Roadmap Pemimpin Bisnis untuk Analisis Data

Roadmap Pemimpin Bisnis untuk Analisis Data

Dalam lanskap bisnis saat ini, yang sering digambarkan sebagai “setiap perusahaan adalah perusahaan data,” terdapat spektrum keahlian dan kebutuhan analisis data yang beragam di berbagai industri dan ukuran bisnis. Sudah secara luas diakui bahwa data memainkan peran kritis dalam operasi bisnis. Namun, tantangan terletak pada pemanfaatan data yang efektif, terutama bagi mereka yang belum mahir.

Hambatan utama dalam memanfaatkan kekuatan data adalah pola pikir segalanya atau tidak sama sekali. Ini adalah kesalahpahaman umum bahwa hanya raksasa seperti Spotify, dengan basis pelanggan yang luas dan beragam produk, yang dapat memanfaatkan potensi besar data dan kecerdasan buatan. Gagasan ini menunjukkan bahwa pemanfaatan data yang efektif adalah wilayah eksklusif perusahaan besar. Namun, berusaha mencapai tingkat kesempurnaan dalam analisis data dapat tanpa sadar menjadi penghalang untuk penggunaan data yang praktis dan bermanfaat di perusahaan-perusahaan kecil.

Artikel ini bertujuan untuk mengungkap proses pemanfaatan data dalam bisnis, terlepas dari ukurannya. Kami akan mengeksplorasi tiga tahap penting dalam perjalanan penggunaan data perusahaan, menyoroti transisi kritis antara setiap tahap. Tujuan kami adalah menyediakan panduan yang jelas bagi bisnis untuk menavigasi dunia analisis data yang kompleks, memberdayakan mereka dengan pengetahuan untuk memanfaatkan data secara efektif, terlepas dari tingkat keahlian atau skala mereka saat ini.

Memberdayakan Bisnis Segala Ukuran Melalui Pemanfaatan Data

Dalam ranah usaha kecil dan menengah (UKM), rasional dan metodologi di balik pengumpulan dan pemanfaatan data seringkali tampak sulit dipahami. Namun, Glenn Hopper, Chief Financial Officer dari Sandline, sebuah perusahaan yang spesialisasi dalam dukungan litigasi dan eDiscovery, menegaskan bahwa skala dan sumber daya suatu bisnis tidak seharusnya menentukan keterlibatannya dengan data.

“Melihat perusahaan skala besar, jelas bagaimana mereka menerapkan data, menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk meningkatkan keterlibatan pelanggan dan mempersonalisasi pengalaman,” jelas Hopper. “Meski perusahaan kecil mungkin tidak memiliki sumber daya luas seperti raksasa korporasi ini, mereka tetap dapat mengadopsi strategi yang didorong oleh data serupa. Dengan memanfaatkan teknologi back-office secara cerdas, mereka dapat membuat keputusan yang sejajar dengan perusahaan besar.”

Dalam bukunya yang berwawasan, “Deep Finance: Corporate Finance in the Information Age,” Hopper memberikan kisah pribadi yang menarik dari masa jabatannya sebagai CFO di sebuah rantai cuci mobil. Sebelum kedatangannya, bisnis tersebut, seperti banyak usaha kecil milik keluarga, bergantung pada sistem akuntansi yang usang. Setiap lokasi beroperasi secara independen, tanpa standarisasi.

Langkah strategis Hopper melibatkan perekrutan pengembang untuk menciptakan platform yang menggabungkan data dari semua lokasi. Integrasi ini memungkinkan tim untuk memantau metrik kunci seperti jumlah mobil yang dicuci per lokasi, kebutuhan staf, dan bahkan statistik penggunaan rinci seperti jumlah larutan kimia per mobil, kecepatan terowongan, dan pengeluaran per cuci. Analisis data rinci ini memfasilitasi identifikasi dan standarisasi praktik terbaik di seluruh rantai.

Kekuatan transformatif data semakin ditonjolkan ketika rantai cuci mobil, didukung oleh pendekatan sentris data, menarik perhatian sebuah firma ekuitas swasta, yang mengarah pada pencatatannya di bursa saham. Transisi ini tidak hanya menunjukkan manfaat nyata dari pemanfaatan data tetapi juga menyoroti bagaimana manajemen data yang efektif dapat meningkatkan daya tarik pasar suatu perusahaan, terutama bagi bisnis yang siap tumbuh.

Studi kasus ini menekankan pesan penting bagi bisnis, terutama mereka yang bertujuan untuk skala: pentingnya menguasai manajemen data dan aplikasinya. Ini menggambarkan bahwa tidak peduli ukurannya, setiap bisnis dapat memanfaatkan kekuatan data untuk membuka peluang pertumbuhan dan kesuksesan yang baru.

Memaksimalkan Potensi Bisnis Melalui Analitik Data di UKM: Manfaat Utama

  1. Peningkatan Kecerdasan Bisnis yang Menuju Pengurangan Biaya Strategis: Salah satu keuntungan terbesar bagi bisnis kecil dalam menggunakan analitik data adalah kemampuan untuk mendapatkan wawasan yang dapat diambil tindakan. Wawasan ini memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi area di mana pengurangan biaya dapat dilakukan secara cerdas, memastikan bahwa setiap penyesuaian keuangan tidak mengompromikan kualitas produk atau layanan.
  2. Memelihara Keunggulan Produk Sambil Meningkatkan Margin Keuntungan: Aspek kritis dari pelacakan data adalah kemampuan untuk mengoptimalkan biaya tanpa menurunkan kualitas produk. Dengan menganalisis tren dan pola data, bisnis kecil dapat membuat keputusan yang tepat untuk mengurangi pengeluaran yang tidak perlu sambil mempertahankan, atau bahkan meningkatkan, standar produk. Pendekatan strategis ini secara langsung berkontribusi pada peningkatan profitabilitas.
  3. Efisiensi Operasional yang Meniru Perusahaan Besar: Bisnis kecil dapat memanfaatkan wawasan data untuk merampingkan operasi mereka, menciptakan efisiensi yang biasanya dilihat di perusahaan besar. Dengan menganalisis data operasional, bisnis ini dapat mengoptimalkan alur kerja, manajemen rantai pasokan, dan alokasi sumber daya, sehingga meningkatkan efisiensi dan produktivitas secara keseluruhan.
  4. Kemampuan Pelaporan yang Akurat dan Diperbaiki: Pelacakan dan analisis data menyediakan dasar untuk pelaporan yang lebih presisi dan komprehensif. Dengan akses ke data terperinci, bisnis kecil dapat menghasilkan laporan yang menawarkan pemahaman yang lebih jelas tentang operasi mereka, status keuangan, dan posisi pasar. Tingkat presisi pelaporan ini membantu dalam pengambilan keputusan dan perencanaan strategis yang lebih baik.
  5. Meningkatkan Valuasi Perusahaan dalam Penggabungan dan Akuisisi (M&A): Dalam konteks skenario M&A, kemampuan untuk menyajikan wawasan yang didokumentasikan dengan baik dan didukung data tentang operasi dan potensi bisnis dapat meningkatkan nilai mereka bagi calon pembeli atau mitra. Perusahaan yang dapat menunjukkan pemahaman yang didorong oleh data tentang pasar, pelanggan, dan efisiensi operasional mereka seringkali lebih menarik dalam situasi berisiko tinggi ini, berpotensi mengarah pada persyaratan penggabungan atau akuisisi yang lebih menguntungkan.

Kesimpulan: Adopsi analitik data dalam bisnis kecil bukan hanya tren, melainkan keharusan strategis. Ini menawarkan banyak manfaat, mulai dari operasi yang hemat biaya dan kualitas produk yang ditingkatkan hingga pelaporan yang lebih baik dan peningkatan valuasi bisnis dalam skenario M&A. Manfaat ini memungkinkan bisnis kecil untuk bersaing lebih efektif di pasar mereka, membuka jalan untuk pertumbuhan dan kesuksesan yang berkelanjutan.

Tahap 1 dalam Penguasaan Data untuk Bisnis: Menetapkan Indikator Kinerja Utama (KPI) dan Strategi Pengumpulan Data

Tahap awal perjalanan bisnis ke dalam analitik data adalah krusial: ini melibatkan identifikasi Indikator Kinerja Utama (KPI) yang paling relevan dengan tujuan dan objektif organisasi.

Glenn Hopper, dengan pengalaman luas di sektor startup, menekankan pentingnya langkah ini. “Di tahap awal sebuah startup, di mana produk dan model bisnis masih didefinisikan, mudah untuk mengabaikan KPI. Namun, pengabaian ini bisa menyebabkan operasi yang kacau dan tidak dapat diskalakan jika bisnis terus menerus berputar untuk memenuhi setiap permintaan pelanggan yang unik tanpa strategi yang jelas,” jelasnya.

Memilih KPI yang tepat adalah proses yang membutuhkan introspeksi mendalam ke dalam visi, misi, dan strategi bisnis. Ini melibatkan pertanyaan fundamental seperti:

  • Apa tujuan inti dan visi jangka panjang perusahaan kami?
  • Apa kekuatan dan kelemahan inheren kami, dan peluang serta ancaman apa yang kami hadapi?
  • Bagaimana kami berniat untuk berinteraksi dengan pelanggan kami?
  • Apa harapan para mitra kunci kami?

Bisnis harus ingat bahwa KPI bukanlah statis. Mereka harus dikunjungi kembali dan mungkin direvisi setiap tahun, terutama jika ada perubahan signifikan dalam strategi bisnis atau lanskap pasar.

Hopper mengilustrasikan ini dengan contoh truk makanan yang memulai perjalanan datanya. Dengan melacak metrik back-office seperti kuantitas dan pemborosan bahan dan data front-end seperti lokasi, kondisi cuaca, dan pola lalu lintas pelanggan, truk makanan dapat mengoptimalkan operasinya dan meningkatkan profitabilitas. Wawasan ini dapat diperoleh hanya dengan memasukkan data ke dalam spreadsheet atau database berbasis cloud.

Umum bagi usaha kecil untuk mengandalkan bukti anekdot dan pengalaman untuk pengambilan keputusan. Namun, strategi yang didorong oleh data dapat memberikan keunggulan kompetitif, terutama dalam masa tantangan ekonomi seperti inflasi. Misalnya, seorang tukang listrik yang menilai inventaris mereka (kabel, konduit, saklar, pemutus sirkuit) dapat menganalisis pola pembelian untuk mengidentifikasi peluang penghematan biaya. Pertimbangan geografis dan penjadwalan, seperti dampak jarak pada pemeliharaan kendaraan dan biaya bahan bakar, juga dapat diperhitungkan dalam perencanaan strategis.

Hopper menekankan kemudahan pelacakan data dengan teknologi saat ini. “Dengan berbagai alat yang tersedia, termasuk smartphone dan sistem bisnis seperti perangkat titik penjualan, bisnis dapat dengan mudah melacak sejumlah besar titik data. Bahkan prosesor pembayaran dapat menawarkan data berharga melalui fitur pelaporannya,” katanya.

Tantangan Pencatatan Data: Hambatan utama pada tahap ini adalah memutuskan di mana dan bagaimana mencatat data ini. Meskipun pelacakan manual adalah awal, ini menjadi semakin tidak praktis seiring pertumbuhan bisnis. Setelah mengidentifikasi KPI dan sumber data mereka, bisnis harus mempertimbangkan penerapan sistem yang mengumpulkan informasi yang diperlukan secara efisien dan akurat. Sistem ini harus dapat diskalakan dan disesuaikan dengan kebutuhan bisnis yang berkembang, memastikan bahwa pengumpulan data tetap menjadi bagian integral dan kuat dari strategi pertumbuhan mereka.

Tahap 2: Mempermudah Analisis Data untuk Kecerdasan Bisnis

Setelah perusahaan mengidentifikasi titik data kuncinya dan menetapkan metode untuk mencatat data ini, perusahaan memasuki tahap kedua yang penting dalam perjalanan datanya: konsolidasi dan analisis. Tahap ini, seperti yang diilustrasikan oleh pengalaman Glenn Hopper di perusahaannya Sandline, melibatkan integrasi berbagai aliran data ke dalam format yang koheren dan dapat dianalisis.

Sandline, yang berurusan dengan berbagai sistem seperti sistem akuntansi, alat manajemen proyek, CRM, dan alat eDiscovery khusus industri, menghadapi tantangan mengakses dan menyentralisasi data dari sumber-sumber yang berbeda ini. Hopper berbagi pendekatannya saat ini: “Kami sedang beralih ke migrasi NetSuite untuk mengkonsolidasikan semua data kami. Integrasi ini mempermudah proses kami, karena kami tidak lagi perlu mengekstrak data dari berbagai platform.”

Proses konsolidasi bukan hanya tentang mengumpulkan data; ini tentang membuatnya siap untuk analisis lanjutan, termasuk analitik prediktif. Misalnya, perusahaan mungkin mengamati penurunan pendapatan berulang bulanan. Untuk memahami penyebab utama, seperti kehilangan pelanggan, penting untuk mengintegrasikan set data yang berbeda seperti survei keluar dan profil pelanggan yang komprehensif. Pandangan holistik ini memungkinkan bisnis untuk mengidentifikasi dan mengurangi faktor-faktor yang berkontribusi pada kehilangan pelanggan.

Strategi Efektif untuk Konsolidasi dan Analisis Data

  • Pilih Sistem Penyimpanan Data yang Serbaguna: Pilih sistem yang dapat mengintegrasikan berbagai jenis data di satu tempat. Ini mengurangi upaya manual dan meningkatkan akses data waktu nyata.
  • Pemetaan Sumber Data dan Aliran: Pahami keseluruhan sumber data Anda dan bagaimana mereka berinteraksi. Ini membantu dalam menciptakan strategi manajemen data yang komprehensif.
  • Bersihkan Data Anda: Secara aktif hapus data yang usang atau tidak benar selama proses konsolidasi untuk menghindari kelebihan data.
  • Standarisasi Format Data: Pastikan semua data di berbagai sistem diformat secara seragam untuk integrasi yang mulus.
  • Pastikan Kelengkapan Data: Sebelum menggabungkan data, isi semua bidang yang diperlukan untuk menjaga integritas data.

Berinvestasi dalam sistem Perencanaan Sumber Daya Perusahaan (ERP) bisa menjadi perubahan permainan di tahap ini. Ini tidak hanya membantu dalam menyinkronkan dan mengkonsolidasikan data, tetapi juga dalam membuat dashboard yang mencerminkan KPI yang dipilih Anda.

Hopper mencatat dampak dari sistem semacam itu: “Bahkan perusahaan menengah, melalui penggunaan sistem ERP yang efisien dan penggunaan data klien yang rajin, dapat mengembangkan platform kecerdasan bisnis yang kuat, menawarkan nilai serupa dengan perusahaan Fortune 1,000.”

Analisis data dasar dapat dimulai dengan sistem off-the-shelf yang menawarkan laporan standar. Laporan ini memungkinkan analisis varians, perbandingan anggaran, dan studi musiman. Namun, pada tahap ini, merekrut ilmuwan data bukanlah keharusan. Sebaliknya, anggota tim analitis dapat mengambil peran mengelola dan menafsirkan data ini.

Langkah Selanjutnya: Menjembatani Kesenjangan ke Analisis Data Lanjutan

Transisi melibatkan penugasan anggota tim tanggung jawab atas kecerdasan bisnis, memanfaatkan alat BI untuk pengumpulan data, organisasi, dan analisis. Langkah ini penting untuk mengungkap korelasi spesifik, yang mungkin tersembunyi dalam data Anda.

Perangkat lunak dan layanan data modern telah berkembang untuk menyederhanakan akses data untuk analisis. Seiring kemajuan perusahaan, penggunaan API atau koneksi ODBC menjadi penting untuk analisis data yang lebih canggih. Menulis kueri SQL atau JSON, meskipun memerlukan keterampilan pemrograman, dibuat lebih mudah dengan sumber daya dan dukungan komunitas yang tersedia di platform seperti GitHub.

Tahap lanjutan akan melihat bisnis menjelajahi danau data dan gudang data, bersama dengan sistem untuk replikasi data waktu nyata.

Memahami Danau Data dan Gudang Data

  • Danau Data: Repositori besar data mentah, tidak terstruktur. Data diorganisir dan dimanfaatkan sesuai kebutuhan, memungkinkan fleksibilitas dalam mendefinisikan tujuannya.
  • Gudang Data: Menyimpan data terstruktur, diproses yang dimaksudkan untuk penggunaan tertentu. Analisis dilakukan pada data yang dibersihkan dan terorganisir ini, sering digunakan dalam sistem kecerdasan bisnis.

Ringkasnya, Tahap 2 dalam perjalanan data perusahaan adalah tentang mengubah aliran data yang berbeda menjadi satu kesatuan yang koheren dan dapat dianalisis, menetapkan dasar untuk pengambilan keputusan yang didorong oleh data lanjutan dan kecerdasan bisnis strategis.

Tahap 3: Meningkatkan Keahlian Data Science dan Analitik Waktu Nyata

Mencapai Tahap 3 dalam perjalanan data Anda adalah pencapaian yang signifikan, menempatkan perusahaan Anda dalam kelompok atas bisnis yang memanfaatkan kekuatan data science. Pada tingkat ini, organisasi Anda siap untuk berkembang menjadi entitas yang didorong oleh data science. Tahap ini ditandai dengan pembentukan tim data science khusus, yang mampu bekerja lintas departemen untuk menggali dan mengatasi ketidakefisienan. Tanggung jawab tim mungkin termasuk:

  • Meningkatkan strategi pemasaran, seperti meningkatkan tingkat konversi situs web melalui pengujian A/B dan pemetaan panas.
  • Menganalisis interaksi pelanggan dengan produk atau layanan untuk mengidentifikasi fitur yang paling menarik.
  • Menyelidiki tren penjualan untuk memahami penyebab penurunan.
  • Menganalisis pola panggilan dukungan untuk mengembangkan solusi efisien seperti chatbot atau FAQ yang komprehensif.

Glenn Hopper menyarankan struktur organisasi untuk tim data science yang mendukung tujuan spesifik departemen dan perusahaan secara keseluruhan. “Saya mendukung penanaman ilmuwan data dalam setiap departemen, yang juga melaporkan ke tim terpusat. Pendekatan ini memastikan bahwa ilmuwan data sepenuhnya memahami kebutuhan unik setiap departemen sambil mempertahankan pandangan holistik tentang tujuan perusahaan,” jelasnya.

Menanamkan Ilmuwan Data: Dengan menempatkan ilmuwan data dalam departemen individu, mereka memperoleh pemahaman yang lebih dalam tentang tantangan dan kebutuhan spesifik. Pengaturan ini, serupa dengan strategi yang digunakan oleh Target, memastikan bahwa wawasan dan solusi disesuaikan dengan tujuan setiap departemen sambil sejalan dengan strategi bisnis yang lebih luas.

Evolusi dan Inovasi Berkelanjutan: Perjalanan melalui data science adalah kontinu, dengan peluang konstan untuk penyempurnaan dan adaptasi dengan teknologi yang muncul. Tim data science harus fokus pada peningkatan berkelanjutan, menjelajahi metode lanjutan seperti kluster Hadoop, menyempurnakan algoritme, dan meningkatkan analitik prediktif.

Pendekatan kreatif untuk peningkatan berkelanjutan dapat dilihat dalam strategi Netflix untuk menawarkan hadiah kepada siapa pun yang dapat meningkatkan algoritmanya dalam memprediksi peringkat pengguna pada film. Kolaborasi eksternal semacam ini bisa menjadi komponen berharga dari strategi tim data science, mendorong inovasi dan tetap unggul dalam kemajuan teknologi.

Langkah Selanjutnya untuk Tim Data Science: Seiring kemajuan perjalanan, tim data science harus:

  • Tetap mengikuti teknologi dan metodologi terbaru dalam data science dan analitik.
  • Terus menyempurnakan dan meningkatkan algoritme mereka untuk prediksi yang lebih akurat dan bermakna.
  • Mencari peluang untuk kolaborasi eksternal dan inovasi, memanfaatkan perspektif yang beragam untuk meningkatkan kemampuan analisis data mereka.
  • Menerapkan sistem analisis waktu nyata, memungkinkan bisnis untuk bereaksi cepat terhadap tren dan wawasan yang muncul.

Kesimpulannya, Tahap 3 adalah tentang memperkuat posisi perusahaan Anda sebagai pemimpin yang didorong oleh data, terus menyempurnakan pendekatan Anda dalam analisis data, dan menerapkan analitik waktu nyata untuk wawasan yang dapat diambil tindakan secara langsung. Tahap ini bukanlah titik akhir, tetapi landasan peluncuran untuk inovasi dan pertumbuhan strategis yang berkelanjutan.

Pemikiran Akhir: Menganut Analitik Data di Semua Skala Bisnis

Memulai jalan untuk menjadi perusahaan yang didorong oleh data adalah perjalanan transformatif. Penting untuk diakui bahwa tingkat kecanggihan data tidak perlu meniru raksasa industri. Kesalahpahaman bahwa analisis data eksklusif untuk perusahaan besar adalah hambatan yang perlu dihilangkan.

Setiap bisnis, terlepas dari ukurannya, sumber daya, atau industri, memiliki potensi untuk memanfaatkan kekuatan data untuk keuntungannya. Kuncinya adalah menemukan keseimbangan dan pendekatan terhadap analitik data yang selaras dengan kebutuhan dan kemampuan bisnis Anda yang spesifik.

Wawasan yang didorong oleh data menawarkan spektrum manfaat, disesuaikan dengan berbagai skala dan lingkup operasi. Baik itu startup kecil yang menggunakan analitik dasar untuk memahami preferensi pelanggan, atau perusahaan menengah yang mempekerjakan teknik data science lanjutan untuk mengoptimalkan operasi, dampak data terhadap strategi bisnis dan pengambilan keputusan adalah mendalam dan berlaku secara universal.

Pada intinya, mengadopsi pendekatan yang berpusat pada data adalah tentang memanfaatkan data yang tersedia untuk membuat keputusan yang lebih berinformasi dan strategis yang mendorong pertumbuhan dan efisiensi, terlepas dari tahap saat ini bisnis Anda dalam perjalanan datanya. Tujuannya bukan untuk bersaing dengan pengguna data paling canggih, tetapi untuk menggunakan apa yang Anda miliki untuk meningkatkan dan mengembangkan bisnis Anda dengan cara yang masuk akal bagi Anda.

Summary
Roadmap Pemimpin Bisnis untuk Analisis Data
Article Name
Roadmap Pemimpin Bisnis untuk Analisis Data
Description
Mengungkap bagaimana analisis data bisnis dapat mengangkat perusahaan dari semua ukuran melalui wawasan strategis dan pengambilan keputusan.
Publisher Name
ABJ Cloud Solutions
Publisher Logo