Di era digital yang semakin maju, data besar atau big data telah menjadi salah satu pilar utama dalam pengambilan keputusan di berbagai sektor. Data besar adalah kumpulan dari sekumpulan data yang volume, kecepatan, atau berbagai variasinya yang sulit untuk disimpan, dikelola, diproses, dan dianalisis menggunakan database dan alat pemrosesan data tradisional. Besarnya volume, variasi, dan kecepatan data yang tersedia saat ini menuntut adanya teknik analisis yang canggih untuk mengolah dan memanfaatkan hasilnya.
Berikut 4 macam analisis dalam analisis data besar yang sering digunakan:
1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif adalah fondasi dari semua jenis analisis data. Teknik ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan “Apa yang Terjadi?”, yaitu mendeskripsikan atau menggambarkan karakteristik utama dari kumpulan data. Misalnya, dalam bisnis ritel seperti supermarket, analisis deskriptif bisa digunakan untuk mengetahui tren penjualan berdasarkan lokasi, waktu, atau kategori produk. Alat yang umum digunakan dalam analisis ini berbentuk grafik, tabel, dan indikator statistik seperti penjumlahan, maksimum, minimum, top-N, rata-rata, median, dan persentase.
Manfaat:
- Memberikan pemahaman dasar tentang data yang ada.
- Mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin tidak terlihat pada kumpulan data di persepsi pertama.
- Membantu dalam pengambilan keputusan awal berdasarkan data historis (hal yang lalu).
2. Analisis Diagnostik
Analisis diagnostik bekerja 1 langkah lebih jauh dari analisis deskriptif dengan mencoba menjawab pertanyaan “Mengapa Sesuatu/Hal itu dapat Terjadi?”, yaitu tidak hanya mencari apa yang terjadi tapi juga mencari berbagai alasan mengapa hal itu dapat terjadi. Teknik ini melibatkan penggalian lebih dalam pada struktur data untuk menemukan penyebab utama dari pola atau tren yang diamati. Misalnya, jika penjualan menurun, analisis diagnostik akan mencoba mencari tahu alasannya apakah disebabkan oleh faktor eksternal seperti perubahan ekonomi, atau faktor internal seperti strategi pemasaran yang tidak efektif. Alat komputasi seperti perhitungan aljabar linier, masalah umum N-Body, dan komputasi grafik-teoretis biasanya digunakan untuk analisis ini.
Manfaat:
- Mengidentifikasi penyebab masalah atau anomali.
- Membantu dalam perencanaan strategi yang lebih baik dengan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi hasil.
- Menyediakan dasar untuk tindakan korektif.
3. Analisis Prediktif
Analisis prediktif menggunakan teknik statistik dan algoritma machine learning untuk memprediksi hasil masa depan berdasarkan data historis dan tren yang ada. Dengan demikian teknik ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan“Apa yang mungkin akan Terjadi?”. Misalnya, perusahaan asuransi menggunakan analisis prediktif untuk menilai risiko calon pelanggan dan menentukan premi asuransi. Contoh lainnya di sektor kesehatan, analisis ini dapat digunakan untuk memprediksi apakah kedepannya tumor pasien akan jinak atau ganas. Alat yang sering digunakan dalam analisis ini meliputi regresi, klasifikasi, dan model prediktif lainnya.
Manfaat:
- Memungkinkan proyeksi masa depan yang lebih akurat.
- Membantu dalam pengambilan keputusan proaktif.
- Meningkatkan efisiensi operasional dengan mengantisipasi kebutuhan dan tren masa depan.
4. Analisis Preskriptif
Analisis preskriptif adalah jenis analisis yang paling canggih, menggabungkan teknik dari analisis deskriptif, diagnostik, dan prediktif untuk merekomendasikan tindakan yang harus diambil. Teknik ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan “Apa yang dapat Dilakukan untuk Mencapainya?”, yaitu untuk memberikan panduan yang jelas tentang bagaimana mencapai hasil yang diinginkan. Teknik ini dapat memprediksi hasil yang mungkin terjadi berdasarkan opsi tindakan yang diambil. Teknik ini memberikan opsi terbaik untuk diikuti atau diambil dari beberapa opsi yang tersedia. Misalnya, analisis preskriptif dapat digunakan untuk menggambarkan pengobatan terbaik untuk pengobatan bagi pasien berdasarkan hasil dari berbagai obat pada pasien serupa. Contoh lain, analisis preskriptif dapat memberi saran paket data atau pulsa seluler terbaik untuk pelanggan berdasarkan pola penjelajahan pelanggan tersebut. Alat komputasi seperti masalah umum N-Body, komputasi grafik-teoretis, masalah optimasi dan alignment biasanya digunakan untuk analisis ini.
Manfaat:
- Menyediakan rekomendasi tindakan yang jelas dan actionable.
- Mengoptimalkan proses bisnis dan operasional.
- Membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih cepat dan berdasarkan data.
Kesimpulan:
Pemahaman dan penerapan berbagai jenis analisis dalam data besar adalah kunci untuk mendapatkan wawasan yang berharga dan membuat keputusan yang lebih baik. Analisis deskriptif memberikan gambaran umum tentang data, analisis diagnostik mengungkapkan penyebab dari pola yang teramati, analisis prediktif memproyeksikan hasil masa depan, dan analisis preskriptif memberikan rekomendasi tindakan untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Dengan menggunakan kombinasi dari keempat jenis analisis ini, organisasi dapat lebih efektif dalam memanfaatkan data besar untuk mencapai keunggulan kompetitif dan pertumbuhan berkelanjutan.
