Blog

Apa Saja Jenis Data untuk Bisnis yang Berbeda?

Apa jenis data yang Anda kenal atau gunakan dalam bisnis Anda? Sebelum Anda mulai meluncurkan inisiatif manajemen data Anda, baik itu Big Data Analytics, Master Data Management, Enterprise Data Warehouse, dll., Anda harus mulai dengan memahami bahan dasar: data.

Memahami berbagai jenis data dan karakteristiknya secara menyeluruh akan membantu Anda menangani masing-masing data dengan cara yang benar.

Menurut Laporan Nilai Data 2018 oleh SnapLogic, dengan menggunakan data secara lebih efektif di organisasi mereka, perusahaan berharap dapat meningkatkan pendapatan tahunan sebesar rata-rata $5.2 juta. Namun, sebagian besar bisnis tidak selalu menyadari potensi data atau tahu bagaimana menggunakannya dengan benar untuk keputusan berdasarkan data: Rata-rata, organisasi hanya menggunakan setengah (51%) dari data yang mereka kumpulkan atau hasilkan, dan drive data kurang dari setengahnya (48%) keputusan.

Mari kita mulai dengan jenis data apa:

1. Data Transaksional

Data transaksional adalah informasi yang menjadi kesepakatan, pertukaran, atau transfer yang terjadi antara organisasi atau individu. Ini dianggap sebagai kategori data khusus karena transaksi memiliki signifikansi legal dan komersial.

Contoh data transaksional:

  • Faktur: Tagihan layanan atau produk.
  • Trades: Perdagangan yang terjadi di pasar, misalnya. Pasar saham.
  • Pembelian: Pembelian pelanggan
  • Pengembalian: Catatan yang terdiri dari barang yang dikembalikan pelanggan dan diterima oleh penjual.
  • Pembayaran: Pembayaran untuk hutang atau pembelian.
  • Kredit: Dana ditambahkan ke akun, misalnya, situs e-niaga yang mengembalikan jumlah item yang dikembalikan.
  • Debit: Dana dihapus dari akun, misalnya, nasabah bank menarik uang dari akunnya.

Daftarnya berlanjut dengan penggajian, penjualan aset, bunga, kontrak, dll.

2. Data Induk

Informasi yang dapat disepakati oleh organisasi dikenal sebagai data master. Seringkali organisasi memiliki, tidak seperti sumber informasi yang dapat menduplikasi data serupa dengan sedikit kesepakatan tentang definisi standar. Data master merupakan peluang untuk mengatur dan mengelola data sebagai satu sumber referensi.

Contoh Metadata:

  • Data produk: Katalog dengan spesifikasi dan informasi produk.
  • Transaksi: Pembelian dan perdagangan saham
  • Tiket: Untuk melacak masalah dan interaksi pelanggan.
  • Data Analitik: Data yang mendukung pengambilan keputusan.

3. Data Pelanggan

Semua informasi yang terkait dengan pelanggan dikenal sebagai data pelanggan. Data pelanggan adalah informasi yang penting untuk proses bisnis inti dan alat pengambilan keputusan.

Contoh data pelanggan:

  • Catatan Pelanggan: Catatan terdiri dari nama pelanggan dan id pelanggan.
  • Akun: Pelanggan yang memiliki berbagai akun, seperti departemen yang melakukan pembelian terpisah.
  • Kontak: Pelanggan korporat harus memiliki beberapa kontak yang mencakup berbagai tingkatan dan fungsi dalam organisasi pelanggan, seperti staf teknik atau manajer pembelian.
  • Layanan: Daftar layanan saat ini yang digunakan pelanggan, seperti konfigurasi.

Tiket layanan pelanggan, umpan balik, lokasi, metode pembayaran, penawaran, dan kutipan adalah beberapa contoh lainnya.

4. Data Mesin

Data yang dihasilkan oleh mesin tanpa keterlibatan manusia disebut sebagai data mesin. Ini adalah salah satu kategori penting karena mesin membuat lebih banyak data jika dibandingkan dengan manusia.

Contoh data mesin:

  • Perhitungan: Data dihitung dari data lain. Misalnya, berdasarkan data pasar, algoritme menghitung perkiraan risiko untuk investasi.
  • Sensor: Perangkat yang mendeteksi fenomena fisik seperti suara dan cahaya dan berubah menjadi aliran data.
  • Prediksi: Kecerdasan buatan dan algoritme yang berusaha memprediksi masa depan.
  • Otomatisasi: Tugas otomatis yang membuat data seperti kontrol, peristiwa, atau perintah.

5. Data Referensi

Data yang digunakan untuk menyusun dan membatasi data lain dikenal sebagai data referensi. Ini adalah informasi yang stabil dengan sekumpulan nilai yang diketahui jarang berubah.

Contoh data referensi:

  • Sains: Daftar bintang yang diketahui
  • Lokasi Geografis: Daftar negara bagian yang valid untuk suatu negara.
  • Komputasi: Daftar nilai komputasi standar seperti kode status HTTP.
  • Pasar: Daftar ticker saham yang berlaku saat ini untuk suatu pasar.

6. Data Kuantitatif

Setiap data dalam bentuk numerik dikenal sebagai data kuantitatif. Data ini sering dibandingkan dengan data kualitatif yang mencakup informasi yang diungkapkan dalam bahasa alami seperti bahasa Inggris.

Contoh data kuantitatif:

  • Pengukuran: Pengukuran sesuatu yang bersifat fisik seperti inspeksi keamanan pangan yang mengukur suhu makanan yang disimpan di lemari es restoran.
  • Kuantifikasi: Mengubah penilaian manusia kualitatif menjadi angka seperti meminta pelanggan untuk menilai tingkat kepuasan mereka.
  • Perhitungan: Menghitung margin kotor berdasarkan angka penjualan bulanan.
  • Hitungan: Menghitung sesuatu.

Jenis Rangkuman Data!

Arus data tanpa henti yang mengelilingi kita saat ini tidak dapat disangkal dapat mengubah cara kita berbisnis. Karena kita memiliki akses ke sejumlah informasi yang belum pernah ada sebelumnya tentang pesaing, klien, dan prospek kita, kita dapat mengarahkan bisnis kita ke depan dengan cara yang selalu kita impikan beberapa tahun yang lalu.

Seperti yang dikatakan Tim Berners-Lee dengan tepat, "Data adalah hal yang berharga dan akan bertahan lebih lama daripada sistem itu sendiri."

Sekarang setelah Anda mengetahui jenis data apa yang ada, pernahkah Anda memikirkan tentang bagaimana Anda ingin mencadangkannya? Periksa Studi Kasus Rutgers: Bagaimana Universitas Menghemat Puluhan Ribu Dolar dengan Pencadangan dan Pemulihan Zmanda.

Tinggalkan Balasan

id_IDIndonesian
en_USEnglish fr_FRFrench it_ITItalian es_ESSpanish de_DEGerman pt_BRPortuguese sv_SESwedish tr_TRTurkish nl_NLDutch jaJapanese pl_PLPolish zh_TWChinese ko_KRKorean ms_MYMalay thThai id_IDIndonesian