Analitik Lanjutan dan Pentingnya untuk Bisnis Anda

Analitik tingkat lanjut melibatkan teknik kompleks dan modern yang digunakan organisasi untuk membuat prediksi dan keputusan bisnis yang lebih baik.

Analitik data tradisional dan teknik intelijen bisnis tampaknya tidak efisien untuk banyak kasus penggunaan di dunia yang maju secara teknologi ini.

Saat ini, banyak organisasi beralih dari metode tradisional ke teknik modern dan kini memanfaatkan manfaat analitik tingkat lanjut.

Banyak teknik yang digunakan dalam analitik lanjutan mencakup kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), dan lainnya untuk membantu organisasi dalam berbagai cara.

Baik itu mengembangkan kampanye pemasaran, menemukan celah dalam kebijakan kelembagaan baru, atau meningkatkan keamanan dalam sistem perbankan, penggunaan analitik tingkat lanjut terus berkembang.

Dalam artikel ini, saya akan membahas analitik lanjutan dan betapa pentingnya analitik untuk bisnis Anda.

Ayo mulai!

Apa itu Analisis Lanjutan?

Analitik tingkat lanjut adalah metodologi analisis data yang memanfaatkan berbagai alat dan teknik analitik untuk meramalkan peristiwa, memprediksi hasil, membuat keputusan yang lebih baik, dan mendapatkan wawasan berharga untuk meningkatkan bisnis.

Teknik analitik yang digunakan di sini adalah AI, algoritme ML, pemodelan prediktif, otomatisasi proses bisnis, pembelajaran mendalam, dan lainnya untuk mempelajari dan menganalisis data bisnis dari berbagai sumber. Solusi dan alat analitik tingkat lanjut memperluas dan menggabungkan analitik preskriptif dan prediktif untuk memvisualisasikan data, menemukan pola, dan meningkatkan pengambilan keputusan.

Analitik lanjutan menemukan penggunaan di berbagai industri dan bisnis, termasuk penambangan data, pemasaran, periklanan, dan keamanan siber. Banyak bisnis menggunakannya untuk mendapatkan wawasan tentang bisnis mereka, menemukan celah dalam kebijakan, mengantisipasi dinamika pasar, menemukan tren pasar baru, dan memanfaatkannya untuk banyak tujuan lainnya.

Banyak metodologi kompleks, seperti budaya digital, analisis kluster, pemrosesan peristiwa kompleks, statistik multivariat, kecerdasan keputusan, dll., juga diharapkan disertakan dalam analitik tingkat lanjut.

Daftar metodologi di bawah payung analitik lanjutan terus bertambah, dan seiring berjalannya waktu, teknik baru diadopsi. Namun, tugas dasar yang dibantu oleh metode analitik ini adalah segmentasi, klasifikasi, korelasi, peramalan, dan asosiasi.

• Segmentasi membantu dalam menggabungkan data serupa yang berbeda
• Klasifikasi membantu dalam mengklasifikasikan item yang tidak diklasifikasikan
• Korelasi adalah salah satu tugas yang mengidentifikasi hubungan antara sifat-sifat item
• Tugas peramalan memberi bisnis hasil masa depan yang dapat diprediksi
• Asosiasi membantu bisnis menilai berapa kali kejadian gabungan dari dua data mungkin terjadi dalam kumpulan data mentah. Ini juga membantu dalam mengidentifikasi derivasi aturan

Analisis Lanjutan: Manfaat

Analisis lanjutan adalah metode ampuh yang digunakan oleh banyak bisnis di seluruh dunia. Ini memberi bisnis akses ke berbagai teknik analitik data yang membantu mereka menghindari tantangan bisnis dan mengembangkan organisasi.

Manfaat analitik lanjutan adalah:

• Peramalan yang akurat: Manfaat utama analitik tingkat lanjut yang telah menarik sebagian besar bisnis ke arahnya adalah tingkat akurasi yang tinggi dalam peramalan. Tidak seperti alat BI lama yang masih menggunakan elemen ketidakpastian, analitik tingkat lanjut dapat memprediksi hasil dengan lebih efektif dan membantu Anda memutuskan apakah Anda harus membuat keputusan bisnis ke arah itu.

• Manajemen risiko yang lebih baik: Risiko adalah bagian tak terpisahkan dari bisnis apa pun, dan analitik tingkat lanjut berfungsi sebagai solusi terbaik untuk meminimalkannya. Akurasi prediksi yang tinggi membantu organisasi dalam manajemen risiko yang lebih baik dan mengekang kemungkinan kesalahan yang merugikan. Baik Anda memulai usaha baru atau meluncurkan produk, analitik lanjutan dapat membantu Anda mencegah potensi kerugian.

• Mendalami detail: Dengan alat analitik canggih, Anda dapat memiliki wawasan yang dapat ditindaklanjuti lebih dalam tentang data pasar. Dengan menganalisis dinamika pasar dan memanfaatkan pemodelan prediktif, Anda dapat mengidentifikasi potensi langkah bisnis Anda selanjutnya di pasar.

• Keputusan lebih cepat: Dengan prediksi masa depan yang sangat akurat, Anda dapat membuat keputusan lebih cepat pada strategi bisnis apa pun. Ini membantu Anda untuk mendukung keputusan apa pun di mana Anda telah memperkirakan hasil yang menguntungkan.
• Mengurangi bias: Manfaat utama lain dari penerapan analitik tingkat lanjut adalah kemampuannya untuk mengekang bias kognitif yang dapat berdampak negatif terhadap keputusan bisnis apa pun. Analitik tingkat lanjut menggunakan pembelajaran mesin dan AI yang memberi Anda hasil yang lebih berdasarkan data dan solusi logis untuk suatu keputusan.
• Mengantisipasi peluang dan masalah: Dengan menggunakan alat analitik canggih yang andal, bisnis dapat mengidentifikasi peluang baru di pasar dan bertindak sesuai permintaan. Selain itu, ini juga dapat membantu Anda menemukan potensi masalah dalam pendekatan bisnis Anda dan membuat perubahan yang sesuai.

Teknik Analitik Tingkat Lanjut

Analitik tingkat lanjut melibatkan berbagai teknik yang bekerja sama untuk membantu organisasi membuat prediksi dan keputusan bisnis. Berikut adalah beberapa teknik populer:

• Penambangan Data: Penambangan data adalah salah satu teknik yang paling banyak digunakan yang digunakan untuk mengidentifikasi pola, celah, dan tren dengan kumpulan data yang diberikan. Ini juga membantu dalam membangun hubungan antara variabel dalam kumpulan data untuk memecahkan masalah potensial. Penambangan data menggabungkan AI, statistik, dan pembelajaran mesin untuk melakukan tugas secara efektif.
• Analisis Sentimen: Analisis sentimen adalah teknik modern yang memanfaatkan pemrosesan bahasa alami (NLP), biometrik, dan analisis teks untuk memeriksa apakah teks tersebut negatif, netral, atau positif. Ini membantu bisnis dalam menganalisis emosi pelanggan potensial mereka dan bagaimana mereka memandang merek atau produk baru.
• Analitik Data Besar: Ini adalah teknik terkenal lainnya yang diterapkan dalam analitik lanjutan untuk menilai sejumlah besar data tidak terstruktur, semi terstruktur, dan terstruktur. Teknik ini sangat berguna untuk mengetahui tren pasar, korelasi antar entitas, pola tersembunyi, keinginan pelanggan, dan informasi tersembunyi lainnya dari kumpulan data yang besar.

• Visualisasi Data: Visualisasi data menyajikan data dalam format grafis. Ini adalah praktik analisis standar oleh entitas bisnis untuk menampilkan analisis dan informasi lainnya melalui representasi grafis. Visualisasi data lebih dari sekadar grafik dan diagram alur; itu menunjukkan lebih banyak informasi, seperti bagaimana kinerja bisnis Anda dan ke mana arahnya.

• Analisis klaster: Analisis tingkat lanjut menggunakan analisis klaster untuk menganalisis kumpulan data yang tidak terstruktur dan mengidentifikasi klaster dari titik data yang serupa. Ini adalah metode analisis umum yang membantu bisnis mengklasifikasikan data tidak terstruktur dan memanfaatkannya untuk menemukan informasi terkait. Tidak hanya kesamaan, teknik ini juga membantu dalam menemukan perbedaan titik data tersebut dan menampilkannya secara visual.
• Pembelajaran Mesin: Tidak diragukan lagi, pembelajaran mesin adalah teknik analitik canggih yang sangat sering digunakan di mana ia mempelajari informasi penting dari sumber data yang dikumpulkan dan menghasilkan model terperinci. Ini membantu dalam mengidentifikasi pola kompleks dan membuat prediksi akurat yang akan membantu menentukan peta jalan organisasi.

• Pemrosesan peristiwa kompleks: Pemrosesan peristiwa kompleks adalah metode berguna yang membantu melacak dan menganalisis aliran data terstruktur secara real time dan memprediksi kesimpulan yang dapat ditindaklanjuti dengan sangat akurat. Ini menggunakan teknik khusus pencocokan pola untuk mengenali peristiwa atau tindakan apa pun dan memberikan semua informasi penting tentang cara menanggapi peristiwa itu.

• Analisis kohort: Teknik ini membantu memecah kumpulan data besar menjadi kumpulan terkait dan menggunakan wawasan untuk membuat langkah Anda selanjutnya di pasar sasaran.

Bisnis menggunakan teknik ini untuk mendeklarasikan sejumlah besar informasi pelanggan berdasarkan analisis yang berbeda dan kemudian memisahkannya ke dalam kelompok yang dapat dihubungkan. Ini sering digunakan untuk menguji keakuratan hipotesis asumsi yang berbeda berdasarkan data sampel.

• Pemodelan prediktif: Pemodelan prediktif banyak digunakan oleh bisnis karena membantu mereka dalam membuat prediksi tentang hasil strategi bisnis di masa depan. Prediksi didasarkan pada data historis, dan teknik ini menggunakan pembelajaran mesin dan pemodelan statistik untuk memperkirakan hasilnya. Dan dengan menggunakan prediksi, bisnis dapat memutuskan langkah selanjutnya yang sesuai sambil meminimalkan risiko.
• Analisis simulasi: Analisis simulasi bermanfaat untuk bisnis karena teknik ini membantu Anda memprediksi hasil alternatif yang dapat terjadi selama, sebelum, atau setelah keputusan diterapkan.
• Statistik multivariat: Ini adalah teknik yang sangat canggih yang melibatkan berbagai metode untuk memeriksa hubungan antara berbagai variabel dalam kumpulan data. Ini mengidentifikasi koneksi pada saat yang sama untuk memberikan hasil yang akurat.
• Analisis streaming: Analisis streaming adalah teknik canggih modern yang menilai data streaming bandwidth tinggi secara terus-menerus, dan itu juga secara real-time. Banyak bisnis yang menjalankan toko online sering menggunakan teknik ini untuk memahami berbagai informasi terkait penjualan dan perilaku pelanggan.
• Analitik preskriptif: Analitik preskriptif sering digunakan oleh organisasi karena menggabungkan atribut analitik prediktif dan intelijen bisnis. Teknik ini membantu organisasi memutuskan langkah selanjutnya dan membuka jalur berdasarkan catatan masa lalu. Ini secara khusus digunakan ketika sebuah organisasi skeptis tentang pendekatannya dan ingin mengetahui pendekatan mana yang akan memberi mereka hasil bisnis yang lebih baik.

Kecerdasan Bisnis vs. Analisis Lanjutan

Kecerdasan bisnis (BI) dan analitik lanjutan adalah dua pilihan paling populer bagi organisasi bisnis untuk membantu mereka membuat keputusan berbasis data yang sangat akurat. Meskipun mereka bertujuan untuk tugas yang serupa, ada banyak perbedaan di antara mereka.

Analisis LanjutanKecerdasan BisnisDefinisiAnalitik lanjutan menggunakan berbagai teknik modern dan strategi pemodelan untuk memprediksi masa depan dan membuat keputusan yang sesuai.
Ini terutama berorientasi pada peristiwa masa depan. BI menggunakan kinerja sebelumnya dan data historis untuk membantu organisasi meningkatkan bisnisnya.
Ini terutama berorientasi pada peristiwa masa lalu dan sekarang. Tujuan Utama Tujuan utamanya adalah untuk mengetahui masalah kompleks dalam bisnis dan memutuskan tindakan yang sesuai. Ini membantu dalam mendapatkan wawasan tentang data historis dan menangani masalah kecil. Teknik Utama yang Terlibat Teknik melibatkan penambangan data, pembelajaran mesin, analisis semantik, analisis kohort , pencocokan pola, dan banyak lagi.Teknik melibatkan penambangan data, pelaporan, dan kueri.Penggunaan Data BesarIni sering menggunakan Data Besar.Hampir secara teratur menggunakan Data Besar.Jenis AnalisisItu membuat analisis prediksi yang sangat akurat.Menemukan akar penyebab pola data.Penggunaan Tipe DataAnalitik tingkat lanjut menggunakan tipe data tidak terstruktur dan terstruktur.Kecerdasan bisnis melibatkan sebagian besar tipe data terstruktur.PendekatanDibutuhkan pendekatan manajemen proaktif.Itu membuat pendekatan bisnis reaktif untuk memproses informasi.Penghasilan PengetahuanPengetahuan dihasilkan secara otomatis dalam metode ini.Pengetahuan dihasilkan secara manual. Analis Bisnis Pengguna dan ilmuwan data adalah pengguna utama analitik lanjutan. Ini terutama digunakan oleh analis bisnis dan pengguna.

Gunakan Kasus Analisis Lanjutan

Analitik tingkat lanjut dapat digunakan dalam banyak cara dalam ekosistem bisnis Anda saat ini, seperti:

• Pengoptimalan rantai pasokan: Analitik tingkat lanjut dapat membantu organisasi Anda mengevaluasi permintaan, mengubah preferensi pelanggan, menyesuaikan dengan fluktuasi biaya, dan menciptakan rantai pasokan yang dinamis. Itu membuat rantai pasokan dapat beradaptasi dengan perubahan pasar yang cepat dan membantu mengurangi penundaan, membatasi biaya distribusi, dan merampingkan proses.

• Melakukan analisis pemasaran: Ini membantu bisnis membuat kampanye pemasaran yang disesuaikan dan ditargetkan serta menjual produk. Dengan cara ini, Anda dapat menghindari strategi yang tidak efektif dan mengurangi pemborosan uang. Dengan menganalisis hasil di masa mendatang, Anda dapat mengidentifikasi peluang up-sell dan cross-sell serta meningkatkan pengalaman pelanggan.
• Merampingkan operasi bisnis: Dengan analitik lanjutan, Anda dapat merampingkan operasi Anda dan menyesuaikannya dengan tren pasar yang terus berubah. Tidak seperti alat BI yang mungkin tidak beradaptasi dengan tepat terhadap perubahan kondisi pasar, analitik tingkat lanjut dapat membantu meningkatkan performa, pendapatan, dan produktivitas organisasi Anda.
• Menganalisis vektor risiko: Dengan menerapkan analitik lanjutan, bisnis dapat menganalisis kumpulan data dan aliran data yang sangat besar secara real-time. Ini memungkinkan Anda mendeteksi pola dalam data yang dapat menimbulkan risiko lebih besar bagi organisasi. Dari penipuan pembayaran dan celah kebijakan hingga kewajiban asuransi dan memantau reputasi pelanggan, analitik tingkat lanjut dapat membantu mengurangi risiko dan menghemat uang.

Beberapa Alat Analisis Lanjutan

#1. Terhitung

Countly adalah alat analitik canggih yang efisien yang dapat membantu Anda mendapatkan wawasan lebih dalam tentang bisnis Anda dari aplikasi Anda. Ini tersedia di cloud pribadi atau dapat dihosting sendiri. Ini memungkinkan Anda melacak kinerja produk dan perilaku serta perjalanan pelanggan di desktop, web, dan aplikasi seluler.

Fitur dan keuntungan:

• Lengkapi kepemilikan dan kontrol data
• Ini dapat diperluas dengan bantuan plugin
• Akses data lebih mudah dengan dasbor yang dapat disesuaikan
• Analisis produk
• Dukungan untuk strategi pelacakan
• Pemberitahuan push interaktif
• Email dan pelaporan kerusakan
• Keamanan yang lebih baik dengan izin pengguna
• Privasi data yang ditingkatkan dengan kepatuhan terhadap peraturan kepatuhan seperti HIPAA, GDPR, dan COPPA

Di GitHub, ia telah mengumpulkan 5,1k+ bintang dan total 949 garpu.

#2. Superset Apache

Superset adalah platform eksplorasi dan visualisasi data oleh Apache. Aplikasi intelijen bisnis modern yang siap untuk perusahaan ini dapat menambah atau mengganti alat BI eksklusif untuk banyak bisnis.

Fitur dan keuntungan:

• Anda dapat membuat bagan dengan cepat menggunakan antarmuka tanpa kode Superset
• Lakukan kueri tingkat lanjut dengan editor SQL berbasis web yang andal
• Tentukan metrik dan dimensi khusus dengan cepat menggunakan lapisan semantik yang ringan
• Mendukung hampir semua database SQL di luar kotak
• Visualisasi data dengan banyak visualisasi yang indah seperti diagram batang, visualisasi geospasial, dll.
• Opsi yang dapat diperluas untuk otentikasi dan peran keamanan
• Lapisan caching yang dapat dikonfigurasi dan ringan untuk menyederhanakan pemuatan basis data
• Kustomisasi dengan API

Itu juga terintegrasi dengan cukup baik dengan beberapa sumber data dan memiliki arsitektur cloud-native yang dibuat dari awal untuk penskalaan yang mudah.

#3. Besar harapan

Great Expectations (GX) memungkinkan tim data membangun pemahaman bersama tentang data yang dikumpulkan melalui pembuatan profil, dokumentasi, dan pengujian kualitas yang lebih baik. Ini membantu Anda mengelola saluran data Anda secara efektif dan dengan cepat menerapkan pengujian kualitas yang fleksibel dan dapat diperluas.

Fitur dan keuntungan:

• Sangat cocok dengan tumpukan teknologi saat ini dan terintegrasi dengan pipeline CI/CD
• Penemuan data yang dipercepat, bahkan untuk volume data yang lebih besar
• Dokumentasi data yang dihasilkan secara otomatis
• Kontrol dan pemeliharaan data yang lebih baik dengan tata kelola dan prosedur keamanan
• Lansiran dan pemberitahuan
• Terintegrasi dengan baik dengan banyak sistem dan alat seperti AWS S3, GCP, dll.

Dokumentasinya mudah dipahami untuk pengguna non-teknis dan teknis.

Sumber Daya untuk Mempelajari Analisis Lanjutan

#1. Analisis Data Tingkat Lanjut menggunakan Python

Kursus ini akan membantu Anda menguasai analitik lanjutan dengan menggunakan Python dan menyelesaikan masalah waktu nyata.

#2. Analisis Tingkat Lanjut dengan Excel – toolpak/Solver analisis data

Kursus ini mengajarkan analisis data tingkat lanjut di excel menggunakan alat analisis data, seperti toolpak untuk statistik dan Solver untuk optimasi linier.

#3. Analisis Tingkat Lanjut dengan Pola Percikan untuk Pembelajaran

Buku praktis oleh empat ilmuwan data Cloudera ini memungkinkan Anda melakukan analisis data skala besar menggunakan Spark. Di sini, Anda akan menemukan contoh cara mendekati dan menyelesaikan berbagai masalah analitik.

#4. Analitik Lanjutan di Power BI dengan R dan Python

Penulis Ryan Wade telah memberikan resep Python dan R untuk membantu Anda menerapkan berbagai bahasa di bidang analitik data ke pekerjaan Anda di MS Power BI.

#5. Analitik Tingkat Lanjut dengan Excel 2019

Penulis Manisha Nigam memungkinkan Anda menjelajahi berbagai metode dan cara untuk analisis kompleks, konsolidasi data, dan prakiraan berdasarkan tren terkini.

Kesimpulan

Analitik tingkat lanjut dapat terbukti menjadi strategi bisnis yang sangat efektif dan efisien untuk membantu Anda tumbuh dan membentuk tujuan sambil memitigasi risiko. Itu terus berkembang dengan kemajuan teknologi, menambahkan lebih banyak spektrum dan menjadi lebih berguna. Merek-merek besar sudah menggunakan analitik lanjutan, dan akan segera menyebar ke yang lain.

Anda juga dapat menjelajahi Augmented Analytics.