Bagaimana Profesional TI Dapat Menerapkan Praktik Terbaik Analisis Data di Seluruh Organisasinya

Melalui pengumpulan, pengorganisasian, dan analisis kumpulan data—proses yang dikenal sebagai analisis data—organisasi dapat membuat keputusan yang cerdas berdasarkan kisah yang diceritakan oleh data mereka. Dari tim pemasaran hingga inisiatif transformasi digital, setiap aspek operasi bisnis dapat memperoleh manfaat dari analisis data.

Meskipun demikian, menurut penelitian Gartner, hanya 20% dari wawasan analitik hingga tahun 2022 yang akan memberikan hasil bisnis ^[1] . Mengapa dengan semua data yang tersedia untuk organisasi saat ini, masih ada kekurangan analisis data yang mendalam?

Seringkali, penyebabnya adalah kurangnya praktik terbaik yang mengatur penggunaan data dalam suatu organisasi. Tim berjalan dalam silo, data berantakan, dan tim TI dibiarkan tegang saat mereka berusaha memenuhi tuntutan analisis.

Di sinilah profesional TI harus menerapkan praktik terbaik analitik data untuk menciptakan pendekatan yang efisien terhadap pengelolaan data, menghasilkan data yang lebih bersih, sumber daya yang dioptimalkan, dan pelaporan yang berwawasan.

Dalam panduan di bawah ini, kami menyajikan pendekatan langkah demi langkah untuk menerapkan praktik terbaik analisis data di seluruh organisasi Anda. Dengan setiap langkah, Anda dapat mengubah cara bisnis Anda mendekati data dan memberikan nilai baru bagi organisasi Anda.

Salah satu hal pertama yang harus ditetapkan saat menyiapkan praktik terbaik analitik data adalah bagaimana organisasi Anda akan melakukan pendekatan terhadap pengumpulan, pengorganisasian, dan analisis data. Di seluruh perusahaan Anda, ada kumpulan data besar di banyak lokasi.

Tanpa pendekatan yang kongruen, data ini dapat hilang, sulit diakses, atau disimpan tanpa parameter yang tepat. Hasil akhirnya adalah ketika tiba saatnya untuk menganalisis data Anda, sejumlah besar waktu terbuang hanya untuk mencoba mencari dan membersihkan kumpulan data.

Dengan menentukan bagaimana organisasi Anda akan mendekati data, Anda mengatur semua orang di jalur menuju kesuksesan. Ada tiga gaya umum pendekatan data untuk dipertimbangkan:

• Terdesentralisasi : Pendekatan terdesentralisasi memungkinkan tim atau departemen individu untuk menangani manajemen data mereka sendiri. Saat Anda mengambil pendekatan ini, sangat penting untuk menetapkan parameter seputar bagaimana data akan dikumpulkan, disimpan, dan dianalisis. Anda juga harus memastikan ada pedoman yang jelas tentang bagaimana analisis data lintas departemen akan dilakukan.
• Terpusat : Banyak organisasi besar berinvestasi dalam sistem manajemen data terpusat, di mana data dari setiap unit bisnis disimpan dalam danau data tunggal. Dari sini, analisis dilakukan oleh tim data khusus. Pendekatan ini memfasilitasi kumpulan data yang lebih bersih, karena tim data bertanggung jawab untuk memelihara dan membuat katalog data. Namun, hal itu dapat memiliki keterbatasan jika tim mengalami backlog dengan permintaan analisis data. Tanpa staf yang cukup, pendekatan ini dapat dengan cepat menjadi hambatan, memperlambat proses analisis dan pelaporan.
• Hibrida : Untuk beberapa bisnis, keseimbangan ditemukan dalam pendekatan hibrid. Strategi ini mencakup manajemen data terpusat sementara tim masih mempertahankan kumpulan data mereka sendiri dan memiliki kemampuan untuk menjalankan analisis departemen. Pendekatan ini dapat membantu memberdayakan tim untuk menyelesaikan kebutuhan data mereka sendiri sambil tetap memastikan akses data di seluruh organisasi.

Ingatlah bahwa apa pun pendekatan strategi data yang diambil organisasi Anda, persyaratan keamanan data harus selalu terpusat. Ini penting untuk melindungi organisasi Anda dan memastikan kepatuhan data.

Pendekatan terbaik untuk organisasi Anda sangat bergantung pada ukurannya, serta kasus penggunaan bisnis tertentu.

Analisis data harus selalu didorong oleh tujuan bisnis yang jelas. Tanpa tujuan yang jelas, organisasi Anda mungkin kehilangan pengumpulan data penting. Informasi dapat hilang karena tim tidak jelas tentang data apa yang lebih jauh dari tujuan yang ada.

Di sisi lain, Anda dapat berakhir terkubur dalam terlalu banyak data yang tidak relevan, yang dapat menyebabkan sejumlah besar sumber daya terbuang ketika tiba saatnya untuk membersihkan data.

Untuk menghindari pemborosan waktu dan uang, bekerjalah dengan pemangku kepentingan utama untuk menentukan tujuan akhir data organisasi Anda. Dari sini, Anda dapat mengidentifikasi dan menerapkan alat yang diperlukan untuk mengumpulkan data ini, mengaturnya, dan pada akhirnya memberikan analisis yang mendalam.

Pada akhirnya, analisis data adalah tentang memecahkan masalah. Meminta tim Anda menentukan masalah yang ingin mereka selesaikan dan data apa yang mereka perlukan untuk melakukan analisis ini di awal dapat memastikan tim Anda beroperasi secara efisien sejak awal.

Terlalu sering, organisasi mengandalkan departemen TI dan ilmuwan data mereka sendiri untuk manajemen dan analisis data. Pendekatan tertutup ini penuh dengan masalah.

Sulit untuk melihat gambaran yang lebih besar ketika tim meminta analisis tunggal tanpa berkolaborasi dengan tim terkait. Selain itu, pendekatan ini dapat membuang waktu karena tim yang diam sering mengirimkan permintaan untuk atau menyelesaikan analisis yang sama.

Untuk dukungan lintas-departemen yang lebih baik, berdayakan setiap orang di organisasi Anda untuk mendekati pekerjaan sehari-hari mereka dengan metodologi berbasis hipotesis. Setiap tim harus mempertimbangkan masalah yang perlu mereka pecahkan dan bagaimana data dapat membantu mereka menemukan jawaban yang mereka cari. Di luar ini, tim harus bekerja secara kolaboratif lintas departemen untuk mengumpulkan analisis gambaran besar.

Membangun jenis budaya berbasis data ini dimulai dengan pendidikan, dan tim TI harus mulai dari atas. Memastikan dukungan dari anggota C-suite membantu menciptakan organisasi di mana inisiatif didorong oleh data. Ketika manajemen menekan tim mereka untuk mendukung strategi dan upaya dengan data, itu memiliki efek menetes ke bawah.

Alih-alih mengandalkan tim TI dan ilmuwan data saja, setiap tim dapat bekerja sama untuk berkontribusi pada budaya di mana data bersih dan analisis cerdas menjadi prioritas.

Alat data yang berbeda dibangun dengan tujuan yang berbeda dalam pikiran. Memilih alat yang tepat akan membuat perbedaan penting dalam seberapa mudah tim Anda menerapkan praktik terbaik di seluruh organisasi Anda.

Saat Anda membandingkan opsi perangkat lunak analisis data, tanyakan pada diri Anda pertanyaan-pertanyaan berikut:

Sumber

1. Data Teratas dan Analisis Kami Memprediksi untuk 2019, Gartner