CERDIK INDONESIA - Data analytics secara sederhana adalah cara untuk menganalisis, memproses, dan mengolah sebuah Big Data menjadi sebuah value.
Ibaratkan emas, untuk dapat memiliki nilai yang berharga maka emas tersebut harus diolah sedemikian rupa hingga memiliki nilai.
Dengan demikian data analytics adalah proses dan langkah dalam mengeksplorasi data untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan, mengekstraksi insight, dan acuan untuk mengambil perencanaan dan evaluasi dalam bisnis, serta untuk mengatasi masalah.
Dasar dari data analytics adalah mengolah sebuah Big Data yang bertujuan untuk mengidentifikasi informasi dari data tersebut.
Baca Juga: Tips Menentukan Channel Digital Marketing Yang Sesuai Dengan Bidang Usaha Kamu
Big data sendiri merupakan suatu data yang kompleks, unstucture, mentah, dan masif dimana butuh sdm dan perangkat khusus untuk mengolah data besar tersebut.
Oleh karena itulah data analytics biasanya diaplikasikan ke perusahaan yang memiliki latar belakang di bidang digital, teknologi, dan informasi atau yang biasa kita kenal dengan StartUp.
Contoh Big Data yang digunakan dalam data analytics adalah seperti jumlah akun yang mendownload, mengakses, mengunjungi, bertransaksi, peforma, dan menggunakan fitur2 sebuah aplikasi ataupun website.
Menurut survey pada tahun 2020, Big data memiliki peranan sebesar 93% dalam pengorganisasian sebuah perusahaan.
Baca Juga: Mengenal Skill Copywriting Dalam Digital Marketing, Jualan 'Auto Cuan'
Berikut contoh implementasi penggunaan big data dalam data analysist pada perusahaan StartUp.
1. E-Commerce (Tokopedia, Lazada, Shopee,dll)
Big data digunakan berdasarkan data consumer dalam interaksi mereka terhadap website maupun aplikasi yang akan digunakan untuk menganalisis dan memaksimalkan strategi penjualan.
2. Service App (Gojek)
Perusahaan startup seperti gojek mengumpulkan data dari driver, consumers, dan juga merchants untuk mengoptimasi app experience dan drive personalisation.
Contohnya adalah data dari total penggunaan fitur gosend yang paling banyak adalah pemesanan makanan sehingga membuat gojek memutuskan untuk meluncurkan fitur gofood.
Baca Juga: Ingin Bisnis Berjalan Lancar? Pahami Konsep Funnel Marketing, Penjualan Auto Naik
3. Financial Industry (dana, ovo, gopay)
Dalam perusahaan financial industry, data berupa credit scoring yakni data yang berdasarkan analisis file kredit seseorang untuk menilai kelayakan kredit individu.
4. Health Care (KlikDokter, Kemenkes)
Data yang digunakan dalam perusahaan/organisasi dalam bidang kesehatan yakni berupa data information mengenai public health yang krusial untuk meningkatkan pelayanan kesehatan.
5. Education (revoU, Ruangguru)
Pemanfaatan data dari students membantu educational operations, monitor performance, preferences, dan untuk acuan dalam memungkinan pendidikan jarak jauh.
Baca Juga: Hal Penting Dalam Memulai Bisnis Online !
6. Media & Entertaiment (Netflix, Vidio.com)
Penggunaan data analytics dari perusahaan media dan hiburan adalah seperti consumer behavior yang ditentukan dari jenis hiburan yang menentukan strategi personalisation sebuah perusahaan.
Contohnya adalah data dari kebiasaan consumer netflix yang selalu mencari 'drama korea' di kolom search maka strategi yang diambil netflix adalah dengan mengedepankan konten drama korea kepada customer tersebut.
Tugas data analysist
Tugas seorang data analytics biasanya lebih dinamis karena sesuai dengan problem dan perubahan data yang diterima dan dianalisis. Adapun tugas umum diantaranya adalah:
1. membersihkan dan mengatur raw data
2. memverifikasi sumber dan relevansi raw data
3. memanfaatkan statistik deskriptif untuk menyediakan penafsiran dan intepretasi sebuah data
4. mengidentifikasi dan menganalisa tren
5. membuat gambar representasi data.
Baca Juga: Pandemi Ubah Gaya Hidup, IKM Harus Mulai Lirik Teknologi Digital
Perbedaan Data Analytics dan Data Science
Umumnya banyak yang memikirkan bahwa data analytics dan data science merupakan dua hal yang sama.
Meski sama-sama mengolah data namun antara data analytics dan data science merupakan dua hal yang berbeda.
Data analytics akan lebih fokus ke data yang di melihat historical data, in context, dan analisis yang dilakukan pada data yang terjadi di masa lampau.
Tujuan nya sama yakni bagaimana data dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik.
Sementara data science lebih membahas tentang machine learning dan Ai.
Adapun perbedaan signifikan lainnya antara data analytics dan data science adalah
1. Data Science (DS) lebih membutuhkan kemampuan dalam computer science sementara Data Analytics (DA) lebih ke menganalisis data menggunakan software.
2. DS lebih ke machine learning sementara DA lebih ke data management systems.
3. DS lebih ke software development sementara DA lebih ke business intelligence, tools, termasuk Microsoft Power Bi.
4. DA lebih ke big data, software tools, termasuk Hadoop dan Spark sementara DS lebih ke data visualization tools, including Qliqview, D3.js, and tableau.
5. DA berdasarkan algorithm development.***