Apa Itu Data-Driven Business Decisions?

Data-Driven Business Decisions adalah pendekatan di mana keputusan didasarkan pada analisis data yang komprehensif dan bukannya pada intuisi atau asumsi semata.

Pendekatan ini memastikan bahwa setiap keputusan yang diambil didasarkan pada fakta dan tren yang terukur, sehingga risiko kesalahan dapat diminimalisir.

Data-driven decision-making (DDDM) merupakan proses di mana data digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan dan sebagai alat validasi sebelum mengambil langkah. DDDM melibatkan pengumpulan, analisis, dan interpretasi data untuk menginformasikan setiap aspek bisnis.

Dalam dunia bisnis, pendekatan ini memungkinkan perusahaan untuk:
- Mengumpulkan hasil survei untuk mengetahui produk, layanan, atau fitur yang diinginkan pelanggan.
- Melakukan user testing untuk memahami bagaimana pelanggan berinteraksi dengan produk atau layanan serta menemukan isu sebelum produk dirilis secara penuh.
- Meluncurkan produk baru di pasar uji untuk mengetahui bagaimana produk tersebut diterima pasar.
Menganalisis data demografi untuk menemukan peluang atau ancaman bisnis.

Manfaat Data-Driven Decision-Making

Data menyediakan informasi mengenai berbagai aspek bisnis, seperti perilaku pelanggan, performa produk, kondisi pasar, serta efektivitas operasi internal. Dengan data, perusahaan bisa:

Menganalisis pola dan tren pasar

Data memungkinkan bisnis untuk memahami pola dan tren dalam pasar sehingga mereka dapat merencanakan strategi yang sesuai.

Mengoptimalkan biaya operasional

Data memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan efisiensi operasional, mengidentifikasi area yang boros, dan mengurangi biaya operasional.

Menurut survei yang dilakukan oleh NewVantage Partners untuk Harvard Business Review, lebih dari 49% perusahaan yang menerapkan proyek data-driven berhasil mengurangi pengeluaran mereka.

Mempersonalisasi Layanan

Data tentang preferensi pelanggan memungkinkan perusahaan untuk memberikan pengalaman yang lebih personal bagi pelanggan, meningkatkan kepuasan dan loyalitas.

Memitigasi Risiko

Dengan analisis prediktif, perusahaan dapat memprediksi risiko yang mungkin timbul dan mengembangkan strategi untuk menghadapinya.

Menjadi Lebih Proaktif

Pendekatan data-driven tidak hanya memungkinkan respons terhadap situasi saat ini, tetapi juga memungkinkan perusahaan untuk menjadi lebih proaktif.

Dengan menganalisis data secara mendalam, perusahaan dapat mengenali peluang bisnis dan dapat mendeteksi ancaman sejak dini.

Mengambil keputusan berdasarkan data

Dengan menggunakan data, perusahaan bisa mengambil keputusan dengan keyakinan yang lebih besar. Data memberikan gambaran nyata tentang situasi saat ini dan dapat memprediksi dampak keputusan bisnis dengan lebih akurat. 

Hal ini membantu perusahaan mengurangi ketidakpastian dan memperkuat strategi tanpa khawatir keputusan yang salah telah dibuat.

5 Langkah Mengimplementasikan Data-Driven Decision Making

Sentralisasi Data untuk Aksesibilitas

Sama seperti menyusun puzzle, menyatukan semua data dalam satu tempat membantu dalam mengidentifikasi keterkaitan antar data dan memberikan gambaran besar yang lebih jelas.

Dengan sentralisasi data, perusahaan dapat meningkatkan aksesibilitas bagi pemangku kepentingan, dan memungkinkan analisis data yang konsisten di seluruh organisasi.

Untuk mencapai ini, perusahaan bisa menggunakan data lake, seperti AWS, Google Cloud, atau Azure, untuk menyimpan data dari berbagai operasi bisnis. Data lake menawarkan kapasitas penyimpanan yang besar dan aman, sekaligus mudah diakses oleh seluruh organisasi.

Manfaatkan Teknologi untuk Integrasi Data

Setelah data terkumpul di dalam satu repository, penting untuk memastikan bahwa data tersebut selalu up-to-date dan akurat. Proses manual tidak lagi cukup untuk menangani volume data yang semakin besar.

Otomatisasi menjadi solusi di sini, dengan memanfaatkan API dan webhook yang secara otomatis menarik data dari berbagai sistem ke dalam data lake. Dengan proses ini, perusahaan dapat memastikan data selalu terintegrasi dan tersedia dalam format yang siap dianalisis.

Gunakan Tools Analisis

Mengelola dan menganalisis data dalam jumlah besar membutuhkan tools analitik dan AI for Business yang canggih, seperti Tableau, Power BI, atau platform seperti Shiny, Apache Superset, atau Dash untuk dashboard khusus. 

Dengan tools ini, perusahaan dapat melakukan analisis secara mendalam terhadap berbagai aspek, seperti produktivitas tim, waktu siklus pengembangan perangkat lunak, atau perkiraan penjualan. Insight yang diperoleh melalui analisis data ini dapat digunakan untuk menyusun strategi dan mendukung pengambilan keputusan di seluruh tingkatan perusahaan.

Bangun Budaya Berbasis Data di Perusahaan

Langkah selanjutnya adalah membangun budaya berbasis data di dalam organisasi. Investasikan dalam program pelatihan untuk meningkatkan literasi data di antara karyawan. Literasi data akan memberdayakan tim untuk memahami dan menggunakan data dalam proses pengambilan keputusan sehari-hari.

Pastikan juga akses data dan tools analytic tersedia di seluruh organisasi. Inklusi ini mendorong pengambilan keputusan berbasis data di semua tingkatan, sehingga seluruh perusahaan terlibat dalam penerapan strategi berbasis data secara menyeluruh.

Terapkan Tata Kelola Data dan Patuhi Peraturan

Terdapat berbagai peraturan yang mengatur jenis data yang dapat dikumpulkan, cara penggunaannya, dan cara perlindungannya. Ketidakpatuhan terhadap regulasi ini dapat berakibat pada denda yang tinggi dan risiko kerugian yang lebih besar jika terjadi pelanggaran data.

Kebijakan ini harus mencakup cara perusahaan mengelola dan menggunakan data, siapa yang dapat mengaksesnya, dan bagaimana data tersebut digunakan. Kebijakan tata kelola juga sebaiknya mendefinisikan peran dan tanggung jawab petugas tata kelola data serta menetapkan standar keamanan dan kualitas data.

Contoh Implementasi Data-Driven Decision-Making dalam Bisnis

Pengembangan Kepemimpinan di Google

Google menggunakan “people analytics” melalui proyek Project Oxygen, yang menganalisis lebih dari 10.000 ulasan kinerja untuk mengidentifikasi perilaku yang khas dari manajer berkinerja tinggi. Hasil ini digunakan untuk mengembangkan program pelatihan bagi manajer dan meningkatkan kompetensi mereka.

Pemilihan Lokasi di Starbucks

Pada 2008, Starbucks menggunakan analitik lokasi untuk menentukan lokasi strategis bagi kedai-kedai baru. Mereka mempertimbangkan data demografi dan pola lalu lintas untuk memprediksi potensi keberhasilan lokasi sebelum berinvestasi.

Peningkatan Penjualan di Amazon

Amazon menggunakan analisis data dan pembelajaran mesin untuk menentukan produk yang direkomendasikan kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian dan pencarian. Menurut McKinsey, 35% dari pembelian konsumen Amazon dihasilkan dari sistem rekomendasi ini.

Kesimpulan

Data-driven decision-making bukan sekadar tren tetapi strategi yang memungkinkan perusahaan untuk tetap unggul dalam menghadapi persaingan yang ketat. Dengan mengandalkan data sebagai dasar dalam setiap pengambilan keputusan, perusahaan dapat lebih percaya diri dalam menetapkan arah bisnis, merespons perubahan pasar, dan mengoptimalkan operasional. 

Strategi ini memerlukan komitmen dalam menyediakan data yang berkualitas, infrastruktur yang memadai, serta membangun budaya perusahaan yang mendukung penggunaan data dalam setiap aspek bisnis.

Jika Anda berminat untuk mempelajari tentang Data-Driven Business Decisions 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