Data sudah menjadi aset paling berharga bagi bisnis karena bisa mendorong berbagai hal mulai dari perancangan produk hingga proses rekrutmen. Perusahaan yang mampu memanfaatkan sumber daya sebaik ini akan merasakan inovasi yang lebih cepat, mendapatkan revenue lebih besar, dan operasional yang lebih efisien.
Namun, data dapat dimanfaatkan dengan baik hanya jika analitiknya mudah diakses, mudah dipahami, dapat dipercaya, dan berjalan di atas data yang terpusat serta dapat dengan mudah digunakan.
Kebanyakan bisnis memang sudah menggunakan beberapa software analitik yang berbeda, tetapi kedua sistem tersebut tidak terhubung satu sama lain.
Tantangan semakin kompleks karena analitik hanya bisa diakses oleh beberapa pihak saja.
Ketika karyawan membutuhkan insight, manajer kadang tidak mampu menampilkan datanya, atau bahkan tidak mau membagi akses terhadap data tersebut.. Keputusan yang seharusnya bisa ditentukan dengan cepat, berubah menjadi proses yang mahal dan rumit.
Untuk mendorong pergeseran menuju data-driven decision-making (DDDM), organisasi mulai menempatkan analitik sebagai tumpuan perusahaan, meningkatkan aksesibilitas data, memanfaatkan fleksibilitas cloud dan multi-cloud, serta berinvestasi pada alat yang lebih kuat dan transparan.
Membangun Budaya Analitik
Menjadi organisasi yang berbudaya analitik tentunya membutuhkan platform yang dapat memperkuat proses pengambilan keputusan melalui explainable AI (XAI) atau augmented analytics, serta data yang terpusat dan mudah diakses untuk mendukung alat tersebut.
Hal penting lainnya adalah proses pelatihan berkelanjutan untuk meningkatkan literasi data. Meskipun setiap posisi membutuhkan keterampilan data yang berbeda, tetapi literasi data artinya kemampuan menghasilkan laporan dari data, memahami insight yang muncul, serta mengaplikasikannya dengan tepat.
Solusi analitik yang mampu membimbing dan memberdayakan pengambilan keputusan karyawan menjadi komponen penting dalam organisasi yang digerakkan oleh analitik.
Aksesibilitas: Mendemokratisasi BI
Aksesibilitas bukan hanya soal izin akses. Ini berarti informasi harus tersedia kapan pun dibutuhkan, sehingga karyawan tidak bergantung pada tim data specialist untuk membuat laporan.
Data perlu dapat diakses secara on demand, yang berarti tersimpan dalam cloud atau multi-cloud yang terpusat. Selain itu, karyawan harus bisa berperan layaknya data scientist yang artinya organisasi perlu menerapkan self-service BI di mana pembuatan dashboard dan laporan kustom dapat dilakukan dengan drag-and-drop, bukan melalui janji temu dengan analis.
Aksesibilitas juga terkait kemampuan memahami. Jika data sulit dimengerti, data tidak banyak berguna. Platform analitik modern dengan building blocks dan tools no-code yang mudah digunakan, ditambah meningkatnya standar literasi data di setiap posisi, kini mendorong demokratisasi BI.
Baca juga:
Biar Data Bekerja untuk Anda, Ini 7 Langkah Memilih Platform BI yang Tepat
Cloud: On-prem yang Semakin Ditinggalkan
Manfaat cloud seperti kecepatan, kemudahan penggunaan, dan efisiensi biaya sudah banyak diketahui. Akibatnya, hampir seluruh inovasi dalam dunia data dan analitik kini mengandalkan cloud.
Dari perusahaan yang sudah menggunakan cloud untuk penyimpanan data, lebih dari 80% menerapkan pendekatan multi-cloud. Multi-cloud yang dipadukan dengan tata kelola data adaptif, memastikan sistem tetap tangguh dan andal sambil mematuhi regulasi lokal terkait pemrosesan dan penyimpanan data.
Namun, dengan banyaknya cloud dan tools yang digunakan karyawan untuk mengelola data, muncullah potensi data-data tersebut terkotak-kotak.
Adapun solusi dari Unified data analytics platforms (UDAPs), yaitu mengonsolidasikan data ke satu sumber kebenaran, perusahaan dapat mengadopsi tools baru tanpa mengganggu alur kerja karyawan atau organisasi.
Augmented Analytics dan Explainable AI (XAI)
Augmented analytics mungkin merupakan alat paling efektif untuk mendorong pengambilan keputusan berdasarkan data. Mengombinasikan data dengan penjelasan dan laporan yang mudah dipahami membantu meningkatkan kepercayaan dan adopsi sistem baru.
Lebih penting lagi, augmented analytics dan explanable AI (XAI) membantu mengurangi bias dan risiko sekaligus meningkatkan hasil dalam revenue, operasional, dan produktivitas.
Algoritme bisa saja terpengaruh bias dari programmer yang membuatnya. Bias ini dapat berdampak serius bagi individu yang terkena keputusan tersebut, bagi reputasi, serta performa perusahaan.
Dengan memperlihatkan sumber, bobot, dan logika yang digunakan dalam rekomendasi, XAI memudahkan pengembang dan spesialis machine learning melakukan penyesuaian untuk memastikan hasil yang lebih adil, efektif, dan aman bagi bisnis.
Augmented analytics dan XAI memungkinkan untuk melakukan modeling, evaluasi, dan optimasi berkelanjutan. Hal ini dapat membantu untuk menemukan alur pendapatan baru serta model bisnis baru.
Penggunaan tools ini semakin umum di perusahaan besar, terbukti hampir 65% perusahaan sudah memakai advanced analytics dan hampir 80% perusahaan dengan lebih dari 10.000 karyawan berencana meningkatkan kemampuan analitik mereka.
Harga yang Harus Dibayar Ketika Kualitas Data Buruk
Memiliki banyak data bukan berarti lebih baik. Oleh karena itu, seiring perusahaan memperoleh banyak data, dibutuhkan juga data quality management (DQM) atau manajemen kualitas data yang baik terutama jika perusahaan menggunakan multi-cloud dan berbagai alat.
Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan efek domino yang mahal dan berdampak langsung pada keuntungan bisnis. Hampir 90% perusahaan di AS mengalami rata-rata kehilangan pendapatan 12% akibat buruknya kualitas data.
Tanpa data yang baik, sulit membuat keputusan yang bermakna. Data yang buruk menjadi alasan umum kegagalan implementasi teknologi dan menyebabkan proses yang tidak efisien di seluruh organisasi, mulai dari salah memprioritaskan channel marketing hingga membuat pelanggan mengulang-ulang masalah mereka kepada tim support.
Dari sisi produktivitas, data buruk membuat tim sales membuang waktu menghubungi kontak yang salah. Analis pun tidak bisa mempercayai data sehingga harus melakukan verifikasi berulang-ulang.
Data yang baik menghasilkan insight yang baik untuk setiap departemen. Meskipun data science dulu hanya bisa diakses lewat konsultas mahal, platform analitik modern kini mengubah hal itu.
Demokratisasi data yang didukung aksesibilitas dan kemudahan pemahaman untuk memungkinkan seluruh karyawan untuk mengambil keputusan berbasis data.
Implementasi cloud dan multi-cloud memastikan karyawan dapat menemukan informasi yang dibutuhkan secara cepat dan andal, sementara XAI dan augmented analytics membantu mereka menerapkan data tersebut dalam pengambilan keputusan.
Tentu saja, semua ini mustahil tanpa data yang terpercaya, di sinilah manajemen kualitas data juga menunjukkan peran pentingnya. Organisasi yang berhasil menerapkan semua elemen ini sedang membangun budaya analitik yang akan memampukan mereka menghadapi tantangan bisnis di masa depan.
Comments