Tantangan yang dihadapi oleh semua bisnis bukanlah bagaimana mengumpulkan data, memformatnya, atau teknologi apa yang dapat digunakan untuk menganalisisnya; sebaliknya, ini adalah bagaimana merumuskan jawaban dari pertanyaan yang ingin kita jawab dengan menggunakan data. Banyak individu memiliki minat untuk belajar tentang big data dan manfaat analitik data. Salah satu manfaat utamanya adalah kita dapat menggunakan data yang kita kumpulkan untuk meningkatkan efisiensi operasional bisnis.
Bisnis menghasilkan banyak data yang berisi insight berharga, dan analitik data adalah kunci untuk mendapatkan akses ke sana. Manajemen data dapat menguntungkan perusahaan dalam beberapa cara, termasuk mempersonalisasi promosi pemasaran kepada pelanggan tertentu dan mengidentifikasi serta mengendalikan risiko bisnis.
Manajemen data dapat meningkatkan visibilitas aset data organisasi , sehingga lebih mudah bagi individu untuk dengan cepat mengakses data yang tepat untuk keperluan mereka. Manajemen data membantu bisnis menjadi lebih terstruktur dan efisien dengan membantu individu dalam menemukan data yang mereka butuhkan untuk melakukan tugas mereka dengan lebih efisien. Ini juga dapat membantu mencegah potensi kesalahan dengan menentukan prosedur dan aturan penggunaan dan menumbuhkan kepercayaan pada data yang digunakan untuk membuat keputusan di seluruh organisasi . Jika sebuah perusahaan memiliki data yang akurat dan terkini, perusahaan dapat merespons dengan lebih cepat terhadap perubahan pasar dan permintaan klien.
Perusahaan berbasis data adalah perusahaan yang telah membentuk kerangka kerja dan budaya di mana data dikumpulkan dan digunakan untuk membuat keputusan di seluruh organisasi, termasuk pemasaran, pengembangan produk, dan sumber daya manusia. Untuk meningkatkan operasi mereka dan memperluas peluang layanan pelanggan mereka, organisasi semakin beralih ke analisis data untuk mendapatkan wawasan. Ada banyak contoh perusahaan besar yang telah berhasil mengelola data menggunakan berbagai teknik. Beberapa contoh ini disediakan di bawah ini.
Schaeffler, pemasok otomotif dan industri di seluruh dunia, melihat potensi ini sejak awal dan mulai menangani data secara profesional lebih dari sepuluh tahun yang lalu. Komponen presisi Schaeffler dapat ditemukan di powertrain kendaraan, kereta berkecepatan tinggi, dan turbin angin serta solusi aeronautika dan astronot. Manajemen data profesional dianggap sebagai salah satu elemen kesuksesan penting perusahaan. Schaeffler sekarang memiliki posisi atas dalam industri bisnis mereka, sebagai salah satu dari sedikit organisasi yang mengelola lebih dari sekadar dasar-dasar pengelolaan data. Schaeffler memiliki pengelolaan yang kuat pada data masternya dan telah mencapai tingkat kematangan manajemen data yang tinggi.
Schaeffler menyadari sejak awal bahwa database yang lebih besar diperlukan untuk melanjutkan kesuksesan digitalisasi, oleh karena itu memperluas manajemen data di luar data master untuk mencakup jenis data lainnya. Schaeffler membentuk tim metodologi dalam tim manajemen data perusahaan untuk mengumpulkan dan berbagi pengetahuan. Tim inti ini mendefinisikan domain, peran, dan tugas data, memimpin seminar pelatihan dengan lebih dari 170 peserta, memperbarui buku pegangan manajemen Schaeffler dengan proses baru, menghasilkan KPI kualitas data, membangun budaya data, mengoptimalkan domain data yang dipilih, dan mengembangkan model data.
Schaeffler sekarang membuat lebih banyak penilaian berbasis data daripada di masa lalu. Untuk hampir semua 77 pabrik, korporasi menggunakan sistem SAP tunggal. Demikian pula, Salesforce digunakan untuk manajemen hubungan pelanggan (CRM) dan PTC Windchill digunakan di 20 pusat R&D. Untuk manajemen data yang efektif, arsitektur perangkat lunak yang bersih diperlukan.
Ketika semakin banyak orang menonton acara televisi secara berlebihan, layanan streaming on-demand menjadi semakin marak. Disney+ telah merancang strategi berbasis data untuk mengatasi masalah silo data. Mereka mampu mengumpulkan informasi dari berbagai silo departemen untuk meningkatkan penyampaian dan rekomendasi mereka, tetapi kinerja aktual mereka jauh lebih unggul. Mereka mampu meningkatkan aksesibilitas data, menghasilkan pegelolaan data yang baik. Melalui pengujian, mereka berharap dapat menentukan cara menjadikan pembelajaran mesin sebagai bagian inti dari operasional mereka.
Strategi baru Disney memastikan bahwa setiap orang dalam organisasi memiliki akses ke informasi yang diperlukan setiap saat. Untuk memfasilitasi data, mereka mengembangkan Platform Data Streaming yang memisahkan ekosistem antara produsen dan konsumen. Amazon Kinesis Data Streams digunakan untuk semuanya. Mereka dapat membuat data yang dikumpulkan oleh model pembelajaran mesin mereka, seperti deteksi penipuan, personalisasi, dan wawasan dari pemantauan berkelanjutan, mudah diakses oleh pemangku kepentingan penting dalam dukungan, layanan pelanggan, dll. Konsepnya adalah Ubiquity, Platform, dan Culture.
Konsep ubiquity mengharuskan tim mengekspos kumpulan data mereka dan membuatnya dapat diakses hampir secara real-time, sambil mempertahankan kontrol dan struktur akses yang sesuai. Menggabungkan data dari berbagai sumber menghasilkan sistem manajemen data yang efisien. Konsep platform mengharuskan tim hanya dapat mengakses pada pemanfaatan channel sesuai platform yang cocok. Dan culture menyesuaikan dengan elemen rentang usia, jenis kelamin, genre, negara, dan sebagainya.
Starbucks mengetahui segmentasi pelanggan karena berdasarkan analisis data karakteristik konsumen, Starbucks menggunakan kombinasi data geografis dan sosial untuk memilih lokasi yang ideal untuk bisnis barunya.
Mereka membangun metode analitik dalam kemitraan dengan Esri, bisnis sistem informasi geografis atau Geographic Information System (GIS), untuk membantu Starbucks memanfaatkan sumber dayanya secara maksimal. Starbucks dapat dengan aman mengidentifikasi situs yang ideal untuk diperluas dengan mempertimbangkan kriteria seperti data demografis, data arus lalu lintas, dan sebagainya di lokasi baru yang potensial. Hal ini tidak hanya membantu dengan pemilihan lokasi, tetapi juga mengoptimalkan produk mana yang akan terjual paling baik di area tertentu. Pelanggan lebih siap untuk membayar premi untuk barang-barang dengan harga lebih tinggi, oleh karena itu mereka cenderung muncul di tempat-tempat yang lebih terobsesi dengan kopi.
Ini berarti, tidak semua produk tersedia di setiap area. Ini adalah cara terbaik untuk menghemat uang dengan mencegah rantai pasokan mengirim sumber daya dan toko dari menyimpan sumber daya yang tidak akan digunakan. Modifikasi harga juga dapat digunakan untuk meningkatkan optimalisasi harga di tempat tertentu.
Sejak 2014, Starbucks telah melakukan penelitian semacam ini. Karena mereka tetap berada di depan persaingan, mereka terus memimpin pasar di rantai kedai kopi. Karena peluncuran ditargetkan untuk demografis yang dilayaninya, ekspansi strategis ke beberapa tempat membantu mereka mendapatkan lokasi ke profitabilitas yang tersisa.
Kebutuhan manajemen data menjadi sangat jelas di era kita, dengan meningkatnya ketergantungan pada data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih tepat, mengoptimalkan keputusan perusahaan, memotong biaya, dan meningkatkan kampanye pemasaran. Manajemen data didefinisikan sebagai pengumpulan, penyimpanan, dan penggunaan data yang aman dengan biaya rendah. Perusahaan perlu untuk memperhatikan pengelolaan data yang baik. Namun, mereka juga menjadi korban dalam sejumlah situasi. Beberapa perusahaan terbesar yang gagal mengelola data mereka tercantum di bawah ini.
PayPal terpaksa membayar otoritas AS sebesar USD$7,7 juta (£5,1 juta) hanya karena gagal melakukan penyaringan data yang tepat dan dengan demikian menghentikan transaksi terlarang tertentu. Sekitar 500 transaksi PayPal dengan total hampir $44.000 ditemukan melanggar peraturan yang melarang perusahaan AS melakukan bisnis dengan individu atau organisasi dalam daftar hitam.
Pada bulan April 2011, Sony mengalami salah satu pelanggaran keamanan data terbesar dalam sejarah, memungkinkan peretas untuk menembus PlayStation Network mereka. Karena peretasan lebih dari 77 juta akun, Sony terpaksa menutup Jaringan PlayStation-nya selama sekitar 24 hari, yang mengakibatkan kerugian $ 2 miliar.
Ketika Mars Orbiter hilang pada tahun 1999, NASA menderita kerugian 125 juta dolar. Ternyata kru teknik Orbiter menggunakan satuan pengukuran bahasa Inggris, tetapi NASA menggunakan sistem metrik. Ketidakcocokan data kecil mengakibatkan kesalahan yang cukup mahal dan fatal bagi organisasi.
Enron sebelumnya adalah salah satu perusahaan paling kuat dan terbesar di dunia. Remunerasi eksekutif dan harga saham Enron meroket pada awal 2000-an. Namun, kebangkrutan perusahaan dipicu oleh banyak data keuangan palsu. Manajemen Enron dan perusahaan auditnya menyajikan data yang menyesatkan kepada pemegang saham dan Dewan Direksi dalam laporan tahunan dan laporan keuangan.
Mengembangkan bisnis bisa sangat sulit. Itu membutuhkan dedikasi yang signifikan, kerja keras, dan pandangan ke depan ke masa depan. Mayoritas bisnis yang sukses karena mereka memahami informasi seputar kebutuhan pelanggan mereka, pasar, dan tempat mereka di dalamnya. Hampir semua perusahaan mengumpulkan data untuk menemukan informasi ini. Mereka menggunakan informasi ini untuk memotivasi diri mereka lebih jauh, dan kemudian mereka mengambil tindakan.
Setiap organisasi memproses data dalam jumlah besar. Karena itu, memproses semuanya secara manual tidak mungkin. Oleh karena itu, berinvestasi dalam sistem analitik data yang andal tidak lagi opsional tapi menjadi sebuah kebutuhan. Selalu lebih baik menjadi perusahaan yang cukup sukses untuk belajar dari kesalahan orang lain, daripada perusahaan yang kesalahannya memberi pelajaran kepada orang lain. mencegah lebih baik daripada menanggulangi.
Jika kita ingin mengembangkan perusahaan kita atau meningkatkan kesuksesan kita, kita perlu meluangkan waktu untuk menganalisis informasi yang telah kita kumpulkan tentang banyak sektor bisnis di sekitar kita. Sungguh mencengangkan berapa banyak informasi yang dapat kita peroleh dari repositori data . Saat ini, semua perusahaan menggunakan layanan analitik data untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang bisnis mereka dan meningkatkan pertumbuhan dan kinerja mereka.
