Kursus
Pengantar Data Science dengan Python
4 jam
504.2K
Di era saat ini, bagian integral dalam mengemudikan organisasi yang sukses mencakup pengumpulan data yang dapat dianalisis untuk mendapatkan wawasan lebih mendalam tentang bisnis dan pelanggannya. Banyak perusahaan terbesar di dunia, seperti Amazon, Google, dan Netflix, secara historis memanfaatkan data untuk tujuan bisnis. Namun, kemajuan di bidang seperti pemrosesan data dan visualisasi data telah menunjukkan pentingnya data dan membuat manfaat big data lebih mudah diakses oleh semua orang.
“Tapi bagaimana jika kami tidak punya cukup data?” Sebenarnya, Anda punya. Total data yang dihasilkan tumbuh secara eksponensial. Beberapa angka menunjukkan bahwa kita secara kolektif menciptakan sekitar 2,5 kuintiliun byte data setiap hari. Dengan kata lain, data sangat mudah tersedia bagi para pemimpin bisnis yang bersedia mengekstraknya. Masalah yang lebih mengkhawatirkan adalah membedakan data mana yang layak diekstrak dan mana yang tidak, karena begitu banyak yang diproduksi.
Meski demikian, data adalah aset berharga bagi bisnis di abad ke-21. Pada 2006, Clive Humby—seorang matematikawan asal Inggris—mencetuskan frasa “data adalah minyak baru” terkait ketersediaan kedua sumber daya tersebut: baik minyak maupun data tidak bernilai dalam keadaan mentah; nilainya muncul ketika dikumpulkan dengan cepat, lengkap, akurat, dan dihubungkan dengan data relevan lainnya.
Dalam artikel ini, kami akan membahas lima area luas yang secara signifikan meningkatkan pentingnya data. Kelima area tersebut adalah (tanpa urutan kepentingan tertentu): 1) pengambilan keputusan, 2) pemecahan masalah, 3) pemahaman, 4) peningkatan proses, dan 5) pemahaman pelanggan.
#1 Untuk Pengambilan Keputusan yang Terinformasi
Dengan intelijen waktu nyata yang tersedia, para pemimpin dapat membuat keputusan yang terinformasi tentang arah perusahaan. Ini karena data setara dengan pengetahuan. Maka, memiliki data yang baik menjadi bukti atau justifikasi tak terbantahkan untuk sebuah keputusan—memungkinkan para pemimpin berkata, “kami melakukan x karena y.” Pada dasarnya, data yang baik itu sendiri bersifat persuasif.
Jalur lain yang mungkin ditempuh—seperti bukti anekdot, asumsi, dan pengamatan abstrak—mungkin terasa lebih mudah tetapi pada akhirnya dapat mengarah pada pemborosan sumber daya. Masa ketika asumsi dan firasat memegang kendali sudah berlalu. Menggunakan data memungkinkan para pemimpin membuat keputusan yang lebih sedikit risikonya, berdasarkan fakta yang disediakan oleh data.
#2 Untuk Pemecahan Masalah
Ketika penjualan turun atau suatu produk gagal, bagaimana Anda menemukan penyebab kegagalannya? Data memungkinkan organisasi melacak dan meninjau kesehatan berbagai proses bisnis dan sistem penting. Bantuan yang diberikan ini bersifat dua arah: 1) kilas balik dan 2) tilik ke depan.
Dalam kilas balik, bisnis dapat meninjau data untuk mengungkap tahapan di mana terjadi penurunan kinerja. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang di mana proses atau sistem gagal, organisasi dapat menerapkan solusi untuk memperbaiki tahapan tersebut. Dalam tilik ke depan, karena data memungkinkan organisasi memantau kesehatan berbagai sistem dan proses, organisasi dapat menerapkan pemantauan kualitas secara efektif, sehingga mampu merespons tantangan sebelum menjadi masalah besar.
Anda dapat menggunakan berbagai alat untuk memecahkan masalah dunia nyata, dan pentingnya data terlihat dari fleksibilitas pendekatan yang dapat Anda ambil.
#3 Untuk Pemahaman yang Lebih Baik
Untuk membuat keputusan strategis ke depan, pemahaman yang baik tentang posisi Anda saat ini sangat penting. Para pemimpin bisnis harus memahami bagaimana setiap aspek bisnis berkinerja terhadap target dan tujuan utama. Data penting untuk mendapatkan wawasan kinerja yang akurat. Industri yang menjadi contoh sangat baik untuk ini adalah industri olahraga.
Film terkenal, Moneyball, menunjukkan bagaimana tim Oakland Athletics yang bangkrut dapat mengalahkan peluang ketika sang pelatih, Billy Beane, memutuskan mempekerjakan seorang analis untuk membuat keputusan terinformasi tentang pemain yang akan direkrut guna meningkatkan kinerja tim.
Penggunaan data ini menghasilkan rekor 20 kemenangan beruntun pada 2002. Kini, tidak ada tim olahraga profesional yang tidak memanfaatkan data untuk mendukung dan meningkatkan performanya di lapangan.
Anda juga dapat menjadi Analis Data dengan Sertifikasi Data Analyst dari DataCamp, atau Anda dapat melihat contoh proyek analisis data dalam bola basket untuk mempelajari lebih lanjut.
#4 Untuk Meningkatkan Proses
Data membantu para pemimpin bisnis lebih memahami dan meningkatkan proses yang mengurangi jumlah sumber daya terbuang. Dengan menganalisis data dan menggunakan analitik proses bisnis, para pemimpin dapat memiliki pandangan menyeluruh yang menyoroti kelemahan, hambatan, atau gangguan dalam proses sekaligus berpotensi membantu menyederhanakan proses yang sudah berfungsi tinggi.
Pengetahuan ini dapat membantu bisnis menghadirkan produk ke tangan pelanggan dengan lebih cepat dan lebih murah.
#5 Untuk Memahami Perilaku
Pusat dari setiap bisnis yang sukses adalah hasrat mendalam untuk memahami dan memenuhi kebutuhan pelanggan. Jika calon maupun pelanggan yang ada ingin percaya bahwa bisnis mengutamakan kepentingan mereka, bisnis harus mengetahui, memahami, dan memenuhi kebutuhan mereka. Analitik pelanggan adalah bidang besar, dan perusahaan menghabiskan banyak waktu dan uang untuk memahami audiens mereka.
Dengan akses ke data (misalnya demografis, geografis, perilaku), bisnis dapat membangun pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan yang mereka layani dan mengidentifikasi kebutuhan audiens spesifik mereka. Misalnya, sebuah bisnis dapat menganalisis berbagai tren perilaku pelanggan, seperti customer churn, lalu meningkatkan produk tertentu atau memutuskan perlu melakukan pivot.
Penutup
Tidak diragukan lagi pentingnya data dalam era bisnis modern: data adalah aset vital. Organisasi harus memastikan mereka melek data agar tetap kompetitif dan berpotensi mengembangkan keunggulan atas pesaing.
Untuk mengekstraksi nilai dari data, para pemimpin dan karyawan perlu memiliki keterampilan data dasar yang memungkinkan mereka mengumpulkan data dengan cepat, lengkap, dan akurat sambil memastikan keterhubungannya dengan data relevan lainnya. Pengetahuan ini mungkin memerlukan pemanfaatan alat seperti Power BI.
Pelajari lebih lanjut tentang literasi data dan pengambilan keputusan berbasis data dengan beragam katalog sumber daya literasi data dari DataCamp.
Topik
