4 Pilar Penting dalam Membentuk Data Driven Enterprise
Berbagai perusahaan telah berlomba untuk memanfaatkan data. Namun tahukah Anda langkah mendasar untuk merealisasi Data Driven Enterprise? Simak langkah-langkah untuk Menciptakan Data-driven Culture di Perusahaan dan 4 pilar utama dalam Data Driven Enterprise hanya di sini!
Table of Contents
Data telah menjadi sebuah komoditas yang bernilai tinggi sebab adanya potensi kebermanfaatan di dalamnya. Potensi dalam data mesti diolah sedemikian rupa agar kebermanfaatannya dapat menjadi nyata. Salah satu hal mendasar (fundamental) terkait pengolahan data adalah bagaimana membangun budaya perusahaan berbasis data (Data Driven Enterprise).
Dari sinilah berbagai inisiasi mendasar seperti bagaimana menyediakan data berkualitas, mengolah data, menginterpretasikan hingga menindaklanjuti hasil temuan data tersebut. Hal yang melandasi perusahaan didorong untuk menjadi perusahaan berbasis data dikarenakan adanya berbagai benefit seperti keakuratan dan keefektifan dalam membuat keputusan sebab berbasis kondisi nyata (data), dapat lebih memahami pelanggan hingga membantu pembuatan berbagai rencana besar perusahaan. Oleh sebab itu, pada artikel kali ini kita akan membahas 4 Pilar Penting dalam membentuk Data Driven Enterprise.
Ciri-ciri Data Driven Enterprise
Sebuah organisasi atau perusahaan yang menggunakan pendekatan data-driven, atau berorientasi data, memiliki beberapa ciri-ciri khusus, di antaranya:
- Pemimpin yang memahami pentingnya data
Organisasi yang berorientasi data memiliki kepemimpinan yang memahami pentingnya data dan memiliki kemampuan untuk mengambil keputusan berdasarkan data. Pemimpin tersebut mendorong seluruh staf untuk menggunakan data dalam pengambilan keputusan.
- Pengumpulan data yang kuat
Organisasi tersebut memiliki sistem pengumpulan data yang kuat untuk memastikan bahwa data yang diperoleh berkualitas tinggi dan dapat diandalkan. Data yang diperoleh akan digunakan untuk mengambil keputusan bisnis yang penting.
- Tim data yang terampil
Organisasi tersebut memiliki tim data yang terampil dan ahli dalam analisis data dan teknologi yang terkait. Tim ini bertanggung jawab untuk mengelola data, membuat model, dan memberikan wawasan berdasarkan data.
- Pengambilan keputusan berdasarkan data
Organisasi tersebut menggunakan data sebagai dasar dalam pengambilan keputusan. Data digunakan untuk mengidentifikasi tren, melakukan prediksi, dan mengembangkan strategi bisnis yang lebih baik.
- Budaya penggunaan data
Budaya penggunaan data adalah kunci kesuksesan organisasi berorientasi data. Setiap karyawan harus merasa nyaman dalam menggunakan data dan melihat data sebagai alat yang penting dalam pengambilan keputusan bisnis.
- Investasi dalam teknologi
Organisasi tersebut telah berinvestasi dalam teknologi terbaru yang memungkinkan mereka untuk mengumpulkan, menyimpan, mengelola, dan menganalisis data secara efektif. Teknologi ini juga memungkinkan organisasi untuk mengambil tindakan yang cepat berdasarkan data.
- Fokus pada pengalaman pelanggan
Organisasi tersebut memiliki fokus pada pengalaman pelanggan dan menggunakan data untuk memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan. Hal ini memungkinkan organisasi untuk mengembangkan produk dan layanan yang lebih baik dan memuaskan pelanggan.
4 Pilar Utama dalam Data Driven Enterprise
Ada beberapa pendapat tentang apa yang merupakan pilar penting dalam sebuah Data Driven Enterprise, namun secara umum, terdapat empat pilar utama yang diakui oleh banyak pakar di bidang ini. Keempat pilar tersebut adalah:
1. Data Governance
Pengumpulan, pengelolaan dan otomatisasi data organisasi merupakan fokus kegiatan dalam Data Governance. Pembuatan metadata otomatis sangat penting untuk mengubah proses manual menjadi proses yang lebih terkontrol sehingga dapat menghindari kesalahan manusia dan menandai data. Selain itu, melalui pendekatan otomatisasi ini akan memudahkan pencarian data yang paling sesuai dengan kebutuhan pengguna bisnis. Lebih penting lagi, kemampuan ini memungkinkan pengguna bisnis dengan cepat dan mudah menemukan data berkualitas yang sesuai dengan persyaratan peraturan.
2. Data Integration
Sejumlah besar repositori berbeda di berbagai cloud menjadi masalah seiring pesatnya pertumbuhan data. Alasan munculnya masalah tersebut adalah upaya menghindari vendor lock-in (kondisi ketergantungan dengan vendor atau penyedia layanan) dan memungkinkan data disimpan di tempat yang paling sesuai. Melalui masalah ini menimbulkan tantangan, yaitu kompleksitas tambahan dari manajemen data yang berpotensi menghambat penggunaan data seperti pembuatan keputusan, analisis, dan AI yang lebih baik.
3. Data Science dan MLOps
Teknologi telah menjadi pendorong utama inovasi dan pertumbuhan perusahaan yang menghasilkan keputusan strategis yang lebih akurat dan cepat. Ketika AI dilakukan dengan benar, perusahaan melihat peningkatan pendapatan, pengalaman pelanggan yang lebih baik, dan waktu pemasaran yang lebih cepat sehingga mendorong peningkatan pendapatan dan posisi kompetitif mereka.
Teknologi Data Science dan MLOps menyediakan alat dan solusi yang memungkinkan perusahaan untuk mempercepat inovasi yang digerakkan oleh AI, menyederhanakan siklus hidup MLOps, dan menjalankan model AI apapun dengan penerapan yang fleksibel sehingga mengoptimalkan keputusan bisnis dengan analitik preskriptif.
4. AI Governance
Adopsi Kecerdasan buatan (AI) sangat penting untuk mengalahkan persaingan, merilis produk dan layanan inovatif, memenuhi harapan pelanggan dengan lebih baik, mengurangi risiko dan penipuan, dan mendorong profitabilitas. Namun, keberhasilan AI tidak dijamin dan tidak selalu mudah. Inisiatif AI memerlukan tata kelola, kepatuhan terhadap prinsip korporasi dan etika, hukum dan peraturan.
Tata kelola AI adalah bagian integral dari organisasi yang mengadopsi budaya berbasis data. Sangat penting untuk menghindari hasil audit yang bermasalah, denda besar, atau merusak reputasi organisasi.
10 Langkah Menciptakan Data-driven Culture di Perusahaan
Berikut adalah 10 langkah untuk menciptakan budaya berbasis data (data-driven culture) di perusahaan:
1. Budaya Berbasis Data Dimulai dari Sangat Atas
Pada perusahaan teknologi terkemuka, eksekutif senior menghabiskan 30 menit di awal rapat untuk membaca ringkasan mendetail tentang proposal dan fakta pendukungnya, sehingga mereka dapat mengambil tindakan berdasarkan bukti. Praktik ini menyebar ke bawah sebab karyawan yang ingin `dianggap serius harus berkomunikasi dengan para pemimpin senior dengan syarat dan bahasa mereka (berbasis data). Teladan yang diberikan oleh segelintir orang di atas dapat mengatalisasi perubahan substansial dalam norma-norma perusahaan secara keseluruhan.
2. Pilih Metrik dengan Hati-Hati
Metrik yang akan digunakan memainkan peranan penting untuk membantu mengukur kondisi perusahaan sehingga membantu membuat keputusan atau strategi sehingga diperlukan kehati-hatian. Misalkan sebuah perusahaan dapat memperoleh keuntungan dengan mengantisipasi pergerakan harga pesaing. Nah, ada metrik untuk itu: akurasi prediksi harga sepanjang waktu. Jadi sebuah tim harus terus membuat prediksi eksplisit tentang besarnya dan arah pergerakan harga serta melacak kualitas prediksi tersebut.
3. Optimalkan Peran Data Scientist
Data Scientist yang dimiliki perusahaan mesti diberikan ruang untuk bereksplorasi seluas mungkin. Eksplorasi ini didasarkan pada upaya menghilangkan batasan proses bisnis dan data scientist, bagaimana memastikan bahwasanya data scientist dapat mengakses berbagai informasi mengenai proses bisnis hingga laporan keuangan dan data lainnya dengan mudah.
4. Perbaiki Masalah Akses Data Dasar dengan Cepat
Keluhan yang sering kita dengar terkait data adalah akses berbagai data yang sangat sulit meskipun di tengah serentetan upaya untuk mendemokratisasi akses ke data di dalam perusahaan. Keluhan ini akan menghambat informasi, analisis data hingga budaya berbasis data tidak mungkin mengakar, apalagi berkembang. Perusahaan papan atas menggunakan strategi pemberian akses universal hanya ke beberapa tindakan kunci sekaligus alias apabila memang datanya dasar dan umum maka disediakan secara terbuka dan mudah di akses.
5. Hitung Ketidakpastian
Kita menyadari dalam berbagai peristiwa tidak ada kepastian mutlak. Namun demikian, bagaimana kita dapat mengidentifikasi unsur kepastian dan ketidakpastian menjadi hal yang sangat penting sebab dapat menjadi acuan atau landasan dalam membuat keputusan atau strategi. Unsur kepastian dan ketidakpastian ini dapat dihitung dengan mengenali berbagai faktor-faktor yang mendukung kepastian dan ketidakpastian, kemudian berdasarkan data diukur kemungkinan faktor tersebut akan terjadi.
6. Buat Pembuktian Konsep Sederhana dan Kuat, Tidak Mewah dan Rapuh
Dalam analitik, ide yang menjanjikan jauh lebih banyak daripada ide praktis. Seringkali, baru setelah perusahaan mencoba memasukkan bukti konsep ke dalam produksi, perbedaannya menjadi jelas. Pendekatan yang lebih baik adalah merekayasa pembuktian konsep di mana bagian inti dari konsep tersebut adalah kelayakannya dalam produksi. Salah satu cara yang baik adalah mulai membangun sesuatu yang berkelas industri tetapi sederhana, dan kemudian meningkatkan tingkat kecanggihannya.
7. Pelatihan Khusus Harus Ditawarkan Tepat Pada Waktunya
Kebanyakan perusahaan hanya fokus bagaimana menyediakan berbagai pelatihan yang sesuai dengan kemajuan zaman dan keren tetapi sebenarnya belum tepat dalam konteks waktu sehingga tidak dapat segera diterapkan. Terkadang perusahaan masih dalam fase upaya membangun budaya membuat keputusan berbasis data tetapi karyawannya langsung di dorong untuk mengikuti pelatihan khusus membangun model Deep Learning dan lain sebagainya. Memang pelatihan khusus tersebut bagus dan kekinian tetapi masalah ketersediaan data berkualitas dan pemanfaatan data sederhana pun masih belum terlaksana dengan baik sehingga pelatihan tersebut menjadi kurang relevan sebab kurang sesuai dengan kebutuhan perusahaan saat ini.
8. Gunakan Analitik Untuk Membantu Karyawan, Bukan Hanya Pelanggan
Umumnya perusahaan terlalu fokus menggunakan analitik data untuk memahami pelanggan agar meningkatkan pendapatan perusahaan. Hal tersebut sebenarnya tidak salah sama sekali tetapi penting juga untuk tetap mendorong pemanfaatan lebih masif dengan analitik bagi karyawan agar meningkatkan produktivitas karyawan sehingga berujung pada peningkatan keuntungan bagi perusahaan. Hal ini dapat direalisasikan dengan menyadarkan karyawan mengenai benefit analitik data seperti menghemat waktu, membantu menghindari pengerjaan ulang, atau mendapatkan informasi yang sering dibutuhkan.
9. Mendorong Fleksibilitas untuk Menghindari Bias
Banyak perusahaan yang mungkin memiliki preferensi tertentu seperti informasi pilihan, metrik yang digunakan, bahasa pemrograman favorit dan sebagainya. Di seluruh organisasi, ini bisa menjadi bencana sebab munculnya bias, mungkin saja solusi efektif pada kasus tertentu terdapat pada bahasa pemrograman lain atau metrik yang digunakan sebenarnya tidak relevan dengan kasus sebelumnya sehingga perlu adanya fleksibilitas.
10. Biasakan Menjelaskan Pilihan Analitis
Sebagian besar masalah analitis relatif jarang memiliki satu pendekatan pasti, sebaliknya Data Scientist mesti membuat pilihan dengan mempertimbangkan berbagai hal. Pertimbangan ini dapat dengan mendekati suatu masalah, alternatif apa yang mereka pertimbangkan, apa yang mereka pahami sebagai pengorbanan, dan mengapa mereka memilih satu pendekatan daripada yang lain sehingga mendorong upaya memikirkan serangkaian alternatif yang lebih luas.
Kesimpulan
Kita telah mengulas banyak hal terkait Data Driven Enterprise. Mulai dari ciri-ciri Data Driven Enterprise yang bukan hanya memiliki kemampuan terkait data tetapi juga menerapkan berbagai teknik dan kemampuan pengolahan dan penginterpretasian data. Setelah itu, kita kenalan juga dengan 4 Pilar Penting dalam Data Driven Enterprise, yaitu Data Governance, Data Integration, Data Science & MLOps, dan AI Governance.
Kemudian kita juga telah mempelajari 10 Langkah Menciptakan Data-driven Culture di Perusahaan, yaitu Budaya Berbasis Data Dimulai dari Sangat Atas, Pilih Metrik dengan Hati-Hati hingga Biasakan Menjelaskan Pilihan Analitis.
Berbagai perusahaan telah berusaha menerapkan dan membangun budaya Data Driven Enterprise sebab adanya potensi untuk memajukan perusahaan dengan cara pembuatan berbagai keputusan dan strategi yang relevan, efektif, akurat karena berbasis fakta (data).
Jika Anda tertarik mempelajari Data Science dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data menjadi seorang data scientist handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!