5 Rekomendasi Tools Analisis Data untuk Bisnis

Tools analisis data adalah software yang memungkinkan Anda untuk mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data secara efisien. Tools ini banyak digunakan oleh perusahaan untuk mempermudah pengambilan keputusan. 

Dengan tools analisis data, Anda dapat mengubah kumpulan data mentah menjadi wawasan berharga untuk bisnis Anda. Anda dapat menjelajahi dan mengurai data yang kompleks serta mengetahui pola dan tren tertentu dengan lebih mudah.

Informasi yang dihasilkan dari proses analisis data akan memberikan pandangan yang objektif dan bermanfaat bagi pengambilan keputusan. Keputusan akan didasarkan pada fakta, bukan asumsi semata.

Sebelum memilih tools analisis data yang tepat, Anda perlu memahami alasan bisnis membutuhkannya. Selain itu, Anda juga perlu mengetahui cara menganalisis data. Simak selengkapnya di artikel ini.

Pentingnya tools analisis data

Analisis data adalah proses pengumpulan dan pengolahan data untuk mendapatkan wawasan tentang suatu hal secara valid. Proses ini sangat penting dalam pengambilan keputusan bisnis yang strategis. 

Berangkat dari kebutuhan tersebut, bisnis membutuhkan tools yang mudah digunakan, efektif, dan akurat. Selain itu, ada beberapa alasan lain mengapa bisnis memerlukan tools atau aplikasi analisis data, antara lain:

1. Memudahkan pengambilan keputusan

Tools atau aplikasi analisis data membantu bisnis untuk mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data mentah dari berbagai sumber. Dengan hasil analisis yang akurat, Anda dapat mengambil keputusan yang lebih baik tanpa asumsi yang tidak pasti. 

2. Membantu penyusunan strategi

Aplikasi analisis data membantu penyusunan strategi berdasarkan tren yang sudah terjadi. Hasil analisis tentang tren masa lalu yang tersimpan di database dapat menjadi sumber data untuk dianalisis. Hal tersebut akan menjadi pembelajaran dan mempermudah penyusunan strategi untuk masa yang akan datang.

3. Memahami pelanggan

Sebagai pelaku bisnis, Anda tentu ingin mengetahui perilaku dan preferensi pelanggan Anda. Data tentang perilaku dan preferensi pelanggan dapat memberikan wawasan berharga tentang apa yang diinginkan dan dibutuhkan pelanggan. 

Tools analisis data dapat digunakan untuk memahami pola pembelian, feedback, dan preferensi pelanggan. Hal ini akan meningkatkan pengalaman pelanggan dan membantu menemukan peluang pengembangan produk atau layanan baru.

4. Membantu mengidentifikasi tren pasar

Tools analisis data memungkinkan bisnis untuk memantau tren pasar dan perubahan perilaku konsumen. Dengan demikian, perusahaan dapat mengantisipasi perubahan pasar dan mengambil langkah-langkah tertentu agar tetap relevan.

5. Mengukur performa bisnis

Dengan menggunakan tools analisis data, bisnis dapat memantau performa mereka secara berkala. Performa bisnis yang diukur dengan metode yang tepat dapat menjadi bahan evaluasi progres perusahaan. Selain itu, bisnis juga dapat mengambil tindakan perbaikan jika diperlukan.

6. Meningkatkan inovasi

Analisis data dapat membuka wawasan baru dan mengungkap peluang inovasi. Perusahaan dapat mengidentifikasi tren baru, kebutuhan pasar yang belum terpenuhi, dan mengembangkan solusi baru yang inovatif.

Cara-cara menganalisis data

Sebelum data mentah berubah menjadi informasi yang mudah dipahami, ada beberapa langkah yang dilalui. Langkah-langkah ini merupakan langkah dasar karena sejatinya ada beberapa teknik untuk menganalisis data, tergantung pada jenis data, tujuan analisis, dan jumlah data yang terkumpul. 

Berikut adalah langkah-langkah dasar untuk menganalisis data:

1. Merumuskan masalah

Anda perlu menentukan tujuan melakukan analisis data. Hasil analisis data tersebut akan digunakan untuk apa? Pada tahap ini pula, Anda merumuskan masalah yang nantinya disajikan dalam bentuk pertanyaan. 

2. Mengumpulkan data

Langkah pertama adalah mengumpulkan data yang akan dianalisis. Untuk memperoleh data yang berkualitas, pengumpulan data harus dilakukan dengan metode yang akurat. 

Dalam pengumpulan data kuantitatif, ada beberapa metode yang bisa dilakukan, antara lain:

• Smoothing technique: Smoothing technique dilakukan dengan cara menghilangkan noise dari data yang terkumpul untuk menunjukkan pola-pola yang penting. Metode ini dapat dilakukan untuk menganalisis data dalam jumlah besar.

• Time series: Konsep metode ini adalah pola atau tren, mengurutkan nilai variabel pada jeda waktu yang sama. Pola yang dihasilkan dapat Anda gunakan untuk memperkirakan permintaan dalam periode waktu tertentu.

• Barometric method: Metode ini digunakan untuk memproyeksikan tren di masa depan berdasarkan situasi di masa sekarang. Tujuannya hampir serupa dengan time series, Anda dapat memperkirakan permintaan produk yang mungkin terjadi.

Sementara itu, ada beberapa jenis metode pengumpulan data kualitatif, contohnya:

• Wawancara: Metode wawancara dilakukan dengan cara mengajukan pertanyaan kepada responden secara langsung maupun online.

• Survei: Metode ini dilakukan dengan cara mengumpulkan data preferensi, pendapat, dan pilihan responden  tentang suatu produk atau layanan. 

• Observasi: Metode observasi dilakukan dengan cara terjun langsung ke lapangan untuk mengamati perilaku objek yang diteliti.

3. Merapikan data

Saat merapikan data, Anda menyingkirkan data-data yang terduplikat dan tidak relevan. Setelah itu, Anda menyusun data secara terstruktur dan mengisi celah dengan data yang dibutuhkan.

4. Menganalisa data

Setelah data yang terkumpul menjadi lebih rapi, Anda dapat mulai menganalisis kumpulan data tersebut. Dalam tahap analisis data, ada empat teknik, yaitu:

• Analisis deskriptif: Analisis ini digunakan untuk mengidentifikasi hal yang telah terjadi.

• Analisis diagnostik: Analisis ini berfokus pada pemahaman tentang alasan terjadinya sesuatu.

• Analisis prediktif: Analisis ini digunakan untuk mengetahui tren di masa depan berdasarkan data masa lampau.

• Analisis preskriptif: Analisis ini merupakan tahap akhir yang paling kompleks karena harus menggabungkan aspek-aspek dari teknik analisis lain. Namun, dari sini Anda dapat membuat rekomendasi untuk masa yang akan datang.

5 rekomendasi tools analisis data

Kini Anda sudah memahami alasan bisnis membutuhkan tools analisis data sekaligus mengetahui langkah dasar analisis data. Selanjutnya, untuk menentukan tools analisis data yang akan digunakan, Anda perlu memahami kebutuhan bisnis Anda terlebih dahulu. Tools yang sesuai dengan kebutuhan bisnis akan memberikan wawasan berharga tentang pelanggan, tren pasar, dan produk atau layanan Anda. 

Lima (5) rekomendasi tools analisis data di bawah ini dapat menjadi pertimbangan Anda.

1. Microsoft Excel

Siapa yang tidak kenal Microsoft Excel? Software ini sangat populer dan cocok untuk digunakan oleh pemula. Dengan menggunakan berbagai fungsi dan rumus yang ada, Anda dapat menyortir, memfilter, merapikan, bahkan memanipulasi data. Meski demikian, Excel tidak dapat digunakan untuk mengolah data dalam jumlah besar karena keterbatasan baris.

2. SQL

SQL adalah bahasa pemrograman untuk mengakses dan memroses data yang berbasis relasional. Pada dasarnya, SQL dapat digunakan untuk membuat query dan manipulasi data dalam jumlah besar, jauh lebih cepat daripada Excel. 

3. Tableau

Proses analisis data juga mencakup visualisasi data, yaitu mengubah hasil analisis ke dalam bentuk grafik agar lebih mudah dipahami secara tampilan. Tableau adalah aplikasi analisis data yang tepat untuk tugas ini. Selain itu, Anda juga dapat membuat dashboard interaktif tanpa memerlukan coding yang kompleks.

4. Python

Python adalah bahasa pemrograman high-level dan biasa digunakan dalam aplikasi web, pengembangan software, dan machine learning. Siapa saja dapat mengembangkan program menggunakan Python karena Python bersifat open source. Karena lebih kompleks, Python lebih banyak digunakan oleh mereka yang sudah mahir dalam ranah analisis data. 

5. R

R adalah tools analisis data yang berfokus untuk mengolah big data. Tool ini memiliki prosedur analisis statistik yang canggih sehingga cocok untuk advanced academic statistical analysis. Serupa dengan Python, R juga lebih banyak digunakan oleh mereka yang sudah mahir.

Integrasikan data percakapan di berbagai channel dengan SleekFlow

Data merupakan aset penting bagi sebuah bisnis, tak terkecuali data yang berkaitan dengan pelanggan, misalnya data percakapan di berbagai channel perusahaan. Untuk memudahkan Anda memonitor seluruh percakapan tersebut, SleekFlow dapat menjadi solusinya.

Dengan SleekFlow, Anda dapat mengelola percakapan yang ada di berbagai channel, misalnya WhatsApp dan Instagram, dalam satu platform yang terpusat. Tak hanya itu, Anda juga dapat menerapkan automasi dengan sentuhan personal untuk melayani pelanggan Anda, menganalisa performa percakapan serta performa strategi marketing Anda.

Kesimpulan

Tools analisis data adalah software yang memudahkan Anda dalam mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data. Bisnis membutuhkan tools analisis data untuk mengambil keputusan yang objektif dan valid. Dengan hasil analisis data yang tepat, bisnis dapat mengidentifikasi tren, menyusun strategi yang lebih efektif, serta menemukan peluang inovasi.