Sekarang ini, pemanfaatan informasi dari data sudah menjadi komponen yang krusial dan berperan besar bagi perusahaan dalam pengambilan taktik dan keputusan bisnis. Fenomena ini menjadi hal yang wajar alasannya kompetisi di dunia bisnis yang kian ketat. Dalam upaya mencapai pengertian yang mendalam dan mengambil tindakan yang sempurna, teknik analisis data menjadi penting, yang disebut juga selaku analisis bisnis atau business analytics.
Mengenal Analisis Bisnis
Analisis bisnis atau business analytics merujuk pada serangkaian proses yang meliputi pengorganisasian, penyaringan, pemrosesan, dan analisis data bisnis. Dalam proses ini, model statistik dan metodologi digunakan beberapa kali untuk mentransformasi data menjadi pengetahuan bisnis yang berharga.
Pendekatan analisis bisnis lebih bersifat preskriptif, yaitu berkonsentrasi pada metodologi dikala data dianalisis, suatu contoh diidentifikasi, dan versi dibuat dengan tujuan menunjukkan kejelasan kepada peristiwa kurun kemudian. Selain itu, proses ini juga digunakan untuk menciptakan prediksi perihal peluangyang terjadi pada kala depan, dan menawarkan saran atau masukan perihal langkah yang mesti diambil untuk mencapai hasil yang maksimal.
Dalam rangka memprediksi abad depan secara akurat dan merumuskan strategi untuk mencapai tujuan, penyelesaian berbasis analisis bisnis menjadi sangat diperlukan. Pendekatan ini memakai analisis kuantitatif dan model matematika, serta mengintegrasikan prinsip statistik, ilmu komputer, dan riset operasional untuk mengurai kompleksitas data.
Selain itu, banyak sekali teknik seperti kecerdasan buatan (AI) dan neural network juga sering dipakai untuk menganalisis data mikro dan mengidentifikasi teladan yang tersembunyi.
Jenis Analisis Bisnis
Dalam pemanfaatannya pada bisnis, business analytics terbagi menjadi beberapa macam. Berikut penjelasan lengkapnya:
1. Analisis deskriptif (descriptive analytics)
Analisis deskriptif adalah bentuk pendekatan analitik yang paling gampang, menggunakan teknik agregasi data dan data mining. Pendekatan ini bertujuan untuk menggambarkan atau merangkum data bisnis yang ada guna mendapatkan citra perihal kejadian yang sudah terjadi di abad lalu atau sedang berlangsung saat ini.
Dalam analisis deskriptif juga dipraktekkan teknik statistik deskripsi pada data yang ada. Ini memberikan fasilitas bagi banyak sekali pihak di dalam organisasi, termasuk anggota tim, penanam modal, pemegang saham, hingga direktur pemasaran dan manajer pemasaran.
Selain itu, analisis deskriptif membantu mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan serta memperlihatkan pengetahuan tentang sikap pelanggan. Contoh hasil yang diberikan oleh analisis deskriptif termasuk informasi seputar stok produk, angka penjualan, biaya rata-rata produksi, dan ongkos operasional.
2. Analisis diagnosis (diagnostic analytics)
Analisis diagnostik menggunakan metode drill-down, penemuan data, penambangan data, dan korelasi guna mengidentifikasi akar penyebab suatu insiden. Pendekatan analisis diagnostik mengarah pada pemahaman “apa” dari kejadian era kemudian, serta “bagaimana” dan “mengapa” dari insiden saat ini.
Tak hanya itu, jenis analisis ini juga mengacu pada bagaimana kinerja masa kemudian untuk mengidentifikasi faktor yang menghipnotis tren. Dalam rangka memaksimalkan analisis diagnostik, perusahaan mampu mempergunakan teknik OLAP (Online Analytical Processing) untuk menampilkan hasil dari data yang sedang dianalisis.
3. Analisis prediksi (predictive analytics)
Analisis prediktif meramalkan kemungkinan peristiwa di periode depan lewat penerapan versi statistik dan teknik pembelajaran mesin. Dengan cara ini, analisis tersebut mampu mengantisipasi banyak sekali risiko dalam konteks bisnis. Pendekatan ini mengandalkan algoritma dan model statistik yang memungkinkan tingkat akurasi prediksi yang lebih tinggi.
Selain itu, analisis prediktif juga berbasis pada analisis deskriptif untuk mendesain versi yang dapat memproyeksikan kemungkinan hasil tertentu. Hasil dari analisis prediktif berupa laporan mendetail yang dapat mendukung asumsi yang kompleks dalam hal penjualan dan pemasaran.
4. Analisis preskriptif (prescriptive analytics)
Analisis preskriptif satu langkah lebih unggul dibandingkan analisis prediktif. Dalam analisis preskriptif, ditampilkan usulan tindakan terbaik untuk langkah selanjutnya, memungkinkan manipulasi insiden guna meraih hasil yang lebih optimal. Analisis ini tidak sekadar menganjurkan semua hasil konkret dari tindakan tertentu, melainkan mengarahkan pada tindakan spesifik yang mau menyediakan hasil yang paling diinginkan.
Pendekatan analisis preskriptif bergantung pada sistem umpan balik yang berpengaruh serta analisis dan pengujian berulang untuk memahami korelasi antara berbagai langkah-langkah dan risikonya. Analisis preskriptif menggambarkan tindakan yang sebaiknya diambil setelah mempertimbangkan risiko bisnis, diterapkan untuk meraih tujuan perusahaan, merespons tantangan di masa depan, dan meraih keberhasilan.
Mempelajari analisis bisnis untuk pertumbuhan perusahaan menjadi hal yang sungguh menarik. Jika ingin mendalami ilmu ini, kau bisa kuliah di jurusan Business Analytics BINUS UNIVERSITY. Tidak hanya memiliki tenaga pengajar unggulan, BINUS UNIVERSITY juga memberikan program Enrichment untuk mempersiapkan BINUSIAN menjadi lulusan yang siap menghadapi ketatnya kompetisi kerja. Yuk, daftar kuliah di BINUS UNIVERSITY @Kemanggisan!