Bayangkan jika keputusan strategis dalam bisnis Anda tidak lagi dibuat berdasarkan intuisi semata, melainkan berdasarkan data yang konkret, relevan, dan real-time. Data-Driven Decision Making (DDDM) bukanlah sekadar teknologi, melainkan pendekatan sistematis yang memungkinkan perusahaan membuat keputusan yang lebih akurat.
Bisnis yang mengandalkan insting dan intuisi semata berisiko tertinggal, terutama ketika pesaing mampu membuat strategi berdasarkan informasi real-time dan analitik yang akurat.
Untuk mewujudkannya, ada sejumlah komponen kunci yang harus dibangun secara strategis. Berikut ini komponen utama dalam DDDM yang wajib dimiliki perusahaan.
1. Pengumpulan Data yang Terstruktur
Tahapan awal dalam data-driven decision making adalah memastikan bahwa data dikumpulkan secara menyeluruh, akurat, dan dapat diakses kapan saja oleh pihak yang membutuhkannya. Data yang tidak lengkap, tersebar di berbagai platform, atau disimpan dalam format tidak seragam akan menjadi hambatan serius.
Langkah penting yang perlu diperhatikan:
- Identifikasi sumber data utama dan pendukung, mulai dari transaksi pelanggan, interaksi digital (clickstream), hingga input manual oleh staf operasional.
- Integrasi sistem. Penggunaan tools seperti ETL (Extract-Transform-Load) atau middleware/API untuk menyatukan data dari CRM, ERP, POS, dan aplikasi internal lainnya.
- Kategorisasi data. Bertujuan untuk membedakan antara data real-time dan historis, data primer dan sekunder, hingga metadata penting seperti waktu, lokasi, atau channel asal data.
Tanpa pengumpulan data yang solid dan terstruktur, proses analisis akan memakan waktu, mahal, dan rentan menghasilkan insight yang tidak valid.
2. Pengolahan dan Pembersihan Data (Data Preparation)
Setelah data dikumpulkan, tahap selanjutnya adalah membersihkan dan menyusunnya agar siap dianalisis. Proses ini krusial untuk memastikan kualitas data tinggi dan layak digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan.
Langkah yang perlu dilakukan:
- Identifikasi anomali, seperti data kosong (missing value), data outlier, atau data dengan format tidak konsisten.
- Normalisasi dan standarisasi dengan menyamakan format waktu, satuan ukuran, kategori input, dan lainnya agar mudah dibandingkan.
- Transformasi data seperti penggabungan (merge), pemisahan (split), atau perhitungan ulang (derived metrics) agar data lebih kontekstual.
Perusahaan yang serius dengan DDDM biasanya memiliki data engineer yang fokus pada tugas ini. Tools seperti Apache Spark, Google Cloud DataPrep, atau dbt sangat membantu mempercepat proses ini di skala besar.
BACA JUGA: Apa Pentingnya Data-Driven Decision Making untuk Bisnis di 2025?
3. Analisis Data dan Insight Generation
Tahapan ini menjadi hal penting dari DDDM. Di sinilah data yang telah dikumpulkan dan dibersihkan mulai memberikan nilai bisnis. Analisis data dilakukan untuk mengidentifikasi tren tersembunyi dan risiko yang sebelumnya tak terdeteksi, yang bisa menghasilkan insighr dalam pengambilan keputusan.
Beberapa pendekatan yang dapat digunakan:
- Analisis deskriptif untuk mengetahui apa yang terjadi (misal: total penjualan menurun di wilayah tertentu).
- Analisis diagnostik untuk menjawab mengapa hal itu terjadi (misal: karena pelanggan churn setelah bulan ketiga).
- Analisis prediktif untuk memperkirakan apa yang akan terjadi (misal: demand forecasting berdasarkan data historis dan tren musiman).
- Analisis preskriptif untuk menentukan tindakan terbaik (misal: optimasi alokasi anggaran promosi).
Analisis data yang efektif memerlukan tools yang sesuai, seperti Python, R, SQL, atau platform seperti BigQuery dan Snowflake, serta tim yang mampu mengubah insight teknis menjadi masukan strategis untuk tim bisnis.
4. Visualisasi Data dan Storytelling
Data yang ada harus diolah kembali untuk menjelaskan “mengapa ini penting” bagi perusahaan. Visualisasi yang kuat mengubah angka menjadi insight dan membantu semua level organisasi memahami dampaknya.
Untuk membuat visualisasi data, sebaiknya:
- Pilih visualisasi yang tepat, seperti bar chart untuk perbandingan, line chart untuk tren, pie chart untuk proporsi, heatmap untuk intensitas, dll.
- Buat konteks dan narasi yang jelas. Awali dengan pertanyaan, tunjukkan temuan, dan simpulkan dengan rekomendasi.
- Sesuaikan dengan audiens. Misalnya, CEO butuh gambaran besar, sedangkan manajer operasional mungkin butuh detail teknis.
Visualisasi bukan sekadar grafik, tapi sarana komunikasi strategis yang mendorong aksi. Platform seperti Tableau, Power BI, atau Looker menyediakan fitur storytelling dan interaktivitas yang sangat mendukung praktik ini.
BACA JUGA: Ini Peran Data Visualization dalam Mengidentifikasi Peluang dan Risiko Perusahaan
5. Implementasi Keputusan dan Aksi Nyata
Insight yang diperoleh hanya akan bernilai jika ditindaklanjuti dalam bentuk strategi. Proses implementasi sering menjadi bottleneck karena kurangnya koordinasi, ketidaksiapan operasional, atau hambatan birokrasi.
Agar keputusan berbasis data bisa dijalankan secara efektif:
- Libatkan stakeholder sejak awal agar implementasi mendapat dukungan lintas tim.
- Gunakan pendekatan agile atau eksperimentasi terkontrol (A/B testing) untuk menguji efektivitas strategi baru.
- Dokumentasikan proses dan hasil implementasi agar bisa direplikasi atau dievaluasi di masa depan.
Integrasi insight ke dalam proses kerja harian, misalnya menghubungkan hasil analitik ke sistem CRM atau workflow automation akan mempercepat dampak bisnis secara nyata.
6. Monitoring dan Evaluasi Hasil
Evaluasi hasil keputusan adalah bagian dari DDDM. Komponen ini memastikan bahwa proses pengambilan keputusan menjadi lebih tajam dari waktu ke waktu.
Fase monitoring harus mencakup:
- Pelacakan KPI yang telah ditetapkan dengan menggunakan dashboard otomatis yang diperbarui harian atau real-time.
- Analisis dampak langsung dan tidak langsung, seperti dampak terhadap retensi pelanggan, NPS, atau produktivitas tim.
- Perbandingan antara hasil aktual dan target serta analisis gap untuk memahami penyebab ketidaksesuaian.
Evaluasi yang transparan akan membantu organisasi belajar dari eksperimen yang gagal, dan menyempurnakan strategi bisnis berikutnya.
7. Budaya Organisasi yang Mendukung DDDM
Teknologi dan tools hanyalah sarana. Agar DDDM benar-benar berjalan, perusahaan harus memiliki budaya yang menghargai data sebagai bagian dari pengambilan keputusan sehari-hari.
Cara membangun budaya ini:
- Pemimpin harus menjadi role model, memulai meeting dengan data, mempertanyakan asumsi, dan mendorong pembuktian lewat angka.
- Mengadakan pelatihan dasar dashboard untuk staf operasional hingga workshop statistik untuk manajer.
- Buka akses data secara terkontrol agar setiap tim dapat memanfaatkan data untuk meningkatkan performa mereka sendiri.
Kesimpulan
Data-driven decision making bukan sekadar tren, melainkan fondasi modern dalam menjalankan bisnis yang kompetitif. Dengan membangun tujuh komponen utama, dari pengumpulan hingga budaya organisasi bisnis Anda dapat mengambil keputusan yang lebih tepat, cepat, dan berdampak langsung.
Salah satu perusahaan yang memanfaatkan data-driven adalah Ipsos. IPSOS adalah perusahaan riset dan konsultan pasar multinasional dengan kantor pusat di Paris, Prancis. Perusahaan ini didirikan pada tahun 1975 oleh Didier Truchot, Kepala perusahaan, dan telah diperdagangkan secara publik di Bursa Efek Paris sejak 1 Juli 1999.
Untuk meningkatkan efisiensi dalam monitoring dan analisis brand performance, Ipsos perlu mengembangkan dashboard yang menyediakan dan menampilkan data brand performance perusahaan setiap bulan dalam format yang interaktif.
Dashboard ini akan memungkinkan user untuk mengakses, menganalisis, dan menginterpretasikan data dengan lebih mudah, sehingga mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dan berbasis data. Pengembangan dashboard interaktif bulanan ini dilakukan oleh Badr Interactive untuk memudahkan monitoring, analisis, dan interpretasi data brand performance, guna mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
Jika Anda ingin membangun sistem DDDM yang terstruktur dan skalabel, Badr Interactive melalui Big Data Solution siap membantu Anda, mulai dari desain data architecture, integrasi sistem, dashboard, hingga automasi pengambilan keputusan berbasis data.
Hubungi kami dan mulailah perjalanan transformasi data Anda hari ini dengan mengisi form di bawah ini.
Need the Right Digital Solution for Your Business?
We’re here to help you design the best digital solutions tailored to your business needs.
