𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗟𝗶𝗳𝗲𝗰𝘆𝗰𝗹𝗲 𝗗𝗶𝗷𝗲𝗹𝗮𝘀𝗸𝗮𝗻

Data mentah memiliki sedikit nilai jika berdiri sendiri. Anda harus memurnikan dan menganalisisnya untuk menciptakan kecerdasan bisnis. Mengikuti proses yang terstruktur memastikan Anda menyelesaikan masalah yang tepat.

Siklus Hidup Analisis Data terdiri dari enam fase:

• Pemahaman Bisnis • Pengumpulan Data • Persiapan Data • Analisis Data • Visualisasi Data • Penerapan dan Pemantauan

Fase 1: Pemahaman Bisnis Mulailah dengan masalahnya. Jangan menyentuh data sampai Anda tahu tujuan apa yang ingin dicapai. Tanyakan: Masalah apa yang sedang kita selesaikan? Bagaimana kita mengukur keberhasilan?

Fase 2: Pengumpulan Data Kumpulkan informasi dari sistem CRM, basis data, dan situs web. Untuk toko e-commerce, Anda memerlukan ID pelanggan, kategori produk, dan durasi sesi.

Fase 3: Persiapan Data Profesional data menghabiskan sebagian besar waktu mereka di sini. Anda harus membersihkan, mengubah, dan menstandarisasi data. Hapus duplikasi dan perbaiki kesalahan untuk memastikan hasil Anda tetap andal.

Fase 4: Analisis Data Tahap ini menemukan pola.

  • Deskriptif: Apa yang terjadi?
  • Diagnostik: Mengapa itu terjadi?
  • Prediktif: Apa yang akan terjadi?
  • Preskriptif: Apa yang harus kita lakukan?

Contoh: Jika pengguna seluler meninggalkan keranjang belanja lebih banyak daripada pengguna desktop, analisis menunjukkan proses checkout seluler yang lambat.

Fase 5: Visualisasi Data Pengambil keputusan membutuhkan visual yang jelas. Gunakan alat seperti Power BI, Tableau, atau Python untuk mengubah angka-angka kompleks menjadi sebuah cerita. Ini membantu pemangku kepentingan membuat keputusan dengan cepat.

Fase 6: Penerapan dan Pemantauan Terapkan wawasan Anda ke dalam tindakan. Jika Anda menemukan halaman checkout yang lambat, perbaikilah. Pantau hasilnya untuk memastikan perubahan tersebut meningkatkan pendapatan Anda.

Tim modern kini mengintegrasikan AI ke dalam siklus hidup ini. AI membantu menemukan nilai yang hilang, memprediksi churn pelanggan, dan mengotomatiskan pembuatan laporan.

Proyek yang sukses membutuhkan data yang bersih dan tujuan bisnis yang jelas. Jangan melewatkan tahapan atau Anda akan menghadapi kesimpulan yang salah.

Sumber: https://dev.to/raju_ashokit_8ce772fb366a/data-analytics-lifecycle-explained-with-real-examples-3gek

Komunitas belajar opsional: https://t.me/GyaanSetuAi