Tidak sedikit yang meyakini bahwa masalah pengambilan keputusan akan selesai begitu data terkumpul. Semakin banyak data yang dimiliki, semakin jelas pula arah yang harus ditempuh sebuah perusahaan.
Padahal, realitanya jauh lebih rumit dari yang dibayangkan. Banyak organisasi justru menyimpan data dalam jumlah sangat besar, tetapi rapatnya tetap berakhir dengan perdebatan dan keputusan berdasarkan firasat.
Fenomena ini bukan disebabkan kekurangan data, melainkan kekurangan kemampuan mengubah data menjadi informasi yang bisa dipakai. Di sinilah business intelligence mengambil peran, dan memahaminya menjadi bekal penting bagi siapa pun yang ingin berkarier di bidang data.
Mengapa Data yang Banyak Tidak Otomatis Berguna?
Berbeda dengan anggapan umum, data mentah sebenarnya lebih dekat ke bahan baku daripada ke jawaban. Sebuah perusahaan bisa saja mencatat setiap transaksi, setiap kunjungan, dan setiap keluhan pelanggan, tetapi catatan itu tidak berbicara apa-apa selama masih tersebar dan belum diolah.
Persoalannya semakin rumit karena data biasanya tersimpan di tempat yang berbeda-beda. Data penjualan ada di satu sistem, data pelanggan di sistem lain, sementara catatan operasional masih berupa berkas spreadsheet di komputer masing-masing orang. Menggabungkannya saja sudah menjadi pekerjaan tersendiri.
Ada pula jarak yang jarang disadari antara mengumpulkan dan memanfaatkan. Mengumpulkan data kini sangat murah karena hampir setiap sistem mencatat aktivitasnya secara otomatis. Memanfaatkannya justru mahal, sebab dibutuhkan orang yang paham konteks bisnis sekaligus mampu mengolah datanya.
Karena itu, nilai sebuah data tidak ditentukan oleh jumlahnya, melainkan oleh seberapa cepat data itu bisa diubah menjadi jawaban atas pertanyaan yang benar.
Faktor yang Membuat Data Melimpah Tetap Sulit Dipakai
Kesenjangan antara banyaknya data dan kualitas keputusan bukan disebabkan satu faktor saja. Berikut beberapa hal yang paling sering menjadi penyebabnya.
1. Data Tersebar dan Tidak Saling Terhubung
Setiap bagian perusahaan umumnya punya sistemnya sendiri, dan masing-masing menyimpan datanya secara terpisah. Ketika muncul pertanyaan yang membutuhkan gabungan beberapa sumber, prosesnya menjadi panjang dan melelahkan.
Akibatnya, laporan yang seharusnya bisa dibaca setiap hari justru butuh berhari-hari untuk disusun. Ketika akhirnya selesai, kondisinya sudah berubah dan keputusannya terlambat. Semakin terpisah sumber datanya, semakin lambat pula sebuah organisasi merespons keadaan.
2. Kualitas Data yang Tidak Terjaga
Data yang berisi catatan ganda, format tanggal yang berbeda-beda, atau penamaan yang tidak seragam akan menghasilkan kesimpulan yang keliru. Satu pelanggan bisa terhitung tiga kali hanya karena namanya ditulis dengan cara berbeda.
Masalah semacam ini jarang terlihat di permukaan, tetapi diam-diam merusak seluruh analisis di atasnya. Inilah alasan pekerjaan membersihkan data justru menyita porsi waktu terbesar, jauh melampaui pembuatan grafiknya.
Akibatnya sering terasa saat rapat, ketika dua bagian membawa angka berbeda untuk hal yang sama. Waktu pun habis memperdebatkan mana yang benar, bukan membahas keputusan yang seharusnya diambil.
3. Laporan Menjawab Pertanyaan yang Keliru
Banyak laporan disusun karena kebiasaan, bukan karena dibutuhkan. Isinya penuh angka dan grafik, tetapi tidak menjawab keputusan apa pun yang sedang dihadapi.
Laporan yang baik selalu berangkat dari pertanyaan yang jelas, misalnya produk mana yang perlu dihentikan atau wilayah mana yang layak ditambah anggaran. Tanpa pertanyaan yang tajam, laporan hanya menjadi tumpukan angka yang enak dilihat tetapi tidak mengubah apa pun.
Karena itu, kemampuan bertanya sering lebih menentukan dibanding kemampuan menghitung. Seorang analis yang berani mempertanyakan kebutuhan sebenarnya biasanya menghasilkan laporan yang jauh lebih berguna.
4. Data Tidak Sampai ke Orang yang Mengambil Keputusan
Sering kali analisisnya sudah benar, tetapi hasilnya berhenti di tim data. Laporannya terlalu teknis, penuh istilah, dan sulit dicerna oleh pihak yang seharusnya memakainya.
Padahal keputusan diambil oleh orang bisnis, bukan oleh model atau grafik. Kemampuan menyajikan temuan secara ringkas dan mudah dipahami sama pentingnya dengan kemampuan menganalisis. Inilah alasan data storytelling semakin dianggap keterampilan wajib.
5. Keputusan Tetap Bergantung pada Kebiasaan Lama
Faktor terakhir justru bukan soal teknis. Di banyak tempat, data hanya dipakai untuk membenarkan keputusan yang sudah diambil lebih dulu.
Selama budaya kerjanya belum berubah, perangkat secanggih apa pun tidak akan banyak membantu. Karena itu, membangun kebiasaan mempertanyakan angka sebelum memutuskan sama pentingnya dengan membangun sistemnya.
Perubahan semacam ini biasanya berjalan perlahan dan dimulai dari hal kecil, misalnya satu laporan yang benar-benar dipakai dalam rapat. Ketika manfaatnya terlihat, kebiasaan itu menyebar dengan sendirinya ke bagian lain.
Pendekatan Modern Tidak Lagi Berhenti pada Laporan
Dahulu, pekerjaan data dianggap selesai setelah laporan bulanan tercetak dan dibagikan. Kini pendekatan tersebut mulai ditinggalkan karena terlalu lambat untuk kebutuhan sekarang.
Pendekatan business intelligence yang berlaku saat ini umumnya mencakup beberapa hal berikut:
- Penyatuan sumber data, sehingga angka yang dipakai seluruh bagian berasal dari satu rujukan yang sama.
- Dashboard yang bisa diakses sendiri, agar setiap bagian tidak perlu menunggu laporan dibuatkan.
- Pembaruan data secara berkala, sehingga keputusan diambil berdasarkan kondisi terkini.
- Penyajian yang ringkas dan mudah dibaca, karena informasi hanya berguna bila dipahami.
Pergeseran ini membuat peran orang data bukan lagi sekadar penyusun laporan, melainkan penerjemah antara data dan keputusan bisnis. Nilainya diukur dari keputusan yang berubah, bukan dari banyaknya laporan yang dihasilkan.
Kebutuhan Talenta Data di Berbagai Industri
Kesenjangan antara banyaknya data dan kualitas keputusan membuat kebutuhan akan tenaga yang memahaminya terus bertambah. Kebutuhan ini tersebar di banyak sektor, dengan beberapa peran yang umum ditemui, seperti:
- Data Analyst, yang mengolah data menjadi informasi untuk mendukung keputusan.
- Business Intelligence Analyst, yang membangun dashboard dan laporan yang dipakai lintas bagian.
- Data Engineer, yang menyiapkan alur data agar tersedia secara rapi dan konsisten.
Yang menarik, kebutuhan ini justru tersebar sampai ke perusahaan yang tidak berlabel teknologi. Bisnis ritel, layanan kesehatan, sampai lembaga pendidikan sama-sama menyimpan data yang belum tergarap dengan baik.
Sayangnya, keterampilan ini tidak mudah dipelajari sendiri karena menuntut penguasaan teknis sekaligus pemahaman bisnis. Banyak orang berhenti di tengah jalan karena bingung menyusun urutan belajar atau tidak punya tempat bertanya ketika menemui kendala.
Membangun Kompetensi Data Secara Lebih Terarah
Mengubah data menjadi keputusan menuntut lebih dari kemampuan membuat grafik. Dibutuhkan pemahaman cara mengambil data dari berbagai sumber, membersihkannya, menganalisisnya, lalu menyampaikannya dengan cara yang bisa dipahami pengambil keputusan. Belajar langsung dari praktisi mempercepat proses ini karena setiap materi dikaitkan dengan kondisi nyata di lapangan.
Bagi yang ingin mendalaminya secara serius, Kursus Data Analyst Course-Net dapat menjadi pilihan yang layak dipertimbangkan. Materinya disusun bertahap, mulai dari pengolahan data dengan Excel dan SQL, pembuatan dashboard dengan Power BI, analisis data berskala besar menggunakan Python dan statistik, visualisasi interaktif dengan Tableau, hingga data storytelling dan proyek akhir yang bisa dijadikan portofolio. Pembelajaran dipandu langsung oleh coach praktisi aktif seperti Coach Dena yang berkarier di Allianz Indonesia dan Coach Reynold dari Bank Rakyat Indonesia, dengan kelas semi-privat berjumlah peserta terbatas serta fasilitas mengulang kelas tanpa biaya tambahan bila materinya belum sepenuhnya dipahami. Untuk mengetahui jadwal dan rincian program yang berlaku saat ini, informasi terbaru bisa dilihat langsung di halaman resminya.
