Pengambilan keputusan berbasis data: Panduan langkah demi langkah

Jika ada keputusan yang harus segera Anda ambil di tempat kerja, seringkali sulit untuk mengetahui arah mana yang harus dituju. Jika Anda mengikuti firasat, Anda mungkin merasa lebih percaya diri dengan pilihan Anda, tetapi apakah pilihan tersebut tepat untuk anggota tim Anda? Saat menggunakan fakta untuk membuat keputusan, Anda dapat merasa lebih tenang karena mengetahui bahwa pilihan Anda didasarkan pada data dan dimaksudkan untuk memaksimalkan dampak Business.

Baik mengalahkan pesaing atau meningkatkan profitabilitas, pengambilan keputusan berdasarkan data merupakan bagian penting dari strategi bisnis di dunia modern. Di bawah ini, kita akan membahas manfaat pengambilan keputusan berdasarkan data dan memberikan kiat untuk mengambil keputusan ini di tempat kerja.

Alat pengambilan keputusan untuk Business tangkas

Dalam ebook ini, pelajari cara membekali pegawai untuk mengambil keputusan yang lebih baik—sehingga bisnis Anda dapat menyesuaikan, beradaptasi, dan mengatasi tantangan dengan lebih efektif daripada pesaing Anda.

Dapatkan wawasan

Apa itu pengambilan keputusan berbasis data (DDDM)?

Pengambilan keputusan berbasis data adalah proses mengumpulkan data berdasarkan indikator kinerja utama (IKU) perusahaan Anda dan mengubah data tersebut menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Untuk menyederhanakan proses ini, Anda dapat menggunakan templat IKU untuk menata metrik di satu tempat dan mempermudah penerjemahan data mentah menjadi keputusan bisnis yang jelas.

Anda dapat menggunakan alat pelaporan business intelligence (BI) selama proses ini, yang membuat pengumpulan data besar cepat dan bermanfaat. Alat-alat ini menyederhanakan visualisasi data, membuat analitik data dapat diakses oleh mereka yang tidak memiliki pengetahuan teknis tingkat lanjut.  

Apa yang dimaksud dengan data-driven?

Singkatnya, konsep berbasis data mengacu pada penggunaan fakta, atau data, untuk menemukan pola, kesimpulan, dan wawasan untuk menginformasikan proses pengambilan keputusan Anda. 

Pada dasarnya, menjadi data-driven berarti Anda mencoba membuat keputusan tanpa bias atau emosi. Hasilnya, Anda dapat memastikan bahwa gol dan peta jalan perusahaan didasarkan pada bukti dan pola yang telah Anda ekstrak, bukan pada apa yang Anda sukai atau tidak sukai. 

Mengapa pengambilan keputusan berbasis data itu penting?

Pengambilan keputusan berdasarkan data itu penting karena membantu Anda membuat keputusan berdasarkan fakta, bukan bias. Jika Anda berada dalam posisi kepemimpinan, membuat keputusan yang objektif adalah cara terbaik untuk tetap adil dan berimbang. 

Keputusan yang paling tepat berasal dari data yang mengukur gol business Anda dan terisi secara real time. Anda dapat menggabungkan data yang dibutuhkan untuk melihat pola dan membuat prediksi dengan perangkat lunak pelaporan.

Beberapa keputusan yang dapat Anda buat dengan dukungan data meliputi:

• Cara mendorong keuntungan dan penjualan

• Cara membangun perilaku manajemen yang baik

• Cara mengoptimalkan operasi

• Cara meningkatkan kinerja tim

Meskipun tidak setiap keputusan akan memiliki data untuk mendukungnya, banyak keputusan terpenting akan melakukannya. 

5 langkah mengambil keputusan berdasarkan data

Mengambil keputusan berdasarkan data membutuhkan latihan. Jika ingin meningkatkan keterampilan kepemimpinan, Anda perlu mengetahui cara mengubah data mentah menjadi langkah-langkah yang dapat ditindaklanjuti yang sesuai dengan inisiatif perusahaan. Langkah-langkah berikut dapat membantu Anda mengambil keputusan yang lebih baik saat menganalisis data.

1. Pahami visi Anda

Sebelum dapat mengambil keputusan yang matang, Anda perlu memahami visi perusahaan untuk masa depan. Ini membantu Anda menggunakan data dan strategi untuk membuat keputusan. Grafik dan angka tidak memiliki makna tanpa konteks yang mendukungnya. 

Kiat: Gunakan tujuan dan hasil kunci (OKR) tahunan perusahaan atau KPI tim triwulanan untuk membuat keputusan yang didukung data.

2. Temukan sumber data

Setelah mengidentifikasi gol yang ingin dicapai, Anda dapat mulai mengumpulkan data. 

Alat dan sumber data yang Anda gunakan akan bergantung pada jenis data yang Anda kumpulkan. Jika gol Anda adalah menganalisis kumpulan data yang berkaitan dengan proses internal perusahaan, gunakan alat pelaporan universal. Alat pelaporan menawarkan titik referensi tunggal untuk melacak progres pekerjaan di seluruh organisasi Anda. Beberapa alat pelaporan, seperti Power BI Microsoft, memungkinkan Anda mengumpulkan data dari berbagai sumber eksternal. Jika ingin menganalisis tren pemasaran atau metrik pesaing, Anda dapat menggunakan salah satu alat tersebut.

Beberapa metrik kesuksesan umum yang mungkin ingin Anda ukur meliputi:

• Margin laba kotor: Margin laba kotor diukur dengan mengurangkan harga pokok penjualan dari penjualan bersih perusahaan.

• Return on investment (ROI): Rasio antara pendapatan dan investasi. ROI biasanya digunakan untuk memutuskan apakah suatu inisiatif sepadan dengan waktu dan uang yang Anda investasikan. Jika digunakan sebagai metrik bisnis, ROI acap kali menandakan seberapa baik kinerja investasi. 

• Produktivitas: Ini adalah ukuran seberapa efisien perusahaan Anda memproduksi barang atau jasa. Anda dapat menghitungnya dengan membagi total output dengan total input. 

• Jumlah total pelanggan: Metrik sederhana namun efektif untuk melacak. Semakin banyak pelanggan berbayar, semakin banyak uang yang diperoleh untuk Business.

• Pendapatan berulang: Umumnya digunakan oleh perusahaan SaaS, ini adalah jumlah pendapatan yang dihasilkan oleh semua pelanggan aktif Anda saat ini selama periode tertentu. Pendapatan berulang biasanya diukur baik bulanan atau tahunan.

Anda dapat mengukur berbagai kumpulan data lainnya berdasarkan peran pekerjaan dan visi yang ingin Anda capai. Pembelajaran mesin membuat agregasi data real-time lebih sederhana dari sebelumnya.

Kiat: Coba buat cerita yang terhubung melalui metrik ini. Jika pendapatan menurun, lihat produktivitas dan coba temukan keterkaitannya. Terus telusuri metrik ini hingga Anda menemukan "alasan" untuk masalah apa pun yang ingin Anda pecahkan.  

3. Mengatur data

Mengatur data untuk meningkatkan visualisasi data sangat penting untuk membuat keputusan Business yang efektif. Jika Anda tidak dapat melihat semua data yang relevan di satu tempat dan memahami keterkaitannya, maka sulit untuk memastikan Anda membuat keputusan yang paling tepat.

Kiat: Salah satu cara untuk menata data Anda adalah dengan dasbor eksekutif. Dasbor eksekutif adalah antarmuka yang dapat disesuaikan yang biasanya hadir sebagai fitur alat pelaporan universal Anda. Dasbor ini akan menampilkan data yang paling penting untuk mencapai gol Anda, baik gol strategis, taktis, analitis, atau operasional.

4. Lakukan analisis data

Setelah menata data, Anda dapat memulai analisis berbasis data. Ini adalah saatnya Anda mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data yang akan membantu Anda dalam proses pengambilan keputusan. 

Bergantung pada gol, Anda mungkin ingin menganalisis data dari dasbor eksekutif bersama riset pengguna, seperti studi kasus, survei, atau testimoni, sehingga kesimpulan Anda mencakup pengalaman pelanggan. 

Apakah tim Anda ingin meningkatkan alat SEO mereka agar lebih kompetitif dengan opsi lain di pasar? Kumpulan data yang dapat Anda gunakan untuk menentukan peningkatan yang diperlukan mungkin mencakup: 

• Data kinerja pesaing 

• Data kinerja perangkat lunak SEO saat ini

• Data kepuasan pelanggan saat ini

• Riset pengguna tentang berbagai alat SEO/pemasaran

Meskipun sebagian informasi ini akan berasal dari organisasi Anda, Anda mungkin perlu memperoleh sebagian dari sumber eksternal. Menganalisis kumpulan data ini secara keseluruhan dapat membantu karena Anda akan menarik kesimpulan yang berbeda dari yang akan Anda lakukan jika Anda menganalisis setiap kumpulan data secara individual.

Kiat: Bagikan alat analitik Anda dengan seluruh tim atau organisasi Anda. Seperti halnya upaya kolaboratif lainnya, analisis data paling efektif jika dilihat dari berbagai perspektif. Meskipun Anda mungkin melihat satu pola dalam data, rekan tim mungkin melihat sesuatu yang sama sekali berbeda. 

5. Ambil kesimpulan

Saat melakukan analisis data, Anda mungkin akan mulai menarik kesimpulan tentang hal yang Anda lihat. Namun, kesimpulan Anda layak mendapat bagian tersendiri karena penting untuk menguraikan hal yang Anda lihat dalam data sehingga Anda dapat membagikan temuan Anda kepada orang lain. 

Pertanyaan utama untuk diajukan pada diri sendiri saat menarik kesimpulan meliputi:

• Apa yang saya lihat yang sudah saya ketahui tentang data ini?

• Informasi baru apa yang saya pelajari dari data ini?

• Bagaimana saya dapat menggunakan informasi yang telah saya peroleh untuk memenuhi gol bisnis saya? 

Setelah Anda dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, Anda telah berhasil melakukan analisis data dan siap membuat keputusan berbasis data untuk Business Anda.

Kiat: Langkah wajar berikutnya setelah analisis data adalah menuliskan beberapa gol SMART. Setelah menggali fakta, Anda dapat menetapkan gol yang dapat dicapai berdasarkan hal yang telah dipelajari. 

Alat dan teknologi untuk pengambilan keputusan berdasarkan data

Pengambilan keputusan berbasis data (DDDM) yang efektif dalam lanskap bisnis modern memerlukan pemanfaatan alat dan teknologi yang tepat. Organisasi dapat menggunakan alat-alat ini untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan sejumlah besar data. Dengan demikian, mereka dapat mengubah informasi mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang mendorong strategi bisnis mereka.

Perangkat lunak Business intelligence

Perangkat lunak Business intelligence (BI) berperan penting dalam proses pengambilan keputusan yang didukung data. Platform canggih ini menggabungkan data dari berbagai sumber data, memberikan dasbor dan laporan yang komprehensif kepada para pengambil keputusan. Alat BI populer seperti Tableau, Power BI, dan Looker menawarkan kemampuan visualisasi data yang andal, memungkinkan pengguna membuat bagan, grafik, dan peta interaktif yang membuat kumpulan data yang kompleks lebih mudah dipahami.

Dengan menggunakan perangkat lunak BI, organisasi dapat:

• Memantau indikator kinerja utama (KPI) secara real-time

• Mengidentifikasi tren dan pola dalam data bisnis

• Membuat laporan otomatis untuk pemangku kepentingan

• Meningkatkan kolaborasi antar-tim melalui wawasan bersama

Alat analitik data

Meskipun perangkat lunak BI berfokus pada pelaporan dan visualisasi, alat analitik data menyelami data lebih dalam untuk mengungkap pola dan korelasi tersembunyi. Alat-alat ini menggunakan metode dan algoritma statistik yang canggih untuk menganalisis data terstruktur dan tidak terstruktur.

Alat analitik data populer meliputi:

• R dan Python untuk analisis dan pemodelan statistik

• SAS untuk analitik lanjutan dan pembelajaran mesin

• Apache Spark untuk memproses data dalam skala besar

• Excel untuk analisis dan manipulasi data dasar

Alat-alat ini memungkinkan analis data dan ilmuwan data untuk melakukan berbagai jenis analisis, seperti:

• Analitik deskriptif untuk memahami hal yang terjadi

• Analitik diagnostik untuk menentukan alasan terjadinya sesuatu

• Analitik prediktif untuk memperkirakan tren masa depan

• Analitik preskriptif untuk merekomendasikan tindakan

Pembelajaran mesin dan AI dalam DDDM

Pengambilan keputusan berbasis data telah membuat lompatan signifikan dalam kemampuan analitis dengan integrasi pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan (AI). Teknologi ini memproses sejumlah besar data dengan kecepatan luar biasa, mengidentifikasi pola dan wawasan yang mungkin tidak mungkin dipahami oleh manusia.

Aplikasi utama pembelajaran mesin dan AI dalam DDDM meliputi:

• Pemodelan prediktif untuk perkiraan hasil di masa depan

• Analisis sentimen untuk memahami pendapat pelanggan

• Mesin rekomendasi untuk pemasaran yang dipersonalisasi

• Deteksi anomali untuk mengidentifikasi penipuan atau kesalahan

• Pemrosesan bahasa alami untuk menganalisis data teks

Perusahaan seperti Amazon menggunakan algoritme ML untuk mengoptimalkan rantai pasokan mereka, memprediksi perilaku pelanggan, dan mempersonalisasi rekomendasi produk, menunjukkan kekuatan teknologi ini dalam mendorong keputusan bisnis.

Mengukur dampak pengambilan keputusan berbasis data

Untuk benar-benar memahami manfaat pengambilan keputusan berdasarkan data, organisasi harus menetapkan metode yang kuat untuk mengukur dampaknya terhadap kinerja Business.

Indikator Kinerja Utama (IKU) untuk DDDM

KPI adalah metrik penting yang membantu organisasi melacak efektivitas pendekatan berbasis data mereka. Memilih KPI untuk DDDM memerlukan pertimbangan cermat mengenai indikator yang selaras dengan gol bisnis dan menawarkan wawasan berharga tentang proses pengambilan keputusan.

Beberapa KPI penting untuk mengukur dampak DDDM meliputi:

• Pertumbuhan pendapatan: IKU ini mengukur dampak keputusan yang didasarkan pada data terhadap laba bersih perusahaan. Ini mengukur keuntungan finansial dari inisiatif DDDM, seperti kampanye pemasaran yang didasarkan pada data dan strategi harga yang didasarkan pada data.

• Efisiensi operasional: IKU ini menilai peningkatan proses yang dihasilkan dari wawasan yang didasarkan pada data. Ini mungkin mencakup metrik seperti pengurangan waktu siklus atau peningkatan output per pegawai, seperti melacak pengurangan waktu henti produksi melalui pemeliharaan prediktif.

• Kepuasan pelanggan: IKU ini mengukur bagaimana strategi yang didasarkan pada data memengaruhi pengalaman dan loyalitas pelanggan. Metrik dapat mencakup NPS, tingkat retensi, atau nilai umur pelanggan. Ini melacak dampak penggunaan data pelanggan untuk pengembangan produk dan pengalaman yang dipersonalisasi.

• Kualitas dan kecepatan keputusan: IKU ini berfokus pada peningkatan proses pengambilan keputusan. Ini mengukur peningkatan kecepatan dan kualitas keputusan dengan membandingkan hasil pilihan yang dibuat menggunakan analitik data versus intuisi dan menilai pengurangan waktu pengambilan keputusan yang diaktifkan oleh data real-time.

Dengan secara konsisten melacak KPI ini, organisasi dapat mengukur wawasan berharga yang diperoleh dari proses pengambilan keputusan berdasarkan data dan menunjukkan dampak nyata pada laba bersih mereka.

Contoh pengambilan keputusan berdasarkan data

Meskipun analisis data itu sendiri terjadi di belakang layar, cara pengambilan keputusan berdasarkan data memengaruhi konsumen sangat jelas. Beberapa contoh pengambilan keputusan berdasarkan data di berbagai industri meliputi: 

E-commerce 

Pernahkah Anda berbelanja online dan bertanya-tanya mengapa Anda mendapatkan rekomendasi tertentu? Nah, itu mungkin karena Anda membeli sesuatu yang serupa sebelumnya atau mengeklik produk tertentu. 

Pasar online seperti Amazon melacak perjalanan pelanggan dan menggunakan metrik seperti rasio klik-tayang dan rasio pentalan untuk mengidentifikasi item yang paling sering Anda interaksikan. Dengan menggunakan data ini, pengecer dapat menunjukkan hal yang mungkin Anda inginkan tanpa harus mencarinya. 

Kesehatan

Di bidang medis, pengambilan keputusan berbasis data merevolusi perawatan pasien dan strategi pengobatan. Rumah sakit dan klinik menggunakan rekam kesehatan elektronik (EHR) untuk menganalisis pola dalam data pasien, membantu dokter membuat diagnosis dan rencana perawatan yang lebih matang. Misalnya, dengan memeriksa data historis tentang gejala, perawatan, dan hasil, penyedia layanan kesehatan dapat memprediksi pasien mana yang berisiko lebih tinggi untuk kondisi tertentu.

Selain itu, perusahaan farmasi memanfaatkan big data untuk menyederhanakan proses penemuan obat. Dengan menganalisis sejumlah besar data genetik dan uji klinis, peneliti dapat mengidentifikasi kandidat obat yang menjanjikan dengan lebih cepat dan efisien.

Keuangan

Lembaga keuangan menggunakan data dengan berbagai cara, mulai dari menilai risiko hingga segmentasi pelanggan. Risiko sangat umum terjadi di sektor keuangan, jadi perusahaan harus dapat menentukan faktor risiko sebelum mengambil keputusan penting. Data historis adalah cara terbaik untuk memahami potensi risiko, ancaman, dan kemungkinan terjadinya. 

Lembaga keuangan juga menggunakan data pelanggan untuk menentukan target pasar mereka. Dengan mengelompokkan konsumen berdasarkan status sosial ekonomi, kebiasaan belanja, dan lainnya, perusahaan keuangan dapat menyimpulkan konsumen mana yang memiliki nilai seumur hidup terbesar dan menargetkannya. 

Transportasi

Sains Data juga berperan besar dalam menentukan transportasi yang aman. Inisiatif Data Keselamatan Bagian Transportasi AS menggarisbawahi peran data dalam meningkatkan keselamatan transportasi. 

Laporan ini menarik data dari semua jenis tabrakan motor dan mengevaluasi faktor-faktor seperti cuaca dan kondisi jalan untuk menemukan sumber masalah. Dengan menggunakan fakta-fakta yang kuat, bagian ini dapat berupaya menerapkan langkah-langkah keselamatan yang lebih baik.

Alat pengambilan keputusan untuk Business tangkas

Dalam ebook ini, pelajari cara membekali pegawai untuk mengambil keputusan yang lebih baik—sehingga bisnis Anda dapat menyesuaikan, beradaptasi, dan mengatasi tantangan dengan lebih efektif daripada pesaing Anda.

Dapatkan wawasan

Manfaat pengambilan keputusan berdasarkan data

Pengambilan keputusan berbasis analitik lebih dari sekadar keterampilan yang membantu—ini adalah hal yang sangat penting jika Anda ingin memimpin dengan memberi contoh dan menumbuhkan budaya yang didukung data. 

Saat menggunakan data untuk mengambil keputusan, Anda dapat memastikan Business tetap adil, berorientasi pada gol, dan berfokus pada peningkatan.

Buat keputusan dengan yakin

Business yang bertahan lebih lama dari para pesaingnya melakukannya karena mereka yakin pada kemampuan mereka untuk sukses. Jika pengambil keputusan dalam suatu bisnis ragu-ragu dalam pilihan mereka, hal itu dapat menyebabkan kesalahan, tingginya peralihan anggota tim, dan manajemen risiko yang buruk. 

Saat menggunakan data untuk membuat keputusan bisnis yang paling penting, Anda akan merasa yakin dengan keputusan tersebut, yang akan mendorong Anda dan tim untuk maju. Keyakinan dapat menghasilkan semangat tim yang lebih tinggi dan kinerja yang lebih baik.

Berhati-hati terhadap bias

Menggunakan data untuk mengambil keputusan akan mencegah bias di antara para pemimpin bisnis. Meskipun Anda mungkin tidak menyadari bias Anda, memiliki favoritisme atau nilai-nilai internal dapat memengaruhi cara Anda mengambil keputusan. 

Mengambil keputusan langsung berdasarkan fakta dan angka membuat keputusan Anda tetap objektif dan adil. Ini juga berarti Anda memiliki sesuatu untuk mendukung keputusan saat anggota tim atau pemangku kepentingan bertanya alasan Anda memilih untuk melakukan hal tersebut.

Menemukan pertanyaan yang belum terjawab

Tanpa menggunakan data, banyak pertanyaan tidak terjawab. Mungkin juga ada pertanyaan yang tidak Anda sadari sampai kumpulan data mengungkapkannya. Data dalam jumlah berapa pun dapat bermanfaat bagi tim Anda dengan memberikan visualisasi yang lebih baik ke area yang tidak dapat Anda lihat tanpa statistik, grafik, dan bagan. 

Saat mengajukan pertanyaan-pertanyaan itu, Anda dapat merasa yakin karena mengetahui bahwa keputusan Anda dibuat dengan mempertimbangkan setiap informasi yang relevan.

Tetapkan gol yang terukur

Menggunakan data adalah salah satu cara termudah untuk menetapkan gol yang terukur bagi tim Anda dan berhasil mencapai gol tersebut. Dengan melihat data internal tentang kinerja sebelumnya, Anda dapat menentukan hal yang perlu ditingkatkan dan mendapatkan target yang segranular mungkin. Contohnya, tim Anda dapat menggunakan data untuk mengidentifikasi gol berikut:

• Meningkatkan jumlah pelanggan sebesar 20% dari tahun ke tahun

• Mengurangi pengeluaran anggaran keseluruhan sebesar $20.000 setiap kuartal

• Mengurangi pengeluaran anggaran proyek sebesar $500

• Meningkatkan perekrutan sebesar 10 anggota tim setiap kuartal

• Mengurangi biaya per perekrutan sebesar $500 

Tanpa data, perusahaan akan kesulitan melihat ke mana uangnya dihabiskan dan di mana biaya ingin dipotong. Menetapkan gol yang terukur pada akhirnya mengarah pada keputusan yang didasarkan pada data karena, setelah ditetapkan, Anda akan menentukan cara mengurangi keseluruhan anggaran atau meningkatkan jumlah pelanggan.

Meningkatkan proses perusahaan

Ada beberapa cara untuk meningkatkan proses perusahaan tanpa menggunakan data, tetapi ketika Anda mengamati tren kinerja anggota tim menggunakan angka atau menganalisis pola pengeluaran perusahaan dengan grafik, peningkatan proses yang Anda lakukan tidak hanya akan didasarkan pada pengamatan saja. 

Proses yang dapat Anda tingkatkan dengan data mungkin mencakup:

• Manajemen risiko berdasarkan data keuangan

• Estimasi biaya berdasarkan data harga pasar

• Orientasi anggota tim berdasarkan data kinerja pegawai baru

• Layanan pelanggan berdasarkan data umpan balik pelanggan

Mengubah proses perusahaan mungkin sulit jika Anda tidak yakin dengan hasilnya, tetapi Anda dapat meyakini keputusan Anda saat fakta ada di depan Anda.

Tantangan dalam menerapkan pengambilan keputusan berdasarkan data

Meskipun manfaat DDDM jelas, organisasi sering menghadapi beberapa tantangan saat menerapkan pendekatan ini. Memahami dan mengatasi tantangan ini sangat penting untuk keberhasilan penerapan budaya berbasis data.

Kualitas dan akurasi data

Landasan pengambilan keputusan berbasis data yang efektif terletak pada kualitas dan akurasi data yang digunakan. Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan analisis yang keliru dan, akibatnya, keputusan yang salah.

Di sisi lain, manajemen data yang baik memastikan informasi yang akurat dan selesai untuk analisis kuantitatif. Ini meliputi pengumpulan standar, audit rutin, dan mengatasi kesenjangan data. Dengan data yang andal, organisasi dapat mengambil keputusan yang matang dan menghindari kesalahan yang merugikan.

Memastikan keamanan dan privasi data

Keamanan dan privasi data adalah kekhawatiran utama karena organisasi mengumpulkan dan menganalisis data dalam jumlah yang terus meningkat. Kepatuhan terhadap peraturan seperti GDPR, CCPA, dan HIPAA sangat penting.

Anda dapat mengatur proses kepatuhan dengan templat daftar periksa kepatuhan GDPR untuk melacak enkripsi, kontrol akses, dan pembaruan sistem.

Mengatasi penolakan terhadap perubahan

Resistensi terhadap perubahan sering muncul saat menerapkan pengambilan keputusan berbasis data. Pergeseran budaya ini membutuhkan strategi manajemen perubahan yang efektif. Komunikasi yang jelas tentang manfaat, keterlibatan pemangku kepentingan utama, dan mengatasi kekhawatiran secara terbuka dapat membantu mengatasi penolakan. Selain itu, membekali pegawai dengan keterampilan yang diperlukan melalui program pelatihan dan bimbingan sangat penting untuk menumbuhkan budaya yang didasarkan pada data.

Menskalakan manajemen data

Mengelola kumpulan data besar menghadirkan peluang dan tantangan. Data besar membutuhkan solusi penyimpanan seperti sistem berbasis cloud, data lake, atau model hybrid. Pemrosesan yang efisien dari kumpulan data besar ini adalah kunci pengambilan keputusan yang tepat waktu. Teknik seperti pemrosesan paralel, komputasi dalam memori, dan pemrosesan aliran dapat membantu organisasi menangani sejumlah besar data secara efektif.

Dengan mengatasi tantangan ini secara langsung, organisasi dapat menciptakan fondasi untuk pengambilan keputusan yang didukung data, yang memungkinkan mereka untuk memanfaatkan kekuatan penuh dari data mereka dan mendorong kesuksesan Business.

Kiat untuk menjadi lebih berorientasi pada data

Organisasi yang berorientasi pada data dapat menganalisis angka dan bagan serta menemukan makna di baliknya. Menciptakan budaya yang lebih berorientasi pada data dimulai dengan lebih sering menggunakan data. Namun, ini lebih mudah diucapkan daripada dilakukan. Jika Anda siap memulai, coba kiat ini untuk menjadi lebih berorientasi pada data.

Temukan ceritanya

Kunci untuk menganalisis data, angka, dan bagan adalah mencari cerita. Tanpa "alasan", data itu sendiri tidak banyak membantu, dan proses pengambilan keputusan akan jauh lebih sulit. Jika Anda mencoba menjadi lebih berorientasi pada data dalam pengambilan keputusan, cari cerita yang diceritakan oleh data. Ini akan sangat penting dalam mengambil keputusan yang tepat.  

Konsultasikan data

Sebelum membuat keputusan organisasi, tanyakan pada diri Anda: Apakah data mendukung hal ini? Data ada di mana-mana dan dapat diterapkan pada keputusan besar apa pun. Jadi, mengapa tidak berkonsultasi saat membuat pilihan yang sulit? Data sangat membantu karena secara alami tidak memiliki bias, jadi pastikan Anda berkonsultasi dengan fakta sebelum mengambil keputusan. 

Pelajari visualisasi data

Menemukan stori di balik data menjadi lebih mudah saat Anda dapat memvisualisasikannya dengan jelas. Meskipun mempelajari cara memvisualisasikan data sering kali merupakan aspek tersulit dalam membangun budaya yang didukung data, ini adalah cara terbaik untuk mengenali pola dan perbedaan dalam data. 

Biasakan diri Anda dengan berbagai alat dan teknik untuk visualisasi data. Cobalah untuk berkreasi dengan berbagai cara menyajikan data. Jika Anda mahir dalam visualisasi data, keterampilan penceritaan data Anda akan meroket. 

Buat keputusan berdasarkan data dengan mudah menggunakan perangkat lunak pelaporan

Anda memerlukan data yang tepat di depan Anda untuk membuat keputusan yang berarti bagi Tim. Perangkat lunak pelaporan universal menggabungkan data dari perusahaan Anda dan menampilkannya di dasbor eksekutif sehingga Anda dapat melihatnya secara tertata dan grafis.

Alat pengambilan keputusan untuk Business tangkas

Dalam ebook ini, pelajari cara membekali pegawai untuk mengambil keputusan yang lebih baik—sehingga bisnis Anda dapat menyesuaikan, beradaptasi, dan mengatasi tantangan dengan lebih efektif daripada pesaing Anda.

Dapatkan wawasan