Teknologi informasi berkembang sangat pesat hingga membuat semua aktivitas manusia bersinggungan dengan teknologi.
Setiap aktivitas manusia yang bersinggungan dengan teknologi akan menghasilkan data. Data bisa menjadi hal yang bermanfaat apabila diproses dan dianalisis dengan baik.
Baca juga:
- Pusat Data Cloud dan On Premise, Apa Bedanya? Cocok untuk Siapa?
- Downtime Pusat Data: Beberapa Hal yang Perlu Anda Tahu
Data juga bisa menjadi salah satu acuan dalam pengambilan keputusan suatu perusahaan. Untuk mendapatkan manfaat data secara maksimal, maka perlu dilakukan analisis data.
Analisis data merupakan serangkaian proses yang terkait dengan data untuk mendapatkan manfaat dan wawasan yang berguna bagi pengambilan keputusan.
Proses analisis data sendiri meliputi pengumpulan, pemodelan, dan analisis sehingga data bisa diekstrak dan didapatkan manfaatnya.
Secara sistematis, analisis data menerapkan statistik dan teknik logika dalam mendeskripsikan dan mengevaluasi data.
Ada beberapa tipe analisis data, diantaranya:
1. Descriptive analytics
Metode analisis ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan terkait apa yang terjadi.
Descriptive analytics dilakukan untuk menyajikan data dengan cara yang relevan. Metode ini akan membantu kita dalam merapikan data untuk kemudian melakukan analisis ke tahap selanjutnya.
2. Exploratory Analytics
Metode ini dimaksudkan untuk menggali hubungan antara data dan variabel tertentu. Setelah data diselidiki, analisis eksplorasi bisa digunakan untuk menemukan koneksi dan menghasilkan hipotesis serta solusi untuk berbagai masalah tertentu.
Area aplikasi khas untuk analisis eksplorasi adalah data mining, seperti penerapan data mining untuk pengelompokan penduduk sesuai dengan kondisi tertentu.
Baca juga:
- 4 Kemudahan Analisis Big Data dengan Apache Spark
- Konsep Piramida Data, Information, Knowledge dan Wisdom dalam Pengelolaan Data
3. Diagnostic Analytics
Metode analisis ini dilakukan oleh analis dan melibatkan eksekutif bisnis. Dengan diagnostic analytics, kita bisa mendapatkan jawaban yang kontekstual tentang mengapa sebuah masalah bisa terjadi pada masa lampau.
Metode ini dirancang untuk mempelajari tren atau kejadian dan mengetahui penyebabnya.
4. Predictive Analytics
Seperti namanya, metode ini memungkinkan kita untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan.
Analisis prediktif menggunakan data-data yang ada di masa lalu kemudian menggabungkan hasil-hasil dari analisis deskriptif, eksplorasi, diagnostik, machine learning, dan artificial intelligence.
Analisis prediktif bisa menemukan tren-tren terbaru di masa depan atau kemungkinan masalah-masalah yang bisa terjadi.
5. Prescriptive Analytics
Metode preskriptif bekerja dengan memanfaatkan pemahaman akan hasil-hasil penelitian sebelumnya untuk menentukan tindakan terbaik yang harus diambil.
Metode ini tidak hanya menghasilkan satu tindakan individu, namun juga serangkaian tindakan lain yang saling berhubungan.
Baca juga:
Add comment