Pahami Bias dalam Data Analytics yang Sering Terjadi

Sekarang ini, peran seorang data analyst sangat dibutuhkan untuk membantu melakukan analisa pada data analytics platform agar bias dalam data analytics bisa dihindari. Mengapa demikian? Karena data analytics platform menjadi salah satu pilihan terbaik untuk menghasilkan produk yang berkualitas pada bisnis dengan cara memberikan hasil analisa yang tepat berdasarkan data yang telah tersedia.

Tujuan dari data analytics atau pengolahan data itu sendiri, baik berupa data kecil maupun besar, yaitu membantu sebuah bisnis untuk membuat keputusan yang lebih baik agar bisnis bisa lebih berkembang. Maka dari itu, teknik data analytics memerlukan pemetaan yang baik dari manusia sebagai operator. Namun, manusia cenderung punya bias dalam data analytics yang mengakibatkan keputusan yang dibuat tidak berdasarkan data yang sudah ada. 

Jadi, apa yang menyebabkan bias dalam data analytics saat melakukan teknik analisa data? Kamu ada di artikel yang tepat! Artikel ini juga akan menjelaskan tentang pengertian dari data analyst. Yuk, scroll sampai bawah, ya!

Data Analyst adalah? Berikut Penjelasannya

Data analyst adalah pekerjaan yang punya tanggung jawab untuk menganalisis, mengumpulkan, serta mengevaluasi data untuk membuat kesimpulan dan memberikan saran pada sebuah perusahaan, organisasi, bahkan bisnis. Seorang data analyst menggunakan bermacam-macam teknik visualisasi dan analisis statistik untuk mengevaluasi data.

Baca juga: Apa itu Analitik: Pengertian dan Kegunaannya untuk Bisnis

Selain itu, data analyst juga membantu sebuah perusahaan, organisasi, dan bisnis untuk mengevaluasi data agar dapat mengambil keputusan dengan baik. Hal ini akan menyebabkan sebuah perusahaan, organisasi, dan bisnis dapat mengalami kemajuan yang berarti kedepannya. Maka dari itu, data analyst harus terhindar dari bias dalam data analytics agar keputusan yang dibuat tidak bias atau rancu.

Beberapa Hal yang Menyebabkan Bias dalam Data Analytics

Berikut ini tiga bias dalam data analytics yang terkadang dialami oleh data analyst saat melakukan teknik analisa data.

1. Confirmation Bias

Penyebab pertama yang membuat bias dalam data analytics yaitu confirmation bias, di mana pengolahan data dilakukan untuk membenarkan suatu pendapat dan tindakan dari pemberi keputusan. 

Misalnya, ada pendapat bahwa pergerakan harga suatu kebutuhan pasar akan naik karena memang harga kebutuhan di luar sana sedang tinggi. Padahal, jika melakukan analisis kebutuhan pasar melalui data yang ada, harga kebutuhan pasar tidak naik dan cenderung tetap atau bahkan turun. 

Karena asumsi harga kebutuhan pasar akan naik berdasarkan dari pengalaman riil di lapangan, data analyst diminta untuk mencoba menganalisa lagi melalui berbagai model dan data yang relevan. Dengan melakukan berbagai analisa, data akhirnya keluar dan mengkonfirmasi bahwa kebutuhan pasar memang naik. 

Bias dalam data analytics seperti inilah yang dapat membahayakan bisnis karena terdapat perbedaan antara data yang disajikan dengan pengalaman riil yang memang terjadi di lapangan. 

2. Selection Bias

Penyebab kedua dari bias dalam data analytics adalah selection bias, di mana data yang ada dipilih secara subjektif atau berdasarkan pendapat sendiri, dan tidak berdasarkan metode ilmiah yang sudah ada. 

Misalnya, terdapat banyak data mengenai profil calon pelanggan untuk dilakukan analisa. Namun, data analyst hanya memilih data alamat dan profesinya saja. Data pendukung lainnya seperti jenis kelamin dan tanggal lahir tidak ikut dimasukkan ke dalam analisa dengan alasan karena permasalahan umur dan gender adalah hal yang sensitif. 

Baca juga: 8 Manfaat Database Pelanggan untuk Bisnis, Cek di Sini

Dari hal tersebut, secara etisnya mungkin benar. Namun, dari sisi objektivitasnya akan sangat merugikan analisis data karena data tidak lengkap dan akan mempengaruhi hasil analisa. Sebuah survei, ketika dibuat dengan jawaban yang dibatasi dan diarahkan dapat menyebabkan bias dalam data analytics. 

3. Underfitting and Overfitting

Penyebab terakhir dari bias dalam data analytics adalah underfitting dan overfitting. Bias dalam data analytics yang disebabkan oleh underfitting maksudnya adalah kesimpulan atau rumusan yang diambil oleh data analyst ternyata terlalu menggeneralisir terhadap suatu populasi.

Misalnya, seorang data analyst diberi tugas untuk melakukan observasi terhadap 500 orang dan harus menyatakan bahwa seluruh orang tersebut bebas dari kasus tuberculosis. Jika persentase tuberculosis adalah 0,1%, maka akurasi dari analisis data yang dilakukan oleh data analyst tersebut adalah 99,9%.

Dengan hasil yang terlalu general seperti ini, maka data analyst tidak perlu pusing melakukan observasi lebih lanjut karena hanya mengutamakan akurasinya saja. Beda hal nya jika data analyst memiliki objektivitas untuk mencari potensi tuberculosis di antara 500 orang yang tadi dan memiliki informasi benchmark atau angka pembanding yaitu 0,1%.

Sedangkan bias dalam data analytics yang disebabkan oleh overfitting adalah kesimpulan atau rumusan yang diambil oleh data analyst ternyata valid terhadap mayoritas data dan informasi yang telah dikumpulkan. Dengan persentase kesalahan yang kecil, akan membuat data analyst yakin dengan rumusan dan model analisis yang digunakan. 

Namun, model yang memiliki akurasi sangat tinggi tapi tidak diiringi dengan benchmark atau data pembanding yang baik biasanya tidak menghasilkan prinsip realita dengan baik atau gagal dalam generalisasi. Hal ini tentu dapat menyebabkan bias dalam data analytics sehingga akan salah dalam memprediksi banyak hal.

Peran Data Science agar Terhindar dari Bias dalam Data Analytics

Bias dalam data analytics yang dilakukan oleh manusia atau seorang data analyst punya pengaruh yang besar terhadap keputusan yang dibuat dalam bisnis. Dengan mengenali, mencermati, dan menghindari dari hal yang rancu, bisnis dapat lebih bergantung dengan data science untuk mencapai keputusan yang terinformasi dengan baik sebagai keunggulan tersendiri.

Seorang data analyst, atau yang juga bisa disebut dengan data scientist punya peran untuk membantu dalam mengambil sebuah keputusan dengan objektif dan lebih baik berdasarkan data yang ada. Tujuannya yaitu agar terhindar dari bias dalam data analytics saat harus memutuskan suatu hal. Dengan teknik pemodelan dan pengolahan data yang menggunakan algoritma yang sesuai untuk bisnis variatif, dapat membantu bisnis agar dapat mengambil keputusan yang tepat dan sesuai dengan target. Maka dari itu, data analyst atau data scientist saat ini banyak dibutuhkan untuk membantu sebuah perusahaan atau bisnis dalam melakukan analisis data. 

Nah, itu tadi penjelasan mengenai beberapa penyebab bias dalam data analytics yang biasa terjadi dan peran dari data science agar terhindar dari pengambilan keputusan yang bias atau rancu untuk kepentingan sebuah perusahaan atau bisnis. Data analytics adalah cara penting yang harus diketahui oleh pelaku bisnis agar bisa mendapatkan data terbaik dan akurat untuk kemajuan bisnis yang dijalankan. 

Dalam mengelola bisnis, kamu pasti membutuhkan suatu platform agar pengelolaan pelanggan bisa lebih baik. Kamu bisa meningkatkan performa bisnis dengan Kokatto, lho! Dengan platform Kokatto, kamu bisa mengelola banyak pesanan dengan efektif dan cepat dari banyak aplikasi. Selain itu, juga terdapat beberapa layanan yang akan sangat bermanfaat untuk bisnismu. Yuk, coba Kokatto sekarang!