Bagaimana Profesional TI Dapat Menerapkan Praktik Terbaik Analisis Data di Seluruh Organisasi Mereka

Praktik terbaik harus mengatur analitik data organisasi Anda. Gunakan empat langkah ini untuk memulai.

Melalui pengumpulan, pengorganisasian, dan analisis kumpulan data—suatu proses yang dikenal sebagai analisis data—organisasi dapat membuat keputusan 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% 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, pelakunya 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 membuat pendekatan yang disederhanakan untuk pengelolaan data 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 mendekati data dan memberikan nilai baru bagi organisasi Anda.

1. Tentukan pendekatan organisasi Anda

Salah satu hal pertama yang perlu ditetapkan saat menyiapkan praktik terbaik analitik data adalah cara pendekatan organisasi Anda terhadap pengumpulan, pengorganisasian, dan analisis data. Di seluruh perusahaan Anda, ada kumpulan data besar di berbagai lokasi.

Tanpa pendekatan kongruen, data ini bisa hilang, sulit diakses, atau disimpan tanpa parameter yang tepat. Hasil akhirnya adalah ketika tiba waktunya untuk menganalisis data Anda, sejumlah besar waktu terbuang sia-sia hanya dengan mencoba menemukan dan membersihkan kumpulan data.

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

• Terdesentralisasi : Pendekatan terdesentralisasi memungkinkan masing-masing tim atau departemen 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 terjadi.

• Terpusat : Banyak organisasi besar berinvestasi dalam sistem manajemen data terpusat, di mana data dari setiap unit bisnis disimpan dalam data lake 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, ini bisa memiliki keterbatasan jika tim mengalami backlog dengan permintaan analisis data. Tanpa staf yang banyak, pendekatan ini dapat dengan cepat menjadi hambatan, memperlambat proses analisis dan pelaporan.

• Hibrid : Untuk beberapa bisnis, keseimbangan ditemukan dalam pendekatan hibrid. Strategi ini mencakup pengelolaan 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.

Perlu diingat bahwa terlepas dari pendekatan strategi data mana yang diambil organisasi Anda, persyaratan keamanan data harus selalu terpusat. Ini sangat penting untuk melindungi organisasi Anda dan memastikan kepatuhan data.

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

2. Tetapkan tujuan yang jelas dan prioritaskan data yang sesuai

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 mendukung tujuan yang ada.

Di sisi lain, Anda dapat terkubur dalam terlalu banyak data yang tidak relevan, yang dapat menyebabkan pemborosan sumber daya dalam jumlah besar ketika tiba waktunya 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 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.

3. Pastikan pembelian lintas departemen

Terlalu sering, organisasi mengandalkan departemen TI dan ilmuwan data mereka sendiri untuk manajemen dan analisis data. Pendekatan silo 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 terpisah sering mengirimkan permintaan 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 selesaikan dan bagaimana data dapat membantu mereka menemukan jawaban yang mereka cari. Di luar ini, tim harus bekerja secara kolaboratif lintas departemen untuk menyatukan analisis gambaran besar.

Membangun budaya berbasis data semacam ini dimulai dengan pendidikan, dan tim TI harus memulai dari atas. Memastikan pembelian 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 hanya mengandalkan tim TI dan ilmuwan data, setiap tim dapat bekerja sama untuk berkontribusi pada budaya yang memprioritaskan data bersih dan analisis cerdas.

4. Pilih alat yang tepat untuk pekerjaan itu

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

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