Pernahkah kamu kebingungan untuk menarik kesimpulan yang jelas dari banyaknya data?
Banyak data analyst yang kebingungan dan membuat kesalahan saat analisis karena tidak memiliki langkah kerja yang teratur. Akibatnya, data yang seharusnya berguna malah tidak memberikan informasi penting.
Untuk menghindari hal ini, kita perlu memiliki framework kerja analisa data sebagai panduan agar dapat bekerja lebih teratur.
Dengan cara yang benar, kamu tidak hanya menghindari kesalahan, tetapi juga bisa mendapatkan informasi yang lebih berguna untuk membuat keputusan.
Apa Itu Framework Analisa Data?
Framework analisa data adalah langkah-langkah teratur yang digunakan untuk mengolah data dari awal sampai menghasilkan keputusan.
Dengan kerangka ini, kamu bisa mengetahui apa saja yang harus dilakukan dan dihindari supaya proses analisis tidak dilakukan secara asal-asalan.
Tahapan Framework Analisa Data
Framework analisa data umumnya terdiri dari beberapa tahapan yang saling terhubung. Setiap tahap ini berperan penting dalam menghasilkan insight yang akurat.
1. Ask
Tahap ini fokus untuk menentukan pertanyaan atau masalah yang ingin dianalisis. Di sini, kamu perlu memahami tujuan bisnis atau kebutuhan analisis secara jelas untuk menentukan apa saja data yang dibutuhkan.
2. Prepare
Pada tahap ini, kamu akan mengumpulkan data dari berbagai sumber yang relevan, seperti database, file, atau platform digital lainnya. Pastikan data yang dikumpulkan sesuai dengan pertanyaan yang telah ditentukan sebelumnya.
3. Process
Tahapan dalam framework analisa data selanjutnya adalah process, yaitu tahap pembersihan dan perapihan data agar siap dianalisis. Proses ini juga membantu menghindari hasil yang keliru akibat data yang tidak valid.
Baca juga: Tutorial Data Cleansing di Excel versi Coding Studio
4. Analyze
Setelah data bersih, barulah kamu bisa melakukan analisis untuk menemukan pola atau kecenderungan. Di sini, kamu dapat menggunakan berbagai metode atau alat untuk mendapatkan informasi penting.
5. Share
Informasi yang sudah ditemukan perlu disampaikan kepada pihak terkait agar mereka dapat mengambil keputusan secara lebih baik. Gunakanlah gambar atau grafik supaya hasilnya lebih mudah dipahami.
6. Act
Tahap terakhir adalah penggunaan informasi untuk membuat keputusan bisnis. Data yang sudah dianalisis akan menjadi dasar strategi yang lebih tepat untuk memberikan dampak yang nyata.
Contoh Penggunaan Framework Analisa Data
Untuk memahami alurnya, mari bayangkan seolah-olah kamu sedang menganalisis kasus penurunan penjualan di sebuah perusahaan ritel dalam 3 bulan terakhir.
Baca juga: Contoh Analisis Data Sederhana dengan Excel versi Coding Studio
1. Ask untuk Menentukan Masalah Penjualan
Kamu akan mulai mempertanyakan: “Mengapa penjualan menurun dalam 3 bulan terakhir?” Pertanyaan ini menjadi fokus utama agar analisis tidak melebar ke hal lain.
2 Prepare untuk Kumpulkan Data Penjualan
Selanjutnya, kamu akan mengumpulkan data penjualan dari seluruh cabang, termasuk data produk, harga, dan periode waktu. Masukkan juga data tambahan seperti campaign marketing untuk melihat faktor eksternal.
3. Process untuk Bersihkan Data
Data ini lalu diperiksa untuk menghapus duplikasi, memperbaiki format, dan menangani data yang hilang. Proses ini memastikan data yang digunakan benar-benar siap dianalisis.
4. Analyze untuk Cari Pola Penjualan
Dari hasil analisis, kamu dapat menemukan bahwa penurunan ini terjadi karena adanya kenaikan harga pada produk tertentu. Di tahapan ini, kamu juga bisa melihat bahwa cabang tertentu mengalami penurunan lebih besar dibanding yang lain.
5. Share untuk Presentasi Hasil
Hasil analisis ini kemudian disajikan dalam bentuk dashboard dan grafik tren penjualan. Dengan tampilan ini, manajemen dapat memahami masalah dengan cepat tanpa harus membaca data asli.
6. Act untuk Ambil Strategi Bisnis
Berdasarkan informasi tersebut, kamu bisa memutuskan untuk menyesuaikan harga dan menjalankan promo di cabang yang terdampak.
Cara Menggunakan Framework Analisa Data dengan Tepat
Supaya framework analisa data ini benar-benar efektif, kamu perlu menggunakannya dengan cara yang tepat. Mari ikuti langkah-langkah di bawah ini:
1. Mulai dari Pertanyaan yang Jelas
Pastikan untuk memahami masalah yang ingin diselesaikan sebelum mulai proses analisis. Dengan pertanyaan yang jelas, kamu bisa menentukan arah seluruh proses dengan tepat.
2. Gunakan Data yang Relevan
Tidak semua data perlu digunakan dalam analisis. Pilihlah data yang benar-benar berkaitan dengan masalah yang sedang dianalisis agar prosesnya lebih efisien.
3. Jangan Skip Tahap Cleaning
Banyak pemula yang mengabaikan tahap pembersihan karena dianggap tidak penting. Padahal, data yang kotor dapat menyebabkan hasil analisis yang salah.
4. Fokus pada Insight yang Penting
Tidak semua hasil analisis memiliki nilai yang sama. Fokuslah pada hasil yang benar-benar berdampak pada bisnis supaya kamu bisa mengambil keputusan yang lebih tepat.
5. Pastikan Hasil Bisa Dipahami
Sampaikan insight yang kompleks secara sederhana agar mudah dipahami oleh pihak manajemen atau stakeholder lainnya.
6. Gunakan untuk Ambil Keputusan
Tujuan akhir dari analisis data adalah membuat keputusan. Pastikan hasil analisis dapat langsung digunakan untuk menentukan strategi.
Saatnya Gunakan Framework Analisa Data dengan Lebih Efektif!
Itulah framework analisa data yang harus dilakukan supaya kamu dapat bekerja secara lebih teratur, menghindari kesalahan penulisan kode, hingga mendapatkan hasil analisis yang lebih tepat.
Dengan mengikuti tahapan yang jelas, kamu bisa mengolah sekaligus mengubah data menjadi keputusan yang memberikan dampak nyata.
Selain mengetahui framework analisa data yang harus diterapkan, pastikan juga kamu melakukan proses analisa ini dengan efisien, salah satunya dengan bantuan AI.
Tingkatkan efisiensi analisis datamu dengan mendaftarkan diri di kursus AI Data Analytics dari Coding Studio.
Dalam program ini, kamu akan belajar mengimplementasikan AI dalam data analytics secara bertahap, mulai dari pembuatan hipotesis dan analisis hingga pembuatan laporan BI otomatis.
Kamu juga akan mempelajari studi kasus nyata untuk membangun portofolio yang relevan dengan kebutuhan industri.
Mulai sekarang, mari kembangkan keterampilan data analytics Anda bersama Coding Studio!