Data-driven Culture dan Alasan Mengapa Data-driven Itu Penting
Annisa Jamilatul November 11, 2022 6 min read
Kata “data” saat ini bukanlah hal asing lagi di telinga.
Data selalu ada di sekeliling kita, bisa jadi dalam bentuk angka, spreedsheets, gambar, video, dan banyak hal lainnya.
Data dimanfaatkan oleh individu maupun perusahaan untuk membantu dalam pengambilan keputusan dan meningkatkan pertumbuhan bisnis.
Tidak hanya itu, data juga dibutuhkan oleh perusahaan atau organisasi untuk bertahan dan berkembang.
Oleh sebab itu, data-driven menjadi hal yang sangat penting untuk diterapkan.
Lalu, apa sebenarnya data-driven? Mengapa hal tersebut penting?
Simak penjelasan lengkapnya di artikel ini.
Apa itu data-driven?
Data-driven berarti berarti membuat keputusan berdasarkan analisis dan interpretasi data.
Berdasarkan Gartner, data-driven innovation adalah penggunaan data dan analitik untuk mengembangkan produk, proses, metode, dan pasar.
Dalam lingkup bisnis, data dikumpulkan, dikelola, dan dianalisis dengan tujuan untuk membantu memberikan pelayanan kepada konsumen.
Sederhananya, data-driven merujuk pada penggabungan data atau informasi yang telah disimpan, didasarkan pada fakta dan angka, ke dalam proses pengambilan keputusan bagi individu maupun organisasi.
Apa maksud dari menjadi data-driven?
Menjadi seorang yang data-driven berarti mengambil keputusan berdasarkan data, dan bukan dari pengalaman masa lalu atau asumsi semata.
Untuk menjadi seseorang yang data-driven, hal yang paling dasar adalah harus mampu membaca data dan terdapat beberapa pendekatan yang harus dilakukan.
Beberapa pertanyaan berkaitan dengan data yang harus ditanyakan sebelum membuat keputusan, antara lain:
- Jenis keputusan seperti apa yang harus diambil?
- Berapa banyak data yang diperlukan agar cukup untuk membuat keputusan?
- Jenis data seperti apa yang dibutuhkan?
- Dari mana data tersebut bisa didapatkan?
- Berapa lama untuk mengumpulkan datanya dan seberapa sering?
- Bagaimana data yang dikumpulkan dapat dipahami?
Semua pertanyaan tersebut membantu membangun dan mengintegrasikan pendekatan data-driven.
Selanjutnya, informasi dari data tersebut akan mampu memberikan jawaban yang dalam lingkup bisnis membantu menjawab pertanyaan-pertanyaan seperti:
- Di mana harus menginvestasikan uang dan waktu untuk marketing?
- Bagaimana cara menigkatkan konversi?
- Jenis konten seperti apa yang harus dibuat?
Lawan dari data-driven
Lawan dari data-driven adalah intuition-based thinking atau berpikir berdasarkan intuisi.
Dikutip dari Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), intuisi adalah daya atau kemampuan mengetahui atau memahami sesuatu tanpa dipikirkan atau dipelajari terlebih dahulu.
Arti lainnya dari intuisi adalah bisikan hati.
Sedangkan jika dilansir dari American Psychological Association, berpikir intuitif berarti mengikuti naluri yang muncul pertama pada diri seseorang dan mengambil keputusan dengan cepat berdasarkan proses kognitif otomatis tersebut.
Bisa disimpulkan bahwa intuition based thinking adalah proses berpikir dan membuat keputusan berdasarkan intuisi atau firasat saja terlepas apakah itu didasarkan pada data dan fakta atau tidak.
Apa itu data-driven culture?
Setelah memahami pengertian dari data-driven, hal berikutnya yang perlu diperhatikan adalah membangun data-driven culture.
Data-driven culture adalah ketika data digunakan untuk membuat keputusan di setiap level di perusahaan.
Kenapa data-driven culture penting?
Membangun data-driven organization tidak hanya mendorong tim untuk menggunakan insight atau wawasan dari data untuk meningkatkan pengambilan keputusan saja, tetapi juga membuat prosesnya menjadi lebih efisien dan efektif.
Sehingga, dalam kasus tertentu, bisa menghindari kesalahan yang menggagalkan transformasi digital dan pertumbuhan bisnis perusahaan.
Manfaat dari data-driven culture
Data-driven culture memberikan banyak manfaat bagi siapa pun yang menerapkannya.
Berikut manfaat-manfaat dari data-driven culture:
Mendukung proses pelacakan dan transparansi
Data-driven culture membantu perusahaan beralih dari menggunakan data yang hanya untuk pembuatan laporan mingguan atau bulanan menjadi fokus pada pengembangan fungsionalitas laporan yang transparan dan memberikan pandangan holistik dari segala fungsi.
Meningkatkan koordinasi dan konsistensi
Manfaat selanjutnya adalah meningkatkan koordinasi di mana ketika perusahaan mampu melihat semua data dari berbagai fungsi, termasuk progress, memungkinkan otomatisasi untuk tugas-tugas dan upaya terkoordinasi di semua divisi seperti marketing, sales, support, dan divisi lainnya.
Hal tersebut dapat mempengaruhi bagaimana produk, jasa, atau proses di-deliver ke konsumen.
Meningkatkan produktivitas dan efektivitas tim
Dengan koordinasi dan tracking yang baik, data-driven culture dapat membantu menentukan dan metrics penting dan elemen dinamis di semua fungsi.
Sehingga, departemen dapat menentukan lingkup kerja mereka dengan jelas, menyelaraskan tugas sehari-hari mereka, memprioritaskan aktivitas berdasarkan data yang memerlukan perhatian mereka terlebih dahulu dengan tepat waktu, serta meningkatkan produktivitas di semua lini.
Cara membangun data-drive culture
Berikut langkah-langkah yang bisa dilakukan untuk membangun data-driven culture:
- Membuat data-driven roadmap
- Mendefinisikan setiap role dan tanggung jawabnya terhadap data
- Memilih performance metrics yang benar
- Merampingkan proses pengumpulan data
- Menggunakan tools yang sesuai untuk melakukan analisis data
- Membekali staf dengan data skills
- Merekrut ekspertis di bidang data science
- Menjaga agar data tetap fresh dan update
- Memberikan apresiasi kepada tim yang menerapkan data-driven decision making
- Berbagi pengetahuan tentang data baik di lingkup perusahaan maupun ke luar perusahaan
Contoh organisasi/perusahaan yang mengusung data-driven culture
Berikut beberapa perusahaan besar yang sudah menerapkan data-driven culture untuk perusahaan mereka,
Perusahaan di balik Looker Studio, Google adalah salah satu penyedia data analytics platoform terbesar.
Data-driven culture adalah hal yang wajib dan terbukti menghasilkan berbagai produk yang tidak bisa lepas dari penggunaan jutaan orang sehari-hari.
Nama Google identik dengan pengambilan keputusan berdasarkan data. Tujuan mereka adalah untuk memastikan semua keputusan didasarkan pada data dan analitik.
DBS Bank
DBS Bank menggunakan data untuk memberikan pelayanan kepada pelanggan dengan lebih baik dan meningkatkan kesetiaan pelanggan.
DBS Bank memanfaatkan AI dan data analitik untuk menyediakan pelanggan dengan rekomendasi yang sangat dipersonalisasi untuk membuat keputusan keuangan yang lebih baik.
Netflix
Mantan perusahaan rental DVD ini menggunakan data science dan analytics untuk scale up bisnis merkea.
Pacmann pernah membahasnya di thread berikut.
How Netflix Win the Game. Dari sewa DVD, sekarang jadi Perusahaan dengan Valuasi $100 Miliar (Bukan Juta). Mana nih para subscriber-nya?
.
.
.
A thread 🧵 pic.twitter.com/bcu9tsB7pS— Probably Approximately Campus (@pacmannai) March 7, 2022
Hal tersebut membantu Netflix menjadi salah satu streaming platform paling besar saat ini, menghasilkan series terkenal di berbagai genre berbeda, dan memperkenalkan bahasa dan format baru di beberapa tahun terakhir sehingga meningkatkan engagement dan retensi pelanggan.
Demikian penjelasan mengenai data-driven dan mengapa hal tersebut penting untuk diterapkan.
Untuk lamu yang ingin meningkatkan data skill dan jadi data-driven citizen, kamu bisa join program Pacmann dan mulai langkah kamu menjadi data-driven evangelist.
Pacmann menyediakan program yang beginner friendly, dengan asistensi dan career support, cek informasi lengkapnya di halaman Sekolah Data Pacmann.
Artikel Popular
Data Engineer dan ML Engineer: Perbedaan Tanggung Jawab, Skill, dan Gaji
July 23, 2023
Mengenal Data Preprocessing: Langkah Awal dalam Data Mining
July 21, 2023
Apa yang Dimaksud dengan Machine Learning?
July 21, 2023
Ini Dia Alasan Mengapa Data Scientist Digaji Besar!
July 20, 2023
Pentingnya Business Intelligence (BI) Dashboard untuk Pengambilan Keputusan Bisnis
July 19, 2023