Kenali Metode Analisis Data untuk Meningkatkan Efisiensi Bisnis Anda

Banyak perusahaan menyadari bahwa mereka memiliki banyak data, baik dari pelanggan, transaksi, aktivitas internal, maupun platform digital. Namun, tidak sedikit yang bingung bagaimana cara memanfaatkannya. 

Data yang tidak dianalisis akan tetap menjadi angka-angka mentah tanpa makna. Sebaliknya, data yang dianalisis dengan benar bisa menjadi sumber insight penting untuk meningkatkan efisiensi, menghemat biaya, memperbaiki layanan, bahkan membuka peluang bisnis baru.

Bayangkan Anda adalah pemilik bisnis retail dengan puluhan cabang. Anda menyadari bahwa beberapa cabang performanya menurun, tapi tidak tahu mengapa. Atau Anda adalah pengelola layanan transportasi online yang ingin memprediksi lonjakan permintaan saat libur panjang. Atau Anda ingin tahu strategi diskon mana yang paling efektif dari semua promosi yang pernah dijalankan. Di sinilah analisis data menjadi kunci.

Untuk dapat mengelola dan memanfaatkan data secara maksimal, perusahaan perlu memahami terlebih dahulu beberapa metode analisis data yang dapat digunakan. Metode ini membantu mengubah data mentah menjadi informasi berharga yang bisa langsung digunakan untuk mendukung keputusan bisnis.

Beberapa metode analisis yang umum digunakan, seperti Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics, dan Prescriptive Analytics.

Metode analisis seperti apa yang cocok untuk bisnis Anda?  Dengan memilih metode yang tepat dan membangunnya dalam sebuah sistem analitik yang terintegrasi, perusahaan dapat mengelola data dengan lebih efektif, mempercepat pengambilan keputusan, dan meningkatkan efisiensi operasional.

Berikut ini perbedaan metode analisis data yang biasa digunakan. 

BACA JUGA: Big Data Tools Terbaik untuk Meningkatkan Analisis Data Anda

Descriptive Analytics 

Analisis deskriptif adalah metode paling dasar dalam analisis data yang berfungsi untuk menjawab pertanyaan “Apa yang sudah terjadi?” 

Teknik ini digunakan untuk menggambarkan kondisi, tren, atau hasil kinerja berdasarkan data historis yang telah dikumpulkan.

Data diolah dan disajikan dalam bentuk grafik, tabel, ringkasan statistik, atau dashboard visual untuk membantu stakeholder melihat situasi yang telah terjadi secara menyeluruh. Metode ini menjadi fondasi sebelum melakukan analisis lanjutan seperti diagnostik atau prediktif.

Descriptive analytics membantu perusahaan mengidentifikasi pola operasional, mengevaluasi kinerja divisi atau produk, serta menyoroti area-area yang perlu diperbaiki. Dengan mengetahui tren yang terjadi, perusahaan bisa mengambil keputusan yang lebih tepat dalam alokasi sumber daya, waktu, dan anggaran.

Sebagai contoh, sebuah restoran cepat saji menggunakan laporan bulanan untuk melihat tren penjualan menu di berbagai cabang. Mereka menemukan bahwa menu sarapan ternyata memiliki penjualan tinggi di cabang-cabang area perkantoran, tetapi rendah di cabang yang dekat kawasan perumahan. 

Dengan data ini, mereka memfokuskan promosi sarapan hanya di cabang yang potensial, sehingga biaya pemasaran menjadi lebih efisien dan berdampak langsung pada pertumbuhan penjualan.

Diagnostic Analytics 

Analisis diagnostik adalah langkah lanjutan dari analisis deskriptif yang bertujuan menjawab pertanyaan “Mengapa hal itu terjadi?” 

Proses ini fokus mencari penyebab suatu hasil atau fenomena bisnis dengan menggali hubungan antar variabel, segmentasi data, atau melakukan drill-down pada informasi yang tersedia. Analisis ini penting untuk memahami faktor-faktor pemicu kinerja buruk atau kejadian tidak biasa, sehingga perusahaan bisa menghindari pengambilan keputusan berdasarkan asumsi.

Dengan mengetahui penyebab masalah, perusahaan tidak hanya bereaksi pada permukaan tetapi bisa menyelesaikan akar persoalan secara strategis. Hal ini menghemat waktu, menghindari trial-and-error, dan mendorong perbaikan proses secara menyeluruh.

Misalnya, perusahaan jasa pengiriman nasional menerima lonjakan komplain keterlambatan. Lewat analisis diagnostik, mereka menghubungkan data waktu pengiriman dengan lokasi, volume pesanan, dan kondisi lalu lintas. 

Hasilnya, ditemukan bahwa 80% keterlambatan terjadi pada rute antarprovinsi yang padat saat akhir pekan. Solusinya, mereka menambah armada dan mengatur ulang jadwal pengiriman untuk rute tersebut. Hasilnya, keluhan menurun drastis dan biaya denda pengiriman terlambat ikut berkurang.

Predictive Analytics 

Analisis prediktif adalah metode yang digunakan untuk menjawab pertanyaan “Apa yang kemungkinan akan terjadi di masa depan?” Dengan menggunakan teknik statistik, machine learning, dan data historis, metode ini membangun model yang bisa memprediksi tren, perilaku pelanggan, permintaan pasar, atau risiko operasional.

Model prediktif tidak memberikan kepastian, tetapi memberikan proyeksi dengan tingkat probabilitas yang sangat membantu dalam perencanaan bisnis.

Dengan proyeksi yang akurat, perusahaan dapat menghindari pemborosan dalam stok, mempersiapkan sumber daya secara tepat waktu, serta mengantisipasi perubahan permintaan pasar. Hal ini akan mengurangi biaya yang timbul dari kesalahan perencanaan dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih terukur.

Contoh penggunaan predictive analytics, misalnya sebuah platform e-commerce mengumpulkan data penjualan selama 3 tahun dan memanfaatkan algoritma machine learning untuk memprediksi permintaan produk berdasarkan musim, kampanye iklan, dan peristiwa tertentu. 

Menjelang Ramadan, model ini memproyeksikan lonjakan permintaan pada kategori sembako dan perlengkapan ibadah. Tim operasional menggunakan hasil ini untuk menambah stok lebih awal, memperkuat distribusi, dan mempercepat proses pengemasan. Alhasil, mereka meningkatkan kepuasan pelanggan dan menurunkan potensi kehilangan penjualan akibat kehabisan stok.

Prescriptive Analytics 

Prescriptive analytics adalah metode paling canggih dalam analitik data yang menjawab pertanyaan “Tindakan terbaik apa yang sebaiknya diambil?” 

Teknik ini tidak hanya memprediksi apa yang akan terjadi, tetapi juga menyarankan langkah yang paling optimal untuk mencapai hasil terbaik, dengan mempertimbangkan skenario, batasan, dan variabel yang ada.

Metode ini sering menggunakan pendekatan simulasi, optimasi, dan sistem berbasis aturan (rule-based systems) untuk menghasilkan rekomendasi. Prescriptive analytics membantu perusahaan membuat keputusan dengan risiko minimal dan efisiensi maksimal. Ini menghindari pendekatan coba-coba dan membantu menyusun strategi berbasis data dengan akurasi tinggi.

Contohnya, sebuah perusahaan manufaktur elektronik menghadapi lonjakan permintaan secara tiba-tiba dan keterbatasan tenaga kerja. Dengan menggunakan model preskriptif, mereka menganalisis seluruh kapasitas produksi, jadwal kerja karyawan, serta kebutuhan pelanggan. 

Sistem menyarankan konfigurasi shift kerja dan pengalokasian mesin produksi yang paling optimal. Dengan mengikuti rekomendasi ini, perusahaan tetap bisa memenuhi permintaan tanpa harus menambah karyawan baru atau membayar lembur berlebihan, sehingga biaya operasional bisa ditekan secara signifikan.

Demikian perbedaan antara keempat metode analisis data yang biasa digunakan. Mengadopsi metode analisis data yang tepat adalah langkah penting untuk membuat keputusan lebih cepat, lebih cerdas, dan lebih berbasis bukti. 

Mulai dari memahami apa yang terjadi (deskriptif), mengapa itu terjadi (diagnostik), apa yang kemungkinan akan terjadi (prediktif), hingga apa yang sebaiknya dilakukan (preskriptif), setiap pendekatan memiliki peran strategis dalam mendorong efisiensi dan keunggulan bisnis.

Jika perusahaan Anda ingin mulai membangun fondasi analitik atau mengoptimalkan strategi berbasis data, Badr Interactive siap membantu Anda mengembangkan sistem analitik yang relevan, terintegrasi, dan dapat diandalkan untuk kebutuhan bisnis Anda melalui layanan Data Processing.

Hubungi kami dan mulai transformasi data-driven decision making hari ini.