Sembilan Kesalahan yang Bisa Dilakukan Bisnis Anda

Sebagai salah satu pendiri Innowise Group dengan pengalaman 20 tahun di bidang TI, Pavel senang membantu bisnis berkembang analitik data.

getty

Analisis data telah menjadi hal yang umum baik bagi perusahaan skala besar maupun bisnis lokal yang ingin sukses merancang dan mempromosikan produknya. Ini dapat membantu melakukan keajaiban dalam menentukan kebutuhan dan keinginan audiens target, menunjukkan jalan menuju produksi dan distribusi yang dioptimalkan, dan banyak lagi. Namun, jika digunakan secara tidak benar, analitik data dapat menyebabkan pengambilan keputusan yang buruk berdasarkan asumsi yang salah.

Analitik data adalah alat yang ampuh, tetapi ada beberapa kesalahan besar yang dapat dilakukan bisnis saat menggunakannya yang dapat menyebabkan kegagalan yang parah alih-alih kesuksesan yang luar biasa. Berikut adalah sembilan hal yang harus diperhatikan saat membuat keputusan berbasis data.

1. Menolak Membuat Data Lake

Danau data adalah jenis penyimpanan yang digunakan untuk menyimpan data mentah yang sama sekali belum diproses. Menyimpan informasi semacam itu memungkinkan bisnis membangun model prediksi yang tepat dan retrospektif berdasarkan data historis. Ini juga memungkinkan penggunaan data asli dengan alat pemrosesan dan analitik baru. Tanpa data mentah yang disimpan, bisnis harus bergantung pada pialang data pihak ketiga yang mungkin berbagi data yang tidak sesuai atau data yang dibutuhkan dengan biaya yang tidak dapat dibandingkan.

2. Mengabaikan Representasi Visual

Data yang direpresentasikan dalam bentuk yang jelas seperti grafik dan dasbor memberdayakan pembuat keputusan untuk membuat kesimpulan dengan cepat dan lebih efektif tanpa memerlukan bantuan dari analis data. Dengan menggunakan dasbor khusus, bisnis dapat mengambil keputusan berdasarkan data yang divisualisasikan, membandingkannya dengan wawasan berharga lainnya yang bertindak seperti indikator konteks. Ini dapat mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih cepat dan lebih sukses serta keuntungan yang berharga dibandingkan pesaing.

3. Melupakan AI Dan ML

Pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI) adalah alat modern utama untuk analitik data. Mereka dapat secara otomatis memproses data yang masuk secara real time dengan kecepatan yang tidak tersedia untuk tim profesional. Selain itu, alat-alat seperti itu sering membalikkan keadaan pesaing dengan mengungkapkan tren dan wawasan yang terlewatkan yang dapat dilewatkan oleh manusia.

4. Kurangnya Kontrol Kualitas Data

Kontrol kualitas data adalah proses yang memastikan Anda mendapatkan data yang representatif dan bermanfaat yang sesuai untuk analisis lebih lanjut. Bisnis yang tidak melacak kualitas data biasanya berakhir dengan menggunakan data yang tidak dapat diandalkan dalam proses internal mereka. Ini sering mengarah pada keputusan yang buruk dan kurang informasi, yang dapat menghancurkan. Sangat penting untuk memastikan data Anda akurat, dapat dihubungkan, dan representatif sebelum menggunakannya untuk tujuan apa pun.

5. Mengabaikan Konteks Data

Peristiwa tertentu dapat menyebabkan perubahan dramatis dalam data yang diperoleh. Peristiwa tertentu, bahkan yang kecil seperti tweet Elon Musk tentang DogeCoin, dapat secara dramatis meningkatkan perhatian dan permintaan akan produk tertentu. Data harus digunakan dengan hati-hati dan selalu dipasangkan dengan konteksnya untuk menentukan peristiwa mana yang memengaruhi hasil tertentu. Kadang-kadang, merupakan ide bagus untuk memotong peristiwa yang memengaruhi seperti itu dari model analitik data umum dan bekerja dengannya secara terpisah.

6. Mengabaikan Keamanan Data

Keamanan data adalah aspek penting lainnya dari manajemen dan analitik data. Menjaga keamanan data berarti mengamankan strategi bisnis dan pengetahuan hak milik agar tidak digunakan oleh pesaing. Jika bisnis tidak mengambil tindakan untuk mengamankan data mereka, itu seperti menghabiskan sumber daya untuk sesuatu yang akan mereka berikan kepada semua orang di sekitar mereka.

7. Mengabaikan Etika Data, Privasi, dan Masalah Hukum

Meskipun merupakan alat yang ampuh, analitik data membawa risiko yang cukup besar. Semua data yang dikumpulkan harus diperoleh secara etis, dengan informasi pengguna disimpan dalam bentuk yang tidak dipersonalisasi dan sesuai dengan peraturan lokal dan global tentang pengumpulan dan analitik data. Tanpa itu, sebuah bisnis dapat mengalami kerusakan seperti denda dan kehilangan reputasi dan bahkan ditutup.

8. Tidak Mengontrol Variabel Pembaur

Variabel pengganggu adalah variabel yang memengaruhi variabel dependen dan independen. Ketika itu terjadi, mereka dapat merusak hasil analisis data dengan membawa korelasi dan hasil palsu ke meja. Jika kasus seperti itu tidak dilacak dan dikelola, informasi yang dihasilkan bisa jadi tidak akurat, dan keputusan yang diambil kemungkinan tidak tepat.

9. Tidak Transparan Tentang Analisis Data Dan Pengambilan Keputusan

Analitik data dan proses pengambilan keputusan harus transparan karena beberapa alasan. Pertama, ini menunjukkan bagaimana proses analitik data yang etis dan aman. Kedua, jika ada kekurangan dalam saluran, karyawan dan pemangku kepentingan lainnya akan dapat menyarankan perbaikan. Selain itu, selama pengambilan keputusan, jika ada kekurangan dalam analitik data, hal itu juga dapat ditunjukkan dan membantu mencegah bisnis mengambil tindakan yang tidak terencana dengan baik.

Pikiran Akhir

Meskipun merupakan alat yang ampuh untuk pengambilan keputusan dan perencanaan, alat data dan analitik harus didekati dengan sangat hati-hati. Ini dapat membantu bisnis untuk berkolaborasi dengan tim profesional yang sangat berpengalaman di bidangnya.

Bisnis saat ini membutuhkan analitik data untuk membantu mendapatkan keunggulan kompetitif, tetapi besok, ini mungkin menjadi poin inti kelangsungan hidup. Ambil apa adanya tetapi ingatlah pertimbangan yang dapat memengaruhi keputusan ini.

---

Dewan Teknologi Forbes adalah komunitas khusus undangan untuk CIO, CTO, dan eksekutif teknologi kelas dunia. Apakah saya memenuhi syarat?

---