fbpx
analisis deskriptif

Tahapan Analisis Deskriptif

21 Maret 2022

Saat ini, penggunaan analisis data sudah semakin luas. Penerapan analisis data terbukti mampu membantu memudahkan proses pengambilan keputusan. Para pemilik bisnis bahkan menggunakan analisis data untuk memprediksi trend dengan berbekal data historis mereka. Dengan begitu, mereka dapat meningkatkan performa dan tentunya meraih keuntungan yang lebih besar lagi.

Analisis data sendiri ada bermacam-macam jenisnya. Ada analisis diagnostik, deskriptif, prediktif, dan preskriptif. Dalam ulasan ini, kami mengajak Anda untuk mengenal apa itu analisis deskriptif beserta cara kerjanya. Mari pelajari bersama.

Apa Itu Analisis Deskriptif?

Dalam melakukan analisis data di dunia bisnis, dikenal empat pendekatan: diagnostik, deskriptif, prediktif, dan preskriptif. Masing-masing analisis digunakan untuk menjawab pertanyaan tertentu. Analisis deskriptif menjawab pertanyaan “apa yang terjadi?”. Analisis diagnostik dilakukan untuk mengetahui alasan terjadinya suatu hal. Sedangkan, analisis prediktif bertujuan untuk memperkirakan masa depan. Beda lagi dengan analisis preskriptif yang menggabungkan ketiga analisis tersebut untuk menghasilkan informasi baru secara lebih mendalam.

Analisis deskriptif sendiri merupakan jenis analisis bisnis yang paling umum. Ketiga analisis lain tidak akan mungkin dilakukan sebelum melakukan deskriptif. Dalam analisis ini, yang disoroti adalah metrik utama bisnis seperti laba rugi. Dengan melakukan analisis deskriptif, pemilik bisnis dapat memantau performa mereka dalam setiap perubahan tren pasar.

Contoh penerapan analisis deskriptif di zaman sekarang adalah mengukur keterlibatan media sosial pelanggan. Analisis tersebut akan memunculkan metrik seperti seberapa sering pelanggan mengakses website produk, jumlah pengikut akun media sosial produk, tingkat pertumbuhan jumlah pengikut, hingga jumlah transaksi yang terjadi karena promosi melalui media sosial.

Bagaimana Cara Kerja Analisis Deskriptif?

Sebenarnya, kinerja analisis deskriptif hingga mampu menampilkan informasi penting masih terkait dengan performa perusahaan di tengah tren tertentu. Secara garis besar, cara kerja analisis deskriptif dibagi menjadi empat tahapan, yaitu:

1. Identifikasi metrik

Langkah awal yang dilakukan tentu saja mengidentifikasi metrik yang ingin diukur. Tiap perusahaan pasti memiliki tujuan bisnis tertentu dalam suatu periode waktu. Misalnya, Anda ingin mengetahui bagaimana tingkat pendapatan perusahaan selama tiga bulan terakhir.

2. Identifikasi data yang diperlukan

Setelah mengetahui metrik yang ingin diukur, apa yang harus dilakukan selanjutnya? Jika Anda sudah tahu metrik yang ingin diukur, tentukanlah data yang kiranya berhubungan. Bisa dibilang, inilah tahap analisis deskriptif yang paling menantang. Sebab, Anda harus mencari sebanyak mungkin data yang relevan. Padahal, data tersebut pasti bertebaran di berbagai ruang penyimpanan perusahaan.

Ada baiknya Anda menerapkan sistem ERP atau Enterprise Resource Planning. Dengan sistem tersebut, tiap data akan disimpan dalam database khusus. Jadi, jika Anda memerlukan data tertentu bisa langsung mengambilnya tanpa harus repot-repot memilah.

3. Ekstraksi data

Biasanya, data yang muncul akan memiliki format berbeda. Bahkan tidak menutup kemungkinan jika Anda menemukan data dalam format cetak, bukan digital. Selain itu, Anda mungkin akan menemukan inkonsistensi pada data. Untuk itulah tahapan ekstraksi data harus dilakukan. Tahap ini biasanya akan memerlukan waktu lama.

Pada analisis tingkat lanjut, ekstraksi akan diikuti dengan pemodelan data. Tujuannya adalah merancang kerangka kerja untuk membantu mempersiapkan dan mengatur informasi perusahaan. Proses ini hanya diterapkan pada data yang kompleks.

4. Analisis data

Untuk menerapkan analisis deskriptif ini, perusahaan bisa menggunakan beberapa tools. Ada yang memilih untuk menggunakan tool yang kompleks seperti business intelligence, tapi ada juga yang lebih senang dengan aplikasi spreadsheet seperti Microsoft Excel. Pemilihan alat ini harus disesuaikan dengan kebutuhan dan tentu saja kemampuan perusahaan.

Apa Keuntungan Analisis Deskriptif?

Analisis deskriptif merupakan analisis bisnis yang paling mendasar dan tidak memerlukan metode yang rumit. Oleh karenanya, analisis ini mudah dilakukan. Selain itu, sekarang ini sudah banyak tersedia tools baik berupa aplikasi, software, maupun platform khusus untuk melakukan analisis deskriptif. Anda tinggal menyesuaikan dengan kebutuhan dan bujet.

Meski sederhana, analisis deskriptif mampu menjawab pertanyaan kompleks yang berkaitan dengan performa bisnis. Hal ini sangat penting jika Anda harus rutin melaporkan perkembangan perusahaan kepada para stakeholders atau investor bisnis.

Kesimpulan

Jika disimpulkan, analisis deskriptif adalah jenis analisis yang paling dasar dalam analisis bisnis. Analisis ini menyoroti metrik penting dalam bisnis seperti laba rugi. Tanpa melakukan analisis ini, Anda akan kesulitan menjalankan analisis bisnis lainnya seperti analisis diagnostik, prediktif, dan preskriptif.

Pengolahan data terbukti sangat bermanfaat dalam dunia bisnis. Mempelajari data akan membantu Anda mendapatkan informasi performa bisnis, bahkan memprediksi tren yang akan datang. Ingin mulai menerapkan pengolahan data dalam bisnis Anda? Yuk, ikuti kelas data science di Algoritma Data Science School!

Algoritma Data Science School siap membantu Anda untuk mempelajari segala sesuatu tentang data science dan penerapannya di dunia bisnis. Seluruh kelasnya didesain fleksibel sehingga bisa tetap diikuti di sela-sela kesibukan Anda. Untuk informasi selengkapnya, silakan klik di sini!

Referensi:

  • simplilearn – What is Descriptive Analytics? Definition, How it works and Advantages

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Distributed Processing
Apa Itu Data Analysis Expressions?
jadi data scientist
Cara Menjadi Data Scientist Handal
Distributed Processing
Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Saat ini, penggunaan analisis data sudah semakin luas. Penerapan analisis data terbukti mampu membantu memudahkan proses pengambilan keputusan. Para pemilik bisnis bahkan menggunakan analisis data untuk memprediksi trend dengan berbekal data historis mereka. Dengan begitu, mereka dapat meningkatkan performa dan tentunya meraih keuntungan yang lebih besar lagi.

Analisis data sendiri ada bermacam-macam jenisnya. Ada analisis diagnostik, deskriptif, prediktif, dan preskriptif. Dalam ulasan ini, kami mengajak Anda untuk mengenal apa itu analisis deskriptif beserta cara kerjanya. Mari pelajari bersama.

Apa Itu Analisis Deskriptif?

Dalam melakukan analisis data di dunia bisnis, dikenal empat pendekatan: diagnostik, deskriptif, prediktif, dan preskriptif. Masing-masing analisis digunakan untuk menjawab pertanyaan tertentu. Analisis deskriptif menjawab pertanyaan “apa yang terjadi?”. Analisis diagnostik dilakukan untuk mengetahui alasan terjadinya suatu hal. Sedangkan, analisis prediktif bertujuan untuk memperkirakan masa depan. Beda lagi dengan analisis preskriptif yang menggabungkan ketiga analisis tersebut untuk menghasilkan informasi baru secara lebih mendalam.

Analisis deskriptif sendiri merupakan jenis analisis bisnis yang paling umum. Ketiga analisis lain tidak akan mungkin dilakukan sebelum melakukan deskriptif. Dalam analisis ini, yang disoroti adalah metrik utama bisnis seperti laba rugi. Dengan melakukan analisis deskriptif, pemilik bisnis dapat memantau performa mereka dalam setiap perubahan tren pasar.

Contoh penerapan analisis deskriptif di zaman sekarang adalah mengukur keterlibatan media sosial pelanggan. Analisis tersebut akan memunculkan metrik seperti seberapa sering pelanggan mengakses website produk, jumlah pengikut akun media sosial produk, tingkat pertumbuhan jumlah pengikut, hingga jumlah transaksi yang terjadi karena promosi melalui media sosial.

Bagaimana Cara Kerja Analisis Deskriptif?

Sebenarnya, kinerja analisis deskriptif hingga mampu menampilkan informasi penting masih terkait dengan performa perusahaan di tengah tren tertentu. Secara garis besar, cara kerja analisis deskriptif dibagi menjadi empat tahapan, yaitu:

1. Identifikasi metrik

Langkah awal yang dilakukan tentu saja mengidentifikasi metrik yang ingin diukur. Tiap perusahaan pasti memiliki tujuan bisnis tertentu dalam suatu periode waktu. Misalnya, Anda ingin mengetahui bagaimana tingkat pendapatan perusahaan selama tiga bulan terakhir.

2. Identifikasi data yang diperlukan

Setelah mengetahui metrik yang ingin diukur, apa yang harus dilakukan selanjutnya? Jika Anda sudah tahu metrik yang ingin diukur, tentukanlah data yang kiranya berhubungan. Bisa dibilang, inilah tahap analisis deskriptif yang paling menantang. Sebab, Anda harus mencari sebanyak mungkin data yang relevan. Padahal, data tersebut pasti bertebaran di berbagai ruang penyimpanan perusahaan.

Ada baiknya Anda menerapkan sistem ERP atau Enterprise Resource Planning. Dengan sistem tersebut, tiap data akan disimpan dalam database khusus. Jadi, jika Anda memerlukan data tertentu bisa langsung mengambilnya tanpa harus repot-repot memilah.

3. Ekstraksi data

Biasanya, data yang muncul akan memiliki format berbeda. Bahkan tidak menutup kemungkinan jika Anda menemukan data dalam format cetak, bukan digital. Selain itu, Anda mungkin akan menemukan inkonsistensi pada data. Untuk itulah tahapan ekstraksi data harus dilakukan. Tahap ini biasanya akan memerlukan waktu lama.

Pada analisis tingkat lanjut, ekstraksi akan diikuti dengan pemodelan data. Tujuannya adalah merancang kerangka kerja untuk membantu mempersiapkan dan mengatur informasi perusahaan. Proses ini hanya diterapkan pada data yang kompleks.

4. Analisis data

Untuk menerapkan analisis deskriptif ini, perusahaan bisa menggunakan beberapa tools. Ada yang memilih untuk menggunakan tool yang kompleks seperti business intelligence, tapi ada juga yang lebih senang dengan aplikasi spreadsheet seperti Microsoft Excel. Pemilihan alat ini harus disesuaikan dengan kebutuhan dan tentu saja kemampuan perusahaan.

Apa Keuntungan Analisis Deskriptif?

Analisis deskriptif merupakan analisis bisnis yang paling mendasar dan tidak memerlukan metode yang rumit. Oleh karenanya, analisis ini mudah dilakukan. Selain itu, sekarang ini sudah banyak tersedia tools baik berupa aplikasi, software, maupun platform khusus untuk melakukan analisis deskriptif. Anda tinggal menyesuaikan dengan kebutuhan dan bujet.

Meski sederhana, analisis deskriptif mampu menjawab pertanyaan kompleks yang berkaitan dengan performa bisnis. Hal ini sangat penting jika Anda harus rutin melaporkan perkembangan perusahaan kepada para stakeholders atau investor bisnis.

Kesimpulan

Jika disimpulkan, analisis deskriptif adalah jenis analisis yang paling dasar dalam analisis bisnis. Analisis ini menyoroti metrik penting dalam bisnis seperti laba rugi. Tanpa melakukan analisis ini, Anda akan kesulitan menjalankan analisis bisnis lainnya seperti analisis diagnostik, prediktif, dan preskriptif.

Pengolahan data terbukti sangat bermanfaat dalam dunia bisnis. Mempelajari data akan membantu Anda mendapatkan informasi performa bisnis, bahkan memprediksi tren yang akan datang. Ingin mulai menerapkan pengolahan data dalam bisnis Anda? Yuk, ikuti kelas data science di Algoritma Data Science School!

Algoritma Data Science School siap membantu Anda untuk mempelajari segala sesuatu tentang data science dan penerapannya di dunia bisnis. Seluruh kelasnya didesain fleksibel sehingga bisa tetap diikuti di sela-sela kesibukan Anda. Untuk informasi selengkapnya, silakan klik di sini!

Referensi:

  • simplilearn – What is Descriptive Analytics? Definition, How it works and Advantages

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Real Time Processing
Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing
Metode Pengolahan Data
Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data
Batch Processing
Mengenal Batch Processing dan Implementasinya