5 Langkah Praktis Menemukan Insight dari Raw Data (Data Mentah)

“Kamu tidak butuh data besar untuk dapat insight besar — kamu butuh proses yang tepat.”

Abdiel

5/21/20251 min read

person using MacBook Pro
person using MacBook Pro

2. Kumpulkan dan Pilih Data yang Relevan

Jangan buru-buru pakai semua data. Pilih data yang berkaitan langsung dengan pertanyaanmu.

Contoh:

3. Bersihkan dan Siapkan Data

4. Analisis dan Visualisasikan

1. Tentukan Pertanyaan yang Ingin Dijawab

Data raw biasanya berantakan. Ini langkah penting:

Analisis selesai? Belum!

Banyak orang berpikir bahwa insight hanya muncul setelah memakai tools canggih atau AI.
Padahal, insight yang kuat sering kali berasal dari proses sederhana tapi sistematis terhadap data raw.

  • Apa masalah yang ingin kamu selesaikan?

  • Keputusan apa yang ingin kamu buat?

  • Siapa yang butuh jawabannya?

  • Hapus duplikat

  • Perbaiki nilai kosong/null

  • Normalisasi format (tanggal, huruf kapital, dsb)

  • Pisahkan kolom gabungan

Tools:

  • Excel → Filter & Clean

  • Python (Pandas) → .dropna(), .fillna(), .str.strip()

5. Sampaikan Insight dalam Bentuk Cerita

Kamu harus menyampaikan insight dengan cara yang mudah dipahami dan actionable.

  • Pakai kalimat naratif, bukan angka raw

  • Kaitkan insight ke aksi nyata

  • Sesuaikan dengan audiens (CEO ≠ Data Analyst)

Contoh:

“Raw Data seperti tambang. Insight adalah emasnya.”

Sebelum membuka dataset, tanyakan:

Contoh:

“Mengapa penjualan turun bulan ini?” atau “Kapan waktu terbaik untuk mengirim email promosi?”

Insight butuh arah. Pertanyaan yang tepat = separuh jawaban.

  • Pertanyaan: “Kenapa customer berhenti langganan?”

  • Data yang perlu: riwayat pembelian, durasi langganan, feedback terakhir

Ingat: Data banyak ≠ Data berguna.

Data yang rapi lebih mudah dibaca… dan dianalisis.

Sekarang saatnya eksplorasi:

  • Gunakan summary statistik (rata-rata, median, deviasi standar)

  • Buat grafik sederhana: bar chart, line chart, pie, heatmap

  • Cari pola: korelasi, outlier, tren musiman

Contoh:

“Ternyata 70% user yang churn itu berhenti dalam 7 hari pertama.”
Insight mulai muncul dari pola-pola sederhana.

Tips:

“Mayoritas user churn karena tidak menyelesaikan onboarding. Tim produk sebaiknya menyederhanakan 3 langkah pertama aplikasi.”
Data yang tidak dikomunikasikan = insight yang tidak digunakan.

Proses insight tidak selalu rumit.

Dengan 5 langkah ini, kamu bisa mulai menggali insight dari data apa pun — bahkan dari Excel sederhana sekalipun.

Artikel ini akan menunjukkan 5 langkah praktis yang bisa kamu lakukan dengan tools sehari-hari seperti Excel, Pandas, atau Google Sheets.