(Sumber Gambar: Geeks for Geeks)

Dalam era digital saat ini, perusahaan yang ada di berbagai sektor industri menghadapi kenaikan volume data yang luar biasa, baik yang berasal dari aktivitas transaksi, operasional internal, ataupun melalui interaksi platform digital. Data tersebut tidak lagi sekadar menjadi hasil sampingan dari aktivitas bisnis, melainkan telah menjadi aset strategis yang dimiliki oleh perusahaan, yang dapat dimanfaatkan untuk merumuskan kebijakan, menyusun strategi, hingga mengambil keputusan penting yang lebih tepat sasaran. Namun, besarnya jumlah data yang diterima tidak serta-merta memberikan manfaat apabila tidak diolah dengan benar. Apabila data tersebut tidak diolah dengan benar ataupun tidak diolah, maka perusahaan dapat kehilangan momentum untuk mengambil Keputusan kedepannya

Jadi di sinilah peran data analytics menjadi krusial—sebagai proses sistematis untuk menggali informasi yang tersembunyi, mengidentifikasi pola, serta menghasilkan wawasan yang relevan. Dengan memanfaatkan data analytics secara optimal, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengantisipasi tren pasar, dan memperkuat daya saing di tengah ketatnya persaingan industri saat ini. Sebelumnya, untuk Data analytics memiliki 4 tahapan inti atau jenis, yang diantaranya ada; Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics, dan Prescriptive Analytics. Semua tipe merupakan salah satu kesatuan dalam proses data analytic yang saling berkaitan antara 1 dengan yang lainnya. Jadi apabila perusahaan melewati 1 tahapan maka besar kemungkinan hasil penyajian data akan kurang maksimal bahkan terdapat kesalahan. Namun sebelum melakukan lebih lanjut yang menganalisa data harus memahami apa saja pengertian dari masing-masing jenis yang ada. Maka penjelasannya seperti berikut:

– Descriptive Analytics
Descriptive Analytics merupakan jenis analytics paling dasar yang dimana berguna untuk menggambarkan situasi atau kondisi yang ada di masa lalu atau periode sebelumnya. Pada proses ini melibatkan pengumpulan dan penyajian data dalam bentuk grafik, tabel, atau ringkasan angka agar mudah dipahami oleh manajemen.
Contoh data yang dikumpulkan/dihasilkan: Laporan penjualan bulanan

– Diagnostic Analytics
Setelah mengetahui apa yang telah dianalisa melalui Descriptive Analytics, perusahaan perlu tahu mengapa hal dapat terjadi. Diagnostic analytics dapat membantu lebih detail yaitu dengan cara menggali lebih dalam data, mengidentifikasi keterkaitan antar variabel dalam data yang ada, serta mencari penyebab utama sebuah masalah.
Contoh data yang dikumpulkan/dihasilkan: Adanya data penurunan atau kenaikan penjualan berdasarkan laporan penjualan bulanan

– Predictive Analytics
Predictive analytics menggunakan data historis, algoritma statistik, dan berbagai teknik seperti machine learning yang telah diolah pada tahap sebelumnya. Hasil data tersebut digunakan untuk memprediksi kejadian di masa yang akan datang. Yang dimana hal tersebut membantu perusahaan untuk lebih proaktif dan siap menghadapi potensi peluang atau risiko.
Contoh Data yang dikumpulkan/dihasilkan: Data prediksi berdasarkan data yang ada sebelumnya mengenai gambaran penjualan yang akan naik sebesar 20%

– Prescriptive Analytics
Prescriptive analytics merupakan langkah lebih lanjut dari predictive analytics. Pada jenis ini tidak hanya memprediksi masa depan, tetapi juga memberikan rekomendasi keputusan terbaik berdasarkan data dan simulasi skenario.
Contoh Data yang dikumpulkan/dihasilkan: Jadwal promosi produk terbaik untuk memaksimalkan penjualan.

Sehingga pada masa kini data analytics telah menjadi pilar penting dalam penyusunan dan pengambilan keputusan bagi perusahaan. Dengan memanfaatkan data historis yang tersedia, perusahaan dapat mengidentifikasi pola, memahami akar permasalahan, memprediksi tren masa depan, hingga menentukan langkah strategis yang paling efektif. Tanpa data analytics, keputusan bisnis cenderung berbasis intuisi atau prakiraan semata yang tidak memiliki dasar prakiraan dan berisiko tinggi untuk mengalami kesalahan pengambilan keputusan. Namun hal tersebut dapat berlaku sebaliknya, dengan pendekatan yang terstruktur dan berbasis analitik, perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih tepat, efisien, dan responsif terhadap pergerakan pasar yang cepat berubah. Oleh karena itu, penerapan data analytics bukan lagi pilihan, melainkan kebutuhan krusial bagi setiap organisasi yang ingin bertahan dan unggul dalam persaingan industri saat ini.

Referensi:

  • Michigan State University, “Types of Data Analytics and How to Apply Them,” Michigan State University Online, diakses pada 27 April 2025. https://www.michiganstateuniversityonline.com/resources/business-analytics/types-of-data-analytics-and-how-to-apply-them/
  • Educativa.id, “Analisis Data: Definisi, Tujuan, dan Langkah-langkahnya,” Educativa.id, 26 Maret 2025, diakses pada 27 April 2025. https://educativa.id/2025/03/26/analisis-data-definisi-tujuan-dan-langkah-langkahnya/