Terlepas dari ukuran dan sektor bisnis, data memberikan wawasan tentang operasi bisnis yang membantu manajemen dan pemangku kepentingan untuk membuat keputusan yang tepat.
Pentingnya Data untuk Pertumbuhan Bisnis
Nilai data telah meningkat ke puncak di dunia saat ini dengan tantangan dan persaingan yang semakin meningkat karena memberikan bisnis informasi yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan bisnis yang bijak.
Berdasarkan data yang akurat, keputusan yang dibuat oleh pemangku kepentingan dan manajemen akan mengarahkan organisasi menuju pertumbuhan dan kesuksesan yang berkelanjutan. Bisnis dapat lebih memahami operasi dan pelanggan mereka menggunakan statistik data.
Bisnis dari semua jenis dapat membuat keputusan yang lebih baik, terutama menganalisis data sering kali menghasilkan operasi yang efektif dan menghasilkan pendapatan yang lebih tinggi.
Menurut laporan Forbes, 59% perusahaan menggunakan analitik data untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan meningkatkan produktivitas. Setiap sektor dan industri, termasuk pemasaran dan penjualan, SDM, IT, logistik, retail, dan banyak lagi, menggunakan data untuk mengidentifikasi tren dan memprediksi pola perilaku konsumen, memahami pelanggan mereka, meningkatkan kualitas layanan, mengurangi biaya, mengembangkan produk baru dan solusi, berinovasi, dan melakukan berbagai hal lainnya.
Saat ini, terlepas dari ukuran atau industri, analisis data diperlukan untuk setiap perusahaan. Ini adalah landasan untuk pertumbuhan karena memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi area yang mungkin mendapat manfaat dari perbaikan, menilai kinerja, dan mengidentifikasi kemungkinan untuk memajukan operasi mereka.
Akibatnya, berinvestasi dalam teknologi berbasis data dapat membantu bisnis mendapatkan keunggulan kompetitif dan memaksimalkan keuntungan.
Untuk UKM dan organisasi besar, penelitian dan analisis data mungkin bermanfaat untuk pengambilan keputusan, pengembangan strategi, dan pertumbuhan jika studi dan analisis data digunakan secara efektif dan efisien.
Apa Itu Literasi Data?
Literasi data adalah proses menafsirkan, memanfaatkan, memahami pola data, dan menarik kesimpulan yang akan mengarah pada hasil bisnis yang sukses.
Literasi data adalah kumpulan kemampuan dan pengetahuan yang memungkinkan orang dan organisasi menggunakan data dengan cara yang produktif untuk mencapai tujuan mereka. Ini melibatkan pemahaman metode yang digunakan untuk mengumpulkan, mengatur, menyimpan, dan menggunakan data dan bagaimana mendapatkan kesimpulan yang valid darinya.
Dengan mengetahui banyak bentuk data, seperti sumber data, jenis analisis, dan kebersihan data, Anda akan menjadi lebih melek data. Wawasan data yang bermakna dapat diperoleh dengan menggunakan alat analisis data, metode, dan kerangka kerja.
Aspek lain dari literasi data adalah mengetahui kapan data perlu dimasukkan, akurat, atau lebih banyak penelitian diperlukan. Indikator terakhir dari literasi data seseorang adalah kemampuan untuk menyampaikan wawasan berbasis data dengan cara yang dapat dipahami dan ditindaklanjuti oleh pemilik dan pemangku kepentingan lainnya.
Profesional yang memiliki pengetahuan tentang data dapat menggunakannya untuk menganalisis pola, mendapatkan wawasan, dan mengambil keputusan. Akibatnya, literasi data menjadi semakin penting bagi manajer, karyawan, dan kepemimpinan eksekutif yang ingin memberi nilai tambah bagi organisasi mereka.
Saat ini semua jenis perusahaan, terlepas dari skalanya, sepenuhnya bergantung pada wawasan data untuk membuat keputusan yang tepat dan mengubah data mentah dan acak menjadi informasi bisnis yang berharga.
Singkatnya, literasi data semakin populer di kalangan UKM dan perusahaan besar karena membantu meningkatkan produktivitas, inovasi, dan meningkatkan pengalaman pelanggan, yang menghasilkan ROI yang lebih baik.
Mengapa Literasi Data Penting untuk Bisnis Anda?
Jika organisasi ingin bertahan di dunia digital yang kompetitif saat ini, maka literasi data sangat penting karena memungkinkan mereka membuat keputusan hanya berdasarkan data untuk memperoleh keputusan dan hasil yang baik.
Profesional yang terampil dalam konstruksi dan analisis data dapat memproses data untuk mendapatkan wawasan yang unggul untuk membantu operasi dan aktivitas perusahaan yang efisien, memungkinkan mereka untuk memberikan kontribusi nilai bagi perusahaan mereka.
Perusahaan yang merencanakan tata letak berdasarkan fakta data selalu selangkah lebih maju untuk menangkap peluang tepat waktu, memberikan solusi dan produk khusus pelanggan, dan menyempurnakan operasi.
Wawasan data memungkinkan perusahaan dari semua ukuran untuk menarik kesimpulan yang memungkinkan pemangku kepentingan terkait berkomunikasi lebih baik dengan karyawan, mengatasi kemacetan, mengisi kesenjangan, dan memberikan nilai bisnis kepada pelanggan, vendor, dan pemasok.
Organisasi yang menolak untuk mengadopsi keputusan berbasis data dapat melalui fase yang menantang untuk mengoptimalkan, mengotomatisasi, dan mendigitalkan operasi yang mengakibatkan hasil bisnis yang tidak memadai.
Menurut survei Gartner, kurangnya literasi data adalah penghalang internal terbesar kedua menuju kesuksesan. Literasi data akan diformalkan lebih dari 80% pada tahun 2023, mengingat kemampuannya untuk menambah nilai bisnis.
Komunikasi kolaboratif meningkatkan produktivitas, layanan pelanggan yang lebih baik, pengambilan keputusan yang lebih baik, garis bawah yang lebih baik, inovasi, dan efisiensi proses kerja semua dapat dicapai oleh organisasi yang mengadopsi literasi data.
Tantangan Terkait Dengan Literasi Data
Kemampuan untuk menginterpretasikan data dan membuat keputusan berdasarkan itu menjadi semakin penting bagi Organisasi di dunia yang digerakkan oleh data saat ini.
Literasi data, bagaimanapun, memiliki tantangan. Tantangan-tantangan ini termasuk kurangnya keterampilan data khusus, kesulitan memahami kumpulan data yang rumit, kesulitan mengelola volume data yang sangat besar, dan kesulitan memahami dan menerapkan data dalam berbagai konteks.
Organisasi dan profesional mungkin memerlukan bantuan untuk menjadi melek data dan membuat keputusan yang cerdas karena masalah ini.
Karyawan Terampil: Spesialis yang memenuhi syarat harus melakukan interoperasi data untuk mencapai hasil yang diinginkan dari kumpulan data. Organisasi membutuhkan spesialis seperti ilmuwan data, insinyur, analis, dan arsitek.
Duplikasi Data: Karena data bersifat dinamis, terbukti bahwa ia akan mengalami berbagai modifikasi sepanjang waktu. Perusahaan harus berinvestasi dalam solusi tingkat perusahaan yang mahal untuk memelihara data dalam skala luas dan status terkini.
Integritas Data: Organisasi harus mengatasi masalah seperti kesalahan data karena kesalahan manusia, inkonsistensi antar format data, kesalahan pengumpulan data, dan pelanggaran privasi.
Kurangnya Integrasi: Karena banyaknya kumpulan data, kesulitan sinkronisasi, skalabilitas, dan fleksibilitas, integrasi data dari berbagai departemen merupakan salah satu tantangan terbesar. Perusahaan mungkin perlu mengadopsi teknik dan alat integrasi atau analisis data baru.
Subset Data: Analisis data melibatkan perspektif 360 derajat, sehingga organisasi harus melakukan integrasi atau peningkatan yang diperlukan ke infrastruktur database, alur kerja, dll., untuk mengumpulkan semua set data. Memproses hanya satu kumpulan data tertentu tidak akan memberikan wawasan kritis atau mungkin hanya memberikan sebagian wawasan.
Fisik dan Logis: Organisasi memerlukan perangkat keras dan perangkat lunak khusus untuk memproses kumpulan data yang kompleks dan besar untuk menganalisis dan membuat keputusan berdasarkan data, seperti penyimpanan data, ruang cloud, algoritme, paket perangkat lunak, dll.
Pengeluaran: Pengambilan keputusan berdasarkan data membutuhkan akurasi, konsistensi, dan konteks data, dan perusahaan-perusahaan ini perlu membuat ketentuan dan perubahan yang diperlukan. Ini akan menyebabkan biaya tambahan untuk organisasi.
Literasi data bertujuan untuk memberi organisasi kerangka kerja untuk membuat keputusan berdasarkan data aktual daripada asumsi yang akan mendorong mereka ke ketinggian baru.
Keterampilan dan Konsep Literasi Data Penting untuk Bisnis
Situs e-niaga yang melacak pembelian pengecer ke situs web perusahaan menggunakan cookie dan suar situs web untuk mengumpulkan data dengan kecepatan luar biasa. Namun tanpa keterampilan literasi data, pentingnya data ini tetap belum tergali.
Di bagian ini, mari kita lihat keterampilan yang diperlukan untuk melek data guna memperoleh nilai bisnis.
Keterampilan literasi data memerlukan pemahaman tentang fungsi kumpulan data dan memanipulasi serta menafsirkannya untuk menarik kesimpulan mendalam yang membantu organisasi memutuskan untuk mendorong bisnis perusahaan.
Pada tingkat inti, keterampilan literasi data bukanlah serangkaian keterampilan khusus yang harus diperoleh; itu adalah paket komprehensif seperti yang dinyatakan di bawah ini:
- Eksplorasi Data: Menjelajahi data yang kompleks dan berskala dalam hal sumber, jenis, format, dll.
- Manajemen Data: Mengambil, membersihkan, menyimpan data yang benar, dll.
- Penggunaan Data: Menganalisis, menafsirkan, memvisualisasikan, melaporkan, dll.
- Pengetahuan Domain: Untuk melakukan penemuan pola data, pengenalan pola, dan prediksi
- Aplikasi Data: Bagaimana suatu organisasi, seperti intelijen bisnis, transformasi digital, pendukung keputusan, kecerdasan buatan, otomasi, analisis, dll., akan menggunakan data.
- Perbaikan: Memeriksa kumpulan data untuk mencari celah dan kesalahan untuk mengimprovisasi hasil untuk mencapai tujuan bisnis.
Perusahaan membutuhkan profesional dengan kemampuan teknis, analitis, dan statistik untuk menginterpretasikan data, menarik wawasan, dan mengajukan pertanyaan yang tepat di tempat yang tepat untuk menjadi organisasi yang sepenuhnya digerakkan oleh data.
Selain itu, Pengetahuan tentang tata kelola data, keamanan, dan standar serta kepatuhan organisasi membantu para profesional menyimpan data dalam penyimpanan yang aman dan terjamin tanpa melanggar kebijakan dan peraturan apa pun.
Perusahaan perlu meluncurkan program pelatihan dan peningkatan keterampilan bagi karyawan untuk menciptakan kecakapan dalam literasi data.
Konsep Bisnis
Konsep di bawah ini sangat penting untuk bisnis berbasis data:
- Analisis Data: Analisis data dalam hal deskriptif, diagnostik, dan Prediktif.
- Data Wrangling: Ini adalah proses menyiapkan data mentah untuk analisis lebih lanjut, juga disebut pembersihan data.
- Visualisasi Data: Proses mengubah data menjadi representasi visual dalam bagan, tabel, peta, infografis, dll. Ini membantu pembuat keputusan untuk melakukan penyelarasan bisnis yang diperlukan.
- Ekosistem Data: Analisis data adalah aktivitas yang kompleks dan banyak akal, sehingga pemutakhiran perangkat keras dan perangkat lunak yang diperlukan sangat penting untuk mendapatkan keluaran yang diinginkan dari analisis data.
- Tata Kelola Data: Kebijakan organisasi, pedoman, dan kepatuhan untuk aktivitas analisis data end-to-end.
- Tim Data: Tim profesional yang terampil untuk melakukan aktivitas analisis data dan memberikan wawasan yang lebih baik untuk menciptakan nilai bisnis.
Saat kita melangkah ke masa depan, organisasi akan menjadi lebih berpusat pada data untuk mendorong hasil bisnis, sehingga permintaan akan profesional yang menunjukkan literasi data akan terus meningkat.
Organisasi yang ingin unggul berdasarkan fakta berbasis data dapat berinvestasi dengan bijak untuk meningkatkan keterampilan karyawan dan infrastruktur mereka.
Bagaimana Membangun Literasi Data di Bisnis Anda?
Sesuai laporan dari Accenture, hanya 25% profesional yang merasa bahwa mereka menggunakan data secara efektif, dan lebih sedikit lagi, hanya 21% yang percaya diri dengan kemampuan literasi data mereka.
Penelitian tersebut menyatakan bahwa organisasi perlu membangun keterampilan literasi data untuk memberdayakan karyawan dan membuat mereka percaya diri untuk memberikan hasil terobosan.
Mari kita lihat bagaimana organisasi dapat membangun budaya dan mendorong pekerja untuk menjadi bagian darinya:
Catatan: Ini bukan pedoman atau kerangka kerja standar; memberikan pandangan yang luas.
Sebagai permulaan, organisasi dapat menentukan tujuan literasi data, menilai tingkat keterampilan karyawan, dan merancang jalur pembelajaran yang sesuai. Tepatnya dapat diluncurkan dalam langkah-langkah berikut:
- Komunikasikan pentingnya literasi data kepada pimpinan dan karyawan
- Mengidentifikasi kesenjangan literasi data
- Rancang program literasi data khusus untuk kebutuhan karyawan
- Tetapkan tujuan dan ukur kinerja melalui KPI
- Bagikan dan jadikan data dapat diakses oleh karyawan
- Dapatkan umpan balik dan tingkatkan program jika diperlukan
Untuk mendapatkan keahlian dan kesadaran karyawan, informasi berikut diperlukan:
- Keterampilan karyawan dalam operasi statistik dan logis
- Manajer yang cukup mampu untuk menyusun dan menjelaskan alur kerja atau proses berdasarkan angka atau data yang relevan
- Kemampuan ahli data seperti insinyur data, analis data, dan ilmuwan yang dapat menjelaskan output dari algoritme AI dan ML mereka
Alat dan Pelatihan: Organisasi dapat membuat program pembelajaran literasi data yang menyediakan alat dan pelatihan penting untuk mencapai tingkat literasi data yang diinginkan.
Tindak lanjut pelatihan untuk mengukur, melacak, dan memantau kemajuan menuju literasi data pada tingkat individu dan organisasi untuk memastikan bahwa program Anda berjalan dengan benar.
Membiarkan fleksibilitas dan waktu yang cukup bagi karyawan untuk mempraktikkan keterampilan data akan membantu mereka menjadi ahli dalam menggunakan data untuk menambah nilai bagi organisasi.
Berdasarkan masukan tersebut, organisasi dapat menetapkan tonggak dan tujuan yang realistis untuk mencapai tingkat literasi data yang diinginkan di seluruh unit bisnis berdasarkan kepatuhan organisasi.
Peningkatan keterampilan akan membantu bisnis dari semua ukuran dan jenis menerapkan dan menjalankan program analisis data untuk mendapatkan keputusan berdasarkan data.
Mengingat pasar yang kompetitif saat ini, sebagian besar perusahaan menjadi semakin sadar akan kebutuhan untuk meningkatkan literasi data mereka.
Semakin penting bagi individu dan organisasi untuk memiliki keterampilan dan sumber daya yang diperlukan untuk menganalisis data yang dinamis dan rumit karena digitalisasi semakin populer dan menjadi kebutuhan saat ini.
Menggunakan alat yang tepat tidak diragukan lagi akan menambah nilai dan membuat analisis data dan proses pengumpulan wawasan menjadi lebih mudah dan lebih cepat.
Semua profesional dapat menggunakan sumber daya ini, mulai dari kelas online hingga tutorial interaktif hingga belajar pemrograman.
Berikut ini adalah beberapa alat yang akan sangat membantu dalam perjalanan literasi data.
Salah satu mata kuliah dari Coursera yang layak untuk dilihat adalah Spesialisasi Literasi Data.
Mata kuliah yang berkaitan dengan Data management, Business Intelligence, dan Data warehousing tentunya akan menambah skill pada data analysis dan data management.
Profesional yang memiliki pengalaman dan pengetahuan dalam bahasa pemrograman seperti Python dan Java, sistem basis data seperti SQL dan NoSQL, dan sistem operasi seperti UNIX dan LINUX akan unggul dan berada di depan penyelesaian analisis data dan mendapatkan hasil yang lebih cepat.
Visualisasi Data: Data mentah tidak dapat dipahami oleh orang-orang di luar bagian analisis data, sehingga data tersebut perlu disajikan dalam format visual agar dapat dipahami oleh pemilik bisnis dan pemangku kepentingan masing-masing sehingga dapat membuat keputusan bisnis terkait.
Beberapa alat yang tercantum di bawah ini dapat digunakan untuk menampilkan data dalam berbagai cara, termasuk bagan, infografis, dan visual lainnya.
Jika Anda mencari manajemen data tingkat lanjut, Anda dapat melihat kursus AI, ML, dan RPA. Kursus-kursus ini akan membantu para profesional untuk menggali lebih dalam wawasan data dan menciptakan otomatisasi dan inovasi.
Kata Akhir
Dikatakan bahwa jika Anda tidak memiliki kompas navigasi, Anda akan tersesat di lautan. Konsep yang sama diterapkan pada data. Tanpa keputusan berbasis data, ada kemungkinan besar bahwa bisnis dari semua ukuran dan jenis akan kehilangan daya saing di lingkungan yang sangat menuntut.
Setiap bagian dari dunia web mengumpulkan data dengan kecepatan yang sangat tinggi. Saat kami bergerak maju, kami perlu meningkatkan keterampilan literasi data dan menggunakannya untuk mendorong keputusan bisnis guna menambah nilai dalam produktivitas, kepuasan pelanggan, otomasi, inovasi, keuntungan, dll.
Selanjutnya, lihat alat manajemen data terbaik untuk bisnis menengah hingga besar.
