Permasalahan Data di Berbagai Jenis Industri

Pelajaran dari Validasi Lintas Sektor oleh Badr Interactive

Di era digital seperti sekarang, “data adalah aset baru” bukan lagi sekadar jargon. Namun, bagaimana jika aset tersebut justru menjadi beban? Banyak perusahaan telah menyadari pentingnya data dalam pengambilan keputusan strategis, tetapi saat Badr Interactive melakukan validasi lintas sektor, dari industri tambang, telekomunikasi, FMCG, hingga institusi pemerintahan, satu kesimpulan utama muncul: permasalahan data di industri masih cukup kompleks dan mengakar.

Melalui proses validasi yang dilakukan dalam pengembangan produk Automated Chatbot dan Report, Badr Interactive melakukan wawancara mendalam dengan lebih dari 15 perusahaan dari berbagai sektor. Tujuannya adalah untuk memahami bagaimana perusahaan mengelola data mereka, tantangan apa yang dihadapi, dan apa harapan mereka terhadap solusi berbasis data dan AI. Hasilnya memberikan gambaran nyata tentang kondisi dan keresahan industri terhadap data.

BACA JUGA: Metode Analisis Data untuk Meningkatkan Efisiensi Bisnis Anda

Permasalahan Data di berbagai Industri

Berikut ini beberapa permasalahan data yang kami dapatkan dari hasil wawancara mendalam ke lebih dari 15 perusahaan terkait dengan implementasi data di perusahaan mereka:

1. Kualitas Data: Masalah Lama yang Belum Tuntas

Salah satu keluhan yang paling sering muncul dari perusahaan yang diwawancarai adalah kualitas data yang masih jauh dari ideal. Banyak organisasi, bahkan perusahaan besar, masih menghadapi:

1. Duplikasi data, data yang hilang, atau format yang tidak konsisten antar departemen.
2. Data yang tidak lengkap, karena sistem input data tidak mewajibkan semua field terisi.
3. Validasi data yang manual, membuat tim bisnis menghabiskan waktu untuk sekadar memastikan bahwa data yang mereka baca dapat dipercaya.

Dalam konteks industri seperti di beberapa lembaga Pemerintahan, penyimpanan data bahkan masih disimpan dalam bentuk fisik atau spreadsheet terpisah. Hal ini menimbulkan hambatan serius saat ingin mengolah atau mengambil keputusan berbasis data secara cepat.

2. Data Tidak Real-Time: Menghambat Keputusan Strategis

Real-time decision-making adalah kebutuhan mutlak di sektor-sektor seperti telekomunikasi, perbankan, dan retail. Namun, hasil validasi Badr menunjukkan bahwa banyak perusahaan masih bergantung pada laporan manual yang tidak real-time. Misalnya, dalam wawancara dengan salah satu BUMN, disebutkan bahwa insight strategis yang mereka butuhkan baru bisa tersedia secara mingguan karena lamanya proses analisis manual.

Kondisi ini jelas tidak ideal dalam lingkungan bisnis yang menuntut kecepatan. Di sisi lain, perusahaan seringkali belum memiliki sistem yang mampu menggabungkan data secara otomatis dari berbagai sumber.

3. Sistem Terfragmentasi: Integrasi Data Masih Minim

Perusahaan dengan banyak unit bisnis, baik nasional maupun multinasional, menghadapi tantangan serius dalam integrasi data. Masing-masing unit atau divisi kerap memiliki “budaya pengelolaan data” sendiri, menggunakan tools yang berbeda, bahkan sistem yang tidak kompatibel satu sama lain.

Kami menemukan bahwa banyak perusahaan masih dalam tahap awal membangun data warehouse atau data lake, dan saat ini masih mengandalkan laporan manual dari tim IT untuk menggabungkan data antar unit. Hal ini menyebabkan bottleneck dan keterlambatan dalam analisis strategis.

BACA JUGA: Perbedaan Data Lake dan Data Warehouse

4. Ketergantungan pada Excel dan BI Tools yang Belum Maksimal

Walaupun penggunaan tools seperti Tableau, Power BI, dan Metabase sudah cukup meluas, penggunaan Excel sebagai alat utama analisis data masih sangat dominan. Banyak tim bisnis harus mengekspor data dari sistem ERP ke Excel terlebih dahulu untuk melakukan analisis lanjutan.

Bahkan beberapa perusahaan menyebutkan bahwa dashboard yang mereka miliki tidak cukup fleksibel, sehingga pengguna masih perlu meminta bantuan dari tim analis atau teknis untuk mendapatkan insight yang mereka butuhkan. Hal ini menunjukkan bahwa solusi data yang ada belum mampu memberdayakan pengguna non-teknis untuk mengakses insight secara mandiri.

Perhatian Utama Pelaku Industri terkait dengan Data

Bukan hanya masalah teknis, hasil validasi juga menunjukkan bahwa pelaku industri memiliki concern mendalam terhadap isu-isu strategis terkait data, seperti:

a. Akurasi dan Kredibilitas Data

Beberapa perusahaan menyoroti bahwa solusi seperti chatbot AI atau laporan otomatis hanya akan efektif jika data dasarnya sudah bersih dan terpercaya. Jika input data bermasalah, maka insight yang dihasilkan justru bisa menyesatkan.

b. Keamanan dan Kerahasiaan

Banyak perusahaan enggan menggunakan solusi berbasis cloud atau third party jika tidak ada jaminan kuat bahwa data mereka tidak keluar dari lingkungan internal. Kekhawatiran ini muncul terutama di institusi pemerintah dan BUMN, yang memiliki regulasi ketat terkait kerahasiaan data.

c. Fleksibilitas dan Integrasi

Perusahaan tidak menginginkan solusi yang berdiri sendiri. Mereka ingin sistem yang bisa terintegrasi langsung dengan tools yang sudah mereka pakai, seperti Tableau, Power BI, atau sistem ERP mereka. Jika tidak bisa diintegrasikan, maka kemungkinan adopsi akan sangat rendah.

d. Visualisasi Lebih Dibutuhkan daripada Narasi

Chatbot dan laporan naratif yang terlalu panjang justru dianggap mengganggu oleh banyak user. Mereka lebih memilih insight dalam bentuk grafik, tren, dan indikator visual yang mudah dicerna, lengkap dengan fitur “warning system” seperti penanda warna merah atau hijau.

e. Harga dan ROI yang Realistis

Beberapa perusahaan menyatakan bahwa harga langganan Rp 20–30 juta per bulan terlalu mahal, terutama jika tidak ada demonstrasi yang jelas tentang penghematan waktu, efisiensi proses, atau keputusan yang lebih akurat. Banyak yang meminta adanya skema freemium atau tiered pricing yang memungkinkan uji coba sebelum komitmen.

Kesimpulan

Hasil validasi yang dilakukan oleh Badr Interactive membuka mata bahwa isu data bukan hanya soal teknologi, tetapi menyangkut kesiapan budaya organisasi, infrastruktur, keamanan, dan user experience.

Untuk perusahaan teknologi, hal ini adalah peluang besar untuk membangun solusi yang benar-benar menjawab keresahan di lapangan, bukan sekadar menambahkan fitur AI atau visualisasi dashboard, tetapi menyelesaikan akar masalah dari kualitas, integrasi, dan pemanfaatan data yang optimal.

Jika Anda adalah pelaku bisnis, CTO, atau decision-maker yang sedang menavigasi tantangan data di organisasi Anda, mulailah dengan pertanyaan sederhana:

“Apakah data yang saya miliki benar-benar membantu saya mengambil keputusan, atau justru membebani?”

Ingin tau lebih banyak tentang pemanfaatan data untuk bisnis Anda? Silakan isi form dibawah ini untuk konsultasi lebih lanjut.