Bagaimana Cara Meningkatkan Pengambilan Keputusan Berbasis Data dan Analisis Data?

Dekade terakhir sepenuhnya didorong oleh produksi massal, konsumsi, dan analisis data. Bisnis sekarang menggunakan pengambilan keputusan berdasarkan data sebagai bagian inti dari strategi perusahaan mereka, menggunakan analitik data untuk menawarkan keputusan yang produktif dan merampingkan kemajuan. Anda akan kesulitan menemukan bisnis yang saat ini tidak berinvestasi dalam analitik data dan data besar.

Faktanya, lebih dari 97% perusahaan berinvestasi dalam proyek data besar, dengan 79% dari mereka menyatakan bahwa mereka khawatir perusahaan berbasis data lain akan mengungguli mereka. Analisis data dalam intelijen bisnis dan keberhasilan bisnis itu terkait erat, dengan perusahaan yang menggunakan data dapat membuat keputusan yang lebih efektif, terarah, dan tepat.

Namun, analitik data hadir dalam berbagai bentuk. Sementara apa yang awalnya terlintas dalam pikiran mungkin murni numerik, data kuantitatif bukanlah satu-satunya aliran yang dapat diakses oleh bisnis. Seringkali, dengan memperluas jumlah sumber data yang digunakan perusahaan, perusahaan dapat mengembangkan pemahaman yang lebih komprehensif tentang pasar umum, pesaingnya, dan tren internal perusahaan.

Dalam artikel ini, kita akan menyelami dunia analitik data, mengeksplorasi dengan tepat cara meningkatkan strategi pengambilan keputusan berbasis data. Dengan menjelajahi setiap aliran analitik data potensial, kami akan merinci cara membuat data bekerja dengan cara yang efektif, langsung, dan sangat produktif. Mari selami.

Jenis Analisis Data Yang Dapat Digunakan Bisnis

Di seluruh organisasi, analitik data memungkinkan orang mendapatkan wawasan yang lebih luas tentang proses yang berhubungan dengan mereka setiap hari. Alih-alih harus membuat keputusan berdasarkan opini atau firasat, integrasi analitik data memberikan metode berbasis bukti untuk menunjukkan dengan tepat keputusan yang tepat dan melaksanakannya.

Pada tahun 2023, bisnis di seluruh dunia menggunakan analitik data untuk merampingkan proses mereka dan mengoptimalkan setiap elemen operasi harian mereka. Anda akan menemukan analitik data di mana saja, mulai dari departemen pemasaran dan penjualan hingga SDM dan banyak lagi. Terutama dengan banyaknya alat demokratisasi data yang tersedia untuk bisnis, sekarang lebih mudah untuk membuat database terpusat di mana karyawan dapat dengan cepat mengakses informasi yang mereka butuhkan.

Karena seberapa luas analitik data digunakan, ada sejumlah bidang analitik berbeda yang dapat dipilih oleh bisnis untuk difokuskan. Bergantung pada sifat bisnis, pasar tempat mereka bersaing, dan pelanggannya, sekolah analitik spesifik yang mereka gunakan dapat bervariasi. Ada empat sistem analitik data inti yang digunakan bisnis:

• Analitik Deskriptif.
• Analisis Media Sosial.
• Analisis Tekstual.
• Analisis Prediktif.

Mari kita pecahkan ini lebih jauh.

Terkait: Bagaimana Cara Menggunakan Analisis Data Sosial untuk Meluncurkan Kampanye Pemasaran yang Sukses?

1. Analisis Deskriptif

Analitik deskriptif adalah proses menganalisis data selama periode waktu tertentu untuk mengungkapkan tren, wawasan, dan peristiwa yang tidak terlihat. Sebagian besar bisnis akan memiliki harta karun berupa data sebelumnya, mulai dari catatan penjualan, pengunjung situs, data eCommerce, dan banyak lagi. Dengan mengumpulkan data ini dalam jangka waktu yang lama, analitik data dapat menarik makna darinya.

Analitik deskriptif sangat berguna untuk mengetahui faktor-faktor di balik tren tertentu yang terjadi dalam bisnis. Misalnya, jika toko eCommerce mengetahui bahwa penjualannya tiba-tiba melonjak dalam tiga bulan terakhir, toko tersebut dapat menggunakan analitik deskriptif untuk menentukan kapan peningkatan ini dimulai.

Dengan menentukan tanggal tertentu, bisnis eCommerce dapat menyelaraskan peningkatan penjualan dengan hari mereka menerbitkan desain situs web baru mereka. Tren masa lalu memungkinkan bisnis untuk menjawab pertanyaan "Mengapa" ini, serta mempersiapkan masa depan dengan lebih baik. Jika sebuah perusahaan memperhatikan bahwa penjualan naik di bulan-bulan musim panas, meningkatkan stok yang tersedia yang mereka miliki untuk bulan-bulan sebelumnya akan memfasilitasi kelancaran operasi selama periode sibuk.

Bentuk analitik ini adalah salah satu yang paling umum digunakan, terutama karena luasnya penerapannya.

2. Analisis Media Sosial

Karena alat yang tersedia bagi analis data untuk mereka telah meningkat, bidang analitik baru menjadi lebih tersedia. Analitik media sosial adalah produk dari inovasi ini, dengan bisnis di seluruh dunia sekarang menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) untuk menarik makna dari sejumlah besar data tertulis.

Analitik media sosial menggunakan campuran NLP dan AI untuk dengan cepat memproses data dalam jumlah besar yang dibentuk oleh tweet, postingan di Facebook, dan situs sosial lainnya. Mempertimbangkan betapa populernya media sosial, ini adalah tempat yang fantastis untuk mempelajari lebih lanjut tentang persepsi publik perusahaan. Dengan menganalisis ribuan postingan yang menyebutkan suatu merek, alat analitik media sosial dapat melacak perilaku konsumen dan memetakan sentimen merek dari waktu ke waktu.

Ketika sebuah perusahaan merilis produk baru, melakukan rebranding, atau hanya ingin meningkatkan kesadarannya tentang bagaimana publik memandang mereka, mengubah dunia media sosial yang sibuk adalah strategi yang sangat baik.

3. Analisis Tekstual

Analitik tekstual menggunakan banyak teknologi dasar yang sama dengan analitik media sosial. Namun, mereka berfokus pada entri tekstual seperti ulasan pelanggan, dukungan, tiket, email, dan data teks lainnya. Sama seperti dengan NLP di media sosial, analis dapat menyerap data dari elemen tekstual ini dan kemudian menjalankan analisisnya untuk menentukan apakah ada tren yang mendasarinya.

Bisnis dapat menggunakan analitik tekstual terbaik untuk memahami perilaku dan umpan balik konsumen. Misalnya, jika sebuah perusahaan menjalankan program Voice of the Customer (VOC) dan mengumpulkan umpan balik, maka analitik tekstual dapat membantu menunjukkan dengan tepat apa yang ingin pelanggan lihat lebih baik tentang bisnis.

Saat alat pemrosesan bahasa menjadi lebih efektif, analitik tekstual dengan cepat menjadi alat vital dalam dunia kesuksesan, pemantauan, dan dukungan pelanggan. Dengan mulai menggunakan analitik tekstual, bisnis dapat mencerna sejumlah besar data tidak terstruktur yang kemudian dapat mereka gunakan.

4. Analisis Prediktif

Analitik prediktif mengambil data historis dan menggunakannya untuk memproyeksikan serangkaian kemungkinan hasil masa depan berdasarkan peristiwa masa lalu. Jika sebuah perusahaan telah melihat lonjakan penjualan pada bulan Desember selama lima tahun terakhir, analitik prediktif akan menunjukkan bahwa lonjakan bulan Desember kemungkinan akan terjadi lagi.

Selain memprediksi lonjakan dan penurunan penjualan, analitik prediktif bisa menjadi bidang yang sangat tepat. Misalnya, penyedia asuransi akan menggunakan data pelanggan, riwayat klaim, lokasi, usia, jenis kelamin, dan faktor demografis dan psikografis lainnya untuk menghitung risiko relatif menerima pelanggan baru.

Dengan memperkirakan kemungkinan pelanggan akan mengklaim asuransi mereka, perusahaan dapat mengoptimalkan strategi penetapan harga mereka untuk melindungi kepentingan terbaik mereka. Bidang sekunder analitik prediktif, analitik preskriptif, adalah langkah di luar ini, di mana perusahaan mengambil tindakan berdasarkan hasil analitik prediktif.

Meskipun kinerja masa lalu tidak selalu menjamin hasil di masa mendatang, data historis memberikan perspektif berguna yang dapat dimanfaatkan bisnis untuk mengoptimalkan proses mereka.

Bagaimana Cara Meningkatkan Efisiensi Pengambilan Keputusan Berbasis Data?

Analisis data tidak ada dalam ruang hampa. Masing-masing metode di atas dapat digunakan dalam kaitannya dengan yang lainnya. Seringkali, semakin banyak informasi yang dimiliki perusahaan, semakin siap untuk menghadapi apa pun yang dapat terjadi di masa depan.

Dengan pemikiran tersebut, ada beberapa hal yang dapat dilakukan perusahaan untuk meningkatkan efisiensi penanganan, pemrosesan, dan penggunaan data untuk pengambilan keputusan:

1. Merampingkan Infrastruktur Dasar

Meskipun kualitas penting dalam analitik data, begitu juga kuantitas. Untuk mendapatkan hasil terbaik dari analitik, bisnis perlu memastikan bahwa mereka memiliki sumber sebanyak mungkin. Untuk menyimpan semua data ini dan menanyakannya, bisnis perlu memastikan bahwa mereka memiliki alat data dasar yang baik. Misalnya, saat membandingkan Apache Pinot vs Druid, satu database analitik khusus lebih tepat untuk mengelola dan memproses data dengan cepat. Agar analitik data Anda bekerja sebaik mungkin, bisnis Anda perlu memastikan infrastruktur dasar Anda memenuhi tujuan yang Anda cari.

2. Ciptakan Budaya Berbasis Data

Bahkan jika bisnis Anda menyediakan semua data, alat, dan struktur visualisasi yang memungkinkan, itu tidak akan menjadi berbasis data jika karyawan Anda tidak memahami kekuatan data. Menciptakan budaya berbasis data dengan menunjukkan pentingnya menggunakan data dalam proses pengambilan keputusan adalah salah satu langkah terpenting untuk menjadi berbasis data. Setelah semua karyawan Anda memahami bagaimana dan mengapa mereka harus menggunakan analitik data, Anda akan tiba-tiba melihat semua keputusan berasal dari logika, alasan, dan analisis yang tepat.

3. Pusatkan Data

Meskipun menciptakan budaya berbasis data adalah cara ampuh untuk meningkatkan keunggulan keputusan berbasis data, hal ini hampir tidak mungkin dilakukan tanpa pemusatan data. Salah satu prioritas pertama Anda adalah memusatkan data dan menghapus silo data. Setelah data dapat mengalir dengan bebas antar departemen, tim, dan sektor bisnis Anda, setiap orang akan memiliki akses ke pengetahuan yang mereka perlukan untuk sepenuhnya digerakkan oleh data.

Analitik data adalah aset yang sangat kuat untuk bisnis, tetapi hanya menciptakan perubahan transformatif ketika perusahaan mengintegrasikannya dengan benar. Dengan berfokus pada infrastruktur dasar, budaya perusahaan, dan praktik manajemen data, bisnis akan siap untuk memasuki era pengambilan keputusan berbasis data ini.

Baca juga: Tujuan dan Cara Pengumpulan Data – Ayo Cari Tahu!

Pikiran Akhir

Pengambilan keputusan berdasarkan data bukan hanya tren bisnis. Sebaliknya, ini adalah pilar utama bisnis modern dan yang mendorong kemajuan di seluruh dunia. Dengan memasukkan strategi analitik data ke dalam operasi sehari-hari, perusahaan dapat lebih siap menghadapi masa depan, dengan cepat mengoptimalkan proses, manajemen, dan keputusan untuk kepentingan terbaik perusahaan.

Untuk mendapatkan hasil terbaik dari menggabungkan data ke dalam proses pengambilan keputusan, bisnis harus memastikan bahwa mereka dilengkapi dengan baik untuk menangani analisis data berskala besar. Berfokus pada pengembangan infrastruktur dasar untuk mengumpulkan, mengubah, menyimpan, dan menganalisis data dengan benar akan membuahkan hasil di masa depan.