Data Driven: Pendekatan Analisis untuk Pengembangan Bisnis

30 Mei 2022

Di zaman teknologi ini, data menjadi salah satu aset penting bagi perusahaan dengan beragamnya informasi yang tersedia. Dengan kemampuan komputer saat ini, pengambilan, pengumpulan, dan analisis data dapat dilakukan dengan lebih mudah dan cepat. Untuk itu penting bagi perusahaan mengetahui cara mengambil insight dari data yang tersedia. 

Dapat dikatakan, Data Driven adalah proses pendekatan suatu pekerjaan yang menggunakan data sebagai acuan atau landasan dalam melakukan suatu pekerjaan. Dalam prosesnya, implementasi data driven akan berfokus pada proses analisis, interpretasi, dan menyajikan data yang dibutuhkan.

Menggunakan pendekatan data driven akan membantu perusahaan mencapai solusi yang tepat dan sesuai kondisi perusahaan tersebut, karena meminimalisir subjektivitas dalam pengambilan sebuah keputusan. 

Jika penggunaan data pada perusahaan sudah efisien, waktu yang dibutuhkan untuk menganalisis data akan lebih sedikit, sehingga perusahaan dapat meluangkan lebih banyak waktu untuk menangani aspek operasional bisnis.

Menurut JagoanHosting, perlu diperhatikan bahwa dalam menggunakan pendekatan data driven, perusahaan harus menggunakan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber, serta menggunakan cara pengukuran yang benar, sehingga apa yang diolah terhindar dari bias dan menghasilkan data yang akurat.

Saat ini, sudah banyak pekerjaan yang menjadikan data sebagai fokus utamanya. Contohnya saja seperti data analyst, data scientist, sampai pekerjaan lainnya. Pekerjaan seperti ini akan lebih fokus pada data driven sebagai sebuah pendekatan dalam menyelesaikan masalah di dalam pekerjaannya.

Beda Data Driven dengan Data Informed

Mungkin Anda juga pernah mengenal istilah Data Informed, dimana secara implementasi, pendekatan ini sama-sama menggunakan data sebagai dasar penentuan keputusan. Bedanya terlihat dari data driven yang memanfaatkan data sebagai pengambil keputusan atau dasar utama dalam menentukan keputusan, sehingga memiliki peran krusial bagi perusahaan. 

Sedangkan Data Informed tidak menggunakan data sebagai dasar pengambilan keputusan seutuhnya, hanya dalam konteks tertentu.

Baca juga: Mengenal Business Intelligence, Cara Kerja, dan Perannya untuk Analisis Bisnis

Manfaat Data Driven

Setelah mengetahui apa itu data driven dan perbedaanya dengan data informed, Anda dapat memanfaatkan peran data driven untuk melakukan analisis terkait kegiatan perusahaan seperti:

1. Analisis Penjualan (Sales Analysis)

Jika Anda adalah seorang pelaku bisnis jual-beli atau jasa, maka tidak asing dengan kegiatan analisis penjualan. Sebagai pelaku bisnis, melakukan analisis penjualan merupakan hal yang harus dilakukan untuk menentukan langkah kedepannya. Kegiatan ini mencakup riset pasar, prescriptive analysis, performa sales perusahaan, data konsumen, dan pendapatan. 

Menggunakan Sales Analysis dengan pendekatan data driven, perusahaan dapat mengevaluasi performa penjualan berdasarkan tujuan yang telah ditetapkan. Dengan perhitungan sistematis, dapat dilihat produk mana saja yang top performing atau underperform. Kemudian perusahaan dapat menentukan penjualan produk dengan langkah seperti apa yang dapat menghasilkan keuntungan dan menghindari dari kerugian. 

2. Melihat Tren Bisnis atau Pasar (Trend Analysis)

Untuk melakukan suatu inovasi dalam mengembangkan produk atau jasa, sebuah perusahaan dapat menggunakan tren pasar sebagai acuan. Menggunakan data yang ada, perusahaan dapat melihat tren bisnis seperti apa dapat menjadi manfaat bagi target pasar dengan tetap memperhatikan kemampuan perusahaan. 

Dilansir dari SBM ITB, trend analysis adalah teknik penggunaan time series data analysis untuk menganalisis kejadian apa saja yang terjadi saat ini dan perubahannya di masa depan. Contohnya adalah analisis data penggunaan website seperti umur, gender dan media, data profil pengunjung, iklan sosial media, data sosial media, dan jenis data lainnya, yang dapat digunakan untuk melihat seberapa efektif dan efisiennya penggunaan sosial media, website, dan platform terhadap perkembangan bisnis.

3. Memaksimalkan Pemasaran Produk

Pemasaran atau marketing merupakan upaya perusahaan untuk mempromosikan suatu usaha, layanan bisnis, jasa, atau barang. Kegiatan ini dapat dilakukan melalui iklan, media sosial, website, maupun email marketing. 

Dengan menggunakan pendekatan data driven, sebuah tim marketing dapat menentukan teknik apa yang dapat dimaksimalkan dalam melakukan pemasaran produk. Misalnya, memasang iklan di Instagram. Melalui kegiatan tersebut, dapat diukur berapa banyak pelanggan yang tertarik dan melakukan klik pada iklan sampai terjadinya konversi. Hal ini akan membantu bisnis dalam menentukan perilaku pelanggan, sehingga akan berguna sebagai insight di kemudian hari. 

4. Identifikasi Kebutuhan Perusahaan

Dalam meningkatkan performansi perusahaan, dibutuhkan analisis yang dapat mengidentifikasi kebutuhan perusahaan. Melalui informasi yang didapatkan setelah mengumpulkan data, menyaring data, dan menentukan kesimpulan, manajemen perusahaan dapat melihat kebutuhan perusahaan kedepannya, khususnya untuk kegiatan operasional perusahaan, apa yang harus ditingkatkan dan apa yang dapat diefisiensikan. 

Baca juga: Mengenal Tentang Big Data Analytics dan Aplikasinya Dalam Berbagai Bidang

Penerapan Data Driven dalam Bisnis

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya bahwa pendekatan Data Driven dapat masuk ke berbagai lini pekerjaan. Dilansir dari Accurate, ada tiga poin yang harus diperhatikan dalam penerapan data driven dalam bisnis, yaitu:

1. Peran Pihak Manajemen

Untuk menerapkan pendekatan data driven, pihak manajemen menjadi fokus utama dalam penerapannya. Dalam artian, ketika mengambil keputusan atau kebijakan bagi perusahaan, pihak manajemen harus menyesuaikan dengan data yang tersedia. 

2. Kegiatan Analisis Data

Dalam proses penggunaan data, pihak-pihak pengambil keputusan harus menganalisa data dan tidak mengartikan sebuah data secara mentah. Kemudian mengetahui dari mana saja data tersebut berasal. Misalnya, ketika melakukan riset produk baru, maka analisis berdasarkan data yang dilakukan harus mencakup konsumen, harga, ampai dengan kompetitor yang ada di pasar tersebut.

3. Peran Profesional

Dalam sebuah perusahaan, umumnya terdapat tim profesional dalam melakukan analisis data yang dimiliki oleh perusahaan. Profesi ini umumnya dikenal dengan data engineer, data scientist, dan data analyst. Ketiga pekerjaan ini berfokus pada analisa, perhitungan, pembuatan struktur data, serta penyajian data yang tepat untuk perusahaan.

Baca juga: Kehadiran Google Data Center di Indonesia Tingkatkan Ekonomi Digital

Profesi Dalam Bidang Data

Peran profesional dalam perusahaan biasanya dilakukan oleh tiga profesi yang berkaitan dengan pekerjaan data dalam bidang IT, yaitu Data Engineer, Data Scientist, dan Data Analyst. Mari simak lebih dalam mengenai tiga profesi tersebut. 

1. Data Engineer

Data Engineer bertugas mengembangkan dan membuat desain arsitektur manajemen data, dam memonitor infrastruktur data dalam perusahaan. Dari jumlah data yang besar, seorang data engineer akan mengambil data ketika dibutuhkan, sehingga dapat didistribusikan dan diolah oleh data scientist dan data analis. Data Engineer membutuhkan kompetensi di bidang programming, big data, matematika, SQL, Database, ETL Tools, Pipeline, Shell Script dan Basic Programming. Program yang digunakan antar alain NoSQL, Hadoop, dan Phyton.

2. Data Scientist

Data scientist bertugas mengolah dan memproses hasil data yang diberikan oleh data engineer. Kemudian mencari peluang bisnis bagi perkembangan perusahaan atau organisasi. Maka tidak heran jika seorang data scientist sering terlibat dalam pengambilan keputusan strategis perusahaan. Data Scientist harus mengoptimalkan Machine Learning, Deep Learning, Data Mining, data programming tingkat lanjut, dan lain-lain. Dia harus menguasai bidang analisis dan statistik, pengambilan keputusan, komunikasi dan soft-skills lainnya.

3. Data Analyst

Data analyst bertugas mengolah data, merancang insight, membuat kesimpulan, dan melakukan visualisasi data. Sama halnya dengan data scientist, hasil data analyst biasanya digunakan untuk pengambilan keputusan. Khususnya untuk pengembangan perusahaan di masa depan dan peluan bisnis yang dapat dikembangkan. Data Analyst harus memahami benar program seperti Excel, Google Analytics, Tableau, dan SQL. Kemampuan membuat visualisasi dengan grafik sangat dibutuhkan. Karena itu, dia perlu menguasai tools untuk membuat grafik yang menarik dan mudah dipahami.

Kesimpulan

Dalam proses manajemen perusahaan, pendekatan data driven saat ini sudah lumrah dilakukan mengingat banyak teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk melakukan penarikan data. Dalam prosesnya, implementasi data driven akan berfokus pada proses analisis, interpretasi, dan menyajikan data yang dibutuhkan.

Banyak manfaat yang dapat dirasakan dengan menggunakan pendekatan data driven dalam implementasi bisnis, seperti melakukan analisis penjualan, melihat tren bisnis atau pasar, memaksimalkan pemasaran produk, dan mengidentifikasi kebutuhan pasar kedepannya. 

Penerapannya dalam bisnis harus memperhatikan tiga aspek yaitu peran pihak manajemen dan pelaku analisis data, bagaimana analisis data dilakukan, dan pemanfaatan peran profesional seperti data engineer, data scientist, dan data analyst. Dengan adanya profesional dalam bidang data, kegiatan analisa, perhitungan, pembuatan struktur data, serta penyajian data akan dilakukan dengan tepat.

Terralogiq sebagai penyedia layanan IT yang terintegrasi menyediakan berbagai layanan tools yang komprehensif untuk mendukung kinerja profesi di bidang data. Mulai dari Google Cloud yang mencakup Google Workspace, Google Maps, dan aplikasi Google lainnya yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan. Penyedia layanan Geomarketing, Assets Management, Assets Collateral, dan Custom Development. Untuk informasi lebih lanjut, Anda dapat menghubungi kami melalui email info@terralogiq.com atau melalui link berikut.