Apa itu Analitik Data?

Analitik data membantu perusahaan untuk mendapatkan lebih banyak visibilitas dan pemahaman secara mendalam pada proses serta layanan mereka. Analitik data ini memberi perusahaan wawasan mendetail tentang pengalaman pelanggan dan permasalahan pelanggan. Dengan menggeser paradigma di luar data untuk menghubungkan wawasan dengan tindakan, perusahaan dapat menciptakan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi, membangun produk digital terkait, mengoptimalkan operasi, dan meningkatkan produktivitas karyawan.

Analitik big data mengikuti lima langkah untuk menganalisis set data besar: 

1. Pengumpulan data
2. Penyimpanan data
3. Pemrosesan data
4. Pembersihan data
5. Analisis data

Pengumpulan data

Pengumpulan data mencakup pengidentifikasian sumber daya data dan pengumpulan data dari sumber daya tersebut. Pengumpulan data mengikuti proses ETL atau ELT.

ETL – Extract Transform Load (Ekstraksi, Ubah, Muat)

Di ETL, pertama-tama data yang dihasilkan akan diubah menjadi format standar lalu dimuat ke dalam penyimpanan.

ELT – Extract Load Transform

Di ELT, data pertama kali dimuat ke dalam penyimpanan lalu ditransformasi menjadi format yang diperlukan.

Penyimpanan Data

Berdasarkan kompleksitas data, data dapat dipindahkan ke penyimpanan seperti gudang data cloud atau danau data. Alat kecerdasan bisnis dapat mengaksesnya saat diperlukan.

Danau data vs. gudang data

Gudang data adalah basis data yang dioptimalkan untuk menganalisis data relasional yang berasal dari sistem transaksional dan aplikasi bisnis. Struktur dan skema data ditentukan sebelumnya untuk mengoptimalkan pencarian dan pelaporan yang cepat. Data dibersihkan, diperkaya, dan diubah sehingga dapat berfungsi sebagai “sumber kebenaran tunggal” yang dapat dipercaya oleh pengguna. Contoh data mencakup profil pelanggan dan informasi produk.

Danau data berbeda karena ia dapat menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur tanpa pemrosesan lebih lanjut. Struktur data atau skema tidak ditentukan ketika data diambil; ini berarti Anda dapat menyimpan semua data Anda tanpa desain yang cermat, yang sangat berguna saat penggunaan data masa depan tidak diketahui. Contoh data mencakup konten media sosial, data perangkat IoT, dan data nonrelasional dari aplikasi seluler.

Organisasi biasanya memerlukan danau data dan gudang data untuk analitik data. AWS Lake Formation dan Amazon Redshift dapat menangani kebutuhan penyimpanan data Anda.

Pemrosesan data

Saat data sudah ada, data harus dikonversikan dan diatur untuk mendapatkan hasil yang akurat dari kueri analitik. Opsi pemrosesan data yang berbeda tersedia untuk melakukan ini. Pilihan pendekatan bergantung pada sumber daya komputasi dan analitik yang tersedia untuk pemrosesan data.

Pemrosesan terpusat 

Semua pemrosesan terjadi di server pusat khusus yang meng-hosting semua data.

Pemrosesan terdistribusi 

Data didistribusikan dan disimpan di server yang berbeda.

Pemrosesan batch 

Potongan-potongan data diakumulasikan dari waktu ke waktu dan diproses dalam beberapa batch.

Pemrosesan waktu nyata

Data diproses secara berkelanjutan, dengan tugas komputasional selesai dalam hitungan detik. 

Pembersihan data

Pembersihan data meliputi pembersihan untuk setiap kesalahan, duplikasi, inkonsistensi, redundansi, format yang salah, dll.  Pembersihan data juga digunakan untuk memfilter data yang tidak diinginkan untuk analitik.

Analisis Data

Ini adalah langkah saat data mentah dikonversikan menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Ada empat jenis analitik data:

1. Analitik Deskriptif

Ilmuwan data menganalisis data untuk memahami apa yang terjadi atau apa yang terjadi di lingkungan data. Analitik ini dicirikan dengan visualisasi data seperti diagram lingkaran, diagram batang, diagram garis, tabel, atau narasi yang dihasilkan.

2. Analitik Diagnostik

Analitik diagnostik adalah proses analitik data yang mendalam atau terperinci untuk memahami mengapa sesuatu hal terjadi. Analitik ini dicirikan dengan teknik seperti penelusuran, penemuan data, penambangan data, dan korelasi. Di setiap teknik ini, beberapa operasi dan transformasi data digunakan untuk menganalisis data mentah.

3. Analisis prediktif

Analitik prediktif menggunakan data historis untuk membuat prakiraan tren masa depan yang akurat. Analitik ini dicirikan dengan teknik seperti machine learning, prakiraan, pencocokan pola, dan pemodelan prediktif. Di setiap teknik ini, komputer dilatih untuk merekayasa balik hubungan kausalitas dalam data.

4. Analitik Preskriptif

Analitik preskriptif membawa data prediktif ke tingkat berikutnya. Bukan hanya memprediksi kemungkinan yang akan terjadi, analisis ini juga menyarankan respons optimal untuk hasil tersebut. Analitik ini dapat menganalisis potensi implikasi berbagai pilihan dan merekomendasikan tindakan terbaik. Analitik ini menggunakan analisis grafik, simulasi, pemrosesan peristiwa kompleks, jaringan neural, dan mesin rekomendasi.

Ya, analis data dapat mengotomatiskan dan mengoptimalkan proses. Analitik data terotomatisasi merupakan praktik penggunaan sistem komputer untuk menjalankan tugas analitik dengan sedikit atau bahkan tanpa intervensi manusia. Kompleksitas mekanisme ini bervariasi; mulai dari skrip atau baris kode sederhana hingga alat analitik data yang melakukan pemodelan data, penemuan fitur, dan analisis statistik. 

Misalnya, perusahaan keamanan siber mungkin menggunakan otomatisasi untuk mengumpulkan data dari sebagian besar aktivitas web, melakukan analisis lebih lanjut, lalu menggunakan visualisasi data untuk menampilkan hasil dan mendukung keputusan bisnis.

Bisnis mengambil statistik, data kuantitatif, dan informasi dari berbagai channel yang berorientasi pelanggan dan internal. Tetapi, menemukan wawasan utama membutuhkan analisis yang cermat dari jumlah data yang sangat banyak. Ini bukan hal yang mudah. Mari kita lihat beberapa contoh cara analitik data dan ilmu data dapat menambah nilai bagi bisnis.

Analitik data meningkatkan wawasan pelanggan

Analitik data dapat dilakukan pada set data dari berbagai sumber data pelanggan seperti:

• Survei pelanggan pihak ketiga
• Log pembelian pelanggan
• Aktivitas media sosial
• Cookie komputer
• Statistik situs web atau aplikasi

Analitik dapat mengungkapkan informasi tersembunyi seperti preferensi pelanggan, halaman populer di situs web, lamanya waktu yang dihabiskan pelanggan untuk menelusuri, umpan balik pelanggan, dan interaksi dengan formulir situs web. Hal ini memungkinkan bisnis untuk merespons kebutuhan pelanggan secara efisien dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Studi kasus: Cara Nextdoor menggunakan analitik data untuk meningkatkan pengalaman pelanggan

Nextdoor adalah hub lingkungan untuk koneksi tepercaya dan pertukaran informasi, barang, dan layanan yang bermanfaat. Menggunakan kekuatan masyarakat setempat, Nextdoor membantu orang menjalani kehidupan yang lebih bahagia dan bermakna. 

Nextdoor menggunakan Solusi Analitik Amazon untuk mengukur keterlibatan pelanggan dan efikasi rekomendasi mereka. Analitik data memungkinkan mereka membantu pelanggan membangun koneksi yang lebih baik dan melihat konten yang lebih relevan secara waktu nyata.

Analitik data menginformasikan kampanye pemasaran yang efektif 

Analitik data mengeleminasi dugaan mulai dari pemasaran, pengembangan produk, pembuatan konten, dan layanan pelanggan. Analitik data memungkinkan perusahaan untuk meluncurkan konten yang ditargetkan dan menyesuaikannya dengan menganalisis data dalam waktu nyata. 

Analitik data juga memberikan wawasan yang berharga tentang kinerja kampanye pemasaran. Penargetan, pesan, dan materi kreatif dapat disesuaikan berdasarkan analisis waktu nyata. Analitik dapat mengoptimalkan pemasaran untuk meningkatkan konversi dan mengurangi sampah iklan.

Studi kasus: Cara Zynga menggunakan analitik data untuk meningkatkan kampanye pemasaran

Zynga adalah salah satu perusahaan game seluler tersukses di dunia, dengan game populernya meliputi Words With Friends, Zynga Poker, dan FarmVille. Game ini telah diinstal oleh lebih dari satu miliar pemain di seluruh dunia. 

Pendapatan Zynga berasal dari pembelian dalam aplikasi, jadi mereka menganalisis tindakan pemain dalam game secara waktu nyata menggunakan Amazon Kinesis untuk merencanakan kampanye pemasaran dalam game yang lebih efektif.

Analitik data meningkatkan efisiensi operasional

Analitik data dapat membantu perusahaan dalam menyederhanakan proses, mengurangi kerugian, dan meningkatkan pendapatan mereka. Jadwal pemeliharaan prediktif, daftar nama yang dioptimalkan, dan manajemen rantai pasokan yang efisien dapat meningkatkan performa bisnis secara eksponensial.

Studi kasus: Cara BT Group menggunakan analitik data untuk menyederhanakan operasi

BT Group merupakan perusahaan telekomunikasi dan jaringan terkemuka di Inggris Raya yang melayani pelanggan di 180 negara. Tim dukungan jaringan BT Group menggunakan Amazon Kinesis Data Analytics untuk mendapatkan tampilan panggilan waktu nyata yang dilakukan di seluruh Inggris Raya pada jaringan mereka. Perekayasa dukungan jaringan dan analis kesalahan menggunakan sistem untuk menemukan, bereaksi, dan menyelesaikan masalah dalam jaringan dengan sukses.