8 Istilah dalam Data Analytics

Table of Contents

Istilah dalam Data Analytics

Data Analytics adalah salah satu konsep yang semakin mendominasi dunia bisnis. Di era digital, perusahaan mengumpulkan dan menyimpan data dalam jumlah yang tidak sedikit. Namun, data tersebut akan tidak berguna tanpa kemampuan untuk menganalisanya. Inilah mengapa pemahaman tentang istilah-istilah dalam Data Analytics sangat penting. didalam artikel ini, kami akan membahas 8 istilah penting didalam Data Analytics dengan penjelasannya.

1. Data Mining

Data Mining adalah proses pengekstrakan informasi yang berguna dari dataset besar. Ini melibatkan pencarian pola, hubungan dalam data yang mungkin tidak terlihat. Penerapan Data Mining dapat membantu dalam membuat keputusan yang lebih baik dan mendukung pengembangan strategi. Teknik yang sering digunakan dalam Data Mining meliputi clustering (pengelompokan data serupa), regresi (mengidentifikasi hubungan antara variabel), dan asosiasi (mencari hubungan antara item).

2. Big Data

Big Data merujuk pada dataset yang sangat besar dan kompleks yang sulit untuk dikelola dengan perangkat lunak atau teknik analisis yang lama. Big Data mempunyai tiga karakteristik utama, yaitu Volume (jumlah data), Velocity (kecepatan data diperbarui), dan Variety (keragaman jenis data). Big Data membutuhkan teknologi yang khusus, seperti sistem penyimpanan dan pemrosesan data yang canggih. Perusahaan yang mampu mengelola dan menganalisis Big Data memiliki potensi untuk mendapatkan wawasan yang berharga dan mendapatkan keunggulan kompetitif di pasar.

3. Data Visualization

Istilah data analytics ini merupakan sebuah teknik mengubah data menjadi grafik, diagram, atau representasi visual lainnya. Tujuannya adalah membuat data lebih mudah dipahami dan memungkinkan seseorang untuk melihat pola dengan lebih jelas. Grafik, seperti grafik batang, grafik garis, dan heatmap, adalah contoh visualisasi data yang umum digunakan.

Data Visualization membantu dalam mengkomunikasikan informasi dengan lebih efektif, dan ini merupakan alat penting dalam Data Analytics. Semakin baik visualisasi data, semakin mudah bagi orang untuk memahami dan membuat keputusan yang didasarkan pada wawasan dari data.

4. Predictive Analytics

Predictive Analytics adalah pendekatan analitis yang memungkinkan Perusahaan untuk meramal hasil masa depan berdasarkan data sebelumnya. Ini menggunakan teknik statistik dan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pola dalam data yang dapat digunakan untuk membuat sebuah prediksi. Contoh aplikasi Predictive Analytics meliputi prediksi penjualan, pemeliharaan mesin, dan peringatan risiko.

Menggunakan Predictive Analytics, Perusahaan dapat mengambil tindakan yang lebih proaktif dan mengoptimalkan kinerja mereka. Ini sangat berharga untuk pengambilan sebuah keputusan.

5. Data Cleansing

Data Cleansing adalah proses membersihkan dan memperbaiki data yang tidak akurat, atau tidak konsisten. Data yang kotor atau bermasalah dapat mengganggu analisis data yang akurat dan dapat mengarah pada kesalahan dalam pengambilan keputusan.

Data Cleansing melibatkan identifikasi data yang rusak atau tidak konsisten, seperti menghapus data duplikat, mengisi data yang hilang, dan memperbaiki kesalahan entri. Ini adalah langkah penting dalam persiapan data sebelum menganalisisnya.

6. Descriptive Analytics

Descriptive Analytics adalah jenis analisis yang berfokus pada pemahaman apa yang terjadi dalam data. Ini menyediakan wawasan tentang histori data dan membantu dalam menjawab pertanyaan tentang apa yang telah terjadi dan mengapa itu terjadi.

Contoh aplikasi Descriptive Analytics meliputi laporan keuangan, analisis data pelanggan, dan pemantauan kinerja operasional. Ini adalah langkah awal dalam proses Data Analytics dan membantu Perusahaan dalam memahami konteks data mereka.

7. Data Warehouse

Istilah data analytics ini merupakan basis data terpusat yang dirancang untuk menyimpan, mengintegrasikan, dan mengelola data dari seluruh sumber. Ini memungkinkan Perusahaan untuk mengakses data secara efisien dan melakukan analisis data dengan lebih mudah.

Data Warehouse sering digunakan untuk menyimpan data historis jangka panjang dan digunakan dalam proses pelaporan dan analisis. Hal ini membantu dalam menciptakan konsistensi data dan memastikan data dapat digunakan dengan baik.

8. Business Intelligence (BI)

Business Intelligence adalah proses mengumpulkan, menganalisis, dan menyajikan informasi bisnis untuk mendukung pengambilan keputusan. Ini melibatkan penggunaan perangkat lunak dan alat analisis data untuk menghasilkan laporan, dasbor, dan visualisasi data yang berguna.

BI membantu Perusahaan dalam memahami kinerja mereka, mengidentifikasi peluang, dan menghadapi tantangan. Ini memungkinkan manajer dan eksekutif untuk mengambil keputusan berdasarkan pada data yang relevan dan akurat.

Penutup:

Itulah 8 istilah data analytics yang dapat dipelajari. Di dalam dunia yang semakin terhubung dan didorong oleh data, pemahaman tentang istilah-istilah dalam Data Analytics adalah kunci untuk sukses. Dari Data Mining yang membantu mengidentifikasi pola dalam data hingga Business Intelligence yang menyajikan informasi bisnis yang berguna, istilah-istilah ini membentuk fondasi analisis data modern.

Dengan pemahaman yang mendalam tentang istilah-istilah ini, perusahaan dapat memaksimalkan potensi data mereka dan mengambil keputusan yang lebih baik. Data Analytics bukan hanya tentang mengumpulkan data, itu juga tentang menggali wawasan yang berharga dari data tersebut. Dengan menguasai istilah-istilah ini, Anda dapat memahami arti didalam dunia Data Analytics yang penting. Jika Anda membutuhkan konsultasi mengenai marketing Anda bisa menghubungi admin DIGIMA melalui dm Instagram. (He/u)