Perlukah Prinsip Simplicity Diterapkan dalam Proses Analisis Data?

Selalu ada potensi risiko overfitting saat seorang data analyst berusaha mengeksplorasi analisis data yang lebih kompleks. Overfitting terjadi ketika model atau analisis terlalu dipaksa untuk sesuai dengan data yang ada (data traning), tetapi tidak mampu menggeneralisasi informasi atas keadaan yang sebenarnya terjadi di lapangan. Dengan fokus pada prinsip simplicity, seorang data analyst dapat mencapai keseimbangan yang setara antara tingkat kompleksitas selama proses analisis dan kemampuan model untuk menghasilkan temuan yang dapat diandalkan dalam konteks situasi dunia nyata.

Prinsip simplicity dalam analisis data juga mempercepat dalam proses pengambilan keputusan yang lebih akurat. Informasi yang disajikan dengan cara yang sederhana dapat lebih mudah digunakan untuk membuat keputusan tanpa memerlukan waktu yang lama untuk memahami hasil analisis yang kompleks. Pentingnya kesederhanaan dalam konteks pengambilan keputusan dapat dilihat dari kemampuannya untuk menyajikan informasi secara langsung dan mudah dimengerti. Pemangku kepentingan yang terlibat dalam proses pengambilan keputusan dapat lebih efisien dalam mengevaluasi opsi dan konsekuensi yang mungkin terjadi jika seorang data analyst pandai untuk memilih metode analisis yang sederhana.

Analisis data yang sederhana membuat hasil lebih mudah dipahami oleh pemangku kepentingan yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis yang kuat. Kesederhanaan memudahkan interpretasi dan komunikasi hasil analisis kepada orang-orang non-teknis yang sama sekali tidak paham soal data. Hal ini bisa kamu hadapi dengan menggunakan analisis data yang sederhana, namun, lebih mengena.

Kesederhanaan dalam analisis data mengharuskan data analyst untuk fokus pada inti dari informasi yang hendak disampaikan, bukan pada kompleksitas alat analisis yang dipilih terutama jika tidak terkait dengan permasalahan yang sedang dihadapi. Seorang data analyst perlu merinci temuan dan hasil analisis dengan cara yang simpel. Tujuannya agar hasilnya dapat disampaikan secara lebih jelas dan terstruktur. Pendekatan ini membantu menghindari kebingungan atau kesulitan dalam menafsirkan informasi dan memastikan bahwa pemangku kepentingan dapat mengambil langkah-langkah yang sesuai berdasarkan hasil analisis.

Jika proses analisis data melibatkan penggunaan kode yang diterapkan pada bahasa pemrograman, kesederhanaan dalam penulisan kode memiliki peluang besar untuk meningkatkan keterbacaan dan dokumentasi kode. Seringkali orang yang tidak paham tentang bahasa pemrograman tentunya pusing untuk memahaminya apabila kode yang ditulis itu terlalu panjang namun tidak merujuk pada inti dari apa yang mau dianalisis. Penulisan kode yang sederhana tidak hanya mempermudah pemahaman bagi sesama rekan kerja atau pengembang, tetapi juga mendukung proses pemeliharaan kode dengan meminimalkan kerumitan dan meningkatkan efisiensi kolaborasi.

Dengan menggunakan gaya penulisan kode yang sederhana, seorang data analyst dapat mengurangi potensi kebingungan dan mempercepat proses revisi atau pembaruan kode di masa mendatang. Kode yang sederhana dan terstruktur juga mendorong praktik dokumentasi yang baik. Hal tersebut memastikan bahwa setiap langkah atau fungsi dalam analisis dapat dijelaskan secara sistematis untuk kepentingan referensi dan pengembangan lebih lanjut.

Prinsip simplicity yang memberikan dukungan pada proses analisis data juga berkontribusi dalam menghindari kesalahan interpretasi yang dapat muncul ketika hasil analisis terlalu rumit atau sulit dipahami oleh individu yang belum berpengalaman soal analisis data. Penggunaan pendekatan yang sederhana dalam penyajian informasi memegang peran utama untuk memastikan bahwa informasi yang ingin disampaikan melalui temuan hasil analisis dapat diterima dan dipahami dengan tepat. Prinsip kesederhanaan bukan hanya membantu dalam pemahaman yang lebih baik, melainkan juga memicu tanggapan yang lebih positif dari pemangku kepentingan. Pemangku kepentingan yang merasa nyaman dan yakin dengan informasi yang disampaikan akan lebih mungkin mengambil tindakan yang sesuai dan mendukung pelaksanaan rekomendasi yang diajukan melalui hasil temuannya.

Penggunaan metode analisis yang rumit seringkali menyulitkan data analyst dalam penarikan kesimpulan maupun proses transformasi data menjadi suatu informasi yang valuable. Maka dari itu, melalui prinsip simplicity, seorang data analyst akan menjaga fokus pada esensi dari proses analisis yang telah dilalui untuk menyajikan informasi dengan cara yang lebih terstruktur dan meminimalisir risiko terjebak dalam detail teknis yang kurang relevan. Prinsip simplicity memungkinkan data analyst untuk memilih dengan cermat metode analisis mana yang kiranya paling sesuai dengan permasalahan yang ingin dipecahkan. Kesederhanaan dalam proses analisis data juga memudahkan mereka untuk menghasilkan visualisasi yang efektif dan mengkomunikasikan temuan dengan jelas kepada pemangku kepentingan.

Jadi, apakah prinsip simplicity ini perlu atau tidak? Jawabannya perlu banget! Sebab, dengan memilih metode analisis yang sederhana tentunya bisa kok untuk menghasilkan insight yang istimewa tanpa harus kekeuh untuk merumitkan diri sendiri dalam memilih metode yang sama sekali kamu tidak paham cara penggunaannya. So, segera terapkan prinsip ini ke dalam proses analisis data kamu, yuk!