Meningkatkan Kinerja Bisnis dengan Kematangan Analitik yang Memadai- Dalam era digital saat ini, banyak perusahaan mengumpulkan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber. Data ini dapat digunakan untuk mengambil keputusan bisnis yang lebih baik dan mengoptimalkan kinerja perusahaan secara keseluruhan.

Namun, untuk mengambil manfaat penuh dari data tersebut, perusahaan harus memiliki tingkat kematangan analitik yang memadai.

Kematangan analitik mengacu pada kemampuan perusahaan untuk menggunakan data secara efektif untuk mengambil keputusan bisnis.

BACA JUGA: Meningkatkan Kualitas Layanan Publik dengan Teknologi Digital di Kota Pintar

5 Tahapan Dalam Kemantangan Analitik

Ada lima tahapan dalam kematangan analitik, mengutip dari alteryx lima tahapan tersebut yakni: "Descriptive Analytics," "Diagnostic Analytics," "Predictive Analytics," "Prescriptive Analytics," dan "Cognitive Analytics."

1. Descriptive Analytics

Descriptive Analytics di mana perusahaan menggunakan data historis untuk mengetahui apa yang terjadi di masa lalu.

Contohnya, perusahaan mungkin menggunakan data penjualan dari tahun-tahun sebelumnya untuk memprediksi penjualan di masa yang akan datang.

Pada tahap ini, perusahaan hanya memahami data historis dan tidak mampu membuat keputusan bisnis yang beralasan untuk masa depan.

2. Diagnostic Analytics

Pada tahap ini, perusahaan mencoba mencari tahu mengapa suatu kejadian terjadi di masa lalu. Contohnya, sebuah perusahaan mungkin menganalisis data penjualan untuk mencari tahu mengapa penjualan di suatu toko turun pada suatu waktu tertentu.

Di tahap ini, perusahaan mulai memahami alasan di balik data historis dan dapat menggunakan informasi tersebut untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

3. Predictive Analytics.

Pada tahap ketiga, perusahaan menggunakan data historis untuk membuat prediksi tentang apa yang akan terjadi di masa yang akan datang.

Contohnya, sebuah perusahaan mungkin menggunakan data penjualan dari musim liburan tahun sebelumnya untuk memprediksi penjualan di musim liburan yang akan datang.

Di tahap ini, perusahaan mulai menggunakan data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik untuk masa depan.

4. Prescriptive Analytics

Pada tahap ini, perusahaan mencoba menemukan cara terbaik untuk mencapai tujuan tertentu. Contohnya, sebuah perusahaan mungkin menggunakan data penjualan untuk menentukan harga yang optimal untuk produk tertentu.

Di tahap ini, perusahaan tidak hanya menggunakan data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik, tetapi juga mengoptimalkan kinerja bisnis untuk mencapai tujuan bisnis yang lebih baik.

5. Cognitive Analytics

Dan pada tahap terakhir, perusahaan menggunakan kecerdasan buatan dan machine learning untuk memproses dan menganalisis data dengan lebih efektif.

Contohnya, sebuah perusahaan mungkin menggunakan algoritma machine learning untuk memprediksi perilaku pelanggan.

Di tahap ini, perusahaan mulai menggunakan teknologi terbaru untuk mengoptimalkan kinerja bisnis dan memaksimalkan keuntungan.

BACA JUGA: Manfaat Data Analytics untuk Pemerintah selama Bulan Ramadan

Saat ini, sebagian besar perusahaan masih berada di tahap awal kematangan analitik, yakni "Descriptive Analytics" dan "Diagnostic Analytics." Meskipun demikian, semakin banyak perusahaan yang menyadari pentingnya menggunakan data untuk mengambil keputusan bisnis yang lebih baik, dan mulai beralih ke tahap-tahap berikutnya dalam kematangan analitik.

Namun, peralihan ke tahap berikutnya dalam kematangan analitik bukanlah tugas yang mudah. Untuk mencapai tahap "Predictive Analytics" dan tahap-tahap berikutnya, perusahaan harus memiliki infrastruktur data yang memadai, tim analis yang terlatih, dan teknologi analitik yang canggih. Selain itu, perusahaan juga harus mengubah budaya organisasi dan menciptakan lingkungan di mana pengambilan keputusan berdasarkan data menjadi budaya perusahaan.

Pada akhirnya, perusahaan yang mencapai tahap "Cognitive Analytics" dapat memaksimalkan manfaat dari data untuk mengoptimalkan kinerja bisnis dan mencapai keuntungan yang lebih besar. Mereka dapat menggunakan data untuk mengidentifikasi peluang baru, memprediksi perilaku pelanggan, mengoptimalkan rantai pasokan, dan mengurangi biaya operasional.

Dalam lingkungan bisnis yang semakin kompetitif, penting bagi perusahaan untuk memiliki kematangan analitik yang memadai untuk memenangkan persaingan. Dengan menggunakan data secara efektif, perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih baik, meningkatkan kinerja bisnis, dan mencapai keuntungan yang lebih besar.

Namun, peralihan ke tahap berikutnya dalam kematangan analitik bukanlah tugas yang mudah. Perusahaan harus menginvestasikan waktu, tenaga, dan sumber daya ke dalam membangun infrastruktur data yang memadai, mengembangkan tim analis yang terlatih, dan mengadopsi teknologi analitik yang canggih. Selain itu, perusahaan juga harus mengubah budaya organisasi dan menciptakan lingkungan di mana pengambilan keputusan berdasarkan data menjadi budaya perusahaan.

BACA JUGA: Membangun Strategi Bisnis Berdasarkan Data Analytics

Dalam proses peralihan ke tahap kematangan analitik yang lebih tinggi, perusahaan juga perlu mempertimbangkan tantangan seperti keamanan data, kepatuhan hukum, dan privasi konsumen. Penting bagi perusahaan untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan, disimpan, dan digunakan sesuai dengan peraturan yang berlaku.

Terakhir, penting bagi perusahaan untuk terus memantau kemajuan mereka dalam mencapai kematangan analitik yang lebih tinggi dan terus mengembangkan strategi untuk mengoptimalkan penggunaan data mereka. Dengan melakukan ini, perusahaan dapat memaksimalkan manfaat dari data dan memenangkan persaingan di pasar yang semakin kompetitif.

Dalam kesimpulan, kematangan analitik adalah faktor kunci dalam kesuksesan bisnis di era digital saat ini. Dalam perjalanan ke tahap kematangan analitik yang lebih tinggi, perusahaan harus mengembangkan infrastruktur data yang memadai, mengembangkan tim analis yang terlatih, mengadopsi teknologi analitik yang canggih, dan mengubah budaya organisasi untuk membuat pengambilan keputusan berdasarkan data menjadi budaya perusahaan.

Dalam proses peralihan ke tahap kematangan analitik yang lebih tinggi, perusahaan juga harus mempertimbangkan tantangan seperti keamanan data, kepatuhan hukum, dan privasi konsumen. Terakhir, penting bagi perusahaan untuk terus memantau kemajuan mereka dan terus mengembangkan strategi untuk mengoptimalkan penggunaan data mereka.

Dengan menggunakan data secara efektif, perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih baik, meningkatkan kinerja bisnis, dan mencapai keuntungan yang lebih besar. Sebagai contoh, sebuah perusahaan mungkin menggunakan data untuk mengidentifikasi peluang baru di pasar, merancang produk baru yang memenuhi kebutuhan pelanggan, dan meningkatkan pengalaman pelanggan melalui personalisasi dan keterlibatan yang lebih baik.