Seperti yang pernah dijelaskan di artikel sebelumnya bahwa pengertian analisis bisnis secara umum adalah disiplin ilmu untuk mengidentifikasi kebutuhan bisnis dan menentukan solusi untuk masalah dan tantangan bisnis dengan memanfaatkan data yang ada. Kalau kita jabarkan sebagai formulasi bahwa proses
Analisis Bisnis = Analisis Data + Kebutuhan Bisnis
Analisis bisnis pada dasarnya adalah analisis data yang digunakan untuk kepentingan bisnis.
Daftar Isi Artikel:
Analisis Data pada Kerangka Bisnis
Merujuk pada laman wikipedia, Data adalah catatan atas kumpulan fakta. Data sendiri dikelompokkan menjadi dua bagian
- Data Kualitatif (berupa teks, gambar, audio atau video)
- Data Kuantitatif (berupa numerik/angka)
Data yang ada dalam proses bisnis dapat berasal dari proses produksi, marketing, transaksi, delivery, customer feedback. Pengolahan data dengan sentuhan bisnis akan menemukan pola keterkaitan antara data yang ada. Contoh insight dalam proses analisis bisnis adalah menemukan customer behaviour, efektivitas dari sebuah marketing campaign, efektivitas jalur distribusi (supply chain), dan banyak contoh lainnya yang akan disebutkan dibawah berdasarkan tipe analisis bisnis yang ada.
Sebelum kita mengetahui 5 tipe analisis bisnis yang populer beserta contohnya, kita mungkin bisa menggali lagi apa manfaat analisis bisnis.
Manfaat Analisis Bisnis
Salah satu manfaat dari analisis bisnis adalah untuk membantu menganalisis data yang ada menjadi informasi yang berguna (insight), mengidentifikasi dan mengantisipasi pola atau tren yang terjadi untuk menentukan pengambilan keputusan bisnis yang lebih cerdas yang berbasis data. Bagaimana analisis bisnis dapat melakukan hal itu, tidak lain karena dalam proses analisis bisnis selalu menggunakan perhitungan matematis dan metoda pendekatan statistik, dalam menganalisa histori data yang ada untuk menemukan insight (wawasan yang berguna) yang berguna untuk menjelaskan (deskriptif), mendiagnosa, memprediksi, memberi petunjuk (perspective) untuk pengambilan keputusan bisnis.
Tahapan Analisis Bisnis
Secara umum tahapan dalam analisis bisnis ada lima langkah:
- Memutuskan metrik atau indikator bisnis mana yang dinilai dapat secara efektif mengevaluasi kinerja terhadap tujuan
- Mengidentifikasi data yang diperlukan sesuai dengan keadaan bisnis saat ini
- Mengumpulkan dan menyiapkan data menggunakan berbagai proses seperti depublikasi, transformasi, dan pembersihan.
- Menganalisis data untuk pola untuk mengukur kinerja
- Menyajikan data dalam bagan(chart) dan grafik agar mudah dipahami oleh pakar non-analitik
Lima Tipe Analisis Bisnis
Sebelumnya ada 4 jenis analisis bisnis yang paling umum yaitu analisis deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif. Sedangkan yang kelima adalah analisis kognitif, analisis ini adalah analisis bisnis yang baru dipopulerkan yang menggunakan Artificial Intelligence (AI) atau Kecerdasan Buatan, Machine Learning (ML). Sementara masing-masing keempat jenis analisis bisnis sebelumnya efektif saat digunakan secara individual, keempat analisis bisnis tersebut menjadi sangat powerful saat digunakan bersama-sama.
Berikut penjelasan dan contoh untuk masing-masing tipe analisis bisnis.
-
Analisis Deskriptif
Proses Analisis deskriptif adalah mengolah data historis untuk menentukan respons unit atas serangkaian variabel yang diberikan. Analisis deskriptif mampu melacak indikator kinerja (KPI) untuk pemahaman yang lebih baik tentang keadaan bisnis saat ini. Untuk melakukan analisis deskriptif, kita harus menerapkan kecerdasan bisnis tradisional (BI) dan teknik visualisasi (bagan pai, bagan batang, grafik, tabel)
Pertanyaan utama: Apa yang telah terjadi? Apa yang sedang terjadi?
Sasaran: memberikan informasi tentang insight terkini
Algoritma Data Mining: Clustering (Pengelompokan), Association rule discovery, Sequential pattern discovery
Contoh Analitik Deskriptif
- Merangkum peristiwa masa lalu, pertukaran data, dan penggunaan media sosial
- Pelaporan tren terhadap data yang dianalisa, misal tren data penjualan
-
Analisis Diagnostik
Analisis Diagnostik adalah salah satu jenis analisis bisnis yang membantu memahami mengapa sesuatu terjadi di masa lalu. Dengan menggunakan penelusuran, pengumpulan data, penemuan data, dan menemukan korelasi, Anda dapat memahami faktor pemicunya.
Metode analitik tingkat lanjut ini biasanya digunakan sebagai langkah sebelumnya dari Analisis Deskriptif untuk menemukan alasan di balik hasil tertentu di bidang keuangan, pemasaran, keamanan siber, dan banyak lagi.
Dengan bantuan Machine Learning dapat mengenali pola, mendeteksi anomali, memunculkan peristiwa ‘tidak biasa’, dan mengidentifikasi KPI.
Pertanyaan utama: mengapa hal tersebut terjadi?
Tujuan: Menemukan alasan terhadap hal yang telah dan sedang terjadi
Contoh Analisis Diagnostik
- Meneliti permintaan pasar
- Mengidentifikasi masalah teknis
- Menjelaskan perilaku pelanggan
- Meningkatkan budaya organisasi
-
Analisis Prediktif
Proses Analisis Prediktif memahami tren data historis untuk menemukan kemungkinan hasil atau prediksi di masa depan. Ini menggunakan beberapa teknik seperti pengumpulan data, algoritma Machine Learning, dan pemodelan statistik untuk memperkirakan kemungkinan peristiwa.
Pertanyaan utama: Apa yang akan terjadi?
Tujuan: Mendeteksi dan prediksi tren masa depan
Analitik prediktif membantu meningkatkan kapabilitas bisnis, termasuk layanan pelanggan, efisiensi, deteksi dan pencegahan penipuan, serta manajemen risiko. Ini memungkinkan Anda untuk meningkatkan jumlah pelanggan yang loyal terhadap produk dan bisnis anda, meningkatkan operasi bisnis, dan menemukan tanggapan/feedback pelanggan dan peluang penjualan produk berdasarkan rekomendasi .
Algoritma Data Mining: Classification, Regression, Deviation
Contoh Analisis Prediktif
- Memprediksi preferensi pelanggan
- Deteksi niat karyawan
- Merekomendasikan produk
- Memprediksi staf dan sumber daya
-
Analisis Preskriptif
Analitik preskriptif menghasilkan rekomendasi untuk menangani situasi masa depan yang serupa dengan mengandalkan kinerja masa lalu. Ini menggunakan beberapa alat, statistik, dan algoritma ML untuk data internal dan data eksternal yang tersedia.
Pertanyaan utama: Bagaimana cara mengoptimalkan?
Tujuan: Merekomendasikan apa yang harus diperbaiki atau dioptimalkan
Analisis Preskriptif memberi Anda insight tentang apa yang mungkin terjadi, kapan, dan mengapa.
Algoritma Data Mining: Clustering, Association rule discovery, Sequential pattern discovery
Contoh Analisis Preskriptif
- Melacak harga manufaktur yang berfluktuasi
- Meningkatkan manajemen peralatan
- Pemodelan harga yang optimal, misal dengan kombinasi diskon, buy one get one, dll
- Mengevaluasi tingkat pelanggan yang kembali membeli produk anda
- Mengidentifikasi hasil pengujian untuk marketing campaign
-
Analisis Kognitif
Analisis Kognitif adalah salah satu jenis analisis bisnis terbaru, yang menggabungkan Kecerdasan Buatan (AI) dan Analisis Data. Proses analisis kognitif ini memanfaatkan data yang tersedia, memprosesnya dengan pemanfaatan Kecerdasan Buatan (AI) untuk menemukan keputusan bisnis dan solusi terbaik.
Analisis kognitif mencakup beberapa teknik analisis untuk menganalisis kumpulan data yang besar (Big Data) dan memantau pola perilaku pelanggan dan tren yang muncul.
Contoh Analisis Kognitif
Pengumpulan data histori pengguna pada situs (cache) yang menjadi sumber data yang tidak terstruktur (data kualitatif) seperti gambar, dokumen teks, email, dan postingan sosial, untuk kemudian merekomendasikan penawaran produk yang sesuai.
Apa Tipe Analisis yang Tepat untuk Bisnis Anda?
Setiap jenis analisis bisnis memainkan peran penting dan tergantung pada persyaratannya. Namun, analisis preskriptif adalah salah satu jenis yang paling popular dan karenanya dipilih oleh sebagian besar perusahaan.
Analisis deskriptif adalah yang paling cocok jika Anda bertujuan menganalisis pelaporan harian untuk bisnis Anda.
Saat membuat penilaian untuk situasi masa depan menggunakan ML dan pembelajaran mendalam, gunakan analitik prediktif karena ini adalah metode yang lebih canggih.
Untuk memperkirakan opsi terbaik, pilih analitik preskriptif untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti alih-alih pemantauan data. Ini paling sesuai dengan kebutuhan pembuat keputusan perawatan kesehatan dalam mengoptimalkan dan mengurangi biaya produksi.
Dalam hal analisis pada marketing campaign di media sosial dan analisis pemasaran digital lainnya, analitik diagnostik membantu melihat apa yang berhasil dan apa yang tidak untuk kampanye Anda.
Software untuk Analisis Bisnis
Software yang dapat digunakan untuk proses analisis bisnis sangat beragam, mulai dari yang paling sederhana dengan fitur dan fungsi statistik hingga yang mempunyai kapabilitas mumpuni, aplikasi pemodelan prediktif yang kompleks dan integrasi data, alat analisis bisnis memungkinkan pengguna untuk mendapatkan insight yang lebih dalam dengan akurasi yang sangat optimal.
Beberapa software yang paling umum digunakan oleh Analis Bisnis diantaranya:
- Aplikasi Spreadsheet (excel, google sheets)
- Python dengan library pandas, matplotlib
- Tableau
- Amazon Kinesis Data Analytics
- Microsoft Power BI
- Azure Synapse Analytics
Demikian artikel tentang 5 Tipe Analisis Bisnis beserta contoh, manfaat dan software yang bisa digunakan oleh Business Analyst.
