Mengapa Data disebut sebagai The new oil?
Jawabannya karena, data dianggap sebagai sumber daya paling penting saat ini.
Pada zaman yang serba canggih seperti saat ini, terdapat banyak inovasi dalam pemanfaatan teknologi dan informasi terutama pada bidang data. Data merupakan salah satu resource penting bagi perusahaan dari berbagai industri mulai dari e-commerce, entertainment, manufacturing, healthcare, marketing, finance, tech, dan lain sebagainya.
Berbagai perusahaan membutuhkan data untuk mengidentifikasi peluang, tren, mengoptimalkan proses yang ada, meningkatkan layanan pelanggan, dan masih banyak lagi penerapannya di industri. Insight dari data dapat digunakan sebagai pendukung dalam pengambilan keputusan. Praktek seperti ini mendorong terbentuknya sebuah kultur baru dalam dunia bisnis yang disebut data-driven decision making.
Data-driven decision making merupakan sebuah kultur. Proses pengambilan keputusan yang didasarkan pada fakta, data, dan metrik yang sejalan dengan objektif perusahaan. Umumnya perusahaan atau organisasi yang menerapkan kultur ini memiliki beberapa karakteristik seperti berikut.
- Memiliki data yang terorganisir dengan baik.
- Memiliki kebijakan dan ketentuan terkait tata kelola data.
- Memiliki tingkat aksesibilitas data yang tinggi.
- Memiliki tool analisis yang mudah digunakan.
Banyak perusahaan besar yang mulai menerapkan kultur data-driven decision making karena dinilai memiliki banyak manfaat, yaitu:
- Akuntabilitas dan konsistensi dalam setiap pengambilan keputusan sehingga mempermudah perusahaan dalam membuat sebuah benchmark yang jelas untuk mengevaluasi setiap keputusan dan strategi bisnis yang dibuat sehingga mampu mendorong perkembangan perusahaan secara kontinu.
- Pengambilan keputusan berdasarkan data akan mengarahkan perusahaan untuk berinovasi dan memperoleh peluang bisnis.
- Dapat meningkatkan efisiensi dengan menyediakan berbagai informasi yang relevan dalam mengambil sebuah keputusan.
Terdapat langkah-langkah jika menerapkan kultur data-driven decision making yaitu,
- Mengidentifikasi sumber data yang relevan
- Membersihkan data dari kesalahan, kehilangan, atau duplikasi
- Mengeksplorasi data dengan visualisasi dan statistik deskriptif
- Membangun model data dengan teknik analisis seperti regresi, pengelompokan, atau pembelajaran mesin
- Mengevaluasi model dengan data pengujian
- Menafsirkan hasil analisis
- Mengkomunikasikan hasil analisis kepada pemangku kepentingan
- Mengimplementasikan tindakan yang diusulkan