5 Tantangan yang Menghalangi Menjadi Berbasis Data

Diterbitkan: 2021-11-30

Hubungan antara bisnis dan data mereka berubah. Dengan merangkul pola pikir ujung ke ujung, organisasi akan dapat mengubah data menjadi nilai bisnis ke tingkat yang lebih besar.

Dengan menggabungkan data tim garis depan dengan interaksi mereka sehari-hari dengan pelanggan, dan kemudian menerjemahkan kembali ke jaringan internal perusahaan, budaya data ujung ke ujung dibuat.

Kami telah mengidentifikasi lima tantangan utama yang dihadapi organisasi ketika mencoba membangun budaya berbasis data berdasarkan pengalaman kami bekerja dalam intelijen militer dan desain yang berpusat pada manusia, serta wawasan lebih dari 1.000 pemimpin bisnis.

Tingkat Pengambilan Keputusan Berdasarkan Data

Pengambilan keputusan berbasis data adalah proses mengumpulkan dan menganalisis data, menyimpulkan wawasan darinya, dan kemudian membuat keputusan berdasarkan wawasan itu.

Prosesnya objektif dan dapat dianalisis sesuai dengan dampak metrik pada data.

Setiap industri manufaktur dapat mengambil manfaat dari pengambilan keputusan berbasis data. Untuk menghemat waktu, manajemen dapat merencanakan apa yang akan mempercepat produksi.

Keputusan berbasis data juga memungkinkan penggunaan informasi masa lalu untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan. Sangat mudah untuk membuat asumsi yang salah dan dipengaruhi oleh bias ketika tidak ada data. Raksasa bisnis dapat menggunakan pendekatan ini untuk pemodelan diagnostik, analisis data, dan pemrosesan untuk meningkatkan kinerja.

Manfaat Pengambilan Keputusan Berdasarkan Data

  • Kelincahan strategis yang ditingkatkan

    Data, seperti angka penjualan, biaya material, dan proyeksi pasar, selalu digunakan oleh bisnis untuk merumuskan strategi bisnis mereka. Strategi tersebut sebagian besar dipengaruhi oleh variasi, kecepatan, dan volume data yang tersedia untuk bisnis modern.

    Bisnis berbasis data harus mahir dalam memperoleh, menganalisis, dan bertindak berdasarkan data baru dengan cepat karena meningkatnya adopsi teknologi dan aplikasi baru yang memerlukan akses latensi rendah ke data dalam jumlah besar.

  • Peningkatan visibilitas pelanggan

    Perusahaan yang menggunakan data dengan cerdas mengenal pelanggannya lebih baik dari sebelumnya. Anda dapat mempelajari dari mana pelanggan Anda berasal, apa kebutuhan mereka, apa yang ingin mereka beli, bagaimana mereka ingin membelinya, dan bagaimana mereka ingin menghubungi Anda.

    Pengumpulan data bukanlah rahasia untuk mengetahui pelanggan Anda. Ini tentang memiliki kemampuan untuk menyatukan data dari berbagai sumber, lalu membuatnya dapat diakses, dapat ditindaklanjuti, dan dipahami oleh orang-orang di organisasi Anda yang paling membutuhkannya. Kecanggihan dan kompleksitas analisis semacam ini membutuhkan infrastruktur jaringan generasi berikutnya.

  • Inovasi didorong oleh wawasan

    Bisnis berbasis data dengan pemahaman penuh tentang pelanggannya dapat menggunakan wawasan tersebut untuk meningkatkan aplikasi, penawaran, dan pengalamannya bagi pelanggannya.

    Sektor ritel, misalnya, telah mampu membayangkan apa yang diinginkan pelanggan dari pengalaman di dalam toko mereka menggunakan data pelanggan.

    Pengecer mengembangkan toko masa depan melalui inovasi berkelanjutan, menawarkan pelajaran untuk industri lain juga.

  • efisiensi operasional

    Bisnis yang sukses dibangun di atas pelanggan yang bahagia. Banyak perusahaan mengabaikan fakta bahwa perbaikan di belakang layar mungkin merupakan cara paling efisien untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.

    Bisnis dapat mengoptimalkan operasi mereka secara real-time dengan memantau data mereka secara cerdas. Bisnis dapat melacak dan secara otomatis menyesuaikan proses dan operasi untuk menanggapi gangguan dan permintaan dengan mengumpulkan data tentang kondisi peralatan, rute pengiriman, pola cuaca, kesehatan rantai pasokan, inventaris.

  • Wawasan modal secara real-time

    Sebagian besar bisnis mendasarkan pemeliharaan dan pengeluaran modal mereka pada perkiraan, bukan data. Tebakan tentang kapan harus memperbaiki atau mengganti mesin didasarkan pada perkiraan.

    Situasi yang lebih menantang adalah ketika kegagalan peralatan menyebabkan keputusan pemeliharaan dan pembelian yang mengakibatkan hilangnya produktivitas dan pengeluaran tak terduga.

  • Keunggulan kompetitif

    Anda mungkin pernah bereksperimen dengan platform hybrid dan multi-cloud dan eksplorasi data besar melalui bisnis Anda. Selanjutnya, kembangkan kesuksesan bisnis Anda agar lebih kompetitif.

5 Tantangan yang Menghalangi Menjadi Berbasis Data

  1. Kualitas data

    Tantangan berbasis data pertama adalah dalam proyek berbasis data, penemuan data bisa menjadi tugas penting dan mendasar. Bergantung pada kriteria, seperti kerangka kerja yang berpusat pada pengguna dan kerangka kerja organisasi lainnya, seseorang dapat menemukan pendekatan untuk kualitas data.

    Larutan

    Selain metode pembuatan profil data dan eksplorasi data, penganalisis juga dapat memeriksa implikasi penggunaannya serta kualitas kumpulan data. Sangat penting untuk mengikuti siklus kualitas data untuk meningkatkan dan memastikan kualitas data yang tinggi.

  1. Mengintegrasikan data

    Integrasi data adalah proses menggabungkan data dari sumber yang berbeda dan menyimpannya bersama-sama untuk mendapatkan tampilan yang seragam. Masalah integrasi data kemungkinan besar disebabkan oleh data yang tidak konsisten dalam suatu organisasi.

    Larutan

    Untuk mengatasi masalah integrasi data yang kompleks, tersedia beberapa platform integrasi data. Dengan alat integrasi data, Anda dapat mengotomatiskan dan mengatur transformasi, membuat kerangka kerja yang dapat diperluas, mengoptimalkan kinerja kueri secara otomatis, dll.

  1. Data kotor

    Tantangan berbasis data ketiga dan paling penting disebut data kotor ketika berisi informasi yang tidak akurat. Mengambilnya dari kumpulan data praktis tidak mungkin. Penting untuk menerapkan Strategi Pemasaran Berbasis Data B2B untuk bekerja dengan data kotor berdasarkan tingkat kesalahannya. Jenis data kotor tercantum di bawah ini.

    • Tidak akurat: Data yang benar secara teknis dapat menjadi tidak akurat untuk organisasi dalam kasus ini.
    • Salah: Nilai bidang harus berada dalam rentang nilai yang valid agar dianggap salah.
    • Duplikat: Terjadinya duplikat data dapat disebabkan oleh pengiriman berulang kali, penggabungan data yang salah, dll.
    • Tidak konsisten: Data yang tidak konsisten sering kali disebabkan oleh data yang berlebihan.
    • Tidak lengkap: Data dengan nilai yang hilang adalah alasannya.
    • Pelanggaran aturan bisnis: Aturan bisnis dilanggar ketika jenis data ini ada.

    Larutan

    Pakar manajemen data dapat membantu organisasi mengatasi tantangan ini dengan membersihkan, memvalidasi, mengganti, dan menghapus data mentah dan tidak terstruktur. Juga tersedia di pasaran adalah alat pembersih data atau alat penggosok data untuk membersihkan data yang kotor.

  1. Ketidakpastian data

    Ketidakpastian dapat terjadi karena berbagai alasan, termasuk kesalahan pengukuran, kesalahan pemrosesan, dll. Saat menggunakan data dunia nyata, kesalahan, dan ketidakpastian harus diharapkan.

    Larutan

    Simulasi, pengujian, dan analisis sistem yang kompleks dapat disederhanakan menggunakan kuantifikasi ketidakpastian yang kuat dan perangkat lunak analitik.

  1. Mengubah data

    Mengubah data adalah tantangan terakhir yang didorong oleh data dari berbagai sumber yang biasanya tidak kompatibel satu sama lain dan oleh karena itu perlu dibersihkan dan dinormalisasi sebelum dapat digunakan bersama. Untuk mendapatkan wawasan yang berarti dari data, Transformasi Data dapat digambarkan sebagai konversi data dari satu format ke format lainnya. Meskipun seluruh data dapat diubah menjadi bentuk yang dapat digunakan, masih ada beberapa hal yang dapat salah dengan proyek ETL seperti peningkatan kecepatan data, waktu yang dihabiskan untuk memperbaiki koneksi data yang rusak, dll.

    Larutan

    Alat ETL yang berbeda dapat digunakan untuk mengekstrak data dan menyimpannya dalam format yang tepat untuk analisis, termasuk Ketl, Jedox, dan sebagainya.

Pikiran Akhir

Setelah memahami tantangan ini secara mendalam, kami telah mengembangkan kerangka kerja untuk memungkinkan tim bisnis berkomunikasi dengan data kapan, di mana, dan bagaimana mereka perlu melakukannya.

Anggota tim harus mampu berpikir secara holistik dan membuat keputusan dengan struktur yang lebih datar untuk mencapai tujuan ini. Dengan melakukan ini dengan benar, Anda akan dapat mengubah data organisasi Anda menjadi nilai bisnis nyata setiap hari.

Sumber Daya Berguna Lainnya:

Mengapa Budaya Berbasis Data Sangat Penting untuk Transformasi Digital

3 Alasan Pemasaran Berbasis Data Penting?

Tren Pemasaran Berbasis Data Teratas yang Harus Diperhatikan