Lihat ke Halaman Asli

Epang

Pegawai

Menyongsong Era Digital dengan Data Analytics

Diperbarui: 25 November 2024   22:18

Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

Worklife. Sumber ilustrasi: FREEPIK/Freepik

Di tengah dunia yang semakin terkoneksi secara digital, potensi data kini menjadi ladang emas baru bagi berbagai industri. Perusahaan-perusahaan mulai menyadari bahwa data tidak hanya sekadar angka, melainkan aset berharga yang dapat membuka peluang besar jika dimanfaatkan dengan tepat. Dalam era ini, Data Analytics menjadi sebuah kunci untuk memahami pola, mengambil keputusan strategis, hingga menciptakan inovasi yang dapat meningkatkan performa bisnis.

Mengapa Data Analytics Penting?

Seiring perkembangan teknologi, volume data yang dihasilkan setiap hari melonjak drastis. Dari penggunaan media sosial hingga transaksi e-commerce, setiap aktivitas manusia meninggalkan jejak digital yang dapat diolah menjadi wawasan berharga. Data kini sering disebut sebagai "the new oil" karena potensinya yang besar dalam membangun strategi bisnis. Namun, mengolah data yang besar dan kompleks ini memerlukan pendekatan baru, yaitu Data Analytics.

Data Analytics adalah proses eksplorasi dan analisis data untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang relevan guna menyelesaikan masalah bisnis. Dalam penerapannya, Data Analytics memungkinkan perusahaan untuk memahami kebutuhan pelanggan, mengoptimalkan proses operasional, dan bahkan merancang produk baru. Misalnya, layanan seperti GoFood pada Gojek lahir dari analisis data tentang pengiriman makanan melalui platform logistik mereka.

Keahlian dan Proses dalam Data Analytics

Untuk menjadi seorang Data Analyst, diperlukan kombinasi keahlian antara pemahaman teori, kemampuan teknis, dan penerapan praktis. Prosesnya melibatkan langkah-langkah seperti:

  1. Memahami Masalah Bisnis: Memformulasikan pertanyaan atau tujuan yang ingin dicapai melalui data.
  2. Pengumpulan dan Pembersihan Data: Memastikan data relevan, akurat, dan terstruktur dengan baik.
  3. Analisis Data: Menggunakan teknik statistik, algoritma, atau model prediktif untuk menghasilkan wawasan.
  4. Visualisasi dan Presentasi: Menyampaikan hasil analisis dalam format yang mudah dipahami dan actionable oleh tim bisnis.

Beberapa alat yang populer digunakan dalam Data Analytics meliputi Google Sheets, Excel, hingga platform visualisasi seperti Tableau dan Metabase.

Dampak Data Analytics di Berbagai Industri

Peran Data Analytics tidak terbatas pada satu sektor saja. Industri seperti e-commerce, perbankan, pemerintahan, hingga pendidikan telah merasakan manfaatnya. Contoh konkret adalah pengelolaan big data oleh e-commerce untuk memberikan rekomendasi produk yang relevan kepada pelanggan, atau optimalisasi proses pembelajaran berbasis data dalam institusi pendidikan.

Dengan kemampuan Data Analytics, perusahaan dapat mengidentifikasi peluang tersembunyi, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Dalam konteks ini, Data Analytics bukan hanya alat, melainkan strategi esensial untuk bertahan dan berkembang di era digital.

Membuka Pintu Karir di Dunia Data

Halaman Selanjutnya


BERI NILAI

Bagaimana reaksi Anda tentang artikel ini?

BERI KOMENTAR

Kirim

Konten Terkait


Video Pilihan

Terpopuler

Nilai Tertinggi

Feature Article

Terbaru

Headline