Lompat ke konten Lompat ke sidebar Lompat ke footer

Widget Atas Posting

Kompilasi Data dan Proses Analisis Data: 5 Langkah Agar Pengambilan Keputusan Lebih Baik

proses kompilasi data


Secara Definisi, Kompilasi Data adalah Operasi yang dilakukan pada data untuk memperoleh informasi baru sesuai dengan seperangkat aturan yang diberikan. Dalam kerangka kerja jaminan kualitas, "Kompilasi Data" mengacu pada deskripsi prosedur statistik yang digunakan untuk menghasilkan data lanjutan dan output statistik akhir. Kompilasi data mencakup, antara lain, penggunaan skema pembobotan, metode untuk menghitung nilai atau sumber data yang hilang, penyesuaian statistik, teknik balancing / cross-checking dan karakteristik yang relevan dari metode spesifik yang diterapkan.

Dalam Hubungan dengan Manajemen Organisasi, Kompilasi Data dapat menjadi sebuah Proses Analisis Data: dengan 5 Langkah didalamnya Agar Pengambilan Keputusan Menjadi Lebih Baik

Analisis data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik Bagi sebagian besar bisnis dan lembaga pemerintah, kurangnya data bukanlah masalah. Faktanya, itu kebalikannya: sering ada terlalu banyak informasi yang tersedia untuk membuat keputusan yang jelas. Dengan begitu banyak data untuk disortir, Anda membutuhkan sesuatu yang lebih dari data Anda, seperti

  • Anda perlu tahu bahwa itu adalah data yang tepat untuk menjawab pertanyaan Anda;
  • Anda perlu menarik kesimpulan yang akurat dari data itu; dan
  • Anda membutuhkan data yang menginformasikan proses pengambilan keputusan Anda

Singkatnya, Anda perlu analisis data yang lebih baik. Dengan proses dan alat analisis data yang tepat, yang dulunya merupakan volume informasi yang sangat banyak menjadi titik keputusan yang sederhana dan jelas.

Untuk meningkatkan keterampilan analisis data Anda dan menyederhanakan keputusan Anda, jalankan lima langkah ini dalam proses analisis data Anda:


Langkah 1: Tentukan Pertanyaan Anda

Dalam analisis data organisasi atau bisnis Anda, Anda harus mulai dengan pertanyaan yang tepat. Pertanyaan harus bisa diukur, jelas, dan ringkas. Rancang pertanyaan Anda untuk memenuhi syarat atau mendiskualifikasi solusi potensial untuk masalah atau peluang spesifik Anda.

Misalnya, mulai dengan masalah yang jelas: Seorang kontraktor pemerintah mengalami kenaikan biaya dan tidak lagi dapat mengajukan proposal kontrak yang kompetitif. Salah satu dari banyak pertanyaan untuk menyelesaikan masalah bisnis ini mungkin termasuk: Dapatkah perusahaan mengurangi stafnya tanpa mengurangi kualitas?


Langkah 2: Tetapkan Prioritas Pengukuran yang Jelas

Langkah ini dipecah menjadi dua sub-langkah: A) Tentukan apa yang diukur, dan B) Putuskan bagaimana mengukurnya.

A) Putuskan Apa Yang Harus Diukur

Dengan menggunakan contoh kontraktor pemerintah, pertimbangkan jenis data apa yang Anda perlukan untuk menjawab pertanyaan kunci Anda. Dalam hal ini, Anda perlu mengetahui jumlah dan biaya staf saat ini dan persentase waktu yang mereka habiskan untuk fungsi bisnis yang diperlukan. Dalam menjawab pertanyaan ini, Anda mungkin perlu menjawab banyak sub-pertanyaan (mis., Apakah staf saat ini kurang dimanfaatkan? Jika demikian, perbaikan proses apa yang akan membantu?). Akhirnya, dalam keputusan Anda tentang apa yang akan diukur, pastikan untuk memasukkan keberatan yang masuk akal yang mungkin dimiliki oleh para pemangku kepentingan (mis., Jika staf dikurangi, bagaimana perusahaan akan menanggapi lonjakan permintaan?).

B) Putuskan Cara Mengukurnya

Memikirkan bagaimana Anda mengukur data Anda sama pentingnya, terutama sebelum tahap pengumpulan data, karena proses pengukuran Anda mencadangkan atau mendiskreditkan analisis Anda nanti. Pertanyaan kunci untuk ditanyakan pada langkah ini meliputi:

  1. Apa kerangka waktu Anda? (mis., biaya tahunan versus triwulanan)
  2. Apa satuan ukuran Anda? (mis., USD versus Euro)
  3. Faktor apa yang harus dimasukkan? (mis., hanya gaji tahunan versus gaji tahunan plus biaya manfaat staf)


Langkah 3: Kumpulkan Data

Dengan pertanyaan Anda ditentukan dengan jelas dan prioritas pengukuran Anda ditetapkan, sekarang saatnya untuk mengumpulkan data Anda. Saat Anda mengumpulkan dan mengatur data Anda, ingatlah untuk selalu mengingat poin-poin penting ini:

  • Sebelum Anda mengumpulkan data baru, tentukan informasi apa yang dapat dikumpulkan dari basis data atau sumber yang ada. Kumpulkan data ini terlebih dahulu.
  • Tentukan sistem penyimpanan dan penamaan file terlebih dahulu untuk membantu semua anggota tim yang ditugaskan berkolaborasi. Proses ini menghemat waktu dan mencegah anggota tim dari mengumpulkan informasi yang sama dua kali.
  • Jika Anda perlu mengumpulkan data melalui observasi atau wawancara, maka kembangkan templat wawancara terlebih dahulu untuk memastikan konsistensi dan menghemat waktu.
  • Pertahankan data yang dikumpulkan terorganisir dalam log dengan tanggal pengumpulan dan tambahkan catatan sumber apa pun saat Anda bepergian (termasuk normalisasi data yang dilakukan). Praktek ini memvalidasi kesimpulan Anda.


Langkah 4: Analisis Data

Setelah Anda mengumpulkan data yang tepat untuk menjawab pertanyaan Anda dari Langkah 1, saatnya untuk analisis data yang lebih dalam. Mulailah dengan memanipulasi data Anda dalam sejumlah cara berbeda, seperti merencanakannya dan menemukan korelasi atau dengan membuat tabel pivot di Excel. Tabel pivot memungkinkan Anda mengurutkan dan memfilter data berdasarkan variabel yang berbeda dan memungkinkan Anda menghitung rata-rata, maksimum, minimum, dan standar deviasi data Anda 

Saat Anda memanipulasi data, Anda mungkin menemukan Anda memiliki data persis yang Anda butuhkan, tetapi lebih mungkin, Anda mungkin perlu merevisi pertanyaan awal Anda atau mengumpulkan lebih banyak data. Either way, analisis awal tren, korelasi, variasi dan pencilan ini membantu Anda fokus dan segala keberatan yang mungkin dimiliki orang lain.

Selama langkah ini, alat dan perangkat analisis data sangat membantu. Visio, Minitab dan Stata adalah semua paket perangkat lunak yang baik untuk analisis data statistik lanjutan. Namun, dalam kebanyakan kasus, tidak ada yang sebanding dengan Microsoft Excel dalam hal alat pengambilan keputusan. 


Langkah 5: Menafsirkan Hasil

Setelah menganalisis data Anda dan mungkin melakukan penelitian lebih lanjut, akhirnya saatnya untuk menafsirkan hasil Anda. Saat Anda menginterpretasikan analisis Anda, ingatlah bahwa Anda tidak pernah dapat membuktikan hipotesis yang benar: sebaliknya, Anda hanya bisa gagal menolak hipotesis tersebut. Artinya, tidak peduli berapa banyak data yang Anda kumpulkan, peluang selalu dapat mengganggu hasil Anda.


Saat Anda menginterpretasikan hasil data Anda, tanyakan pada diri sendiri pertanyaan-pertanyaan kunci ini:

  • Apakah data menjawab pertanyaan awal Anda? Bagaimana?
  • Apakah data membantu Anda membela diri terhadap keberatan? Bagaimana?
  • Apakah ada batasan pada kesimpulan Anda, setiap sudut yang belum Anda pertimbangkan?

Jika interpretasi Anda terhadap data sesuai dengan semua pertanyaan dan pertimbangan ini, maka Anda kemungkinan telah mencapai kesimpulan yang produktif. Satu-satunya langkah yang tersisa adalah menggunakan hasil dari proses analisis data Anda untuk memutuskan tindakan terbaik Anda.

Dengan mengikuti lima langkah ini dalam proses analisis data Anda, Anda membuat keputusan yang lebih baik untuk bisnis atau lembaga pemerintah Anda karena pilihan Anda didukung oleh data yang telah dikumpulkan dan dianalisis secara kuat. Dengan latihan, analisis data Anda menjadi lebih cepat dan lebih akurat - yang berarti Anda membuat keputusan yang lebih baik dan lebih banyak informasi untuk menjalankan organisasi Anda secara paling efektif.

Posting Komentar untuk "Kompilasi Data dan Proses Analisis Data: 5 Langkah Agar Pengambilan Keputusan Lebih Baik"