Sekarang ini, di zaman serba digital, data itu udah kayak harta—berharga banget dan nggak bisa dianggap remeh.Setiap aktivitas yang kita lakukan — mulai dari belanja online, menggunakan media sosial, hingga menonton video di platform streaming — menghasilkan data. Namun, data mentah saja tidak cukup. Kita perlu ngerti dan ngolah data itu dulu, biar bisa jadi informasi yang benar-benar berguna dan nggak cuma numpuk doang.Di sinilah descriptive analytics berperan penting.
Apa Itu Descriptive Analytics?
Descriptive analytics adalah jenis analisis data yang bertujuan untuk menjelaskan apa yang telah terjadi dalam suatu periode waktu tertentu. Dengan kata lain, descriptive analytics membantu kita untuk melihat ke belakang, mempelajari tren, dan memahami pola berdasarkan data historis.
Misalnya, dalam dunia bisnis, descriptive analytics bisa digunakan untuk mengetahui:
- Berapa banyak produk yang terjual bulan lalu?
- Siapa pelanggan dengan pembelian terbanyak?
- Produk mana yang paling populer selama tiga bulan terakhir?
Analisis ini menjadi fondasi dalam proses pengambilan keputusan. Tanpa pemahaman yang jelas tentang masa lalu, akan sulit untuk merencanakan masa depan.
Baca juga: Sertifikasi Data Analyst
Mengapa Descriptive Analytics Penting?
Descriptive analytics bukan hanya soal angka dan grafik. Ini adalah tentang memahami cerita di balik data. Dengan melihat laporan dan ringkasan data, individu maupun organisasi bisa:
- Mengevaluasi kinerja
- Mengidentifikasi area yang perlu perbaikan
- Merayakan keberhasilan yang sudah dicapai
- Menyusun strategi berdasarkan fakta, bukan asumsi
Bayangkan kamu memiliki toko online. Dengan descriptive analytics, kamu bisa tahu kapan traffic ke toko meningkat, produk mana yang paling diminati, dan bagaimana perilaku pelanggan selama kampanye promosi. Semua informasi ini bisa menjadi dasar untuk perbaikan dan pertumbuhan bisnis.
Alat dan Teknik dalam Descriptive Analytics
Sebelum masuk ke bagian lebih teknis, penting untuk dipahami bahwa descriptive analytics tidak selalu membutuhkan software canggih. Bahkan spreadsheet sederhana seperti Excel sudah bisa digunakan untuk melakukan analisis deskriptif dasar. Namun, untuk skala data yang lebih besar, berbagai alat analisis seperti Google Data Studio, Tableau, Power BI, hingga SQL sangat berguna.
Berikut adalah beberapa elemen penting dalam descriptive analytics:
1. Pengumpulan Data
Langkah pertama tentu saja adalah mengumpulkan data. Ini bisa berupa data penjualan, data pelanggan, atau bahkan data interaksi pengguna di situs web. Semakin akurat dan lengkap datanya, semakin baik hasil analisis yang didapatkan.
2. Penyusunan dan Pembersihan Data
Data mentah sering kali berantakan. Ada duplikasi, data kosong, atau format yang tidak konsisten. Pembersihan data sangat penting agar hasil analisis tidak menyesatkan.
3. Visualisasi Data
Setelah data dibersihkan dan diolah, langkah selanjutnya adalah membuat visualisasi seperti grafik batang, pie chart, dan diagram garis. Visualisasi ini membantu kita untuk lebih mudah memahami tren dan pola dalam data.
4. Laporan dan Insight
Hasil akhirnya adalah laporan yang berisi ringkasan data, insight penting, dan rekomendasi. Laporan ini bisa dibagikan ke tim atau pemangku kepentingan untuk dijadikan bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan.
Contoh Penerapan Descriptive Analytics di Dunia Nyata
Descriptive analytics digunakan di berbagai bidang. Berikut beberapa contohnya:
Bisnis dan E-Commerce
Perusahaan menggunakan analisis ini untuk memonitor performa penjualan, efektivitas kampanye pemasaran, dan tingkat kepuasan pelanggan. Ini ngebantu mereka buat tetap unggul dan cepat tanggap sama apa yang dibutuhin pasien atau pasar.
Kesehatan
Rumah sakit dan klinik biasanya pakai descriptive analytics buat ngecek berapa banyak pasien yang datang, penyakit apa yang paling sering muncul, sampai seberapa efektif pengobatannya.Data ini sangat penting untuk perencanaan layanan kesehatan.
Pendidikan
Institusi pendidikan bisa menganalisis data kehadiran, nilai ujian, dan partisipasi siswa untuk memahami dinamika belajar-mengajar dan meningkatkan kualitas pendidikan.
Keterbatasan Descriptive Analytics
Meskipun powerful, descriptive analytics memiliki keterbatasan. Ia hanya menjawab pertanyaan “apa yang terjadi?”, tapi tidak menjelaskan “mengapa itu terjadi” atau “apa yang mungkin terjadi di masa depan”. Untuk menjawab pertanyaan tersebut, kita membutuhkan analisis lanjutan seperti diagnostic analytics, predictive analytics, dan prescriptive analytics.
Namun, jangan remehkan kekuatannya. Sebagai langkah awal, descriptive analytics adalah fondasi yang sangat penting dalam membangun budaya berbasis data.
Kesimpulan
Memahami descriptive analytics berarti memahami cara membaca masa lalu untuk mempersiapkan masa depan. Ini bukan hanya tugas analis data atau tim IT — siapa pun yang ingin membuat keputusan yang lebih baik, baik dalam bisnis maupun kehidupan pribadi, bisa mendapatkan manfaat dari pendekatan ini.
Ingatlah, data tidak pernah bohong. Tapi data yang tidak dianalisis juga tidak akan bicara. Maka dari itu, mari kita mulai membangun kebiasaan untuk membaca dan memahami data dengan lebih cerdas. Karena dari sanalah, perubahan positif bisa dimulai.