Dalam dunia data analytics, kamu tidak hanya diminta untuk membaca angka saja–tetapi juga memahami makna di baliknya.
Banyak pemula merasa sudah jago dalam “mengolah data”, tapi belum benar-benar memeriksa data secara mendalam. Akibatnya, data yang seharusnya bisa memberikan insight justru hanya berhenti sebagai angka tanpa arah.
Untuk itu, seorang data analytics harus memiliki keterampilan untuk berpikir analitis. Tanpa pendekatan analitis, proses analisis akan terasa dangkal dan kurang berdampak.
Melalui artikel ini, kamu akan mulai memahami bagaimana cara melatih berpikir analitis untuk data analytics secara bertahap sehingga proses analisis data menjadi lebih terarah, tajam, dan bernilai!
Kenapa Data Analytics Harus Bisa Berpikir Analitis?
Dalam data analytics, kemampuan ini menjadi dasar agar proses analisis tidak hanya bersifat teknis, tetapi juga sesuai dengan kebutuhan sebenarnya.
Agar Data Tidak Disalahartikan
Dengan kemampuan berpikir analitis, kamu bisa mengerti konteksnya dengan tepat dan menghindari kesalahan saat membaca data.
Agar Insight Sesuai Kebutuhan Bisnis
Berpikir analitis membuatmu dapat mengaitkan data dengan kebutuhan bisnis secara lebih tepat.
Agar Analisis Tidak Hanya Angka
Keterampilan berpikir analitis membantumu mengubah angka menjadi cerita yang berarti saat disajikan dalam laporan.
Agar Bisa Menemukan Pola Data
Pola dalam data tidak selalu langsung terlihat. Dengan cara berpikir analitis, kamu bisa menemukan hubungan yang tersembunyi.
Ciri Orang yang Berpikir Analitis dalam Data
Orang yang punya kemampuan analitis biasanya memiliki beberapa ciri-ciri berikut ini:
1. Mampu Memahami Masalah dari Data
Seseorang yang berpikir analitis biasanya mengerti masalah yang ingin diselesaikan. Mereka juga memulai setiap analisis dengan pertanyaan yang jelas agar lebih fokus pada proses analisis.
2. Tidak Langsung Mengambil Kesimpulan
Mereka tidak cepat-cepat menarik kesimpulan karena akan memeriksa setiap hasil analisis dari beberapa sisi. Hal ini mencegah mereka salah memahami data.
3. Fokus pada Fakta dan Data
Mereka akan selalu mengambil keputusan berdasarkan data, bukan dugaan. Ini meningkatkan kemungkinan mereka mendapatkan hasil analisis yang tepat.
4. Mencari Hubungan Antar Data
Seseorang yang memiliki kemampuan berpikir analitis biasanya tidak hanya melihat data satu per satu. Mereka mencari hubungan antar-data untuk menemukan insight yang lebih dalam.
Contoh Penerapan Keterampilan Berpikir Analitis dalam Data Analytics
Berikut adalah beberapa contoh penerapan keterampilan ini dalam workflow data analytics, misalnya dalam menyikapi perubahan data penjualan:
1. Mengidentifikasi Perubahan Data Penjualan
Saat melihat penurunan penjualan dalam periode tertentu, kamu akan terpicu untuk mulai mencari faktor yang memengaruhi perubahan itu.
2. Mencari Penyebab dari Pola Data
Setelah menemukan pola dalam, kamu akan mencoba mencari penyebabnya. Misalnya, apakah karena harga, promosi, atau faktor luar?
3. Membandingkan Data Antar Periode
Kamu kemudian akan membandingkan data penjualan dari beberapa periode untuk melihat tren dan memahami perubahan yang terjadi.
4. Menarik Insight dari Data
Setelah melakukan analisis, kamu akan mendapatkan insight sesuai yang dibutuhkan untuk langkah berikutnya.
5. Memberikan Rekomendasi Berbasis Data
Berdasarkan insight, kamu bisa memberikan rekomendasi yang jelas. Keputusan yang dibuat menjadi lebih fokus dan terukur.
Baca juga: AI dalam Data Analytics: Olah Data Lebih Cepat dan Cerdas!
Cara Melatih Berpikir Analitis dalam Data Analytics
Untuk menumbuhkan keterampilan berpikir analitis untuk data analytics, kamu bisa melakukan kebiasaan rutin berikut secara bertahap:
1. Mulai dari Pertanyaan yang Jelas
Mulailah analisis dengan pertanyaan yang jelas sebagai dasar untuk menentukan arahnya. Tanpa pertanyaan yang jelas, hasil analisis akan sulit dipakai.
2. Biasakan Membaca Dataset Sederhana
Mulailah dari dataset kecil sehingga kamu dapat lebih fokus melihat polanya. Selain itu, dataset sederhana juga membantumu membangun dasar analisis yang kuat.
3. Latih Melihat Pola dan Tren
Cobalah mencari pola dalam data yang kamu punya. Perhatikan apakah ada perubahan kemampuan dari waktu ke waktu sesuai dengan intensitas latihanmu.
4. Gunakan Logika Saat Menganalisis
Periksalah setiap hasil analisis dengan logika. Hindari hanya mengandalkan angka untuk mendapatkan hasil analisis yang lebih masuk akal.
Baca juga: Cara Menggunakan AI untuk Analisis Data Lebih Cepat
5. Evaluasi Hasil Analisis
Setelah selesai menganalisis, jangan lupa untuk mengevaluasi hasilnya. Pastikan bahwa insight yang didapat benar-benar sesuai agar kamu bisa mendapatkan hasil analisis yang lebih berkualitas.
Kesalahan Umum yang Dilakukan Saat Mengasah Berpikir Analitis
Sayangnya, ada beberapa kesalahan yang umum dilakukan para pemula yang membuat hasilnya menjadi kurang maksimal.
Mari simak beberapa kesalahan ini untuk menghindarinya.
- Terlalu Cepat Menarik Kesimpulan: Pengambilan kesimpulan yang cepat sering tidak tepat. Untuk itu, pastikan semua data sudah dianalisis dengan baik.
- Mengandalkan Asumsi: Analisis yang dibuat berdasarkan dugaan bisa menyesatkan. Selalu gunakan data sebagai dasar utama dalam membuat keputusan.
- Tidak Memahami Konteks Data: Data yang tidak memiliki konteks bisa menghasilkan insight yang salah. Untuk itu, pahamilah latar belakang data ini.
- Fokus pada Angka Tanpa Insight: Angka saja tidak cukup untuk analisis sehingga kamu perlu mengubahnya menjadi insight yang berarti.
- Tidak Mengarah ke Keputusan: Analisis yang dilakukan tanpa tujuan tidak akan berguna. Untuk itu, pastikan hasil analisis bisa dipakai untuk membuat keputusan.
Saatnya Upgrade Caramu dalam Menganalisis Data!
Menguasai berpikir analitis untuk data analytics akan membuatmu semakin lihai dalam menggunakan data untuk pengambilan keputusan.
Dengan menggabungkan logika analitis yang baik dengan teknologi lainnya–seperti AI–proses analisis akan berlangsung lebih cepat, tepat, dan sesuai dengan kebutuhan bisnis.
Nah, untuk meningkatkan efisiensi proses analisis datamu sehari, hari, mari pelajari cara menggunakan AI dalam proses analisis data secara end-to-end melalui kursus AI Data Analytics dari Coding Studio.
Dengan dukungan mentor profesional, kamu akan mempelajari cara memanfaatkan AI untuk proses pembersihan data, analisis, hingga visualisasinya dengan Excel, Python, atau tools BI lainnya.
Pelajari cara melakukan proses analisis data dengan efisien bersama Coding Studio.