Data-Driven Culture: Implementasi Dan Dampaknya Terhadap Keuntungan Bisnis Anda

Oleh Virda Risyad

Untuk semua jenis bisnis, munculnya analitik data sebagai realitas kehidupan organisasi modern yang ada di segala penjuru, dapat diartikan sebagai data-driven culture yang sehat menjadi semakin penting.

Data-driven culture yang ada di dalam organisasi dapat mempercepat penerapan analitik data, memperkuat kekuatan analitik data tersebut, dan menjauhkan perusahaan dari hasil yang tidak diinginkan. Berikut adalah tujuh prinsip yang mendukung data-driven culture yang sehat.

Mengapa Data-Driven Culture Itu Penting?

Data-Driven Culture Adalah Budaya Yang Menghasilkan Data-Driven Decisions

Tidak disarankan untuk mengasumsikan analisis data sebagai "eksperimen sains" yang luar biasa atau latihan mengumpulkan data hanya demi memiliki data itu sendiri.

Tujuan mendasar dari mengumpulkan, menganalisis, dan menyebarkan data adalah untuk membuat keputusan yang lebih baik.

Demokratisasi Data

Letakkanlah data di depan orang-orang, maka mereka akan menjadi penasaran dan bersemangat. Tetapi menggunakan tools canggih dalam menggunakan data untuk users yang salah juga tidak akan menghasilkan apapun. Untuk menciptakan keunggulan kompetitif, dorong permintaan untuk data dari staff level yang paling dasar.

Data-Driven Culture, C-Level Excecutives Dan Jajaran Direksi

Kesimpulan: komitmen tentang data-driven culture dari CEO dan jajaran direksi sangat penting. Tetapi,  komitmen itu harus dimanifestasikan melalui komunikasi yang berkelanjutan dan terstruktur dengan pengambil keputusan teratas dengan mereka yang memimpin inisiatif data di seluruh organisasi.

Risiko

Data-driven culture yang berpengaruh akan memiliki risiko-risiko tertentu yang selalu mengikuti—sebuah pro dan kontra dari proposisi value perusahaan Anda. Manajemen risiko harus beroperasi sebagai akselerator yang cerdas dengan memperkenalkan analitik ke dalam proses dan berbagai interaksi utama dalam operasi bisnis secara bertanggung jawab.

Katalis Budaya Perusahaan

Jajaran direksi dan CEO mengangkat isu tentang penerapan data-driven culture untuk keseluruhan aspek dalam perusahaan, dan orang-orang yang berada di garis depan harus menyelesaikan hal tersebut. Namun, seseorang yang mampu  menjembatani kedua dunia—ilmu data dan operasi di lapangan harus memimpin inisiatif pergeseran budaya tersebut. Dan biasanya, agen perubahan yang paling efektif bukan didalangi oleh digital natives.

Berbagi Data Di Luar Dinding Perusahaan? Tidak Bisa Secepat Itu

Ada desas-desus yang meningkat tentang peralihan ke ekosistem cloud, dengan asumsi bahwa value yang lebih baik akan diberikan kepada pelanggan, dengan mengumpulkan berbagai aset terbaik dari data dan analitik yang tersedia di dalam ekosistem cloud, daripada dengan menciptakan semuanya in-house.

Meskipun demikian, para pemimpin di bidang data, juga sedang membangun budaya yang melihat data sebagai aset berharga. Analisis data diperlakukan sebagai hak milik dan sumber keunggulan kompetitif di dunia yang lebih saling terhubung.

Menggabungkan Talenta Dan Budaya

Persaingan dan permintaan untuk talenta di bidang data tak ada henti-hentinya. Tetapi ada elemen lain yang berperan dalam hal ini: mengintegrasikan bakat yang tepat untuk data-driven culture versi perusahaan Anda. Hal itu membutuhkan keseimbangan yang tepat untuk institusi Anda antara menyuntikkan karyawan baru dan mengubah yang sudah ada. Beri perhatian lebih pada dari mana Anda menyaring talenta baru lihat dengan lebih tajam pada keterampilan yang dibutuhkan oleh tim data Anda.

Step By Step Dalam Membangun Data-Driven Culture

Penentuan Dan Delegasi Peran

Menentukan dan mendelegasikan peran adalah langkah pertama yang penting dalam mencari dan mengintegrasikan bakat yang tepat untuk data-driven culture versi Anda.

Menempatkan A Single Source Of Truth

Meskipun hal ini mungkin merupakan investasi yang besar, pada kenyataannya sebagian besar perusahaan bergerak menuju presisi yang lebih baik karena mereka tidak mampu mengambil gambar dalam kegelapan. Memasukkan satu sumber kebenaran yang mencakup semua sistem, departemen, dan tim dapat dikatakan merupakan langkah paling kritis dalam membuka jalan bagi budaya baru Anda yang didorong oleh data.

Dapat disimpulkan bahwa untuk membangun single source of truth Anda harus: (1) menetapkan seperangkat aturan orientasi yang dipikirkan dengan baik, (2) standar prosedur, atau (3) basis pengetahuan terpadu yang komprehensif untuk mencakup setiap proyek Anda merupakan cara yang cukup baik untuk memulai langkah ini.

Menyempurnakan Kamus Data Standar

Untuk keseragaman pengetahuan, semua karyawan perusahaan Anda, memerlukan glosarium terpadu dan definisi yang dipikirkan dengan matang. Itu sebabnya menyempurnakan kamus data standar, membuatnya jelas, ringkas, dan disepakati, akan menjadi hal penting berikutnya yang harus dilakukan setelah memutuskan single source of truth.

Mendukung Kemudahan Akses Dan Penggunaan Data

Pemilik bisnis dan C-suite excecutives membutuhkan akses yang lengkap, tepat, dan menyeluruh tentang kinerja perusahaan. Hal itu mencakup akses yang lebih luas terhadap data di seluruh perusahaan dan memerlukan setidaknya satu sistem pelaporan swalayan standar dengan tingkat akses yang berbeda, serta workflow yang jelas di seluruh target kinerja, departemen, atau operasi tertentu.

Pada dasarnya, semua orang menyukai data yang terstruktur dengan baik, misalnya, ketika klien mana pun dapat dengan mudah mengetahui kemajuan aktual bisnis mereka melalui dasbor interaktif atau chatbot—hal yang sama berlaku untuk tim Anda, membuat semua orang dapat terlibat dan selalu mendapat informasi tentang hal-hal yang paling penting.

Salah satu contoh dari data tools yang akan mendukung kemudahan akses dalam penggunaan data bagi pihak-pihak terkait yang terautorisasi adalah Delman Data Lab.

Mempromosikan Literasi Data di Seluruh Organisasi

Setelah perusahaan Anda memiliki akses lengkap dengan mengadopsi data secara luas, saatnya untuk memeriksa ulang semua departemen untuk literasi data dan pemahaman data. Melibatkan lebih banyak anggota staf untuk melalui kursus dan pelatihan berulang dapat meningkatkan efisiensi aplikasi berbasis data ke tingkat yang jauh lebih tinggi. Selain itu, menurut Vlad Vahromovs, CEO dari Intellectsoft, menekankan bahwa Intellectsoft telah berulang kali menghadapi tantangan serupa. Terdapat cara lain yang baik untuk menjaga literasi data tanpa menghabiskan terlalu banyak waktu dan tenaga adalah dengan membuat dan mempromosikan ringkasan atau sorotan artikel mingguan ataupun bulanan.

Bereksperimen Dengan Data, Testing, Dan Learning

Untuk menjelaskan pilihan analitis yang berdasarkan pada statistik yang valid, Anda harus membuat bukti konsep yang sederhana dan kuat. Dengan demikian, risiko pengambilan keputusan yang buruk dapat ditekan seminimal mungkin, sejalan dengan memaksa analis untuk bergulat dengan titik-titik ketidakpastian potensial dengan A/B testing (yaitu, apakah ada terlalu sedikit contoh atau apakah datanya dapat diandalkan untuk model tertentu, misalnya, kemungkinan skenario dinamika persaingan yang muncul).

Bagaimana Data-Driven Culture Akan Menguntungkan Untuk Perusahaan Anda

Pengambilan keputusan berdasarkan data dapat menawarkan serangkaian keuntungan yang cukup besar dan manfaat yang berdampak langsung bagi sebagian besar perusahaan untuk industri yang berbeda. Berikut adalah daftar manfaat keputusan berdasarkan data;

• Peningkatan Dan Perbaikan Yang Berkelanjutan:

hal ini dapat mendorong perbaikan berkelanjutan di seluruh organisasi karena menjadi lebih mudah untuk menerapkan keputusan atau tindakan terbaik dengan hasil yang dapat dikontrol berdasarkan hasil masa lalu.

• Pengambilan Keputusan Yang Lebih Cepat Untuk Agile Development:

hal ini dapat mengoptimalkan waktu rata-rata yang dihabiskan untuk membuat solusi objektif dan ekspektasi yang akurat. Selain itu, jika digunakan dengan benar, data dapat membuat eksperimen menjadi lebih kecil risikonya, sejalan dengan memberikan peluang yang lebih baik untuk keberhasilan sebelumnya.

• Transparansi Yang Lebih Baik:

pengambilan keputusan berdasarkan data berkontribusi pada proses persetujuan yang lebih cepat dan, yang lebih penting, sepenuhnya dapat dilacak oleh anggota tim, mendukung kepatuhan dan akuntabilitas tingkat tinggi.

• Riset Pasar Yang Lengkap:

data dapat membantu menghasilkan wawasan pasar yang dapat ditindaklanjuti berdasarkan fakta dan statistik yang telah terbukti. Dengan menghilangkan dugaan dan ketidakpastian, ini menjadi pendamping yang sangat baik untuk riset pasar yang komprehensif dan memenangkan inisiatif bisnis yang mungkin tidak tersedia sejauh ini.

• Anggaran Yang Cost-Effective:

potensi penghematan pengeluaran dari keputusan berbasis data tidak boleh diremehkan, karena data-driven decisions dapat dengan cepat meningkatkan efisiensi operasional, sejalan dengan memberikan latar belakang yang kuat untuk strategi dalam penghematan biaya serta mempertahankan strategi tersebut dalam jangka panjang.

• Konsistensi Dalam Berorganisasi:

hal ini akan membantu setiap anggota memahami secara mendalam bagaimana menjadikan data sebagai jangkar dalam pembuatan dan pengambilan keputusan, menyoroti cara dan skenario terbaik yang dapat ditindaklanjuti untuk diterapkan di berbagai operasi untuk berbagai departemen. Akhirnya, membuat keputusan yang berbasis data dapat secara signifikan meningkatkan konsistensi layanan dan keterlibatan di perusahaan.

Keputusan Akhir

Hambatan utama untuk membuat keputusan bisnis yang benar-benar berdasarkan data bukanlah sepenuhnya masalah teknis. Isunya bersifat kultural, karena pada dasarnya membawa data dan teknologi ke dalam proses pengambilan keputusan saat kita harus melakukannya bukanlah sebuah masalah. Menjadikan proses pergeseran budaya ini sebagai sesuatu yang normal, merupakan proses yang hampir dapat dikatakan autopilot untuk banyak karyawan—hal ini membutuhkan perubahan pola pikir. Dan itu adalah tantangan nyata yang dihadapi setiap perusahaan modern.
Untuk selangkah lebih maju dalam proses pergeseran ke dalam data-driven culture, mulailah dengan data tool yang powerful dan cost-effective seperti Delman Data Lab.