Analisis data adalah proses yang kompleks yang melibatkan beberapa tingkatan, masing-masing dengan tujuan dan metode yang berbeda. Tingkatan ini membantu dalam memperoleh wawasan yang mendalam dari data mentah hingga menghasilkan rekomendasi yang dapat diambil tindakan. Berikut adalah lima tingkatan utama dalam analisis data.
1. Descriptive Analytics (Analisis Deskriptif): Tingkatan pertama dalam analisis data adalah analisis deskriptif. Tujuan dari analisis ini adalah untuk mendeskripsikan atau meringkas data yang ada untuk memahami apa yang terjadi di masa lalu atau sedang terjadi saat ini. Ini melibatkan penggunaan statistik dasar seperti mean, median, dan mode, serta visualisasi data seperti grafik dan tabel. Analisis deskriptif membantu dalam mengidentifikasi pola dan tren dalam data sehingga dapat memberikan gambaran umum tentang situasi yang dihadapi.
2. Diagnostic Analytics (Analisis Diagnostik): Setelah memahami apa yang terjadi melalui analisis deskriptif, langkah berikutnya adalah menganalisis mengapa hal tersebut terjadi. Analisis diagnostik berfokus pada mencari penyebab atau faktor-faktor yang mempengaruhi suatu fenomena. Ini sering kali melibatkan teknik statistik yang lebih kompleks, seperti regresi atau analisis korelasi, untuk menemukan hubungan antara variabel-variabel. Analisis diagnostik membantu dalam mengidentifikasi anomali dan pola yang tidak biasa serta memberikan wawasan mendalam tentang penyebab dari tren yang diamati.
3. Predictive Analytics (Analisis Prediktif): Analisis prediktif bertujuan untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan berdasarkan data historis. Dengan menggunakan teknik machine learning dan algoritma statistik, analisis ini membangun model prediktif yang dapat memperkirakan kemungkinan hasil di masa depan. Contohnya termasuk ramalan penjualan, prediksi perilaku pelanggan, atau deteksi risiko. Analisis prediktif memungkinkan organisasi untuk bersiap menghadapi berbagai skenario potensial dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan prediksi yang dihasilkan.
4. Prescriptive Analytics (Analisis Preskriptif): Langkah berikutnya setelah membuat prediksi adalah menentukan tindakan yang harus diambil. Analisis preskriptif memberikan rekomendasi spesifik berdasarkan hasil prediktif. Ini melibatkan penggunaan teknik optimisasi dan simulasi untuk menentukan solusi terbaik di antara berbagai pilihan yang tersedia. Analisis ini membantu organisasi tidak hanya memahami kemungkinan masa depan tetapi juga mengetahui tindakan apa yang harus diambil untuk mencapai hasil yang diinginkan atau menghindari risiko.
5. Cognitive Analytics (Analisis Kognitif): Tingkatan tertinggi dalam analisis data adalah analisis kognitif, yang melibatkan teknologi canggih seperti kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk meniru cara berpikir manusia. Analisis kognitif dapat memahami konteks dan makna dari data tidak terstruktur, seperti teks dan gambar, dan membuat keputusan yang hampir mirip dengan manusia. Ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan otomatis, serta dapat mengatasi situasi kompleks yang memerlukan pemahaman mendalam dan penilaian subjektif.
Dengan memahami dan menerapkan tingkatan-tingkatan dalam analisis data ini, organisasi dapat memperoleh wawasan yang lebih dalam, membuat prediksi yang akurat, dan mengambil keputusan yang lebih tepat. Tingkatan ini juga membantu dalam memaksimalkan nilai data yang dimiliki dan menciptakan strategi bisnis yang lebih efektif.
