Descriptive Analytics : Pengertian, Manfaat, Langkah, dan Contohnya

descriptive analytics analisis deskriptif adalah

Hampir semua bisnis kini telah menggunakan metode data analytics untuk membantu memudahkan sistem pengolahan data menjadi informasi yang bermanfaat. Salah satu jenis analisis data yang bisa Anda manfaatkan adalah descriptive analytics atau analisis deskriptif.

Tak bisa kita pungkiri bahwa perkembangan teknologi telah membawa pengaruh besar pada kehidupan masyarakat di berbagai bidang. Termasuk dalam aspek bisnis. Kini, dengan adanya teknologi, setiap perusahaan bisa memanfaatkannya untuk memudahkan proses marketing (marketing technology) hingga analisis data.

Sebab saat ini big data (data dalam jumlah besar) telah menjadi bagian tak terpisahkan dari berbagai macam industri. Data dalam jumlah besar tersebut berisi berbagai macam informasi penting yang berguna untuk perkembangan dan pertumbuhan bisnis kedepannya. Mulai dari customer data, data penjualan, data produksi, hingga data mitra bisnis dan kompetitor.

Menyimpan dan menggabungkan data dari berbagai sumber dalam database perusahaan saja tidaklah cukup. Anda perlu memperbaiki data mentah tersebut dan memproses data agar perusahaan dapat mendeskripsikannya menjadi informasi yang berguna. Informasi ini akan sangat bermanfaat proses perencanaan bisnis (business plan), product development, analisis penjualan, maupun strategi business development.

Inilah sebabnya Anda memerlukan analisis deskriptif. Tujuannya adalah agar Anda dapat menafsirkan data tersebut menjadi informasi dan memvisualisasikan data (data visualization) agar mudah dibaca. Lantas, apa saja manfaat lain dari analisis deskriptif dan apa perbedaannya dengan jenis data analytics lainnya?

Melalui artikel berikut ini, kami akan membahas secara rinci tentang apa itu analisis deskriptif, manfaatnya, perbedaannya dengan metode analisis data yang lain, serta contoh penerapannya.

Apa Itu Descriptive Analytics?

Mengutip dari Techtarget, analisis deskriptif atau descriptive analytics adalah tahapan analisis data paling awal, yang berguna untuk memberikan deskripsi atau menggambarkan data secara keseluruhan.

Sementara itu, menurut Sugiyono (2004:169), analisis deskriptif adalah statistik yang berguna untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya. Dan tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi.

digital marketing agency

Analisis ini akan memberikan gambaran lengkap mengenai data berdasarkan variabel yang Anda kumpulkan sebelumnya. Anda bisa menampilkan analisis deskriptif ini dalam berbagai bentuk. Misalnya bentuk tabel distribusi frekuensi, nilai mean, tabel histogram, nilai standar deviasi, dan lain sebagainya.

Nantinya, hasil analisis ini akan memberikan suatu ringkasan data yang bisa Anda olah menjadi informasi. Jadi, analisis deskriptif menjadi langkah awal yang sangat penting dalam analisis data. Namun, perlu Anda ingat bahwa analisis ini hanya memberikan gambaran umum tentang data yang telah Anda kumpulkan dan petakan (data mapping) sebelumnya.

Sehingga, analisis deskriptif tidak dapat Anda jadikan acuan dalam memprediksi bisnis (forecast bisnis), apalagi membantu dalam proses pengambilan keputusan. Artinya, jenis analisis ini hanya sekadar membantu memahami data yang terkumpul secara general, tanpa memberikan saran tentang tindakan atau langkah apa yang harus perusahaan lakukan untuk mencapai tujuan bisnis.

Tentunya hal ini sangat berbeda dengan prescriptive analytics yang merupakan gabungan antara descriptive dan predictive analytics. Di mana jenis analisis preskriptif tersebut menggunakan kombinasi algoritma, machine learning, hingga artificial intelligence. Sehingga jenis analisis ini dapat Anda jadikan acuan dalam analisis CBA, bahkan dalam proses pengambilan keputusan.

Baca Juga :

Langkah Melakukan Descriptive Analytics

langkah descriptive analytics

Dalam melakukan analisis deskriptif, ada beberapa langkah yang perlu Anda terapkan. Antara lain:

  • Melakukan perumusan masalah
  • Menentukan jenis informasi atau data
  • Menentukan prosedur pengumpulan data
  • Mengolah dan menganalisis data
  • Menggambarkan data secara general berdasarkan hasil analisis data

Manfaat Menggunakan Descriptive Analytics

Analisis deskriptif merupakan langkah pertama dalam analisis data yang bisa memberikan banyak manfaat bagi bisnis. Berikut ini adalah beberapa manfaat analisis deskriptif yang bisa Anda dapatkan:

Baca Juga :

Perbedaan Descriptive Analytics dengan Predictive dan Prescriptive Analytics

perbedaan descriptive analytics

Melalui penjelasan di atas, kita telah menyinggung perbedaan mendasar antara analisis deskriptif dengan jenis data analytics lainnya. Di mana jenis analisis data ini hanya bertugas untuk memberikan gambaran data yang terkumpul secara general. Untuk lebih jelasnya, berikut ini adalah perbedaan dari ketiga jenis analisis data tersebut:

Descriptive analytics

Berguna untuk mendapatkan gambaran umum dari data yang sudah ada dan terkumpul. Tujuannya adalah untuk mengenal dan memahami data secara keseluruhan. Misalnya adalah Google Analytics. Di Google Analytics, Anda hanya bisa melihat informasi sederhana saja. Contohnya traffic website, jumlah pengunjung, halaman yang mendapatkan rasio klik (CTR) tertinggi, dan lain sebagainya.

Predictive analytics

Dapat memberikan hasil prediksi tentang sesuatu di waktu yang akan datang. Predictive analytics menggunakan data masa lalu dan algoritma prediksi untuk membantu dalam menentukan peluang atau kemungkinan dari apa yang akan terjadi berikutnya. Jenis analisis ini memerlukan machine learning untuk menafsirkan data yang telah terkumpul.

Prescriptive analytics

Merupakan analisis yang mengombinasikan deskriptif dan prediktif. Fungsi utama dari analisis preskriptif memberikan saran atau solusi terbaik berdasarkan deskripsi dan prediksi sebelumnya.

Contoh Descriptive Analytics

Analisis deskriptif biasanya akan Anda temui di KPI dashboard, data mahasiswa, financial statement, laporan penjualan dan operasi, atau laporan pengiriman barang.

Contohnya adalah saat Anda ingin melakukan analisis klasifikasi terhadap data mahasiswa. Maka untuk mengetahui gambaran umum dari data mahasiswa tersebut, Anda perlu melakukan proses analisis deskriptif. Misalnya untuk mengetahui nilai rata-rata, nilai maksimum, nilai minimum, dan lain sebagainya.

Itulah ulasan mengenai analisis deskriptif yang bisa Anda pahami. Selain menerapkan analisis ini, Anda juga bisa memanfaatkan layanan digital marketing agency yang dapat membantu Anda dalam mengembangkan bisnis.

Beberapa strategi marketing yang bisa diimplementasikan adalah growth hack marketing, inbound marketing, 360 Digital Marketing, serta Data-driven marketing agar perusahaan semakin berkembang pesat.

Baca Juga :

inMarketing adalah Digital Transformation Consultant dan Digital Marketing Strategy yang fokus pada Leads Conversion, Data-Driven dan Digital Analytics. Kami membantu korporasi untuk tumbuh lebih cepat dengan Marketing Technology Strategy. Konsultasi dengan kami? Contact.