakan ketika melacak Indikator Kinerja Utama (KPI), pendapatan, penjualan, dan banyak lagi.
  2. Analisis Diagnostik, analisis data diagnostik bertujuan untuk menentukan mengapa sesuatu terjadi. Setelah analisis deskriptif menunjukkan bahwa sesuatu yang negatif atau positif terjadi, analisis diagnostik dapat dilakukan untuk mengetahui alasannya. Suatu bisnis dapat melihat bahwa jumlah pelanggan meningkat pada bulan Oktober dan menggunakan analisis diagnostik untuk menentukan upaya pemasaran mana yang paling berkontribusi.
  3. Analisis Prediktif, analisis data prediktif memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan. Dalam jenis penelitian ini, tren yang berasal dari data masa lalu digunakan untuk membentuk prediksi tentang masa depan. Misalnya, untuk memprediksi pendapatan tahun depan, data dari tahun-tahun sebelumnya akan dianalisis. Jika pendapatan telah naik 20% setiap tahun selama bertahun-tahun, maka prakiraan pendapatan tahun depan akan 20% lebih tinggi dari tahun ini. Ini adalah contoh sederhana, tetapi analisis prediktif dapat diterapkan pada masalah yang jauh lebih rumit seperti penilaian risiko, perkiraan penjualan, atau prospek yang memenuhi syarat.
  4. Analisis Preskriptif, analisis data preskriptif menggabungkan informasi yang ditemukan dari 3 jenis analisis data sebelumnya dan membentuk rencana tindakan bagi organisasi untuk menghadapi masalah atau keputusan. Di sinilah pilihan berbasis data dibuat.

Keempat jenis analisis data ini dapat diterapkan untuk masalah apa pun dengan data yang terkait dengannya. Dan dengan internet, data dapat ditemukan hampir semuanya.

Namun, mengubah data web menjadi pengetahuan yang bermakna bisa menjadi proses yang kompleks. Jika kita bertanya kepada seseorang bagaimana mereka mengumpulkan dan memanfaatkan data situs web mereka, jawaban yang paling umum adalah Google Analytics. Anda juga akan mendapatkan jawaban lain seperti SEMRush, Google Ads, Bing Ads, DoubleClick Search, YouTube Analytics, dll.

Untungnya, Google Data studio dapat menarik data dari semua sumber ini dan memungkinkan seseorang membuat sebuah laporan yang berarti dalam beberapa menit tanpa perlu menganalisis file excel atau spreadsheet yang tidak berdasar.

Apa itu Google Data Studio?

Google meluncurkannya pada tahun 2016 dan merilis versi beta pada tahun 2018. Seperti yang sudah dijelaskan, Google Data Studio adalah salah satu tool analisis data dan pelaporan data web yang paling komprehensif. Data Studio sangat mudah digunakan dan memiliki interface yang sederhana. Untuk membuat dashboard tinggal drag dan drop. Kita bisa menambahkan grafik dengan mudah dan membuat laporan dengan cepat. Kabar baiknya, tool ini GRATIS dan untuk menggunakan tool ini tidak membutuhkan pengetahuan teknis.

Mengapa Google Data Studio?
  • Terintegrasi dengan Berbagai Sumber Data. Google Data Studio dapat mengintegrasikan data dari berbagai sumber populer. Kita dapat menggunakan data tersebut di dalam Data Studio untuk keperluan analisis dan pelaporan.
  • Gratis. Versi beta Google Data Studio sepenuhnya gratis dapat menggunakannya kapan saja. Ini adalah salah satu alasan utama mengapa orang memilihnya daripada alternatif seperti Power BI atau Tableau.
  • Membuat Dashboard yang Luar Biasa.

Dashboard dibuat oleh Google Data Studio, memungkinkan kita mendapatkan jawaban cepat atas pertanyaan yang muncul tentang bisnis atau situs web dan membuat keputusan bisnis yang tepat saat dibutuhkan.

  • User-friendly and Intuitive. Semua orang menyukai tool yang User Friendly dan sederhana. Google Data Studio sesuai dengan kriteria tersebut. Kita tidak perlu banyak waktu untuk menguasai tool ini. Kita dapat membuat dasborard dengan sangat cepat. Jadi tidak butuh waktu lama untuk memahami dasar-dasarnya.
  • Mudah dibagikan. Salah satu fitur terpenting yang disediakan Google Data Studio adalah mudah untuk melakukan sharing termasuk charts atau laporan lainnya dengan anggota tim seperti file Google Drive. Hal ini membuat berbagi dan melakukan kolaborasi lebih mudah dari sebelumnya.
Bagaimana Menggunakan Google Data Studio ?
  1. Login ke Google Data Studio

Untuk membuat sebuah dashboard laporan data pada Google Data Studio, anda diminta untuk login terlebih dahulu ke akun Google anda. Untuk membuat halaman dashboard baru, silahkan klik Laporan Kosong.

  1. Buat Laporan

Membuat dashboard pertama

Struktur dashboard Google Data Studio:

  • Data source (sumber data yang digunakan), user dapat menambahkan data dari berbagai sumber data seperti Google Spreadsheet, Google Analytic, Cloud SQL untuk MySQL, dan file CSV dari perangkat komputer anda sendiri.
  • Dimension (terdiri dari tanggal dan field text), menambahkan dimensi ke grup diagram akan mengelompokkan data berdasarkan dimensi tersebut. Nama, ID Produk, Tahun, dan Negara adalah contoh dimensi yang dapat Anda gunakan untuk mengelompokkan informasi dalam diagram. Perhatikan bahwa setiap jenis data dapat berupa dimensi yang mencakup kolom angka yang tidak diagregasi.
  • Metric (angka kuantitatif pada data), metrik adalah hasil penerapan agregasi ke kumpulan nilai. Agregasi tersebut dapat berasal dari set data pokok, atau hasil dari penerapan fungsi agregasi secara implisit atau eksplisit, seperti COUNT(), SUM(), atau AVG().

Silahkan drag and drop field sebelah kanan ke kiri untuk menampilkan di dashboard.

  1. Membuat Scorecard, Header Dashboard dan table
  • Untuk mengubah background dashboard atau styling dashboard, gunakan theme atau layout
  • Untuk melihat untung dan rugi suatu area gunakan column chart
  • Untuk menambahkan chart, gunakan scorecard
  • Table digunakan untuk report detail
  1. Cara Publikasi Dashboard
  • Mirip sharing google docs
  • Klik share otorisasi melalui email pengguna
  • Share melalui email otomatis
  • Embed report pada website
  • Download file secara pdf

REFERENSI

[1]. Skill academy course by Wanda Kinasih

[2]. https://wedevs.com/171899/google-data-studio-for-marketers/ diakses 30 April 2020

[3]. https://www.import.io/post/business-data-analysis-what-how-why/  diakses 30April 2020

[4]. https://support.google.com/datastudio/answer/6402048?hl=id/ diakses 30 April 2020

Original Create by : Aszani & Aditya Ramadhan

Sumber Gambar