Hampir setiap bisnis menggunakan beberapa bentuk data dalam membuat keputusan, tetapi tidak setiap bisnis memiliki budaya berbasis data.

Jadi apa bedanya? Perbedaan utama adalah bahwa budaya berbasis data mengalir dari suite eksekutif yang telah berkomitmen pada pendekatan berbasis data. Keputusan strategis jarang (jika pernah) dibuat tanpa memasukkan semacam analisis data: beberapa contohnya adalah analitik, hasil survei dan percakapan pelanggan, eksperimen, riwayat pembelian, dan bahkan data lokasi.

Misalnya, perusahaan pemasaran penggerak data akan memiliki seluruh rangkaian alat yang mencatat informasi yang berguna sebanyak mungkin untuk analisis selanjutnya.Ini mungkin akan mencakup alat analisis yang menunjukkan bagaimana pelanggan menemukan klien mereka (istilah pencarian yang mereka gunakan dan situs lain yang mereka gunakan). ) klik dari), alat manajemen hubungan pelanggan yang mengekstrak data berguna dari interaksi pelanggan reguler, dan “peta panas” yang menunjukkan aspek situs atau iklan apa yang paling diminati pelanggan. Data dihasilkan dengan menganalisis semua masukan ini secara langsung menginformasikan keputusan bisnis.

Pendekatan berbasis data bahkan digunakan di bidang yang tidak berorientasi penjualan, seperti jurnalisme.Pelaporan berbasis data menangani situasi kompleks dengan banyak variabel dengan mencoba mendefinisikan dan mengukur semuanya menggunakan banyak jenis kumpulan data: pemerintah laporan dan studi, pengungkapan keuangan dan data kinerja, interaksi di media sosial, dan sebagainya.Beberapa bidang akademik, seperti sosiologi, menggunakan pendekatan serupa.

Film “Moneyball” adalah analogi yang baik untuk pergeseran yang lebih besar ke pendekatan berbasis data dalam bisnis.Konflik utama film ini adalah pengenalan strategi analisis data ke budaya yang sebelumnya dioperasikan dengan pendekatan keputusan yang mengandalkan pada intuisi dan pengamatan anekdot pribadi manajer.

Sebelum pengenalan “data besar” ini adalah bagaimana keputusan cenderung ditangani di semua jenis bisnis; seorang manajer atau eksekutif sering ditunjuk berdasarkan pengalaman sebelumnya menangani situasi yang sama. Namun, pengalaman sebelumnya mungkin sudah bertahun-tahun keluar dari tanggal dan tidak lagi sesuai dengan keadaan saat ini.

Semua ini mungkin terdengar agak sederhana, karena banyak organisasi telah memasukkan analisis data setidaknya sampai tingkat tertentu.Jadi mengapa begitu banyak yang tidak melakukannya dengan benar?

Budaya Berbasis Data: Mudah Dijual, Sulit Dibentuk

Tidak sulit untuk mengartikulasikan manfaat dari pendekatan berbasis data, karena begitu banyak organisasi telah menerapkan beberapa elemennya.Tantangannya adalah membuatnya berfungsi di seluruh organisasi.

Mungkin sulit untuk membuat karyawan menerima pola pikir baru, terutama jika organisasi memiliki sejarah panjang manajer yang “berjalan dengan naluri mereka”. Pengaruh terbesar datang dari atas. Jika manajemen senior berinvestasi dalam menghasilkan sebagian besar ) tidak semua) keputusan berdasarkan analisis data, karyawan perlu melakukannya juga untuk mengimbangi.

Masalah umum lainnya bermuara pada disfungsi komunikasi. Analis data dan ilmuwan tidak terintegrasi dengan eksekutif atau bagian bisnis lainnya. Data yang dikumpulkan tidak mudah diakses oleh karyawan, atau mereka belum dilatih tentang cara menggunakannya. Cliques ”yang lebih menyukai teknik atau metrik atau bahasa pemrograman yang berbeda dan berhenti berkomunikasi secara efektif satu sama lain.

Dasar-dasar Pendekatan Berbasis Data

Mendorong pembelian sangat terbantu dengan memiliki model yang bersih dan berfungsi yang terbukti bekerja dengan baik.

Spesifiknya akan sedikit berbeda menurut organisasi dan misi, tetapi ada beberapa harapan dan persyaratan universal untuk keputusan berbasis data:

• Mengidentifikasi sumber data dan mengoordinasikannya dengan penggunaan perusahaan saat ini dan masa depan
• Membersihkan data mentah (menghapus item yang tidak berguna atau tidak lengkap)
• Membangun model analisis yang digunakan untuk mengumpulkan wawasan penting dari data
• Menciptakan proses untuk mengkomunikasikan wawasan ini secara efektif ke seluruh perusahaan

Manfaat Pendekatan Berbasis Data

Jika organisasi yang digerakkan oleh data melakukan hal-hal dengan cara yang benar, ia akan melihat peningkatan besar pada efisiensi proses yang ada dan percikan inovasi yang membawa hal-hal ke tingkat berikutnya.

Dalam arti yang lebih luas, kesuksesan dapat diprediksi dengan menggunakan data daripada mengandalkan keterampilan intuitif pembuat keputusan utama, membuat perusahaan menjadi lebih stabil dan makmur secara konsisten.

Ini juga merupakan pendorong moral secara umum.Pegawai peringkat-dan-file tidak lagi merasa mereka bekerja atas keinginan bos dari Dilbert yang berubah-ubah, tetapi proses kolaboratif yang dapat diverifikasi siapa pun untuk diri mereka sendiri berhasil.

Menerapkan Pendekatan Berbasis Data

Meskipun kedengarannya seperti tidak perlu dipikirkan di atas kertas, mungkin ada hambatan serius untuk menerapkan budaya berbasis data dan itu bukan sesuatu yang dapat diharapkan organisasi untuk berporos dalam semalam.

Ada beberapa tantangan yang cukup dapat diprediksi yang dapat diantisipasi:

• Penggantian sistem warisan, yang mungkin sangat melekat pada anggota perusahaan
• Anggota manajemen yang merasa terancam oleh pendekatan yang bergeser dari keputusan otonom
• Masalah yang ada yaitu disfungsi komunikasi antar departemen yang akan menghambat akses ke data
• Menerapkan program pelatihan baru yang diperlukan

Meskipun tidak satu pun dari masalah ini yang tidak dapat diatasi, masalah tersebut memerlukan waktu yang cukup lama untuk diatasi. Organisasi umumnya mendapatkan hasil terbaik dengan memulai dari yang kecil dan menerapkan model prediktif di satu area operasi bisnis. Menetapkan rekor kesuksesan di satu area dan beberapa keakraban dalam budaya membuatnya lebih mudah untuk secara bertahap menyebarkan pendekatan berbasis data melalui area lain.

Yang penting, tim analitik organisasi dapat meningkatkan proses pengambilan keputusan mereka dengan memastikan bahwa data yang mereka gunakan memiliki keluasan, kedalaman, dan ketepatan yang diperlukan. Tidak semua data dibuat sama, jadi berinvestasi dalam upaya eksplorasi di ujung depan proses akan membayar dividen di bagian belakang.

Misalnya, jika Anda mempertimbangkan untuk menggunakan data pihak ketiga untuk mendukung upaya pemasaran lini produk baru yang dihadapi konsumen, penyedia data Anda harus memiliki metodologi yang luas untuk memperhitungkan kemungkinan bias dalam informasi yang Anda gunakan, sekaligus memiliki kedalaman yang cukup. Data Clickstream adalah salah satu jenis data yang dapat membantu karena sifatnya yang pasif dalam mengukur perilaku pengguna secara objektif.

Menurut Eli Goodman, CEO & Co-founder di Datos, “Data Clickstream sangat penting bagi perusahaan yang serius tentang pendekatan berbasis data untuk pengambilan keputusan yang dipengaruhi oleh perilaku manusia online. Dengan memanfaatkan kumpulan data anonim yang mematuhi privasi, perusahaan dapat menghindari pelanggaran terhadap peraturan privasi data sambil tetap mendapatkan akses ke desktop dan perilaku penelusuran seluler untuk jutaan pengguna yang ikut serta di seluruh dunia.”

Apakah Ada “Kontra” untuk Pendekatan Berbasis Data?

Mungkin ada kemunduran sementara (selain dari kerumitan dan biaya awal), terutama jika pendekatannya sama sekali baru bagi organisasi.Misalnya, pembersihan dan interpretasi data yang salah dapat menciptakan “wawasan” yang sebenarnya tidak terlalu berguna… atau lebih buruk, yang mengirim perusahaan ke arah yang salah.

Masalah umum lainnya adalah ketika “pendekatan berbasis data” yang seharusnya bermutasi menjadi data yang hanya mengambil ceri untuk memperkuat kesimpulan yang terbentuk sebelumnya daripada membuat keputusan berdasarkan informasi.Ini umumnya masalah budaya, yang sering berasal dari kepemimpinan yang menolak untuk benar-benar membeli ke dalam mendekati atau mengkooptasi proses sebagai cara untuk menunjukkan kesuksesan pribadi (bukan organisasi).

Jawaban atas “kontra” ini adalah komitmen untuk mengumpulkan dan menyebarkan data akurat yang dapat dipercaya oleh setiap orang di organisasi, memastikan bahwa pelatihan tersedia untuk memastikan bahwa setiap orang memahami cara menafsirkan data dengan benar, dan memastikan bahwa kegagalan dan hal yang tidak diketahui dapat didiskusikan secara terbuka tanpa anggota tim individu merasa karir mereka terancam.