Teknik Analisis Data yang Penting untuk Pengambilan Keputusan Bisnis

Di era persaingan yang semakin ketat, data telah menjadi landasan utama dalam pengambilan keputusan bisnis. Namun, memiliki data saja tidak cukup—perusahaan harus mampu menganalisisnya dengan tepat untuk mendapatkan wawasan yang relevan. Teknik analisis data membantu bisnis memahami pola, memprediksi tren, dan membuat keputusan strategis yang lebih baik.

Berbagai teknik, mulai dari teknik analisis deskriptif hingga prediktif, dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses bisnis dan mengurangi risiko. Dengan memahami strategi yang tepat, perusahaan dapat memanfaatkan data sebagai keunggulan kompetitif. Ingin tahu teknik apa saja yang dimaksud? Yuk, pelajari selengkapnya!

Teknik Analisis Data untuk Pengambilan Keputusan Bisnis

Dalam melakukan analisis data untuk pengambilan keputusan bisnis, ada beberapa teknik yang bisa kamu gunakan. Teknik yang dimaksud adalah sebagai berikut:

1. Analisis deskriptif
2. Analisis prediktif
3. Analisis preskriptif
4. Visualisasi data

Analisis deskriptif

Analisis deskriptif adalah teknik analisis data yang berfokus untuk menjelaskan data historis. Teknik analisis ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola, tren, maupun korelasi antar data.

Dalam teknik analisis deskriptif, ringkasan statistik seperti rata-rata, median, maupun distribusi data sangat banyak dijumpai. Setelah melakukan analisis, ringkasan data tersebut ditampilkan dalam bentuk grafik maupun tabel.

Bagaimana penerapan analisis deskriptif dalam pengambilan keputusan bisnis? Dalam bisnis retail, misalnya, teknik analisis ini bisa digunakan untuk melihat pola penjualan produk dalam beberapa bulan terakhir. Melalui teknik analisis deskriptif, pemilik bisnis bisa mengetahui berapa rata-rata penjualan dan produk mana yang lebih banyak disukai oleh para konsumen.

Analisis prediktif

Analisis prediktif merupakan teknik analisis data yang memiliki tujuan untuk memproyeksikan kemungkinan hasil di masa depan berdasarkan data historis atau algoritma tertentu. 

Biasanya, analisis prediktif menggunakan model statistik, machine learning, atau data mining untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi yang akurat. Jenis analisis ini sering digunakan untuk memperkirakan permintaan pasar atau perilaku konsumen.

Sebagai contoh, analisis prediktif bisa digunakan oleh perusahaan yang memiliki e-commerce sebagai salah satu channel penjualan. 

Dengan menggunakan teknik analisis prediktif, perusahaan dapat mempelajari produk apa yang disukai konsumen dan memprediksi produk-produk seperti apa yang cocok untuk ditawarkan. Selain itu, teknik analisis ini juga bisa digunakan untuk memperkirakan kapan permintaan tinggi berdasarkan data historis. Melalui cara ini, perusahaan bisa membuat variasi produk dan menentukan kapan harus meningkatkan produksi.

Analisis preskriptif

Teknik analisis preskriptif adalah teknik analisis data yang digunakan untuk memberikan rekomendasi tindakan bisnis yang tepat berdasarkan hasil analisis deskriptif dan prediktif.  

Analisis preskriptif bisa digunakan untuk mempelajari masa lalu serta memproyeksikan masa depan. Tak hanya itu, analisis preskriptif juga bisa membantu pelaku bisnis untuk mendapatkan solusi terbaik untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Metode yang digunakan dalam teknik analisis preskriptif adalah dengan simulasi, optimasi, dan algoritma kompleks. 

Contoh penerapan analisis preskriptif ini bisa dilihat di industri logistik. Di bidang industri ini, analisis preskriptif digunakan untuk menentukan rute pengiriman terbaik untuk mengurangi biaya dan waktu pengiriman. Hasil dari analisis preskriptif ini bisa digunakan untuk memaksimalkan efisiensi operasional perusahaan.

Visualisasi data

Meskipun bukan termasuk ke dalam teknik analisis, visualisasi data merupakan kegiatan penting yang wajib dalam kegiatan mengolah data. Visualisasi data adalah proses menyajikan informasi dalam bentuk visual—baik itu grafik, tabel, diagram, dashboard, dsb. 

Tujuan utama visualisasi data adalah untuk membantu pemilik bisnis mengidentifikasi tren, pola, maupun kondisi tidak normal (anomali) dalam data. Dengan visualisasi data, pemilik bisnis bisa menangkap poin penting dari suatu hasil analisis tanpa perlu membaca keseluruhan hasil analisis.

Penerapan visualisasi data bisa kamu jumpai di banyak hal. Di e-commerce, misalnya. Visualisasi data digunakan untuk menampilkan performa kampanye marketing terhadap konversi. Visualisasi data juga sering dijumpai untuk menunjukkan fluktuasi pendapatan toko.

Sebagai simpulan, analisis data adalah kunci penting pengambilan keputusan bisnis yang efektif. Setiap teknik analisis dan visualisasi data akan memberikan wawasan penting yang membantu perusahaan memahami kondisi di lapangan—misalnya seperti tren, hasil penjualan, dan prediksi permintaan pasar. Berkat hal ini, perusahaan bisa menentukan langkah strategis untuk memaksimalkan efisiensi, mengurangi risiko, dan meningkatkan penjualan.

Bagi kamu yang ingin menguasai teknik analisis data dan menjadi ahli dalam pengambilan keputusan bisnis? Di Business Analytics BINUS University, kami menawarkan pendidikan yang mengasah keterampilan analisis data melalui pendekatan praktis dan teori yang mendalam. Program ini akan membekali kamu dengan teknik-teknik analisis data, mulai dari analisis deskriptif hingga prediktif, serta visualisasi data yang dapat membantu kamu dalam menghadapi tantangan bisnis di era digital.