Analisis data adalah proses sistematis untuk memeriksa, membersihkan, mengubah, dan memodelkan data dengan tujuan menemukan informasi yang berguna, menarik kesimpulan, dan mendukung pengambilan keputusan. Pada dasarnya, ini adalah cara untuk mengubah angka dan catatan mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Proses ini memungkinkan organisasi untuk memahami apa yang telah terjadi di masa lalu, mengapa itu terjadi, dan bahkan memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan. Analisis data bukanlah sekadar tentang mengolah angka, melainkan tentang mengajukan pertanyaan yang tepat dan menggunakan data untuk menemukan jawabannya secara objektif.

Proses analisis data umumnya melibatkan beberapa tahapan kunci. Tahap pertama adalah pengumpulan data, di mana data relevan dikumpulkan dari berbagai sumber seperti database, survei, atau media sosial. Setelah itu, dilakukan pembersihan data (data cleaning), yaitu proses krusial untuk memperbaiki atau menghapus data yang tidak akurat, tidak lengkap, atau tidak relevan. Data yang sudah bersih kemudian dianalisis menggunakan berbagai teknik statistik dan alat bantu seperti Python, R, atau SQL untuk mengidentifikasi tren, pola, dan korelasi. Langkah terakhir adalah visualisasi data, di mana temuan disajikan dalam bentuk grafik, bagan, atau dasbor agar mudah dipahami oleh para pemangku kepentingan.

Pentingnya analisis data di era digital sangatlah besar karena kemampuannya untuk mendorong pengambilan keputusan yang berbasis bukti (data-driven). Di dunia bisnis, perusahaan menggunakan analisis data untuk memahami perilaku pelanggan, mengoptimalkan kampanye pemasaran, dan meningkatkan efisiensi operasional. Dalam bidang kesehatan, analisis data membantu dalam penelitian medis dan perbaikan layanan pasien. Sementara itu, di sektor keuangan, analisis data digunakan untuk penilaian risiko dan deteksi penipuan. Dengan demikian, analisis data telah menjadi keterampilan fundamental yang memberdayakan berbagai industri untuk berinovasi dan tumbuh secara strategis.