Enam fase analisis data

 

Dari masalah ke tindakan: Enam fase analisis data

Ada enam fase analisis data yang akan memperlancar Anda mengambil keputusan: bertanya, mempersiapkan, memproses, menganalisis, membagikan, dan bertindak. Perlu diingat, fase ini berbeda dengan siklus hidup data, yang menggambarkan perubahan data yang terjadi selama masa hidupnya. Mari kita pelajari untuk melihat bagaimana langkah-langkah tersebut dapat membantu Anda memecahkan masalah yang mungkin Anda hadapi di tempat kerja.

Langkah 1: Bertanya

Anda tidak mungkin dapat memecahkan sebuah masalah jika Anda tidak tahu apa permasalahannya. Beberapa hal yang perlu Anda pertimbangkan adalah:

• Tentukan masalah yang ingin Anda selesaikan

• Pastikan Anda sepenuhnya memahami ekspektasi para pemangku kepentingan

• Fokus pada masalah yang sebenarnya dan hindari gangguan

• Berkolaborasi dengan para pemangku kepentingan dan menjaga jalur komunikasi tetap terbuka

• Sedikit menjauh dan lihat secara objektif situasi secara keseluruhan sesuai konteksnya

Pertanyaan untuk diri sendiri pada tahap ini:

1. Apa masalah yang disebutkan oleh para pemangku kepentingan saya?

2. Setelah saya mengidentifikasi permasalahan ini, bagaimana saya dapat membantu para pemangku kepentingan menjawab pertanyaan mereka?

Langkah 2: Mempersiapkan

Anda akan memutuskan data apa yang perlu dikumpulkan untuk menjawab pertanyaan Anda dan bagaimana cara mengaturnya agar data itu bermanfaat. Anda dapat menggunakan tugas bisnis Anda untuk memutuskan:

• Metrik apa yang harus diukur

• Menemukan data di database Anda

• Membuat langkah-langkah pengamanan untuk melindungi data tersebut

Pertanyaan untuk diri sendiri pada tahap ini:

1. Apa saja yang harus saya ketahui untuk menyelesaikan masalah ini?

2. Riset apa yang harus saya lakukan?

Langkah 3: Memproses

Data yang bersih adalah data terbaik dan Anda perlu membersihkan data Anda untuk menghilangkan kemungkinan adanya kesalahan, ketidakakuratan, atau inkonsistensi. Hal ini mungkin berarti:

• Menggunakan fungsi spreadsheet untuk menemukan data yang salah dimasukkan

• Menggunakan fungsi SQL untuk memeriksa kelebihan spasi

• Menghapus entri yang berulang-ulang

• Memeriksa data sebanyak mungkin untuk menghindari bias

Pertanyaan untuk diri sendiri pada tahap ini:

1. Kesalahan atau ketidakakuratan data apa yang mungkin menghalangi saya untuk mendapatkan jawaban terbaik atas masalah yang sedang saya selesaikan?

2. Bagaimana saya bisa membersihkan data sehingga informasi yang saya miliki menjadi lebih konsisten?

Langkah 4: Menganalisis

Anda ingin berpikir tentang data Anda secara analitis. Pada tahap ini, Anda dapat mengurutkan dan memformat data Anda agar lebih mudah untuk:

• Melakukan perhitungan

• Menggabungkan data dari berbagai sumber

• Membuat tabel yang berisikan hasil Anda

Pertanyaan untuk diri sendiri pada tahap ini:

1. Apa yang diceritakan oleh data kepada saya?

2. Bagaimana data akan membantu saya memecahkan masalah ini?

3. Siapa yang membutuhkan produk atau layanan perusahaan saya? Tipe orang apa yang paling mungkin menggunakannya?

Langkah 5: Membagikan

Setiap orang membagikan hasil analisis mereka secara berbeda-beda, jadi pastikan Anda meringkas hasil Anda dengan analisis visual yang jelas dan menarik menggunakan berbagai alat visualisasi data seperti grafik atau dasbor. Ini adalah kesempatan untuk menunjukkan kepada para pemangku kepentingan bahwa Anda telah menjawab masalah mereka dan bagaimana cara Anda melakukannya. Berbagi tentu akan membantu tim Anda:

• Membuat keputusan yang lebih baik

• Membuat keputusan yang lebih berdasarkan pengetahuan

• Meraih hasil yang lebih mantap

• Mengomunikasikan temuan Anda

Pertanyaan untuk diri sendiri pada tahap ini:

1. Bagaimana cara membuat apa yang saya sajikan menjadi menarik dan mudah dimengerti oleh para pemangku kepentingan?

2. Apa yang akan membantu saya memahami hal ini jika saya adalah pendengar?

Langkah 6: Bertindak

Sekarang saatnya untuk bertindak berdasarkan data Anda. Anda akan mengeluarkan semua hal yang telah Anda pelajari dari analisis data Anda dan menggunakannya. Hal ini bisa berupa memberikan rekomendasi kepada pemangku kepentingan berdasarkan temuan Anda sehingga mereka dapat membuat keputusan berbasis data.

Pertanyaan untuk diri sendiri pada tahap ini:

1. Bagaimana saya bisa menggunakan umpan balik yang saya terima selama fase berbagi (langkah 5) agar benar-benar memenuhi kebutuhan dan ekspektasi para pemangku kepentingan?

Keenam langkah ini dapat membantu Anda memecah proses analisis data menjadi bagian yang lebih kecil dan mudah dikelola, yang disebut pemikiran terstruktur. Proses ini meliputi empat kegiatan dasar:

1. Mengenali masalah atau situasi saat ini

2. Mengatur informasi yang tersedia

3. Mengungkapkan kesenjangan dan peluang

4. Mengidentifikasi pilihan Anda

Ketika Anda memulai karier Anda sebagai analis data, peran dan ekspektasi Anda biasanya membuat Anda merasa ditarik ke berbagai arah. Mengikuti proses yang diuraikan di sini dan menggunakan keterampilan berpikir terstruktur dapat membantu Anda kembali ke jalur yang benar, menutup apa pun kesenjangan yang ada, dan memberi tahu dengan tepat hal yang Anda butuhkan.