banner large

Bagaimana data BENAR-BENAR harus digunakan untuk mendorong strategi dan diferensiasi

Comment
X
Share

Kami sangat antusias untuk menghadirkan Transform 2022 kembali secara langsung pada 19 Juli dan 20 – 28 Juli secara virtual. Bergabunglah dengan AI dan pemimpin data untuk pembicaraan yang berwawasan luas dan peluang jaringan yang menarik. Daftar hari ini!


Dalam hal strategi, kebanyakan perusahaan gagal. Faktanya, 95% produk yang masuk ke pasar tidak berhasil. Alasan umum adalah eksekusi yang gagal, tetapi ini seringkali hanya akuntabilitas yang buruk dari eksekutif karena perusahaan tidak mencapai target triwulanan mereka. Alasan umum lainnya yang ditunjukkan oleh para pemimpin bisnis adalah rencana yang tidak realistis, tim yang terlibat salah, kondisi pasar, dan sebagainya. Permainan menyalahkan bisa berlanjut, tapi itu hanya berfokus pada bagaimana strategi gagal dan tidak benar-benar aktif mengapa.

Strategi itu sendiri tidak pernah dipertanyakan. Strategi tidak boleh hanya menjadi tujuan, melainkan serangkaian pilihan yang jelas yang mendorong keselarasan dan fokus di seluruh perusahaan. Perusahaan yang berkembang pesat sudah mempertanyakan bagaimana pilihan ini dibuat ketika memutuskan strategi mereka. Biasanya saat itulah data masuk, dan saat itulah perusahaan terburu-buru untuk didorong oleh data. Sebagian besar perusahaan mengenali nilai data untuk menentukan strategi, tetapi tidak dapat mewujudkan potensi penuh mereka karena mereka tidak dapat membuat pendekatan sistemik untuk strategi berbasis data.

Mengapa perusahaan gagal menggunakan data untuk menginformasikan strategi?

Kesalahan pertama yang dilakukan perusahaan saat mencoba membuat strategi berbasis data adalah bagaimana mereka menggunakan kemampuan datanya, atau bagaimana budaya perusahaan berperilaku terkait topik ini. Organisasi yang sering membuat kesalahan ini menerapkan pendekatan berbasis data untuk beberapa proses atau keputusan, tetapi tidak semua, sehingga meninggalkan keputusan penting di luar lingkaran ini. Mereka akhirnya menciptakan inefisiensi dan penggunaan data yang buruk di seluruh organisasi dan, di banyak area di dalam perusahaan, masalah bisnis masih diselesaikan melalui pendekatan tradisional.

Alasan umum lainnya untuk ini adalah bahwa data sering kali tidak memiliki “pemilik” atau strategi yang benar untuk memastikannya diperbarui dan siap digunakan dengan berbagai cara. Ini seharusnya bukan hanya masalah kepatuhan, tetapi keputusan inti yang memengaruhi keseluruhan strategi.

Kesalahan kedua yang dilakukan perusahaan adalah dalam strategi data itu sendiri. Sebagian besar nilai di era kelebihan data saat ini ada di data tidak terstruktur, tetapi perusahaan gagal melihat itu atau tidak dapat menanganinya dengan benar. Sebagian besar data yang digunakan perusahaan masih terorganisir seperti dalam spreadsheet besar, atau database relasional, yang membutuhkan waktu yang signifikan untuk menjelajahi dan menyesuaikan kumpulan data secara manual. Penggunaan data tidak terstruktur yang buruk lainnya adalah bahwa perusahaan harus menyaring data menjadi bentuk terstruktur menggunakan proses manual, memakan waktu, dan rawan kesalahan.

Untuk menambah penghinaan pada cedera, hanya sebagian kecil dari data tidak terstruktur yang diserap, diproses, dan dianalisis secara waktu nyata karena keterbatasan alat yang diadopsi oleh banyak perusahaan. Kumpulan data tidak jelas dan mahal, sehingga menyulitkan pengguna non-teknis dalam suatu organisasi untuk mengakses dan memanipulasi data yang mereka butuhkan dengan cepat. Perusahaan kemudian harus membuat keputusan kalah-kalah tentang strategi data mereka, harus memilih antara dua faktor penting untuk implementasi strategi yang sukses: pengambilan keputusan yang gesit atau analisis yang lebih canggih dan kasus penggunaan dengan data.

Karakteristik strategi berbasis data asli

Strategi yang sukses didahului oleh budaya berbasis data di seluruh organisasi. Karena itu, data harus disematkan dalam setiap keputusan, interaksi, dan proses, tidak hanya dalam beberapa kasus. Itu membuat pengambilan keputusan menjadi mudah, cepat, dan selaras dengan “seperangkat pilihan” yang merupakan inti dari implementasi strategi. Selain itu, perusahaan berbasis data 58% lebih mungkin untuk mencapai sasaran pendapatan daripada perusahaan yang tidak menggunakan data dalam proses pengambilan keputusan. Karakteristik kunci lain dari strategi berbasis data adalah pengiriman dan pemrosesan data secara real-time, menjadikannya terintegrasi dan siap digunakan untuk setiap pemangku kepentingan.

Peta jalan untuk strategi bisnis berbasis data dimulai dengan memilih data yang tepat. Ini memberikan kemampuan untuk memiliki lebih banyak kedalaman dan keluasan terhadap lingkungan bisnis, sehingga membuat keputusan strategis yang lebih baik. Ini memberikan kemampuan untuk melihat masa lalu dengan benar dan membuat perkiraan yang lebih baik tentang lanskap kompetitif, tren pasar, dan variabel lain yang memengaruhi hasil strategi bisnis.

Memilih data yang tepat juga berarti lebih komprehensif tentang masalah dan peluang bisnis yang perlu ditangani. Pemimpin bisnis juga perlu kreatif tentang potensi sumber data eksternal dan baru, terutama ketika berbicara tentang data yang tidak terstruktur.

Setelah perusahaan memiliki data yang tepat untuk mengatasi masalah bisnis, mereka perlu membangun model analitik yang tepat untuk mengoptimalkan hasil bisnis. Itu dimulai dengan pendekatan berbasis hipotesis untuk mengidentifikasi peluang bisnis dan menentukan bagaimana model dapat meningkatkan kinerja. Pendekatan ini juga memastikan dukungan dari para profesional yang kurang memahami data dalam penggunaan alat analisis sehari-hari.

Mengapa merangkul teknologi untuk membuat strategi berbasis data?

Yang benar adalah bahwa pengambil keputusan strategi tidak lagi harus bergantung pada pengalaman atau konsultan outsourcing untuk membuat strategi berbasis data. Berbagai teknologi dapat membantu dalam proses ini, menghemat waktu dan uang, serta memberikan wawasan yang akurat. Tidak selalu mudah untuk membuat data bekerja; langkah pertama adalah belajar menangani data dari berbagai sumber dan bagaimana teknologi dapat membantu mengumpulkan dan menstandarisasi data ini.

Tantangan bekerja dengan data tidak terstruktur dalam skala besar untuk menciptakan strategi yang lebih baik dapat diselesaikan dengan bantuan dari sistem prediktif hingga otomatisasi berbasis kecerdasan buatan (AI) yang digunakan untuk mengatur data ini secara efisien dan memastikan model analitik terbaik untuk memaksimalkan hasil bisnis. Pembelajaran mesin, misalnya, dapat dianggap sebagai salah satu pendekatan analitis yang paling penting, yang dapat membantu menemukan koneksi dan tren dalam data yang bahkan mungkin tidak diketahui oleh analis data manusia. Ini juga dapat memungkinkan fokus pada wawasan berwawasan ke depan, memastikan data saat ini dapat diubah menjadi wawasan yang nyata dan dapat ditindaklanjuti.

Untuk menciptakan dan menerapkan budaya berbasis data, perusahaan harus merangkul solusi teknologi inovatif sebagai cara yang lebih cepat dan lebih tegas untuk menangani dunia metadata. Dan mereka harus dapat membuat keputusan berdasarkan informasi yang dapat dipercaya, mempercepat proses pengambilan keputusan.

Patricia Osorio adalah salah satu pendiri dan CRO Birdie.

DataDecisionMakers

Selamat datang di komunitas VentureBeat!

DataDecisionMakers adalah tempat para ahli, termasuk orang-orang teknis yang melakukan pekerjaan data, dapat berbagi wawasan dan inovasi terkait data.

Jika Anda ingin membaca tentang ide-ide mutakhir dan informasi terkini, praktik terbaik, dan masa depan data dan teknologi data, bergabunglah dengan kami di DataDecisionMakers.

Anda bahkan mungkin mempertimbangkan untuk menyumbangkan artikel Anda sendiri!

Baca Lebih Lanjut Dari DataDecisionMakers

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *