Bisnis

Analytics: Pengertian, Apa itu Analitik? Sejarah, Manfaat, Jenis dan Macam Cara Kerja serta Pentingnya!

Mengenal Pengertian Analytics, Apa itu Analitik dan Business Analytics? Sejarah, Manfaat, Jenis dan Macam Cara Kerja serta Kenapa itu Penting!

Baiklah, seperti yang sudah kita ketahui, kemajuan terbaru dalam dunia teknologi (baca pengertian teknologi di sini) telah meningkatkan potensi analitik.

Potensi peningkatan tersebut terbukti dengan adanya lebih banyak data, opsi penyimpanan yang lebih baik serta lebih murah, daya komputasi yang lebih kuat, kemampuan pemrosesan terdistribusi yang bersamaan.

Itu semua juga dapat dilihat dengan munculnya lebih banyak algoritme atau algoritma (baca apa itu algoritma dan tujuannya di sini) mempermudah penerapan analitik untuk masalah besar dan memperoleh jawaban dari sebuah data di setiap bisnis, organisasi, perusahaan atau industri.

Singkatnya, analitik merupakan informasi yang dihasilkan dari analisis sistematis data atau statistik.

Terkait hal tersebut, dalam postingan kali ini, Kami akan membahas secara lebih detail tentang apa itu analytics, manfaat dan pentingnya.

Oke, berikut ini ulasannya!

Pengertian dari Analytics

Berarti analitik dalam bahasa Indonesia, analytics adalah bidang ilmu komputer yang menggunakan matematika, statistik, dan pembelajaran mesin untuk menemukan pola yang bermakna dalam data (baca pengertian data menurut ahli di sini).

Menurut sumber dari Situs Oracle, analytics adalah proses menemukan, menafsirkan, dan mengomunikasikan pola penting dalam data.

Ini seringkali melibatkan filter atau penyaringan melalui kumpulan data besar untuk menemukan, menafsirkan, dan berbagi wawasan dan pengetahuan baru.

Apa itu Analitik?

Ilustrasi Gambar Apa Itu Analytics Dan Business Analytics Serta Sejarah Manfaat Serta Jenis Dan Macam Cara Kerjanya

Jadi, apa itu sebenarnya yang dimaksud dengan analitik?

Oke, seperti yang sudah Kami jelaskan di atas, istilah atau akronim ini lebih dikenal dengan analytics secara global.

Analitik menggunakan data dan matematika untuk menjawab pertanyaan bisnis, menemukan hubungan, memprediksi hasil yang tidak diketahui, dan mengotomatiskan keputusan.

Bidang ilmu komputer yang beragam ini digunakan untuk menemukan pola yang bermakna dalam data dan mengungkap pengetahuan baru berdasarkan matematika terapan, statistics (baca pengertian statistics atau statistik di sini), pemodelan prediktif, dan teknik pembelajaran mesin atau machine learning.

Analytics adalah istilah yang menggabungkan semua fungsi analisis, pengumpulan, dan penyajian data yang secara otomatis dikompilasi oleh pelacak data.

Data ini kemudian dapat dengan mudah ditafsirkan dan diterapkan ke banyak kegunaan untuk meningkatkan kinerja.

Sederhananya, analitik membantu kita melihat wawasan dan data bermakna yang mungkin tidak dapat kita deteksi.

Analisis bisnis berfokus pada penggunaan wawasan yang diperoleh dari data untuk membuat keputusan yang lebih tepat yang akan membantu organisasi meningkatkan penjualan, mengurangi biaya, dan membuat peningkatan bisnis lainnya.

Apa itu Business Analytics?

Lalu, ada juga yang dimaksud dengan business analytics.

Benar, analisis bisnis ada di mana-mana akhir-akhir ini karena setiap perusahaan ingin berkinerja lebih baik dan akan menganalisis data untuk membuat keputusan yang lebih baik.

Business analytics adalah istilah yang mengacu pada penggunaan metodologi seperti penambangan atau data mining (baca pengertian data mining di sini), analisis prediktif dan analisis statistik untuk menganalisis dan mengubah data menjadi informasi yang berguna, mengidentifikasi dan mengantisipasi tren dan hasil, dan pada akhirnya membuat keputusan bisnis yang lebih cerdas dan berbasis data.

Organisasi, bisnis dan perusahaan seringkali ingin mendapatkan lebih banyak dari analitik yang menggunakan lebih banyak data untuk mendorong wawasan yang lebih dalam lebih cepat, untuk lebih banyak orang dan di mana semuanya dengan biaya lebih murah.

Untuk memenuhi tujuan tersebut, Anda memerlukan platform analitik cloud yang kuat yang mendukung seluruh proses analitik dengan keamanan, fleksibilitas, dan keandalan yang Anda harapkan.

Ini dapat membantu Anda memberdayakan pengguna Anda untuk melakukan analisis swalayan tanpa mengorbankan tata kelola serta itu harus mudah dikelola.

Sejarah Analytics (Analitik)

Dalam membahas mengenai pengertian analytics, pastinya kita juga harus mengetahui paling tidak sedikit hal terkait sejarah awalnya.

Dalam membandingkan statistik dan menganalisis data, ada beberapa tonggak penting yang membantu mengembangkan analitik ke dalam proses yang kita kenal sekarang.

Di bawah ini adalah sejarah awal tahun ke tahun dari analytics yang sudah Kami rangkum dari berbagai sumber:

  • Tahun 1785; Pada awal tahun ini, seorang ahli atau pakar bernama William Playfair, dia mengemukakan gagasan tentang diagram batang, yang merupakan salah satu fitur visualisasi data dasar (dan banyak digunakan), di mana ceritanya berlanjut bahwa dia menemukan diagram batang untuk menunjukkan beberapa lusin titik data.
  • Tahun 1812; Kemudian, di tahun ini, pembuat peta Charles Joseph Minard merencanakan kerugian yang diderita oleh tentara Napoleon dalam perjalanan mereka di Moskow, mulai dari perbatasan Polandia-Rusia, dia membuat peta linier dengan garis tebal dan berpikir yang menunjukkan bagaimana kerugian terkait dengan musim dingin yang pahit dan lamanya waktu tentara jauh dari jalur pasokan.
  • Tahun 1890; Seorang ahli atau pakar bernama Herman Hollerith menemukan “mesin tabulasi,” yang merekam data pada kartu punch. Ini memungkinkan data dianalisis lebih cepat, sehingga mempercepat proses penghitungan Sensus AS dari tujuh tahun menjadi 18 (delapan belas) bulan. Ini membentuk persyaratan bisnis untuk terus meningkatkan pengumpulan dan analisis data yang masih dipegang hingga saat ini.
  • Tahun 1970-an dan 1980-an; Di tahun ini, melihat pembuatan database relasional atau Relational Database (RDB) dan perangkat lunak Standard Query Language (SQL) yang akan mengekstrapolasi data untuk analisis sesuai permintaan.
  • Akhir tahun 1980-an; Seorang ahli atau pakar yang bernama William H. Inmon mengusulkan gagasan tentang “gudang data” di mana informasi dapat diakses dengan cepat dan berulang kali. Selain itu, seorang analis bernama Gartner Howard Dresner mengistilahkan frasa, “intelijen bisnis atau business intelligence” yang membuka jalan bagi dorongan industri untuk menganalisis data dengan maksud untuk lebih memahami proses bisnis.
  • Tahun 1990-an; Di tahun ini, konsep penambangan data memungkinkan bisnis untuk menganalisis dan menemukan pola dalam kumpulan data yang sangat besar. Analis data dan ilmuwan data berbondong-bondong ke bahasa pemrograman seperti R dan Python untuk mengembangkan algoritme pembelajaran mesin, bekerja dengan kumpulan data besar, dan membuat visualisasi data yang kompleks.
  • Tahun 2000-an; Inovasi dalam pencarian web di tahun ini memungkinkan pengembangan MapReduce, Apache Hadoop, dan Apache Cassandra untuk membantu menemukan, menyiapkan, dan menyajikan informasi.

Correct! Mulai saat itulah, analytics atau analitik terus berkembang sebagaimana yang dapat kita ketahui seperti di tahun 2024 sekarang.

Manfaat Melakukan Analitik atau Analytics

Setelah kita mengetahui apa itu arti, pengertian dan sejarah dari istilah analytics, selanjutnya dalam subbagian ini Kami juga akan menjelaskan beberapa hal terkait apa saja manfaat dalam menggunakannya.

Berikut ini adalah manfaat utama analytics atau analitik yang akan kalian dapatkan dalam menggunakannya.

a. Cara Baru dalam Bekerja

Manfaat analitik yang pertama, yaitu adalah ini merupakan cara baru dalam bekerja.

Yup! Sifat bisnis pastinya sering berubah, dan dengan perubahan itu muncul cara baru untuk bersaing.

Mengikuti tuntutan tenaga kerja yang paham teknologi saat ini berarti memiliki metode untuk menciptakan nilai dan berjalan dengan cepat.

Ini juga akan memberikan kecepatan dan kesederhanaan kepada pengguna Anda sambil mempertahankan standar tertinggi untuk kualitas dan keamanan data atau data security (baca pengertian data security di sini) dalam sebuah analytics.

b. Menciptakan Peluang Baru

Kemajuan dalam teknologi analitik menciptakan peluang baru bagi Anda untuk memanfaatkan data Anda.

Analitik atau modern analytics seringkali bersifat prediktif, belajar mandiri, dan adaptif untuk membantu Anda mengungkap pola data tersembunyi.

Selain itu, mereka juga intuitif, menggabungkan visualisasi menakjubkan yang memungkinkan Anda memahami jutaan baris dan kolom data dalam sekejap.

Analisis bisnis modern bersifat mobile dan mudah digunakan dan mereka menghubungkan Anda ke data yang tepat pada waktu yang tepat, dengan sedikit atau tanpa pelatihan yang diperlukan.

c. Memvisualisasikan Data

Manfaat analytics terakhir yang akan Kami jelaskan di sini yaitu mereka dapat memvisualisasikan data.

Yup! Analytics memberikan kemampuan untuk melihat gambar definisi tinggi dari lanskap bisnis Anda.

Dengan menggabungkan data pribadi, perusahaan, dan data besar atau big data (baca pengertian big data menurut ahli di sini), maka Anda dapat dengan cepat memahami nilai data, berbagi data Anda dengan rekan kerja, dan melakukan semuanya dalam hitungan menit.

Jenis dan Macam Cara Kerja Analytics (Analitik)

Selanjutnya, kita juga akan membahas terkait jenis dan macam cara kerja analytics atau analitik.

Setiap bisnis mempunyai cara bisnis analitik mereka sendiri.

Setiap prosesnya adalah proses analitik yang matang untuk perbaikan dan setiap pengguna, pegawai atau karyawan bisa menjadi pengguna analitik dalam beberapa cara.

Apa pun yang ingin Anda capai dengan analitik, persyaratan pertama untuk setiap proyek analitik adalah data.

Terkait jenis dari analytics, perlu kalian ketahui bahwa mereka secara umum terbagi menjadi 4 (empat) sebagai berikut:

  1. Analitik deskriptif (descriptive analytics)
  2. Analitik diagnostik (diagnostic analytics)
  3. Analitik prediktif (predictive analytics)
  4. Analitik preskriptif (prescriptive analytics)

Oke, jadi setelah Anda memiliki data, Anda perlu menganalisis data tersebut.

Nah, kemudian Anda perlu menerapkan hasil analisis Anda untuk mendorong pengambilan keputusan.

Semakin cepat organisasi dapat bergerak melalui siklus hidup analitik, maka semakin cepat mereka dapat mencapai nilai nyata dari investasi analitik mereka.

Terkait cara kerjanya sendiri, sebagaimana yang juga dijelaskan oleh SAS, ada 3 (tiga) macam kategori yaitu data, penemuan, dan penerapan.

Adapun untuk penjelasan dari macam-macam terkait cara kerja daripada analytics atau analitik tersebut adalah sebagai berikut.

  1. Data; Ya, saat ini data terbilang cukup cepat, besar, dan kompleks. Solusi analitik harus menganalisis data jenis apa pun, termasuk data terstruktur tradisional dan format baru, seperti data sensor streaming, gambar, dan video.
  2. Discovery atau penemuan; Adalah tentang eksplorasi, visualisasi, dan pembuatan model. Menemukan algoritma yang tepat seringkali merupakan proses coba-coba. Tetapi ketika mudah untuk mendokumentasikan, menyimpan, dan membandingkan uji coba tersebut, prosesnya bekerja sebaik mungkin.
  3. Deployment atau penerapan; Jika Anda ingin upaya analitik Anda membuahkan hasil, Anda perlu menerapkan hasil penemuan Anda dan menggunakannya. Pembelajaran mesin dan model lainnya tidak dimaksudkan untuk berdiam saja, Anda harus menggunakannya untuk mendapatkan nilai bisnis, namun fase penyebaran adalah di mana sebagian besar organisasi memberikan effort yang lebih.

Kenapa Analytics atau Analitik itu Penting?

Ilustrasi Gambar Jenis Dan Macam Macam Cara Kerja Proses Analytics Serta Kenapa Analitik Itu Penting Dalam Membahas Pengertian Dan Artinya

Jadi, apa yang membuat analytics atau analitik itu merupakan hal yang penting?

Oke, jika kalian yang sedang membaca postingan Kami di sini dan kebetulan sedang mencari-cari apa pentingnya dan perlukah kalian menerapkannya, maka dapat Kami katakan bahwa kalian berada di tempat yang tepat.

Mengapa? Tentu saja karena di sini Kami juga akan menjelaskan terkait pentingnya analitik dan penerapannya!

Sederhananya begini, sebagai seorang pengembang aplikasi, setelah aplikasi ditayangkan, penting bagi para marketer atau pemasar untuk memahami analisis aplikasi yang mereka buat.

Yup! Hal ini termasuk apa yang dilakukan pengguna akhir atau end user dalam aplikasi, saat mereka membuka dan menutup aplikasi, dan lamanya aplikasi digunakan.

Analytics memungkinkan Anda menganalisis data, menemukan pola, dan menemukan insight (wawasan) tentang perilaku pengguna dan tren aplikasi.

Baik Anda melihat bagaimana pengguna berinteraksi dengan iklan atau perilaku dalam aplikasi mereka, analytics dapat memberi Anda data untuk meningkatkan aplikasi atau produk digital Anda lainnya.

Betul! Ini termasuk pengoptimalan untuk pengalaman pengguna Anda, rasio konversi atau conversion dan pemahaman keseluruhan tentang aplikasi Anda dengan informasi yang dapat ditindaklanjuti.

Selain itu semua, dalam bidang analitik, perlu Kami tekankan beberapa hal penting lainnya yang perlu untuk dipelajari yaitu adalah saat pengguna melakukan chuning.

Yup! Ini dapat menyoroti masalah umum yang dihadapi pengguna dalam aplikasi Anda.

Sebagai contoh misalnya, jika bisnis, organisasi atau perusahaan Anda memiliki aplikasi e-niaga dan menemukan bahwa sejumlah besar pengguna Anda berhenti sebelum melakukan pembelian, mungkin ada masalah dengan langkah terakhir di corong Anda.

Meskipun tidak ada masalah mendasar dengan proses pembelian, hal ini menunjukkan area yang perlu ditingkatkan untuk mendorong lebih banyak konversi.

Kesimpulan

Oke, Kami pikir sudah cukup jelas untuk sekarang terkait Pengertian Analytics, Apa itu Analitik dan Business Analytics? Sejarah, Manfaat, Jenis dan Macam Cara Kerja serta Kenapa itu Penting.

Jadi, berdasarkan penjelasan dan pembahasan tentang di atas, dapat kita simpulkan bahwa analytics atau analitik adalah proses ilmiah untuk menemukan dan mengomunikasikan pola-pola bermakna yang dapat ditemukan dalam data.

Ini berkaitan dengan mengubah data mentah menjadi wawasan untuk membuat keputusan yang lebih baik.

Seperti yang kita ketahui, sebuah analisis bergantung pada penerapan statistik, pemrograman komputer, dan riset operasi untuk mengukur dan mendapatkan wawasan tentang arti data.

Ya, ini sangat berguna di area yang merekam banyak data atau informasi.

Jenis terkait lainya yang juga sama pentingnya yaitu business analytics, ini menggunakan personalisasi, pembelajaran mesin, dan pengetahuan domain mendalam di mana perusahaan dapat memperoleh wawasan yang relevan dan dapat ditindaklanjuti dari data di seluruh aplikasi, gudang data, dan data lake.

Analisis bisnis harus menjadi proses lengkap yang membutuhkan tindakan.

Setelah wawasan tercapai, bisnis kemudian dapat mengevaluasi kembali, menjalankan kembali, dan mengkonfigurasi ulang prosesnya, sehingga ini semua dapat dikatakan dengan bagaimana kita mengambil tindakan.

Penutup

Demikianlah postingan artikel yang dapat Kami bagikan kali ini, di mana Kami membahas terkait Pengertian Analytics, Apa itu Analitik dan Business Analytics? Sejarah, Manfaat, Jenis dan Macam Cara Kerja serta Kenapa itu Penting.

Semoga apa yang sudah Kami coba sampaikan serta jelaskan di sini dapat bermanfaat dan juga dapat menambah wawasan dan pengetahuan kita semua terutama dalam bidang teknologi, data dan bisnis.

Silahkan bagikan artikel atau postingan Kami di sini kepada teman, kerabat serta rekan kerja dan bisnis kalian semua khususnya jika kalian temukan ini bermanfaat dan juga jangan lupa subscribe Blog dan YouTube Kami. Sekian dari Kami, Terima Kasih.

Postingan ini juga tersedia dalam versi:


rifqimulyawan.com menggunakan cookies untuk meningkatkan kebergunaan pengguna.