Proses Data Analisis, Langkah, Metode, dan Cara Memulainya

Tidak hanya untuk mempertahankan bisnis, analisis data dibutuhkan untuk mengembangkan perusahaan. Misalnya dalam pengambilan keputusan, Anda perlu mencari tahu dulu apa yang dipertaruhkan, pro dan kontra, dan kemungkinan hasilnya. 

Begitu pula dengan perusahaan yang tidak mungkin membuat keputusan berdasarkan data yang buruk. Mereka membutuhkan informasi dan data. Di sinilah analisis data memiliki peranan penting bagi sebuah organisasi atau perusahaan.

Analisis data adalah proses membersihkan, mengubah, dan memproses data mentah, serta mengekstraksi informasi relevan yang dapat ditindaklanjuti yang membantu perusahaan membuat keputusan yang tepat. 

Prosedur ini membantu mengurangi risiko dalam pengambilan keputusan dengan memberikan wawasan dan statistik yang berguna, yang sering disajikan dalam bagan, gambar, tabel, dan grafik.

Tahapan Proses Analisis Data

Proses analisis data melibatkan pengumpulan semua informasi, memproses, menjelajahi, dan menggunakannya untuk menemukan pola dan wawasan lainnya. Proses analisis data terdiri dari:

1. Data Requirement Gathering

Cari tahu alasan Anda melakukan analisis ini, jenis analisis data apa yang ingin Anda gunakan, dan data apa yang yang Anda rencanakan untuk dianalisis.

2. Data Collecting

Setelah identifikasi kebutuhan, langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data dari narasumber yang meliputi studi kasus, survei, wawancara, kuesioner, dan observasi langsung. Pastikan Anda menyusun data yang telah dikumpulkan untuk analisis.

3. Data cleaning

Tidak semua data yang dikumpulkan berguna. Jadi, bersihkan data-data yang menurut Anda tidak berguna. Proses ini mencakup spasi, catatan duplikat dan kesalahan dasar. Pembersihan data harus Anda lakukan sebelum mengirimkannya untuk dianalisis.

4. Data analysis

Pada tahap inilah Anda menggunakan software analisis data dan tools lainnya untuk membantu Anda menafsirkan serta memahami data hingga sampai pada kesimpulan. 

5. Data interpretation

Setelah mendapatkan hasil, langkah selanjutnya adalah menafsirkan data dan membuat tindakan terbaik berdasarkan temuan Anda.

6. Data visualization

Visualisasi data merupakan cara terbaik untuk menampilkan informasi Anda secara grafis dengan cara yang dapat dibaca dan dipahami orang. Anda dapat menggunakan bagan, grafik, map, poin, atau sejumlah metode lainnya. Visualisasi membantu Anda memperoleh informasi penting dengan membandingkan kumpulan data dan mengamati hubungannya.

Metode Analisis Data

Metode analisis data yang digunakan akan berbeda-beda tergantung pada metode pengumpulan data yang digunakan. Prinsipnya adalah penggunaan prosedur dan teknik yang tepat untuk menafsirkan hasil serta perencanaan teknik pengumpulan data. Hal ini bertujuan agar analisis data yang dilakukan mudah dengan hasil akurat. Berikut ini ragam metode analisis data yang umumnya digunakan:

1. Qualitative Analysis

Metode ini menggunakan wawancara dan observasi dengan menjawab pertanyaan apa, mengapa, atau bagaimana. Data-data yang dianalisis menggunakan metode ini berupa teks atau narasi. Selanjutnya dilakukan proses klasifikasi berdasarkan kebutuhan menggunakan proses pencodingan.

Tahap terakhir dari metode ini yaitu Interpretasi data. Proses interpretasi data dilakukan bersamaan dengan proses coding. Interpretasi dilakukan untuk menganalisa data dan mendapatkan informasi yang dibutuhkan. Diperlukan pendekatan yang lebih subjektif dalam metode ini. kelebihan dari metode ini yaitu tingkat kedalaman dari hasil analisis data.

2. Quantitative Analysis

Metode ini bergantung pada kemampuan Anda menghitung data secara akurat. Selain itu, diperlukan juga kemampuan untuk menginterpretasi data yang kompleks. Metode kuantitatif memiliki beragam jenis analisis, seperti teknik korelasi, regresi, komparasi, deskriptif, dan sebagainya. 

Metode ini melakukan pendekatan pengolahan data dengan statistik atau matematik yang terkumpul dari data sekunder. Kelebihan dari metode kuantitatif yaitu Anda bisa mendapatkan kesimpulan yang lebih terukur dan komprehensif. Metode lainnya yang dapat digunakan untuk menganalisis data yaitu analisis teks, statistical, diagnosa, prediktif, dan perspektif,

3. Kombinasi Qualitative dan Quantitative

Metode ini merupakan pendekatan yang mengkombinasikan atau menggabungkan antara metode analisis kuantitatif dan kualitatif. Hal ini termasuk pada landasan filosofis, penggunaan pendekatan kuantitatif dan kualitatif, serta mengkombinasikan keduanya. 

Creswell (2009) menyebutkan bahwa metode kombnasi ini disebut juga metode multimethods (multi metode). Metode kombinasi digunakan bersama-sama dalam kegiatan analisis untuk mendapatkan data yang lebih komprehensif, valid, reliabel, dan obyektif.

4. Analisis Regresi

Analisis regresi adalah bagian dari analisis data kualitatif. Metode analisis regresi dilakukan untuk memprediksi data yang sudah dikumpulkan. Data yang sudah Anda kumpulkan dapat menjadi dasar untuk memprediksi tren di masa depan.

Metode analisis regresi dapat mengukur hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen. Analisis regresi dinilai efektif untuk mencari tahu hal-hal apa saja yang dapat dioptimalkan dengan melihat tren atau kecenderungan serta hubungannya antar data faktor. Model analisis regresi dapat linier, non-linier, logistik, life data, dan sebagainya.

Cara Memulai Proses Data Analisis

Beragam masalah yang muncul membuat perusahaan semakin mengevaluasi kembali tingkat kematangan data mereka saat ini. Hal ini dilakukan untuk menentukan bagaimana perusahaan dapat meningkatkan kemampuan serta mengembangkannya. Anda dan perusahaan dapat memulai proses analisis data ke tahap lanjutan dengan menerapkan langkah-langkah berikut ini:

• Lakukan penilaian internal terhadap proses analisis data saat ini untuk mengembangkan kematangan data tingkat lanjut yang dapat membantu bisnis. 
• Buat set tujuan dan item tindakan. Identifikasi apa yang ingin dicapai dengan hasil analisis data dan buat map yang jelas untuk memastikannya.
• Berinvestasi dalam solusi analitik canggih yang menyederhanakan proses analisis data. Seluruh data akan dianalisis dalam satu platform dan diatur dalam laporan yang disederhanakan sehingga memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
• Tinjau wawasan secara menyeluruh dan terapkan pada alur kerja operasional bisnis.

Nantinya, data ini akan diolah dan digunakan oleh divisi pemasaran. Bagian pemasaran perlu tahu data seperti apa yang dibutuhkan dan proses pemanfaatan data yang tepat untuk menciptakan sebuah strategi. Untuk lebih mahir dalam pengolahan data untuk pemasaran produk, ikuti pelatihan Certificate of Business Management: Marketing Management dari prasmul eli. Tingkatkan kemampuan dalam hal pemasaran yang efektif di sini.