Apa itu Pengambilan Keputusan Berbasis Data?
Pengambilan keputusan berbasis data adalah proses menggunakan data untuk menginformasikan dan memandu keputusan bisnis. Ini mencakup pengumpulan, analisis, dan interpretasi data untuk memperoleh wawasan yang dapat digunakan untuk mendorong tindakan strategis.
Pendekatan ini memungkinkan bisnis menjauh dari keputusan yang hanya berdasarkan intuisi atau pengalaman, dan sebagai gantinya mengandalkan data bisnis juga.
Proses Pengambilan Keputusan Berbasis Data
Menerapkan proses ini memerlukan pendekatan yang sistematis dan perubahan budaya organisasi.
Untuk memulai proses ini di organisasi Anda, Anda harus mengikuti langkah-langkah berikut:
Langkah 1: Mengidentifikasi tujuan bisnis
Pertama, Anda perlu mengidentifikasi tujuan bisnis spesifik yang selaras dengan sasaran perusahaan secara keseluruhan. Langkah ini akan membantu Anda menentukan jenis data yang diperlukan dan bagaimana cara mengumpulkannya.
Setiap departemen akan memiliki tujuan yang berbeda, dan ini memengaruhi data apa yang dibutuhkan.
Contohnya:
- Pemasaran mungkin memerlukan data tentang perilaku dan demografi pelanggan untuk meningkatkan penargetan dan tingkat konversi.
- Penjualan mungkin memerlukan data kinerja produk untuk mengidentifikasi item terlaris dan membuat keputusan yang tepat tentang manajemen inventaris.
- Operasional mungkin memerlukan data efisiensi produksi untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dan mengoptimalkan proses.
Langkah 2: Mengumpulkan data yang relevan
Setelah mengidentifikasi tujuan, langkah berikutnya adalah mengumpulkan data yang relevan. Ini mencakup sumber data internal dan eksternal.
Data internal dapat dikumpulkan dari berbagai departemen dalam organisasi melalui alat seperti sistem customer relationship management (CRM), enterprise resource planning (ERP), dan perangkat lunak keuangan.
Data eksternal dapat diperoleh dari laporan riset pasar, analitik media sosial, atau tolok ukur industri lainnya.
Berikut pendapat saya tentang ini:
Jika Anda kesulitan mengumpulkan data, selalu cari cara untuk mengotomatiskan proses tersebut sebelum skalanya di luar kendali Anda. Anda juga dapat mempertimbangkan untuk mengalihdayakan pengumpulan data ke agensi khusus.
Langkah 3: Menganalisis data
Setelah data dikumpulkan, data perlu dianalisis untuk memperoleh wawasan. Proses ini melibatkan penggunaan teknik seperti analisis statistik, penambangan data, dan pemodelan prediktif untuk mengidentifikasi pola dan tren.
Tujuan analisis data adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti untuk memandu pengambilan keputusan.
Agar bisnis Anda dapat menganalisis data, Anda memerlukan beberapa alat analitik data dasar seperti:
- Spreadsheet seperti Microsoft Excel, Google Sheets
- Bahasa pemrograman seperti Python, R, SQL
- Perangkat lunak visualisasi data seperti Tableau, Power BI
Ini adalah beberapa alat umum yang digunakan oleh analis data, ilmuwan data, dan insinyur data.
Untuk analisis lebih lanjut, Anda juga dapat mengeksplorasi lebih dalam melalui penggunaan machine learning dan data science.
Berikut ringkasan singkat tentang apa itu data science:
Lembar contekan data science DataCamp untuk pemimpin bisnis
Untuk staf non-teknis, Anda perlu menyertakan alat no-code yang lebih mudah digunakan, seperti:
Agar tenaga kerja siap berbasis data, dorong karyawan/mitra Anda meningkatkan keterampilan dengan DataCamp for Business, di mana keterampilan dan alat data teratas disesuaikan dengan kebutuhan organisasi Anda. Ini termasuk akses tak terbatas ke seluruh katalog kami, termasuk kursus Python, SQL, R, Tableau, Power BI, Alteryx, Azure, dan ChatGPT terbaik kami.
CTA: Dapatkan demo Anda di sini.
Langkah 4: Membuat keputusan berdasarkan data
Setelah menganalisis data, langkah berikutnya adalah menggunakan wawasan tersebut untuk membuat keputusan yang tepat. Data biasanya disajikan dalam format dasbor untuk lebih memahami konteks analisis.
Untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik, Anda memerlukan perpaduan yang tepat antara kejelian bisnis dan analisis data yang andal.
Seperti dijelaskan dalam kutipan ini berikut:
“Data adalah alat untuk meningkatkan intuisi.” —Hilary Mason, ilmuwan data dan pendiri Fast Forward Labs
Sebagai contoh, ketika garis tren menunjukkan penurunan kepuasan pelanggan dari waktu ke waktu, hal ini dapat mendorong perusahaan untuk menyelidiki potensi masalah dan melakukan perbaikan untuk mempertahankan pelanggan.
Tindakan lain yang mungkin dilakukan dapat mencakup mengubah strategi bisnis, mengalokasikan ulang sumber daya, atau menerapkan proses baru.
Manfaat Menerapkan Keputusan Berbasis Data
Untuk benar-benar mengetahui seberapa berdampaknya penggunaan data dalam pengambilan keputusan, kita perlu meninjau manfaat umum yang dibawanya.
Berikut beberapa keunggulan utamanya:
- Akurasi yang lebih baik: Keputusan berbasis data didasarkan pada informasi faktual, bukan asumsi atau firasat. Pendekatan ini menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan hasil yang lebih baik. Jika dipadukan dengan pengetahuan bisnis, wawasan ini akan memberikan gambaran jelas tentang kesehatan bisnis Anda.
- Efisiensi yang meningkat: Saat menganalisis data, bisnis dapat mengidentifikasi ketidakefisienan dalam prosesnya dan mengambil langkah untuk merampingkan operasi. Ini dapat menghasilkan penghematan biaya yang signifikan dan peningkatan produktivitas.
- Melindungi dari bias manusia: Memiliki pendekatan berbasis bukti untuk membuat keputusan besar dapat membantu mengatasi bias dan prasangka manusia. Data memungkinkan pengambilan keputusan yang objektif, sehingga menghasilkan hasil yang lebih adil.
- Memungkinkan pengambilan keputusan proaktif: Business analytics dapat mengidentifikasi tren dan pola sejak dini. Ini memungkinkan pengambilan keputusan yang proaktif, bukan reaktif, sehingga memberi perusahaan keunggulan kompetitif di pasar.
Contoh Pengambilan Keputusan Berbasis Data
Semua manfaat yang disebutkan di atas telah menghadirkan begitu banyak nilai bagi organisasi di luar sana, di bisnis, pendidikan, bahkan layanan kesehatan.
Berikut beberapa contoh bagaimana penerapan upaya berbasis data yang berhasil telah membawa perbaikan.
Bisnis
Dalam bisnis, Walmart dikenal menggunakan data yang dikumpulkan dari aktivitas online dan di toko para pelanggan mereka. Data ini kemudian dianalisis untuk lebih memahami basis pelanggan mereka. Tindakan tersebut diterapkan untuk menciptakan pengalaman belanja yang dipersonalisasi.
Misalnya, ketika terjadi pembelian, produk relevan lainnya akan direkomendasikan kepada pelanggan untuk pengalaman yang lebih personal.
Karyawan Walmart juga disediakan dasbor bersama untuk menilai item yang dibeli terhadap demografi dan perilaku guna menemukan pola pembelian. Ini semua adalah implementasi yang sangat baik dari pendekatan berbasis data untuk membuat keputusan.
Pendidikan
Sebuah studi diterbitkan pada 2022 oleh Massachusetts Institute of Technology dan University of California di Los Angeles, menyoroti bahwa pendidikan tinggi tertinggal dari bisnis, industri, dan pemerintah dalam upayanya menerapkan pengambilan keputusan berbasis data.
Menurut sebuah survei Chronicle terhadap pejabat perguruan tinggi yang dilakukan pada 2023, 97 persen institusi mengatakan mereka perlu memanfaatkan data dan analitik dengan lebih baik dalam membuat keputusan, dengan hanya 51% institusi yang disurvei merekrut staf baru yang menekankan keterampilan analisis data.
Namun, sektor pendidikan tidak tertinggal dalam potensi besar pemanfaatan data ini.
Laurel Public Schools di Montana telah menerapkan pendekatan berbasis data untuk meningkatkan tingkat literasi membaca pada siswa mereka. Bekerja sama dengan Regional Educational Labs (RELL) Northwest, tim kepemimpinan literasi di Laurel membuat rubrik untuk menunjukkan masalah praktik yang sebelumnya tidak terdeteksi.
Tanpa penggunaan sistem rubrik untuk mengumpulkan data penting tentang metode pengajaran, nilai siswa, dan umpan balik guru, tim pendidikan akan kesulitan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan.
Kesehatan
Contoh dasbor layanan kesehatan
Industri layanan kesehatan adalah salah satu sektor yang paling lambat berkembang dalam hal pengumpulan dan analisis data. Namun, dengan kemajuan teknologi dan lebih banyak alat untuk mengumpulkan data yang berguna, pengambilan keputusan berbasis data telah menjadi aspek penting dalam meningkatkan perawatan dan hasil pasien.
Contohnya, di unit gawat darurat (UGD) di sebuah rumah sakit di New York, model prediktif waktu nyata digunakan untuk merencanakan penjadwalan staf. Ini melibatkan analisis catatan data historis. Hasil penerapannya adalah mencegah kekurangan staf atau beban kerja berlebih di ruang gawat darurat. Kami membahas bagaimana AI di layanan kesehatan mengubah lanskap dalam artikel terpisah.
Tantangan dalam Adopsi dan Cara Mengatasinya
Meski manfaat pengambilan keputusan berbasis data jelas, penerapan pendekatan ini bukan tanpa tantangan.
Berikut beberapa kendala potensial yang perlu Anda waspadai:
- Masalah kualitas data: Akurasi dan keandalan keputusan Anda bergantung pada kualitas data. Data yang tidak lengkap, usang, atau tidak akurat dapat mengarah pada kesimpulan yang keliru.
- Kekhawatiran privasi dan keamanan: Dengan meningkatnya fokus pada regulasi perlindungan data seperti GDPR, bisnis perlu memastikan mereka mengumpulkan dan menggunakan data secara etis dan aman.
- Resistensi terhadap perubahan: Beralih dari pengambilan keputusan berbasis intuisi ke berbasis data bisa menjadi perubahan budaya yang signifikan. Beberapa karyawan mungkin menolak transisi ini, lebih memilih mengandalkan pengalaman dan insting mereka.
Seperti yang kami bahas dalam State of Data & AI Literacy Report 2024, hanya 35% pemimpin bisnis yang kami survei mengatakan organisasi mereka memiliki pelatihan data yang tersedia untuk semua karyawan. Statistik semacam ini menunjukkan bagaimana adopsi pengambilan keputusan berbasis data dapat terhambat oleh pelatihan karyawan yang tidak memadai.
Statistik dari State of Data & AI Literacy Report
Tren Masa Depan
Seiring kemajuan teknologi, pengambilan keputusan berbasis data akan semakin lazim di berbagai industri.
Berikut beberapa tren masa depan yang potensial di bidang ini:
- Peningkatan penggunaan artificial intelligence (AI) dan machine learning (ML): Dengan AI yang semakin canggih, AI dapat berperan penting dalam menganalisis sejumlah besar data dan mengidentifikasi pola lebih cepat dibanding manusia.
- Penekanan pada analitik waktu nyata: Saat bisnis berupaya membuat keputusan dengan cepat, akan ada fokus yang meningkat pada analitik waktu nyata. Ini berarti perusahaan akan berinvestasi pada alat dan teknologi yang memungkinkan analisis data secara cepat.
- Penekanan lebih besar pada transparansi: Seiring konsumen semakin menyadari pentingnya data pribadi mereka, bisnis perlu memprioritaskan transparansi dalam praktik pengumpulan dan penggunaan data.
- Seruan untuk infrastruktur data yang lebih baik: Dengan meningkatnya kebutuhan data untuk mendorong pengambilan keputusan, akan ada permintaan untuk infrastruktur dan sistem manajemen data yang lebih baik guna menangani volume dan kompleksitas data.
Pemikiran Akhir
Kita telah melihat bagaimana pengambilan keputusan berbasis data adalah proses menggunakan data untuk menginformasikan dan memandu keputusan bisnis. Ini adalah alat yang kuat yang dapat meningkatkan operasi secara signifikan di berbagai industri.
Terlepas dari tantangan seperti kualitas data dan resistensi budaya, menumbuhkan budaya yang berpusat pada data dan berinvestasi pada infrastruktur data yang kuat adalah hal yang krusial. Tren masa depan seperti integrasi AI dan analitik waktu nyata akan semakin meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan, sehingga membuat organisasi penting untuk berinvestasi dalam reskilling dan upskilling mulai sekarang.
Bekali tim Anda dengan keterampilan yang diperlukan melalui DataCamp for Business. Jadwalkan demo hari ini dan dorong keberhasilan organisasi Anda dengan keputusan yang terinformasi dan strategis.
