Banyak pimpinan perusahaan mulai berinvestasi besar dalam pengumpulan dan analisis data. Namun, ada lebih dari setengah perusahaan yang masih kesulitan membangun budaya data-driven.
Masalahnya bukan pada teknologi, karena sudah ada business intelligence (BI) yang didukung oleh AI yang semakin canggih dan mudah diakses.
Motivasi bukanlah kendala, karena perusahaan yang memanfaatkan data terbukti lebih efisien, hemat biaya operasional, dan lebih unggul dalam menarik serta mempertahankan pelanggan.
Lalu apa kendala sebenarnya? Jawabannya ada pada visi. Inisiatif data yang berdampak selalu diawali dengan tujuan organisasi yang jelas, serta strategi untuk mengumpulkan, menganalisis, dan membagikan data secara tepat.
Sayangnya, banyak bisnis justru menumpuk data tanpa rencana penerapan yang matang. Dampaknya bisa berupa peluang yang terlewat, ROI BI tools yang rendah, hingga risiko keamanan dan kepatuhan akibat salah kelola data sensitif.
Adanya “Dark Data” yang Menghambat Budaya Data-Driven
Dark data adalah data yang tidak di dimanfaatkan, tidak terstruktur, memakan ruang penyimpanan, meningkatkan konsumsi energi, dan menjadi beban risiko kepatuhan serta keamanan.
Adanya dark data di sebuah perusahaan lah yang menghambat penerapan data driven. Sayangnya, ada lebih dari separuh data yang dimiliki perusahaan masuk ke kategori ini. Kondisi ini biasanya menunjukkan masalah yang lebih besar, adanya silo data di dalam organisasi.
Silo bisa muncul karena berbagai hal, mulai dari kolaborasi yang kurang efektif hingga tidak sinkron antardepartemen. Ketika silo terjadi, visibilitas pun memburuk dan data berharga jarang dimanfaatkan maksimal.
Kita ambil contoh dari tim support yang menerima banyak pertanyaan tentang produk/layanan yang mereka inginkan. Jika insight ini dibagikan ke tim sales dan marketing, perusahaan dapat memperbaiki cara komunikasi dan promosi, serta mencegah frustasi pelanggan. Namun, jika hanya dicatat lalu dilupakan, data ini berpotensi menjadi dark data karena menghabiskan ruang tanpa memberi nilai.
Merancang Kerangka Manajemen Data yang Strategis
Saat organisasi mulai menata ulang kebijakan data dan mengatasi silo, fokus utamanya harus tertuju pada proses data itu sendiri. Apakah tools yang digunakan mudah dipakai, fleksibel, dan dapat diintegrasikan? Apakah ada rencana pelatihan untuk memastikan karyawan dapat memanfaatkannya secara optimal? Apakah izin akses dan protokol keamanan sudah disiapkan untuk mencegah penyalahgunaan?
Roadmap transformasi data yang detail dan transparan dapat meningkatkan kepercayaan karyawan dan mendorong adopsi tools baru. Libatkan juga stakeholder yang penting, karena feedback dari frontline employees memiliki kemungkinan 80% lebih besar untuk berhasil mengimplementasikan sistem yang lebih baik.
Namun, semua rencana pemanfaatan data hanya akan efektif bila datanya valid. Data yang tidak lengkap atau kedaluwarsa bisa rutin dibersihkan supaya meningkatkan akurasi insight dan meminimalkan bias, terutama untuk data yang digunakan melatih AI.
Kondisi data yang buruk bukan hanya mengganggu keputusan bisnis, tetapi juga mengikis kepercayaan karyawan terhadap sistem AI.
Baca juga:
Bagaimana Cara Menggunakan AI di Tempat Kerja Tanpa Melewati Batas?
Menetapkan Tujuan Jangka Panjang yang Terukur
Memiliki tujuan jangka pendek memang bisa meningkatkan semangat. Namun, tujuan jangka pendek tanpa rencana jangka panjang yang terukur bisa membuat komitmen terhadap inisiatif data bisa cepat memudar.
Menetapkan target besar dan spesifik membantu mempertahankan fokus dan memberi waktu bagi budaya data-driven untuk berkembang. Misalnya, menentukan persentase keputusan departemen yang harus didukung data dalam setahun atau menetapkan waktu untuk mengintegrasikan BI sepenuhnya ke sales funnel.
Penting juga untuk melakukan monitor secara rutin seiring meningkatnya kualitas data dan analitik. Jika progres tidak sesuai harapan, itu bisa menjadi sinyal bahwa teknologi, proses, atau keterampulan tim perlu diperbaiki, termasuk melalui pelatihan literasi data yang lebih komprehensif.
Mengutamakan Fleksibilitas dalam Setiap Tahap
Budaya data-driven tidak mungkin terbentuk dalam semalam. Butuh waktu bagi karyawan untuk terbiasa dengan tools analitik baru dan menyesuaikan laporan atau dashboard yang paling relevan.
Jika hasilnya belum terlihat, organisasi tidak seharusnya menyimpulkan bahwa inisiatif data telah gagal, tetapi bisa juga meninjau ulang dan menyesuaikan strategi.
Pada dasarnya, budaya data-driven adalah budaya yang fleksibel dimana organisasi siap berkembang mengikuti kebutuhan data. Fleksibilitas sejak awal transformasi memastikan strategi data selaras dengan kebutuhan stakeholder sekaligus mendukung rencana pertumbuhan jangka panjang perusahaan.
Comments