Apa itu pengambilan keputusan berbasis data?

Umat manusia menghasilkan lebih dari 402,74 juta terabyte data setiap hari¹ . Data yang berlimpah ini, jika dikumpulkan dan diproses, memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan yang efektif yang sesuai dengan tujuan bisnis dan memberikan pengalaman pelanggan yang baik. Pengambilan keputusan berbasis data memungkinkan bisnis untuk menghasilkan insight dan prediksi secara real-time, mengoptimalkan kinerja, dan menguji strategi baru. Keputusan yang tepat akan menghasilkan pertumbuhan dan profitabilitas yang berkelanjutan, sedangkan mengandalkan perasaan bisa berakibat sebaliknya. Data memberikan dasar yang kuat untuk membuat keputusan, mengurangi ketidakpastian dan meningkatkan kepercayaan diri.

Organisasi yang mengadopsi budaya berbasis data dapat merasakan manfaat seperti peningkatan kepuasan pelanggan, perencanaan strategis yang lebih baik, dan masih banyak lagi.

Peritel online global menggunakan data pelanggan secara ekstensif untuk membangun kampanye pemasaran yang ditargetkan dan meningkatkan mesin rekomendasinya. Menganalisis data ini memungkinkan organisasi untuk menciptakan pengalaman belanja yang dipersonalisasi dan kampanye pemasaran yang sangat bertarget.

Selain mempersonalisasi rekomendasi produk, organisasi menggunakan data pelanggan untuk strategi penetapan harga yang dinamis. Dengan memantau harga pesaing, tren pasar, dan permintaan pelanggan secara real time, organisasi dapat menyesuaikan harganya agar tetap kompetitif dan mengoptimalkan pendapatan.

Layanan streaming online populer menggunakan data untuk mempersonalisasi rekomendasi dan mengurangi churn pelanggan. Platform ini menggunakan sejumlah besar data pelanggan, termasuk riwayat menonton, peringkat, dan bahkan jumlah waktu yang dihabiskan untuk menonton konten tertentu, untuk menyesuaikan rekomendasinya. Personalisasi ini didorong oleh algoritma canggih yang menganalisis perilaku pengguna untuk menyarankan konten yang sesuai dengan preferensi individu.

Organisasi menggunakan beberapa strategi untuk lebih mempertahankan pelanggan dan mengurangi churn. Salah satu metode yang paling efektif adalah algoritme rekomendasinya, yang secara terus menerus menyajikan konten yang sesuai dengan selera pengguna. Algoritma ini merekomendasikan apa yang harus ditonton berikutnya dan juga menyesuaikan presentasi visual judul untuk menarik secara khusus bagi pemirsa yang berbeda. Dengan menjaga pengguna tetap terlibat dengan konten yang mereka sukai, mereka meminimalkan risiko pelanggan membatalkan layanan mereka.

Analisis prediktif memungkinkan bisnis mengantisipasi tren atau tantangan dan mengambil tindakan pencegahan. Lembaga keuangan menggunakan algoritma machine learning canggih (ML) untuk mendeteksi dan mencegah penipuan. Pendekatan proaktif untuk memerangi penipuan melindungi pelanggan dari kerugian finansial dan meningkatkan kepercayaan dalam organisasi.

Perusahaan utilitas menggunakan machine learning dan analisis data untuk memprediksi pola konsumsi energi secara akurat. Menganalisis volume besar data real-time melibatkan pengembangan analitik prediktif yang mempertimbangkan faktor-faktor seperti waktu hari, hari dalam seminggu, dan beban energi historis. Organisasi dapat menggunakan proses yang sama dalam manufaktur dan rantai pasokan untuk peramalan waktu nyata sesuai permintaan.

Insight data membantu merumuskan rencana strategis yang realistis. Sebuah merek kopi global mengoptimalkan strategi pemilihan lokasi dengan menggunakan teknologi sistem informasi geografis (GIS). Teknologi ini memungkinkannya menganalisis demografi lokal, pola lalu lintas, dan data relevan lainnya-strategi pemilihan lokasi yang tepat ini menghasilkan peningkatan kinerja dan penjualan yang lebih tinggi untuk toko-toko baru.

Peritel e-commerce yang menganalisis dan memahami dinamika pasar dan preferensi pelanggan dapat mengidentifikasi segmen pelanggan yang belum tersentuh dan mengembangkan produk dan layanan inovatif untuk mengidentifikasi pasar, segmen pelanggan, dan peluang produk baru.

Pendekatan pengambilan keputusan berbasis data yang berulang memungkinkan bisnis untuk menyempurnakan strategi mereka dan tetap kompetitif dalam lingkungan yang berubah dengan cepat​. Sebuah layanan video streaming besar menggunakan analisis data untuk menginformasikan aspek-aspek pembuatan konten dan proses perluasan pasarnya.

Pengecer multinasional menggunakan data untuk mengelola inventarisnya, terutama dalam persiapan untuk bencana alam. Dengan menganalisis data penjualan historis, organisasi menemukan bahwa produk tertentu mengalami lonjakan penjualan yang signifikan sebelum badai. Insight ini, yang diperoleh dari penambangan triliunan byte data penjualan, memungkinkan para pemimpin untuk menyediakan stok barang dalam jumlah besar untuk mengantisipasi badai, untuk memenuhi permintaan pelanggan yang lebih tinggi.

Selain itu, peritel ini menggunakan analisis prediktif untuk meramalkan permintaan berbagai produk berdasarkan data historis, pola cuaca, dan faktor eksternal lainnya. Jadi, perusahaan dapat menyesuaikan tingkat inventarisnya secara dinamis untuk memastikan barang-barang penting tersedia saat pelanggan membutuhkannya. Penggunaan big data dan analitik mereka meluas hingga ke optimalisasi operasi rantai pasokan, di mana data waktu nyata membantu bisnis mengelola tingkat inventaris di seluruh toko dan pusat distribusinya secara efisien.

Keputusan berbasis data meminimalkan bias pribadi dan menjaga objektivitas. Sebuah perusahaan energi yang berbasis di AS menerapkan berbagai teknik debiasing sebagai bagian dari proses pengambilan keputusannya. Organisasi ini menetapkan program untuk meningkatkan kesadaran akan bias kognitif di antara kepemimpinan dan karyawannya. Strategi ini melindungi perspektif yang berbeda dan memastikan bahwa keputusan tidak dipengaruhi oleh bias hierarki atau konfirmasi.

Setiap organisasi dapat memperoleh manfaat dari mengambil enam langkah untuk mengintegrasikan keputusan berbasis data di seluruh perusahaan. Dengan mengadopsi praktik terbaik ini, strategi yang berasal dari analisis data dapat diimplementasikan dan dampaknya diukur.

1. Menentukan tujuan: Langkah ini melibatkan mengartikulasikan tujuan organisasi dengan jelas. Setelah tujuan ditentukan, perusahaan dapat melakukan upaya yang terfokus dan terarah untuk memenuhinya.
2. Mengidentifikasi, menyiapkan dan mengumpulkan data: Pada langkah ini, organisasi menetapkan tujuan yang jelas, menentukan kebutuhan data, mengevaluasi dan menyiapkan sumber data, lalu mengumpulkan dan memvalidasi data secara sistematis.
3. Mengatur dan menjelajahi: Di sini, data disusun untuk mengungkap pola baru, tren, dan insight berharga. Membersihkan data melindungi akurasi dan keandalannya. Memvisualisasikan data membantu mengidentifikasi pola, outlier, dan tren yang tidak segera terlihat dari data mentah.
4. Melakukan analisis data: Langkah ini mengubah data mentah menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti dengan menggunakan berbagai teknik dan metodologi untuk mengungkap pola, korelasi, dan tren yang menginformasikan strategi bisnis. Dengan melakukan analisis data, organisasi dapat mendorong keputusan strategis dan meningkatkan kinerja secara keseluruhan.
5. Menarik kesimpulan: Di sini, temuan analisis data utama ditinjau dan ditempatkan dalam konteks bisnis yang tepat untuk membentuk insight dan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti. Kesimpulan praktis mengarah pada tindakan bermakna yang mendorong keberhasilan bisnis.
6. Menerapkan dan evaluasi: Langkah terakhir ini sangat penting untuk memvalidasi insight dan mengukur hasil. Rencana aksi dikembangkan berdasarkan rekomendasi berbasis data, sumber daya dialokasikan dan kemajuan inisiatif terus dipantau. Hasil diukur berdasarkan indikator kinerja utama (KPI) yang telah ditetapkan, hasilnya dianalisis, masukan dikumpulkan dan berdasarkan informasi tersebut, penyesuaian dilakukan dalam siklus pemantauan yang berkelanjutan dan perbaikan berulang. Langkah ini memberikan dasar untuk membuat penyesuaian yang tepat terhadap strategi dan rencana berdasarkan bukti dan masukan empiris.

Ketika menerapkan pengambilan keputusan berbasis data, ada beberapa tantangan yang harus dihadapi oleh organisasi agar dapat berjalan secara efektif. Salah satu masalah yang signifikan adalah mengabaikan kualitas data. Data yang berkualitas buruk dapat menyebabkan analisis yang tidak akurat dan keputusan yang salah arah, sehingga mengurangi nilai dari strategi berbasis data.

Di banyak organisasi, data berada dalam sistem dan format yang berbeda di berbagai departemen, sehingga sulit untuk mengkonsolidasikan dan menganalisisnya secara komprehensif. Menerapkan solusi integrasi data sangat penting untuk mengatasi rintangan ini dan memungkinkan pengambilan keputusan holistik.

Ketidakmampuan memahami data sering kali menjadi tantangan penting lainnya. Karyawan mungkin tidak memiliki keterampilan yang diperlukan untuk menafsirkan dan menggunakan data secara efektif, yang menyebabkan salah tafsir dan keputusan yang kurang optimal. Memberikan pelatihan berkelanjutan dan menumbuhkan budaya literasi data sangat penting untuk memaksimalkan manfaat pendekatan berbasis data.

Ketergantungan yang berlebihan pada data historis juga bisa menjadi masalah. Meskipun data masa lalu sangat berharga, namun data tersebut mungkin tidak dapat secara akurat memprediksi tren masa depan, terutama dalam lingkungan yang berubah dengan cepat. Menyeimbangkan data historis dengan analitik waktu nyata dan indikator berwawasan ke depan sangat penting untuk pengambilan keputusan yang relevan dan tepat waktu.

Bias konfirmasi dapat merusak analisis data. Pembuat keputusan mungkin secara selektif menafsirkan data untuk mendukung gagasan yang terbentuk sebelumnya, yang mengarah pada hasil yang bias. Mendorong analisis objektif dan pemikiran kritis dapat membantu mengurangi bias ini. Selain itu, komunikasi yang buruk mengenai insight juga merupakan tantangan yang serupa; bahkan data yang paling akurat pun bisa menjadi tidak efektif jika tidak dikomunikasikan secara jelas dan menarik bagi para pemangku kepentingan.

Mengabaikan keamanan data menimbulkan risiko. Melindungi data dari pelanggaran dan mensertifikasi kepatuhan terhadap peraturan privasi data sangat penting untuk menjaga kepercayaan dan menghindari akibat hukum.

Bisnis dapat memperoleh manfaat dari memahami jenis analitik bisnis yang dapat menginformasikan proses pengambilan keputusan mereka.

Analisis deskriptif bertujuan untuk menggambarkan dan meringkas data historis melalui agregasi dan penambangan data, memberikan insight tentang kinerja masa lalu. Jenis analisis ini digunakan untuk membuat laporan penjualan bulanan, survei kepuasan pelanggan, dan analisis lalu lintas situs web.

Analisis diagnostik berfokus pada penentuan mengapa peristiwa tertentu terjadi. Hal ini melibatkan penemuan data, penambangan, dan identifikasi korelasi untuk mengungkap akar masalah tren atau insiden, seperti penurunan penjualan atau lonjakan keluhan pelanggan.

Analisis prediktif meramal tren atau hasil masa depan berdasarkan data historis. Bisnis dapat memprediksi penjualan dan perilaku pelanggan secara lebih efektif serta mengelola risiko dengan menggunakan model statistik, machine learning, dan teknik peramalan.

Analisis preskriptif melangkah lebih jauh dengan merekomendasikan tindakan berdasarkan data. Jenis ini menggabungkan analisis prediktif dengan algoritma pengoptimalan untuk menyarankan tindakan terbaik, membantu pengoptimalan rantai pasokan, strategi kampanye pemasaran, dan keputusan alokasi sumber daya.

Analisis eksplorasi digunakan untuk menemukan pola, hubungan, atau anomali dalam data tanpa hipotesis tertentu. Visualisasi data, pengelompokan, dan teknik pengurangan dimensi membantu mengidentifikasi segmen pasar baru, mengeksplorasi demografi pelanggan, dan mengungkap korelasi yang tidak terduga.

Analisis inferensial menggunakan sampel data untuk membuat kesimpulan tentang populasi. Metode ini menggunakan uji statistik seperti analisis regresi, pengujian hipotesis, dan interval kepercayaan, serta berguna dalam studi riset pasar, pengujian produk, dan survei preferensi konsumen.

Analisis kualitatif berfokus pada data non-numerik untuk memahami konsep, pendapat, atau pengalaman. Metode seperti analisis konten, analisis tematik, dan penggalian teks digunakan untuk menganalisis masukan pelanggan dan sentimen media sosial serta melakukan wawancara riset pasar.

Analisis kuantitatif menganalisis data numerik untuk mengukur variabel dan mengungkap pola menggunakan analisis statistik, pemodelan matematis, dan teknik komputasi. Jenis analisis ini sangat penting untuk pemodelan keuangan, analisis metrik operasional dan pengukuran kinerja.

Analisis real time melibatkan analisis data saat data tersebut dihasilkan, memberikan insight langsung. Dengan menggunakan streaming analytics, dasbor waktu nyata, dan pemrosesan peristiwa, bisnis dapat mendeteksi penipuan, mengelola inventaris secara real time, dan memantau dukungan pelanggan secara langsung.

Bagi organisasi yang ingin berinvestasi dalam alat bantu pengambilan keputusan berbasis data, beberapa teknologi dan platform canggih tersedia untuk membantu mengumpulkan, menganalisis, dan menggunakan data secara efektif.

Alat BI menyediakan kemampuan visualisasi data yang memungkinkan pengguna membuat dasbor interaktif dan dapat dibagikan. Mereka terhubung ke beberapa sumber data dan banyak digunakan untuk analisis data.

Gudang data berbasis cloud menawarkan skalabilitas dan fleksibilitas serta mendukung berbagai integrasi data dan alat analitik.

Platform ini menyediakan serangkaian alat dan layanan machine learning yang komprehensif, seperti AutoML, yang memungkinkan pengguna untuk membangun model ML yang disesuaikan tanpa pengalaman pengkodean yang ekstensif. Platform ini sering menawarkan lingkungan pelatihan berbasis cloud dan terintegrasi dengan berbagai layanan analitik.

Alat-alat ini membantu organisasi mengelola dan mengubah data dari berbagai sumber ke dalam format terpadu. Mereka sering mendukung tata kelola data dan manajemen data cloud untuk kebutuhan integrasi yang kompleks.

Alat ini menawarkan visualisasi data dan mendukung pengindeksan data asosiatif sehingga pengguna dapat mengungkap insight tersembunyi. Mereka juga dapat terhubung langsung ke database untuk memungkinkan analisis dan pelaporan data real-time.

Ada banyak kerangka kerja pemrosesan big data sumber terbuka. Organisasi yang perlu menggunakan data dalam jumlah besar perlu mempertimbangkan platform yang mendukung pemrosesan batch dan stream untuk kecepatan dan kemampuan menangani analisis skala besar.

Platform tata kelola membantu organisasi mengelola kualitas, silsilah, dan kepatuhan data. Mereka menyediakan alat untuk penatalayanan data dan manajemen metadata.

Dalam organisasi berbasis data, beberapa peran ilmu data penting untuk menggunakan data secara efektif dan menciptakan budaya berbasis data. Selain analis data, manajer data, dan ilmuwan data, ada peran penting lainnya yang memandu organisasi menuju kesuksesan dalam inisiatif pengambilan keputusan berbasis data.

Insinyur data merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur dan sistem yang diperlukan untuk pengumpulan, penyimpanan, dan pemrosesan data. Insinyur data menjaga jalur data agar efisien, dapat diskalakan, dan andal, sehingga memungkinkan aliran data lancar dari berbagai sumber ke platform analitis.

Arsitek data bertanggung jawab untuk merancang dan mengimplementasikan arsitektur data organisasi secara keseluruhan. Mereka membuat cetak biru untuk sistem manajemen data, sehingga data terorganisir, terintegrasi, dan dapat diakses.

Pengembang intelijen bisnis (BI) membuat dan mengelola solusi BI, seperti dasbor dan sistem pelaporan. Mereka mengubah data mentah menjadi insight yang bermakna melalui alat visualisasi, untuk membantu para pemangku kepentingan membuat keputusan yang tepat.

Insinyur machine learning adalah spesialis yang membangun, menerapkan, dan memelihara model machine learning. Mereka bekerja sama dengan para ilmuwan data untuk mengimplementasikan algoritma yang dapat memprediksi hasil dan mengotomatiskan proses pengambilan keputusan.

Chief data officer (CDO) adalah peran eksekutif yang mengawasi strategi dan tata kelola data organisasi. Mereka memastikan bahwa inisiatif data selaras dengan tujuan bisnis, standar kepatuhan, dan praktik terbaik.

Chief artificial intelligence officer (CAIO) adalah peran eksekutif yang memandu organisasi melalui kompleksitas adopsi AI. Mereka memberikan kepemimpinan strategis dan mengawasi pengembangan, strategi dan implementasi teknologi AI.

Analis data adalah para profesional yang menganalisis dan menginterpretasikan kumpulan data yang kompleks untuk memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti. Mereka menggunakan metode statistik dan alat untuk mengidentifikasi tren, pola dan korelasi.

Administrator database (DBA) mengelola dan memelihara sistem database. Mereka melindungi data dan mengonfirmasi bahwa data disimpan dengan aman, dicadangkan secara teratur dan dapat diambil kembali secara efisien. DBA juga mengoptimalkan kinerja database dan menyelesaikan masalah terkait data.

Petugas privasi data bertanggung jawab untuk memastikan bahwa praktik penanganan data mematuhi undang-undang dan peraturan privasi. Mereka mengembangkan kebijakan dan praktik untuk melindungi informasi sensitif dan menjaga kepercayaan pelanggan.

Insinyur operasi AI/ML (MLOps) mengelola penerapan, pemantauan, dan pemeliharaan model machine learning di lingkungan produksi. Insinyur MLOps menjamin bahwa model beroperasi secara efisien dan diperbarui sesuai kebutuhan.