Apa Itu Pemfilteran Data? Menyederhanakan Pemrosesan Informasi

Menganalisis sejumlah besar data yang dikumpulkan bisnis Anda bukanlah tugas yang paling menyenangkan. Memikirkannya saja sudah membuat kewalahan!

Namun, analisis data bukanlah suatu pilihan, terutama bagi bisnis yang ingin berkembang. Anda harus menilai perilaku pelanggan, pendapatan, dan data penjualan untuk memahami pasar Anda dan terus meningkatkan proses untuk hasil yang lebih baik.

Bagaimana Anda menganalisis data tanpa menghabiskan waktu berjam-jam? Sederhana: melalui pemfilteran data.

Katakanlah Anda menjalankan beberapa kampanye Bitly dan ingin mengukur kinerjanya. Daripada menilai setiap klik tautan sepanjang masa kampanye, Anda dapat memfilter kinerja berdasarkan tanggal untuk mengevaluasi peningkatan secara efektif dari waktu ke waktu.

Artikel ini akan membahas semua yang perlu Anda ketahui tentang pemfilteran data.

Apa itu pemfilteran data?

Konsumen modern menghasilkan data dalam jumlah yang belum pernah terjadi sebelumnya. Setiap penjelajahan situs web atau pengisian survei memberikan banyak informasi kepada bisnis yang dapat membantu mereka memahami perilaku konsumen. Namun, menilai semua data dapat memakan banyak sumber daya dan waktu. Di sinilah pemfilteran data berperan.

Pemfilteran data melibatkan pemeriksaan kumpulan data yang besar, memilih subkumpulan data yang lebih kecil dari keseluruhan yang lebih besar, dan menggunakannya untuk melihat atau menganalisis. Proses ini memungkinkan bisnis untuk fokus pada titik data yang relevan, seperti demografi tertentu, tanggal, lokasi geografis, dan sebagainya.

Manfaat utama pemfilteran data adalah membantu bisnis dengan cepat mengekstraksi wawasan yang relevan dari kumpulan data yang besar. Anggap saja sebagai saringan, hanya saja alih-alih memisahkan benda padat dan cair, ia menyaring data untuk menyorot wawasan yang bermakna.

Penyaringan data memungkinkan analisis kinerja, pengambilan keputusan, penyempurnaan pemasaran, dan manajemen risiko yang efektif. Misalnya, jika Anda ingin memutuskan produksi produk selama musim liburan, Anda dapat memfilter data penjualan berdasarkan waktu untuk membantu memperkirakan permintaan.

Keuntungan pemfilteran data

Apakah pemfilteran data sepadan? Tentu saja. Tapi jangan menganggap jawaban itu begitu saja. Lihatlah manfaat utama dari membuat subkumpulan data kecil.

Kualitas dan akurasi data yang lebih baik

Sejujurnya, tidak semua data yang dikumpulkan bisnis Anda dapat digunakan. Beberapa di antaranya mungkin mengandung kesalahan, penyimpangan, atau bahkan manipulasi yang disengaja—seperti menggelembungkan angka penjualan agar tim penjualan tampak berkinerja lebih baik daripada yang sebenarnya. Semua masalah ini memengaruhi kualitas data.

Pemfilteran data meningkatkan kualitas dan keakuratan data dengan menghilangkan informasi yang tidak relevan, berlebihan, atau salah. Hal ini menghasilkan subkumpulan data yang lebih bersih, sehingga mendorong analisis dan pengambilan keputusan yang lebih baik.

Pemrosesan data lebih cepat

Memfilter data yang tidak diperlukan dapat mempercepat waktu pemrosesan secara signifikan dengan mengurangi volume data. Menghilangkan variabel yang tidak relevan atau salah akan membuat algoritme pemrosesan data Anda memiliki lebih sedikit titik data untuk dibaca dan dianalisis, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan lebih cepat.

Pemrosesan data yang cepat memberikan banyak manfaat untuk hampir semua jenis bisnis. Misalnya, toko e-niaga dapat melakukan penyesuaian waktu nyata terhadap tingkat inventaris, rekomendasi produk, dan harga dengan menganalisis perilaku pembelian dengan cepat.

Demikian pula, lembaga keuangan dapat dengan cepat mengidentifikasi dan memblokir upaya penipuan jika lembaga tersebut mendeteksi anomali dalam transaksi atau transaksi yang tidak sah.

Peningkatan fokus dan relevansi

Pemfilteran data memungkinkan Anda fokus pada informasi paling relevan untuk tugas atau analisis tertentu, sehingga menghasilkan pengambilan keputusan yang lebih bertarget dan efektif. Semakin banyak strategi yang berbasis data, semakin tinggi kemungkinan keberhasilannya.

Katakanlah Anda seorang pemasar yang tertarik untuk mengoptimalkan strategi Anda dengan berfokus pada area di mana produk Anda populer. Menganalisis data tingkat kota adalah cara yang lebih baik daripada melihat kinerja tautan Anda secara umum, karena fokusnya lebih sempit pada lokasi.

Anda dapat membuat keputusan yang tepat mengenai demografi yang akan ditargetkan dan di mana memfokuskan sumber daya pemasaran Anda, sehingga meningkatkan peluang Anda untuk mewujudkan laba atas investasi yang tinggi.

Kapan sebaiknya Anda memfilter data ?

Sekarang setelah Anda mengetahui alasan pemfilteran data, mari kita lihat kapan. Berikut beberapa waktu yang tepat untuk memfilter data.

Sebelum analisis data

Tahukah Anda hanya 35% usaha kecil yang mencapai usia sepuluh tahun? Meskipun ada banyak alasan untuk menutup bisnis, pengambilan keputusan yang buruk adalah penyebab utamanya.

Banyak pemilik bisnis tidak meluangkan waktu untuk menilai dan memahami pasar mereka sebelum memasuki ceruk pasar yang mereka inginkan. Bagaimanapun, prosesnya bisa sangat rumit karena melibatkan analisis banyak data (perilaku pelanggan, tren penjualan, pesaing, kesenjangan pasar, dan sebagainya).

Bahkan mereka yang menyelidiki pasarnya dan berhasil memulai bisnisnya sering kali merasa kewalahan dengan banyaknya keputusan yang harus mereka ambil. Faktanya, hingga 72% pemimpin bisnis telah menyerah dalam pengambilan keputusan karena mereka kewalahan dengan banyaknya data.

Untuk mempermudah pengambilan keputusan—baik saat memulai bisnis atau membuat keputusan sehari-hari—Anda perlu memfilter data. Pemfilteran data menyederhanakan analisis data dengan menghilangkan data yang tidak relevan dan salah.

Hal ini memberi Anda titik data yang lebih kecil, lebih bersih, lebih mudah dikelola, dan lebih akurat yang dapat memandu pengambilan keputusan dan menghasilkan hasil analisis yang lebih andal.

Selama integrasi data

Bisnis mengandalkan banyak sumber data untuk pengambilan keputusan yang efektif. Ambil contoh, pemilik toko ritel yang mencari wawasan tentang perilaku pembelian pelanggan. Mereka mungkin menilai laporan penjualan, memberikan survei pelanggan, dan menganalisis tren penelusuran situs web untuk mendapatkan gambaran menyeluruh tentang perilaku pelanggan.

Kelemahan dari penggunaan sumber data yang bervariasi adalah adanya banyak redundansi dan inkonsistensi dalam data mentah. Pemfilteran selama integrasi dapat membantu membuat kumpulan data terpadu dan koheren yang dapat Anda analisis dan terapkan dengan mudah.

Saat memperbarui kumpulan data

Bisnis harus memperbarui data mereka secara berkala untuk mencerminkan perubahan perilaku pelanggan dan tren pasar. Jika Anda menjalankan toko ritel e-commerce, Anda perlu mengumpulkan data baru seiring dengan penjualan produk Anda, perkembangan pasar, dan perubahan preferensi pelanggan sehingga Anda dapat memperbarui strategi Anda.

Ini berarti sering melakukan analisis data. Pemfilteran selama pembaruan akan menghapus data usang atau berlebihan serta menjaga relevansi dan keakuratan kumpulan data. Hal ini dapat memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih mudah dan tepat.

Menanggapi peraturan privasi data

Undang-undang privasi data terus berkembang untuk beradaptasi dengan teknologi baru. Misalnya, negara bagian seperti California dan Colorado telah mengganti pendekatan berbasis pencegahan dampak buruk terhadap privasi data dengan filosofi berbasis hak. Pendekatan ini menyatakan bahwa individu memiliki data pribadinya dan dapat menentukan siapa yang dapat mengakses dan menggunakannya.

Mengingat perubahan tersebut, bisnis harus terus-menerus menilai dan menyaring informasi pribadi atau sensitif dari kumpulan data untuk mematuhi undang-undang dan peraturan privasi. Melakukan hal ini tidak hanya memastikan Anda berada di sisi hukum yang benar, namun juga meminimalkan potensi dampak pelanggaran data.

Untuk menyesuaikan pelaporan dan visualisasi

Dapatkah Anda membayangkan menyajikan kepada investor atau mitra semua data yang dikumpulkan dari survei atau wawancara pelanggan? Presentasinya tidak hanya memakan waktu tetapi juga membosankan dan membosankan!

Bagaimana Anda menyajikan semua yang Anda perlukan tanpa membuat audiens bosan atau melelahkan diri sendiri? Melalui visualisasi data dan laporan.

Untuk memudahkan pembuatan laporan dan visual, Anda perlu—Anda dapat menebaknya—memfilter data. Dengan cara ini, Anda dapat memastikan bahwa Anda hanya memberikan informasi yang relevan dan berkomunikasi secara efektif dengan audiens Anda, sehingga memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih baik.

Opsi pemfilteran data penting yang perlu diketahui

Anda dapat menggunakan berbagai teknik untuk mempersempit kumpulan data besar berdasarkan kriteria tertentu. Beberapa opsi umum meliputi:

• Filter tekstual atau string: Ideal untuk mengisolasi data berdasarkan konten teks, seperti lokasi di masukan pelanggan atau nama produk.
  
  
• Filter numerik: Sempurna untuk mengelompokkan data berdasarkan nilai numerik, seperti data penjualan atau metrik keuangan.
  
  
• Filter tanggal dan waktu: Cocok untuk mempersempit data berdasarkan tanggal dan waktu, seperti aktivitas pelanggan dalam jangka waktu tertentu.
  
  
• Filter kategorikal: Sesuai untuk memfilter data berdasarkan kategori tertentu, seperti kelompok usia, lokasi geografis, dan jenis kelamin.
  
  
• Filter khusus: Ideal untuk kasus ketika Anda perlu menentukan kriteria Anda sendiri untuk memenuhi persyaratan tertentu—misalnya, transaksi dengan harga biaya melebihi jumlah tertentu.
  
  
• Filter SQL (Bahasa Kueri Terstruktur): Cocok saat mengambil data dari sistem manajemen basis data (DBMS). Contohnya adalah pelanggan di lokasi tertentu, transaksi dalam jangka waktu tertentu, dan sebagainya.
  
  
• Filter Excel : Seperti yang sudah bisa Anda tebak, filter ini sempurna untuk pemfilteran data tingkat lanjut seperti catatan penjualan dan umpan balik pelanggan di Excel. Anda dapat menyaring kriteria pencarian sebanyak yang Anda perlukan melalui menu drop-down intuitif program.

Bagaimana Bitly dapat membantu Anda menerapkan pemfilteran data ke dalam alur kerja Anda

Dengan Bitly, Anda tidak perlu khawatir tentang kumpulan data yang sangat banyak, berkat dua fitur populer platform ini: pemfilteran data dan ekspor data. Inilah cara masing-masing dapat membantu Anda menerapkan pemfilteran data ke dalam alur kerja Anda.

Pemfilteran data

Bitly menawarkan beragam data pelacakan klik—mulai dari jumlah total klik yang diterima tautan hingga lokasi klik dan perangkat—memberikan wawasan mendalam tentang kinerja kampanye. Untuk memfasilitasi analisis data yang lebih mudah, platform ini memungkinkan pelanggan memfilter data berdasarkan rentang tanggal hanya dengan mengikuti langkah-langkah di bawah ini:

1. Masuk ke akun Bitly Anda.
   
   
2. Ketuk Analytics di sidebar kiri.
   
   
3. Ketuk pemilih tanggal.

4. Pilih periode waktu yang telah ditentukan sebelumnya atau masukkan rentang tanggal khusus.
5. Ketuk Terapkan .

Dengan Paket Perusahaan, Anda juga dapat:

• Filter metrik Analytics ke rentang mana pun dalam 90 hari terakhir untuk melihat hal-hal seperti total klik, klik unik, dan konten teratas.
  
  
• Sesuaikan rentang tanggal lokasi atau perujuk berkinerja terbaik kapan saja selama 90 hari terakhir sehingga Anda dapat dengan mudah memvisualisasikan tren selama kuartal terakhir.
  
  
• Analisis data tautan dari periode waktu mana pun—lihat riwayat klik dan pindai data hingga dua tahun atau lihat konten atau halaman produk terbaik sepanjang masa.

Dengan memfilter kinerja tautan berdasarkan tanggal, Anda dapat menganalisis kinerja kampanye selama periode tertentu atau memahami tren aktivitas tautan. Hal ini dapat memfasilitasi wawasan yang lebih bertarget dan pengambilan keputusan yang lebih baik.

Katakanlah Anda menjalankan toko e-niaga online dengan penjualan yang berfluktuasi sepanjang tahun. Dengan memfilter kinerja berdasarkan tanggal, Anda dapat mengidentifikasi bulan atau minggu penjualan terpopuler dan menyesuaikan tingkat inventaris sesuai kebutuhan.

Mengekspor data

Kenyamanan tidak berhenti pada pemfilteran data, berkat kemampuan ekspor data Bitly. Jika Anda memiliki Paket Premium atau Perusahaan, Anda dapat mengekspor data tautan dari halaman Tautan untuk analisis lebih lanjut menggunakan alat pilihan Anda. Saat Anda melakukannya, Bitly akan mengirimkan file CSV ke email Anda yang berisi kolom data seperti judul tautan, tanggal pembuatan, dan jumlah klik.

Alternatifnya, Anda dapat mengekspor data klik dari laman Analytics dengan masuk ke akun Anda, mengetuk Analytics, dan memfilter data berdasarkan tanggal atau tautan. Kemudian, Anda dapat mengekspor laporan sebagai file CSV atau gambar, bergantung pada preferensi Anda. Anda dapat mengekspor:

• Metrik baris teratas dari total klik
  
  
• Sumber atau lokasi rujukan
  
  
• Semua data dari tautan Bitly Anda, untuk rentang data apa pun—filter berdasarkan tag, tautan tunggal, kampanye, judul, dan ekspor dengan satu klik
  
  
• Tautan berkinerja terbaik—dapatkan wawasan dengan cepat tentang topik dan saluran yang paling menarik perhatian pemirsa Anda
  
  
• Dengan tenang—ekspor hanya ditujukan ke alamat email terverifikasi

Mengekspor data tautan yang difilter dapat membantu Anda mengintegrasikan data Bitly dengan sumber data lain, seperti Google Analytics. Hal ini memungkinkan analisis lintas platform yang komprehensif dan wawasan yang lebih mendalam tentang perilaku pelanggan dan kinerja kampanye.

Misalnya, dengan mengintegrasikan data Bitly dan Google Analytics, Anda memperoleh wawasan tentang kinerja klik, keterlibatan, dan rasio pentalan. Dengan informasi ini, Anda dapat mengembangkan strategi efektif untuk meningkatkan keterlibatan.

Buat keputusan bisnis yang lebih baik dengan data yang difilter

Analisis data tidak harus menjadi mimpi buruk. Daripada menelusuri laporan data tanpa akhir, filter data berdasarkan kriteria yang relevan untuk analisis yang lebih cepat dan mudah. Hal ini tidak hanya akan menyelamatkan kewarasan Anda—hal ini juga dapat menghasilkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional yang lebih baik.

Dengan fitur pemfilteran data dan ekspor data Bitly, Anda bisa mendapatkan visual kinerja kampanye yang lebih mudah dikelola dan jelas.

Baik Anda pemilik bisnis yang mencari wawasan tentang kinerja tautan Anda atau pemasar yang tertarik mengintegrasikan data Bitly dengan alat lain, Anda telah menemukan sekutu yang tepat di Platform Bitly Connections.

Daftar ke Bitly hari ini untuk pemfilteran data yang lebih baik dan pengambilan keputusan yang lebih cepat.