Meningkatnya pertumbuhan data dapat berakibat pada peningkatan kinerja operasional bisnis apabila mampu mengoperasikan data dengan langkah yang tepat. Penggunaan software menjadi perhatian utama bagi pemimpin perusahaan untuk memastikan laju kinerja bisnis dapat berjalan dengan efektif melalui pengambilan keputusan yang memadai dalam menentukan strategi perusahaan di masa mendatang. Berbagai teknik dan metode dilakukan oleh pengguna data untuk menemukan informasi tersembunyi sebagai landasan untuk membuat eksekusi yang tepat di masa mendatang, dimana salah satunya untuk membantu penanganan mitigasi risiko yang dihadapi oleh perusahaan.

Berikut merupakan contoh dari skema data analytics yang dapat dilakukan oleh pengguna data. Pada gambar dibawah ini menunjukan tampilan data yang belum diolah untuk menjadi informasi yang relevan. Data pada dasarnya merupakan kumpulan fakta yang absurd dan acak tanpa adanya indikasi untuk menyatakan apapun dari yang didapatkan oleh perusahaan.

Pada gambar diatas menunjukan performa kinerja antar toko yang menjual produk dengan terfokus pada analisis kunjungan, penjualan barang, jumlah staff, hingga pemanfaatan energi disetiap toko yang beroperasi. Gambar tersebut menunjukan kumpulan data yang belum menghasilkan sebuah informasi yang bertransformasi sebagai pengetahuan untuk meningkatkan nilai tambah bagi operasional bisnis.

Setelah dilakukan beberapa visualisasi data analitik data menunjukan serangkaian informasi tersembunyi yang memperluas cakupan insight para pengguna data, pihak pemangku kepentingan yang berwewenang, hingga para pemimpin untuk mengambil keputusan. Penyajian data visualisasi juga memudahkan penelusuran informasi dengan lebih cepat dan menginformasikan tidak hanya terjadi kenaikan ataupun penurunan pada performa bisnis, melainkan dengan adanya perbandingan data menunjukan proyeksi yang perlu dilakukan evaluasi untuk menjaga mutu kualitas serta kualitas layanan produk kepada pelanggan.

Dengan memilih variabel yang tepat untuk diinvestigasikan lebih lanjut, berdasarkan penyajian dari 3 data visualisasi diatas menunjukan adanya kaitan antar informasi yang menjadi pertimbangan bagi perusahaan, apakah telah menjalankan operasional dengan penggunaan dana yang efisien, tipikal perusahaan dalam menjual product lebih ke customer driven atau ada penilaian lain yang dapat dikembangkan lebih lanjut. Pengambilan keputusan dapat diperkaya melalui pemanfaatan data yang efektif, dimana memperluas insight yang diperoleh.

Sebagai contoh, berdasarkan data diatas menunjukan bahwa semakin banyak pengunjung yang datang ke toko belum tentu berdampak pada peningkatan penjualan produk yang apabila ditelusuri lebih lanjut disebabkan karena minimnya jumlah staff dalam menangani pelanggan, sehingga membuat antrian menjadi panjang dan mulai menurunkan jumlah pengunjung toko. Disisi lain, apabila jumlah pengunjung sedikit, tetapi menunjukan penjualan yang tinggi dapat diartikan bahwa toko kurang exposure dalam memperkenalkan branding ke masyarakat ataupun harga yang tinggi hanya dapat dikonsumsi oleh pelanggan tertentu. Sebaliknya, bila penjualan (Conversion rate) menurun berdampak pada peningkatan jumlah biaya yang dikeluarkan untuk membayar listrik (Kwh), gaji karyawan, maupun maintenance lainnya. Oleh sebab itu, dengan kehadiran data analytics mendukung pengguna data dalam menentukan eksekusi yang tepat di masa mendatang.

REFERENSI

  • Sharda, R., Delen, D., & Turban, E. (2024). Business Intelligence, Analytics, Data Science, and AI. United States: Pearson.