6 Metrik KPI untuk Mengukur Kesuksesan Tim Data

Untuk mencapai tujuan dan target, bisnis tentunya perlu mengetahui seberapa baik performanya. Maka dari itu, perlu adanya metrik untuk mengukur setiap proses bisnis. Inilah sebabnya Anda memerlukan enam metrik untuk tim data.

Metrik pada dasarnya merupakan ukuran untuk mengukur suatu kinerja. Melalui metrik ini, bisnis dapat mengukur dan mengevaluasi performanya. Tujuannya adalah supaya bisa membuat business plan (perencanaan bisnis) dan strategi business development yang tepat. Simak ulasan lengkapnya berikut!

Apa Itu Metrik?

Metrik adalah jenis data tunggal yang membantu bisnis mengukur aspek tertentu dari operasi bisnis untuk mencapai kesuksesan, pertumbuhan, dan mengoptimalkan pelanggan. Data yang dikumpulkan oleh bisnis dapat diatur dan disusun menjadi kueri untuk membuat metrik yang signifikan bagi sasaran bisnis. Misalnya, situs e-commerce yang mengumpulkan data pelanggan mungkin membuat metrik yang menunjukkan pengguna mengklik kampanye iklan baru mereka.

6 Metrik KPI untuk Tim Data

Metrik untuk tim data penting karena memberikan insight yang berharga bagi bisnis untuk memahami kinerja dan kemajuan tim. Metrik ini menggunakan berbagai indikator kinerja utama (KPI) untuk menentukan keberhasilan proyek.

KPI berguna di berbagai industri, utamanya bagi software developer dan perusahaan teknologi. Enam metrik untuk tim data ini digunakan untuk memantau pengembangan software dan proyek teknologi. Metrik tim dan KPI memberikan beberapa manfaat berikut ini:

• Membantu bisnis memantau keberhasilan;
• Mengidentifikasi hambatan dan tantangan sebelum menjadi masalah yang lebih besar;
• Mengatur upaya bisnis;
• Membuat keputusan berdasarkan informasi tentang proyek saat ini dan masa depan.

1. Tingkat akurasi data

Tingkat akurasi data mengacu pada apakah setiap bidang data yang tersedia mewakili kenyataan. Mengapa akurasi data penting? Sebab, data yang akurat merupakan prasyarat untuk memastikan kelancaran proyek Anda.

Misal, rincian bank yang akurat berarti Anda dapat menagih pelanggan, nomor telepon yang akurat berarti Anda selalu dapat menghubungi mereka, dan lain sebagainya. Sebaliknya, data yang tidak akurat sering menyebabkan masalah dan biaya operasional yang tinggi.

Metrik ini terdengar sangat mendasar, tapi setiap bisnis berurusan dengan masalah akurasi. Mendapatkan akurasi data yang benar merupakan langkah awal analisis data untuk kemajuan bisnis Anda.

2. Konsistensi data

Konsistensi mengukur apakah entitas yang seharusnya cocok benar-benar cocok. Mengukur kesuksesan dengan melihat konsistensi data penting untuk memastikan bahwa analitik menangkap dan memanfaatkan nilai data dengan benar.

Di sebagian besar bisnis, informasi yang sama dapat disimpan di lebih dari satu tempat. Jika informasi ini cocok dengan informasi yang sama di tempat yang berbeda, data tersebut dikatakan konsisten.

Konsistensi data memastikan bahwa elemen dengan nama yang sama juga memiliki nilai yang sama. Misalnya, jika sistem informasi sumber daya manusia Anda mengatakan seorang karyawan tidak lagi bekerja di perusahaan Anda, tapi penggajian mengatakan bahwa karyawan tersebut masih menerima gaji, data ini bisa disebut tidak konsisten.

3. Kelengkapan data

Kelengkapan mengacu pada kelengkapan informasi yang Anda miliki. Anda mungkin memiliki banyak data. Namun, jika tidak lengkap, data menjadi tidak berguna. Katakanlah Anda sedang melihat kumpulan data pelanggan dan hanya memiliki nama klien, bukan alamat email mereka. Data seperti ini akan membuat tidak mungkin bagi Anda untuk menjangkau siapa pun. Data tersebut tidak lengkap dan tidak berguna.

4. Kegunaan data

Kegunaan data mengacu pada apakah data dapat digunakan dan dipahami dengan lancar. Data dapat digunakan jika mudah dipahami dan ditafsirkan dengan benar, dengan cara yang tidak ambigu. Secara umum, memperkaya data dengan metadata atau mendokumentasikan data membuatnya dapat digunakan dan mudah ditafsirkan.

5. Hemat biaya

Mengukur kesuksesan dengan enam metrik untuk tim data melibatkan eksperimen dan pembelajaran yang hemat biaya. Anda dapat memperoleh insight baru dan menjalankan program eksperimental yang mungkin menghasilkan strategi dampak jangka panjang bagi kemajuan bisnis tanpa mengeluarkan banyak biaya. Akhirnya, bisnis dapat mengalokasikan dana ke aspek yang lebih krusial.

6. Mudah diakses

Salah satu hambatan utama data science yang berdampak besar pada bisnis adalah standar dan proses yang tidak konsisten. Enam metrik untuk tim data mudah diakses sehingga menyederhanakan cara bisnis mencerna kumpulan insight dan mempelajari bagaimana anggota tim lainnya menyelesaikan pekerjaan sehingga dapat mencerminkan proses ini.

Kesimpulan

Mengukur kesuksesan dengan enam metrik untuk tim data berguna meningkatkan pengambilan keputusan dalam bisnis. Data hanya dapat digunakan untuk pengambilan keputusan jika akurat, konsisten, lengkap, dan bisa digunakan. Dengan enam metrik untuk tim data, Anda dapat menjawab beberapa pertanyaan tentang data, seperti apakah bisnis Anda memiliki data berkualitas tinggi, apakah orang-orang di tim bekerja secara efisien untuk memenuhi misi mereka, dan sebagainya.

Untuk belajar lebih dalam seputar data di ranah bisnis, Anda bisa bergabung dengan Algoritma Data Science School! Tak hanya topik ini, Anda juga bisa mempelajari topik lain seputar data science yang disampaikan oleh para ahli dan profesional sesuai kebutuhan dan level kemampuan Anda. Tunggu apa lagi? Yuk, daftar sekarang!

Referensi:

• Indicative - What Is A Metric? (diakses pada tanggal 15 Juni 2022)
• Towards Data Science - Key Metrics for Data Science Team Success (diakses pada tanggal 15 Juni 2022)
• Towards Data Science - Top 10 Metrics for a Data Team (diakses pada tanggal 15 Juni 2022)