Teknik Pengolahan Data untuk Proses Data Analysis Bisnis

13 Jun ·

2 min read

7.811

Data Driven Marketing

Data analysis adalah langkah yang bisa membantu laju perusahaan lebih terarah dan terukur, sehingga dapat memberikan value terhadap konsumen dan mengungguli kompetitor.

Kenapa melakukan analisis data penting? Jawabannya tentu saja supaya semua data yang perusahaan miliki bisa digunakan dan menjadi dasar dalam pengambilan keputusan yang berkaitan dengan pengembangan bisnis.

Apalagi setiap perusahaan berskala kecil maupun besar pasti memiliki banyak data yang harus diolah setiap hari, seperti laporan keuangan, data penjualan, riset pasar, logistik, hingga semua biaya operasional usaha.

Lalu, apa teknik seperti apa yang perlu Anda gunakan dalam pengolahan data? Yuk, cari tahu bersama dengan membaca penjelasan lengkapnya di artikel Redcomm Knowledge kali ini.

Teknik dalam Data Analysis

Sebelum melakukan analisis data, pastikan Anda sudah memahami berbagai jenis data yang perlu dianalisis, mulai dari analisis teks, deskriptif, inferensial, diagnostik, dan sebagainya. Pembahasan lengkapnya bisa Anda baca di sini: Jenis Data Analysis yang Pebisnis Wajib Tahu.

Lalu pastikan Anda sudah menyiapkan data analysis tools untuk memudahkan prosesnya, baru kemudian gunakan teknik pengolahan data yang paling sesuai, entah melakukan analisis data kualitatif atau data kuantitatif.

Beda Teknik Data Kualitatif dan Kuantitatif

1. Teknik Data Kualitatif

Data kualitatif adalah data yang tidak dapat digambarkan dalam bentuk angka atau data yang bersifat non-numerik. Beberapa cara melakukan data analysis bisnis secara kualitatif, antara lain:

Analisis Konten

Untuk dapat memahami jenis data yang akan diolah, Anda harus menganalisis konten dari data tersebut. Analisis ini bertujuan untuk mengetahui jenis konten yang terdapat dalam data tertentu. Ini cara terbaik untuk mengklasifikasikan data.

Analisis Naratif

Analisis naratif adalah teknik analisis yang berfokus pada suatu ide atau bagian tertentu, yang kemudian digambarkan dalam bentuk cerita. Teknik ini berfungsi menggambarkan keseluruhan analisis agar Anda dapat memperoleh data yang faktual dan terperinci.

Analisis Wacana

Sedikit berbeda dengan analisis naratif, teknik analisis wacana berfokus pada interaksi individu. Teknik ini mengandalkan interaksi antara Anda dengan responden atau pemilik data.

Misalnya, Anda ingin melakukan data analysis keuangan suatu perusahaan. Anda tentu harus berkomunikasi dengan akuntan dari perusahaan.

Hasil dari interaksi dan komunikasi inilah yang akan menjadi landasan Anda dalam menerapkan teknik analisis wacana.

2. Teknik Data Kuantitatif

Data kuantitatif adalah data numerik atau data yang mengandung angka dan dapat dihitung secara akurat.

Contoh data analysis numerik adalah hasil survei responden. Umumnya, teknik data analysis kuantitatif menggunakan model matematika, statistik, dan lainnya. Di dalam penerapan teknik data kualitatif terdapat analisis deskriptif dan analisis inferensial.

Analisis Deskriptif

Anda bisa melakukan analisis deskriptif jika ingin menarik kesimpulan dari kumpulan data yang ada di masa lampau. Teknik ini cocok digunakan ketika Anda harus menganalisis data dengan skala yang besar, seperti data sensus penduduk.

Analisis Inferensial

Analisis inferensial menggunakan rumus statistik. Kesimpulannya bersifat umum (general), dan hasil dari kesimpulan diperoleh melalui perhitungan yang akurat.

Setelah membaca penjelasan di atas, Anda dapat menentukan teknik mana yang sebaiknya digunakan untuk menganalisis kumpulan data yang Anda miliki.

Teknik Pengolahan Data dalam Data Analysis

Setelah memahmi teknik analisis data, selanjutnya pahami juga cara mengolah data sehingga menjadi sekumpulan informasi yang akurat dan dapat digunakan untuk proses pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. Berikut langkah-langkahnya:

1. Pengumpulan Data

Sebelum melakukan data analysis, Anda harus mengumpulkan datanya terlebih dahulu. Lalu urutkan data yang ada berdasarkan tanggal, jenis, dan hal penting lainnya, yang mana diperlukan untuk mendukung keakuratan data.

2. Penyuntingan (Editing)

Penyuntingan artinya Anda harus memeriksa kelengkapan dan kejelasan data yang telah terkumpul. Misalnya data pertanyaan yang diberikan kepada para responden dalam survei yang diselenggarakan oleh suatu perusahaan.

3. Pengkodean (Coding)

Coding berarti proses pengidentifikasian dan klasifikasi dengan menggunakan simbol berupa angka berdasarkan variabel tertentu.

Contohnya, dalam survei, jawaban responden akan melalui proses pengkodean terlebih dahulu sehingga berubah bentuk menjadi angka atau simbol yang sesuai kategori atau variabel yang Anda tetapkan sebelumnya.

Pengkodean ini memungkinkan Anda mengolah dan menganalisis data lebih lanjut secara efisien.

4. Tabulasi

Tabulasi adalah proses penyusunan data dengan menerapkan konsep data entry dan penghitungan terhadap data yang telah diberikan kode dalam suatu tabel.

Tabulasi akan membantu Anda menyajikan data secara terstruktur dan mudah dipahami, yang mana akan memudahkan proses interpretasi dan pengambilan keputusan.

Kesimpulan

Dalam melakukan data analysis, bukan hanya memerlukan orisinalitas. Anda membutuhkan berbagai tahapan dan teknik pengolahan yang sesuai untuk mendukung keakuratan data.

Beberapa pembahasan mengenai data analysis yang ada di RedComm Knowledge berikut ini mungkin bisa jadi referensi untuk Anda:

Data analysis adalah data yang menjadi pedoman pengambilan keputusan dalam suatu bisnis. Keberadaan data analysis dan teknik pengolahan data yang sesuai diharapkan bisa membantu bisnis Anda menjadi lebih terstruktur dan dapat meminimalisir risiko kerugian.

Jika Anda masih ingin berdiskusi mengenai data analysis bisnis, langsung saja kontak RedComm Indonesia, digital marketing agency Jakarta yang sudah berpengalaman dalam melakukan analisis data bisnis, penerapan digital marketing strategist, creative digital agency, dan merupakan digital agency terbaik di Indonesia.