Di era internet of things (IoT) saat ini, tim kerja di dalam perusahaan sebaiknya memahami pentingnya visualisasi data. Ketika Anda abai terhadap statistik deskriptif dan analisis data yang tepat, artinya Anda sedang menempatkan perusahaan dan bisnis yang dijalankan ke dalam posisi yang kurang baik. Apalagi jika pihak pesaing sudah menyadari pentingnya visualisasi data dalam berbisnis.

 

Data selalu mengalami perubahan secara cepat dan menjadi sumber penelitian utama di dalam suatu bisnis. Oleh sebab itu, data harus dimanfaatkan dengan baik sehingga perjalanan bisnis makin sukses dan tetap relevan. 

 

Langkah pertama yang paling mudah dilakukan adalah pengumpulan data. Setelah terkumpul, barulah dianalisis menggunakan statistik deskriptif dan visualisasi data untuk pengambilan keputusan. 

 

Apa itu Statistik Deskriptif?

Pada dasarnya, statistik deskriptif adalah proses pengumpulan dan penyajian data agar mudah dipahami dan dikelola secara ringkas dan rapi. Deskripsi ini tidak hanya untuk sebagian data, tetapi mencakup seluruh kumpulan data yang ada. Hal penting yang berikutnya perlu diperhatikan, analisis secara deskriptif hanya berfokus pada data saja, bukan pada implikasi yang lebih luas luas di luar masalah data. 

 

Ini juga menjadi perbedaan antara statistik deskriptif dan inferensial. Statistik inferensial menggunakan penghitungan yang lebih kompleks untuk mendapatkan prediksi yang lebih luas lagi. Agar Anda memahami apa itu statistik deskriptif, ada baiknya mengetahui dahulu beberapa contoh statistik deskriptif yang ada.

 

 

Contoh Statistik Deskriptif

  1. Tendensi Sentral (Ukuran Pemusatan Data)

Secara umum, nilai rata-rata diwakili dengan mean, median, atau mode. Mean adalah rata-rata kumpulan data. Median merupakan titik tengah dari himpunan. Sedangkan mode adalah nilai yang paling banyak muncul.

 

  1. Frekuensi

Ini merupakan ukuran seberapa sering sesuatu terjadi berdasarkan hitungan waktu tertentu. Anda mungkin pernah melihat statistik deskriptif yang digunakan untuk menunjukkan hasil survei atau jajak pendapat.

 

  1. Ukuran Posisi

Tipe yang ketiga ini sudah termasuk peringkat kuartil dan persentil. Jadi, pada dasarnya yang dimaksud dengan jenis analisis statistik deskriptif ini adalah analisis yang membantu mendeskripsikan bagaimana titik data yang berbeda dapat saling berhubungan. Jika ingin membandingkan titik data satu dengan yang lain, menggunakan ukuran posisi adalah pilihan yang tepat.

 

  1. Variasi atau Dispersi

Apabila Anda ingin menentukan rentang nilai yang dicakup data bisnis, atau ingin mengidentifikasi nilai maksimum dan nilai minimum yang ada di dalam contoh statistik deskriptif, gunakan tipe keempat ini.

 

Satu hal yang pasti, dalam memilih strategi bisnis agar berhasil, pastikan terdapat unit atau komponen dari analisis data statistik deskriptif. Jangan menyepelekan peran data di dalam bisnis. Luangkan waktu sejenak untuk menganalisis secara detail data mentah yang Anda miliki. 

 

Saat pertama kali melihat data mentah, mungkin saja bentuknya masih sangat berantakan. Dalam file spreadsheet dengan banyak angka yang tidak beraturan tersebut, Anda pasti merasa susah membaca data, apalagi ketika langsung diurutkan dan disederhanakan.

 

Namun, dengan adanya statistik deskriptif, Anda dapat mengatur seluruh informasi menjadi lebih sederhana dan tentu saja bermanfaat. Jika ingin melanjutkan ke langkah selanjutnya, yakni visualisasi data bisnis, selesaikan dulu langkah satu ini.

 

 

Definisi Visualisasi Data Bisnis dan Perannya 

Sama seperti namanya, visualisasi data adalah aktivitas mengumpulkan data yang Anda miliki, kemudian menyajikannya dalam bentuk visual, seperti grafik, diagram, dan sejenisnya. Jadi, Anda tak perlu merasa pusing karena melihat tampilan banyak angka pada spreadsheet. Anda cukup dengan melihat gambar, tabel, atau diagram yang mewakili informasi tadi.

 

Jika statistik deskriptif berguna untuk memecah data menjadi lebih sederhana dan mudah dimengerti, visualisasi data merupakan langkah yang lebih jauh lagi. Data-data tersebut akan diambil, kemudian dijadikan visualisasi secara langsung agar dapat dikomunikasikan dalam sebuah cerita yang runut.

 

Apa Manfaat Visualisasi Data dalam Berbisnis?

Bila dilihat dari sisi bisnis, visualisasi data sangat dibutuhkan untuk menyampaikan poin penting dalam waktu yang singkat. Anda dapat mengandalkan visualisasi data untuk pengambilan keputusan. Data menjadi lebih jelas dan kohesif, menyingkirkan poin-poin yang kurang bermanfaat, dan menonjolkan poin mana yang paling penting. 

 

Apabila Anda melakukan visualisasi data dengan tepat, tak akan muncul perselisihan mengenai data bisnis. Satu-satunya yang menjadi perhatian adalah apa yang sebaiknya perusahaan lakukan dengan data yang disajikan.

 

Di dalam bisnis, ketika Anda menggabungkan statistik deskriptif dan visualisasi data, keduanya akan menjadi aset yang luar biasa. Karena, dapat membantu Anda menyusun kebijakan dan keputusan yang berperan penting untuk keberlangsungan bisnis.

 

 

Pemenuhan Kebutuhan Data untuk Bisnis Digital

Menjalankan bisnis di era digital seperti sekarang memang tidak lepas dengan yang namanya data. Tanpa data yang lengkap, untuk dianalisis dan dievaluasi, Anda jelas kesulitan mengetahui seberapa berkembang bisnis yang Anda jalankan? Apakah bisnis dalam keuntungan atau rugi? Atau apakah digital marketing strategist yang Anda jalankan sudah tepat sasaran atau belum? 

 

Demi memudahkan Anda memahami peran visualisasi data dan statistik deskriptif dalam berbisnis, termasuk menerapkan data driven marketing, data analysis, atau penggunaan teknik pengolahan data lainnya, Anda bisa menggunakan layanan dan jasa digital marketing agency Indonesia, misalnya menghubungi RedComm Indonesia, salah satu digital agency Jakarta yang berpengalaman dalam membantu lebih dari 300 brand di Indonesia.

 

RedComm Indonesia

Website: redcomm.co.id

Alamat kantor: Jl. Tanah Abang II No.47, Jakarta Pusat, 10160, Indonesia.

Kontak: https://redcomm.co.id/contact

Google Map