Siapa sih yang gak kenal dengan peran satu ini? Data analyst (analis data) menjadi salah satu tren populer sebagai profesi dengan banyak peminat sekaligus paling dicari di dalam dunia bisnis saat ini. Keahlian ini dibutuhkan dalam berbagai sektor, mulai dari e-commerce hingga industri manufaktur, karena kemampuannya membantu perusahaan memahami data dan mengambil keputusan yang lebih tepat.
Peran data analysis dalam mengidentifikasi pola dan tren juga dapat membantu perusahaan beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan pasar yang dinamis.
Lalu, seberapa penting data analysis dalam sebuah perusahaan? Cek selengkapnya melalui artikel di bawah ini!
Kenapa Data Analysis Diperlukan?
Data analysis adalah proses mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data untuk menemukan pola, informasi berharga, dan wawasan yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan. Dengan demikian, analisis data memungkinkan perusahaan, organisasi, atau individu untuk memahami situasi secara objektif, mengidentifikasi peluang, memperbaiki kekurangan, dan memprediksi tren masa depan.
Perusahaan tanpa data analysis ibarat berlayar tanpa peta dan kompas. Meskipun bisa mencapai tujuan, mereka berisiko besar tersesat atau menghadapi rintangan. Tanpa analisis data, keputusan bisnis hanya bergantung pada insting atau asumsi yang sering tidak akurat, yang dapat mengakibatkan kehilangan peluang, mengabaikan masalah, atau mengambil langkah salah, berujung pada kerugian finansial dan tertinggal dari pesaing.
Itulah pentingnya peran data analisis dalam membantu perusahaan “melihat lebih jauh ke depan” dan bergerak lebih terarah.
Tidak hanya dalam konteks bisnis, pentingnya analisis data juga terasa di berbagai sektor lainnya. Menurut datacamp.com, analisis data memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk memprediksi wabah penyakit, meningkatkan perawatan pasien, dan membuat keputusan yang tepat tentang strategi pengobatan.
Sementara itu, di sektor keuangan, analisis data berperan dalam penilaian risiko, deteksi penipuan, dan pengambilan keputusan investasi. Selain itu, perkembangan kecerdasan buatan (AI) dalam kesehatan menunjukkan pentingnya analisis yang berkelanjutan di lingkungan yang cepat berubah.
Tujuan Melakukan Data Analysis
Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, tujuan utama dari data analysis adalah untuk memberikan dasar yang kuat dalam pengambilan keputusan. Selain itu, melalui analisis yang tepat, perusahaan bisa memprediksi tren pasar, mengoptimalkan operasional, mengidentifikasi area peningkatan, serta meningkatkan efektivitas pemasaran. Dengan demikian, data analisis juga membantu meminimalkan risiko bisnis dengan memberikan gambaran yang jelas terkait performa produk, kebutuhan pelanggan, hingga potensi kerugian.
Apakah Perusahaan Perlu Melakukan Data Analisis?
Hampir semua perusahaan kini memerlukan data analisis untuk tetap kompetitif, karena keputusan berbasis data semakin menjadi standar di berbagai industri. Tanpa analisis data, perusahaan berisiko mengambil keputusan berdasarkan insting atau asumsi, yang dapat menyebabkan kehilangan peluang dan kerugian finansial.
Menurut tableau.com, pada tahun 2025 diperkirakan akan ada lebih dari 180 zettabyte data yang dihasilkan, memberikan kesempatan besar bagi perusahaan untuk memahami dan mempersonalisasi pengalaman pelanggan. Analisis data juga memungkinkan perusahaan melihat tren dan memprediksi perilaku pelanggan di masa depan. Sebanyak 80% pemimpin bisnis mengandalkan data untuk keputusan, menjadikannya sumber daya berharga untuk meningkatkan efisiensi operasional dan daya saing.
Keuntungan Perusahaan Memiliki Seorang Data Analyst
Jangan salah! Memiliki seorang data analyst di perusahaan dapat memberikan berbagai keuntungan yang signifikan, lho. Apa saja? Beberapa di antaranya adalah sebagai berikut:
- Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik
Membantu perusahaan membuat keputusan berdasarkan fakta dan wawasan yang akurat, sehingga mengurangi risiko kesalahan. - Pahami Pelanggan dengan Lebih Baik
Dengan analisis data, perusahaan dapat menggali informasi tentang perilaku dan preferensi pelanggan, memungkinkan personalisasi produk dan layanan yang lebih efektif. - Peningkatan Efisiensi Operasional
Data analyst dapat mengidentifikasi area yang perlu diperbaiki dalam proses operasional, sehingga perusahaan dapat mengoptimalkan sumber daya dan meningkatkan produktivitas. - Prediksi Tren Masa Depan
Menganalisis tren masa lalu memungkinkan data analyst untuk memprediksi perilaku pasar di masa depan, membantu perusahaan merencanakan strategi yang lebih efektif. - Meningkatkan Keunggulan Kompetitif
Dengan wawasan dari analisis data, perusahaan dapat lebih cepat beradaptasi dengan perubahan pasar dan tetap unggul dalam persaingan.
Analisis data saat ini semakin populer di berbagai industri, termasuk bisnis, kesehatan, pendidikan, dan pemerintahan, karena ketersediaan data digital dan perkembangan teknologi analitik seperti AI dan machine learning.
Contoh Implementasi Data Analysis yang Menguntungkan Perusahaan
Kita bisa ambil contoh penerapan data analysis di dunia kesehatan. Pemanfaatan data analysis dalam klinik dapat membantu meningkatkan efisiensi operasional, kualitas pelayanan, dan pengambilan keputusan berbasis data. Berikut beberapa contoh penerapannya:
1. Manajemen Operasional & Jadwal Dokter
Klinik dapat menggunakan data kunjungan harian, mingguan, atau bulanan untuk mengidentifikasi jam sibuk dan tren musiman. Contoh:
- Analisis Tren Kunjungan Pasien
- Penyesuaian jadwal dokter saat hari sibuk (misalnya akhir pekan).
- Menambah tenaga medis atau perawat di jam puncak.
- Pengaturan slot janji temu secara optimal
- Data janji temu digunakan untuk mengurangi waktu tunggu dan meningkatkan kepuasan pasien.
2. Prediksi dan Pencegahan Penyakit
Klinik bisa melakukan segmentasi pasien berdasarkan riwayat penyakit dan memberikan peringatan untuk check-up rutin. Contoh:
- Pemantauan Penyakit Berdasarkan Riwayat Pasien.
- Pasien dengan riwayat diabetes diprioritaskan untuk kunjungan berkala guna mencegah komplikasi.
- Pemanfaatan algoritma prediksi untuk mengidentifikasi risiko pasien terkena penyakit kronis.
3. Optimalisasi Inventaris Obat dan Peralatan Medis
Dengan menganalisis pola penggunaan obat, klinik dapat memprediksi stok yang diperlukan dan mengurangi risiko stok berlebih atau kekurangan.
- Forecasting Stok Obat: Data menunjukkan bahwa obat demam tinggi permintaannya saat musim hujan, sehingga stok disiapkan lebih banyak di periode tersebut.
- Pemantauan Kadaluarsa Obat: Analisis data inventaris membantu mendeteksi obat yang mendekati tanggal kedaluwarsa agar digunakan lebih dahulu (FIFO system).
4. Peningkatan Kualitas Layanan
Klinik bisa menganalisis survei atau rating layanan untuk mengetahui area yang perlu perbaikan.
- Analisis Feedback Pasien: Jika data menunjukkan keluhan tentang waktu tunggu yang lama, klinik bisa menambah slot janji temu atau mempercepat alur registrasi.
- Pemantauan Kepuasan Pasien Berulang: Data pasien yang sering kembali digunakan untuk melihat faktor layanan yang berhasil meningkatkan loyalitas.
5. Keuangan dan Biaya Operasional
Data keuangan membantu mengidentifikasi biaya operasional yang bisa ditekan dan memastikan arus kas tetap sehat.
- Analisis Cashflow dan Biaya Operasional: Dengan analisis, klinik bisa menemukan bahwa biaya listrik di malam hari lebih besar dan bisa mempertimbangkan menutup lebih awal.
- Analisis Piutang dari Asuransi: Data dari klaim asuransi yang belum cair membantu klinik memantau dan menagih dengan lebih cepat.
6. Compliance dan Audit Kesehatan
Klinik harus memastikan kepatuhan terhadap standar kesehatan nasional. Data medis pasien dapat dianalisis untuk mendeteksi kelalaian atau prosedur yang tidak sesuai standar.
Pemantauan Data Klinik untuk Kepatuhan Regulasi: Menggunakan data rekam medis untuk memastikan prosedur vaksinasi berjalan tepat waktu.
Perlukah Hire Seorang Data Analyst?
Jawabannya adalah tergantung kebutuhan di setiap perusahaan. Namun, berikut beberapa opsi untuk mendapatkan layanan data analisis:
- Fulltimer: Mempekerjakan data analis internal dapat memberikan kendali penuh atas proses analisis. Namun hal ini membutuhkan investasi besar, baik dari segi gaji maupun pengembangan keterampilan.
- Vendor: Menggunakan layanan vendor dapat menghemat biaya dan memberikan akses ke tim ahli yang berpengalaman, tetapi perusahaan harus siap dengan risiko ketergantungan pada pihak ketiga.
- Freelancer: Menggunakan freelancer bisa menjadi opsi fleksibel yang lebih hemat biaya, terutama untuk proyek-proyek jangka pendek.
Setiap opsi memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing, dan keputusan harus disesuaikan dengan kebutuhan dan anggaran perusahaan, ya!
Cara Praktis Cari Data Analysis dari NJRPlus!
Jika perusahaanmu membutuhkan solusi data analisis yang akurat dan terpercaya, NJRPlus adalah pilihan tepat!
Kami menawarkan layanan data analisis profesional yang siap membantu perusahaan membuat keputusan strategis berdasarkan data.
Hubungi kami sekarang untuk konsultasi gratis dan temukan bagaimana NJRPlus dapat meningkatkan performa bisnismu secara signifikan!
Pelajari juga artikel lain dari njrplus: Apa itu Web3? Mengapa Kita Membutuhkannya?
Sumber referensi:
