Apa Itu Data-Driven Enterprise?

Data-driven enterprise adalah perusahaan yang mengandalkan data sebagai dasar dari hampir seluruh keputusan bisnisnya. Organisasi ini tidak hanya menggunakan data untuk pelaporan operasional tetapi juga untuk memperkirakan, menganalisis, dan mengoptimalkan berbagai aspek bisnis.

Perusahaan seperti Nike, misalnya, mengumpulkan data tentang aktivitas pelanggan untuk menciptakan pengalaman digital yang lebih personal melalui layanan NikePlus. Lyft menggunakan data perjalanan untuk membuat layanan berbagi tumpangan yang memberikan diskon hingga 50% bagi pelanggannya.

Beberapa perusahaan telah mulai menciptakan bisnis baru yang berfokus pada data, dengan cara mengidentifikasi kebutuhan pasar yang belum tergarap. Misalnya, perusahaan di sektor ritel dapat menggunakan data pelanggan untuk mempersonalisasi pengalaman belanja dan meningkatkan loyalitas pelanggan. 

McKinsey memberikan beberapa insight tentang jenis bisnis baru yang diharapkan akan dibangun oleh perusahaan dalam lima tahun mendatang berdasarkan respons dari para responden pada survei tahun 2023. Berikut hasil dari survei tersebut : 

4 Pilar Utama dalam Data-Driven Enterprise

Menjadi organisasi berbasis data yang sukses memerlukan pendekatan holistik yang melibatkan empat pilar utama: Data Governance, Data Integration, Data Science dan MLOps, dan AI Governance. Keempat pilar ini membantu perusahaan mengelola, mengintegrasikan, dan memanfaatkan data untuk mencapai keunggulan kompetitif.

1. Data Governance

Data Governance adalah pilar pertama dan paling mendasar dari Data-Driven Enterprise. Ini melibatkan pengumpulan, pengelolaan, dan otomatisasi data organisasi.

Data Governance juga memungkinkan pengguna bisnis untuk menemukan data berkualitas dengan cepat dan mudah, yang mematuhi persyaratan peraturan. Dengan Data Governance yang powerfull, perusahaan dapat memastikan bahwa data yang digunakan untuk pengambilan keputusan adalah akurat dan sesuai dengan standar yang ditetapkan.

2. Data Integration

Dengan pesatnya pertumbuhan data, banyak organisasi menghadapi tantangan dalam mengintegrasikan berbagai repositori data dari berbagai platform dan cloud. 

Tantangan ini muncul karena organisasi berusaha menghindari ketergantungan pada satu vendor (vendor lock-in) dan ingin menyimpan data di lokasi yang paling sesuai. Namun, upaya ini menambah kompleksitas dalam manajemen data dan dapat menghambat analisis serta pengambilan keputusan. 

Data Integration membantu mengatasi tantangan ini dengan menyediakan solusi yang memungkinkan data diakses dan dianalisis secara terpusat, tanpa mengorbankan fleksibilitas penyimpanan data.

3. Data Science dan MLOps

Teknologi Data Science dan MLOps (Machine Learning Operations) merupakan pendorong utama inovasi dalam Data-Driven Enterprise. MLOps menyediakan alat dan solusi yang memungkinkan perusahaan mempercepat siklus hidup model AI dan menjalankannya dengan penerapan yang fleksibel. 

Dengan pendekatan ini, perusahaan dapat menggunakan data untuk analitik prediktif dan preskriptif, yang pada akhirnya menghasilkan keputusan bisnis yang lebih baik dan cepat. Implementasi yang tepat dari Data Science dan MLOps juga dapat meningkatkan pendapatan, pengalaman pelanggan, dan waktu pemasaran, sehingga memperkuat posisi kompetitif perusahaan.

4. AI Governance

AI Governance adalah komponen penting dalam memastikan bahwa penerapan AI berjalan dengan etis dan mematuhi regulasi. Dengan tata kelola AI yang baik, perusahaan dapat menghindari risiko terkait kepatuhan, reputasi, dan bahkan potensi denda dari hasil audit yang buruk. 

AI Governance juga mencakup kepatuhan terhadap prinsip-prinsip etika, hukum, dan peraturan, serta memastikan bahwa AI digunakan untuk mendukung kepentingan perusahaan dan konsumen secara adil. Dalam jangka panjang, AI Governance membantu perusahaan membangun kepercayaan dengan pelanggan dan pemangku kepentingan.

Strategi Data-Driven Enterprise : Tim dan Skill yang Dibutuhkan

Mengelola data dengan benar membutuhkan strategi yang jelas. Untuk menjadikan perusahaan yang berbasis data, perusahaan perlu memikirkan rencana data yang melibatkan peran dan skill dari tim yang sudah ada dan tim yang baru dalam pengelolaan data dan kecerdasan buatan.

Beberapa peran dalam data yang sudah ada di perusahaan dapat diperluas untuk menghadapi tantangan baru. Berikut ini beberapa roles dan skill sets penting yang harus diperhatikan:

Data Architect
Data Architect memiliki peran penting dalam memastikan bahwa kemampuan AI generatif (gen AI) diaktifkan dan sesuai dengan kebutuhan bisnis. Mereka bertanggung jawab untuk mengintegrasikan teknologi AI ke dalam existing data ecosystems dan memastikan bahwa aliran data berjalan dengan lancar dan aman.

Data Engineer
Data Engineer bertanggung jawab atas pengumpulan, pemrosesan, dan penyimpanan data unstructured melalui desain dan penerapan pipeline generatif AI. Mereka memastikan bahwa data yang diperlukan oleh perusahaan siap untuk digunakan dan diolah dengan teknologi terbaru.

Data Modeler
Data modeler mengembangkan model data yang menggabungkan data terstruktur dan tidak terstruktur. 

Data Scientist

Data Scientist mendesain, menguji, dan menerapkan model generatif AI.Dengan menggunakan machine learning, mereka mampu mengubah data menjadi insight bisnis yang berguna dalam pengambilan keputusan dan mendorong inovasi.

Selain memperluas peran yang ada, beberapa peran baru juga perlu diciptakan untuk mendukung penggunaan data yang lebih luas:

AI Ethics Steward
AI Ethics Steward bertanggung jawab untuk memastikan bahwa sistem AI dikembangkan dan digunakan secara etis, dengan mitigasi risiko yang jelas. Peran ini penting dalam menjaga kepercayaan pelanggan.

Prompt Engineer
Prompt Engineer bertanggung jawab untuk mengembangkan prompt atau perintah yang akurat agar model AI dapat menghasilkan respons yang relevan dan tepat sasaran.

Unstructured Data Specialist
Unstructured Data Specialist mengelola data tidak terstruktur untuk memenuhi kebutuhan bisnis dan mengidentifikasi insight yang relevan. Peran ini penting mengingat data tidak terstruktur seperti teks, gambar, dan audio menjadi semakin umum dalam perusahaan.

Langkah Implementasi Data-Driven Enterprise

Untuk menjadi perusahaan yang berbasis data, berikut adalah beberapa langkah yang perlu dilakukan:

Membangun Infrastruktur Data 
Infrastruktur data yang handal sangat penting dalam pengelolaan data yang masif. Teknologi cloud dan data lake memungkinkan perusahaan untuk menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar.

Mengembangkan Budaya Berbasis Data
Semua karyawan harus memahami nilai data dan bagaimana data dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Ini dapat dicapai melalui pelatihan dan pendidikan yang terus menerus.

Mengintegrasikan Artificial Intelligence dan Machine Learning
Dengan Artificial Intelligence dan Machine Learning, perusahaan dapat mengotomatiskan analisis data, mengidentifikasi pola, dan memprediksi tren yang sulit ditemukan dengan analisis tradisional.

Etika dan Kepatuhan dalam Penggunaan Data
Memastikan bahwa data digunakan secara etis dan sesuai dengan regulasi adalah langkah penting untuk menjaga kepercayaan pelanggan. Perusahaan harus mengadopsi standar etika dalam pengembangan sistem AI dan memperhatikan regulasi privasi data.

Kesimpulan

Perusahaan yang ingin menjadi perusahaan berbasis data harus memiliki strategi yang jelas, infrastruktur yang powerfull, dan tim yang dilengkapi dengan skill yang sesuai. Dengan memanfaatkan peran baru dan keterampilan yang berkembang di bidang data, perusahaan dapat meraih manfaat penuh dari dividen data mereka.

Mengoptimalkan data bukan hanya tentang teknologi, tetapi juga tentang proses dan orang. Dengan menciptakan budaya berbasis data, mengadopsi teknologi canggih, dan memastikan penggunaan data yang etis, perusahaan dapat memanfaatkan data untuk mendorong inovasi, efisiensi, dan pertumbuhan bisnis. Dalam dunia bisnis yang semakin kompetitif, menjadi perusahaan yang benar-benar berbasis data adalah langkah yang tepat untuk meraih kesuksesan jangka panjang.

Jika Anda berminat untuk mempelajari tentang AI lebih mendalam, silakan mengikuti pelatihannya bersama SUHU disini :

- Pelatihan Data Analysis with Python
- Pelatihan Deep Learning Python
- Pelatihan Data Science with Python

Silakan konsultasikan kebutuhanmu dengan kami, klik link https://bit.ly/kontaksuhu