Pelaksanaan diagnostic analytics sebaiknya dilakukan secara sistematis agar kesimpulan tidak terlalu dipengaruhi oleh asumsi awal. 

1. Menentukan masalah secara spesifik

Proses dimulai dengan mendefinisikan masalah dalam bentuk yang jelas dan terukur. Pertanyaan seperti “Mengapa biaya meningkat?” masih terlalu luas. Pertanyaan yang lebih baik adalah: 

“Mengapa biaya distribusi wilayah A pada kuartal kedua meningkat 18 persen dibandingkan kuartal pertama?” 

Rumusan tersebut memperjelas indikator, entitas, periode, dan dasar pembanding yang akan dianalisis. 

2. Memvalidasi temuan awal

Sebelum mencari penyebab, accounting perlu memastikan bahwa perubahan tersebut benar-benar terjadi. Validasi dapat dilakukan dengan memeriksa sumber data, periode pelaporan, status posting, mata uang, kelengkapan transaksi, dan proses rekonsiliasi. 

Kenaikan biaya mungkin terlihat besar karena transaksi periode sebelumnya belum lengkap. Dalam kondisi lain, perubahan dapat muncul karena akun tertentu telah direklasifikasi. Apabila validasi awal dilewatkan, tim berisiko menganalisis masalah yang sebenarnya berasal dari kualitas data. 

3. Melakukandrill-down 

Drill-down merupakan proses memecah data agregat menjadi bagian yang lebih terperinci. Biaya operasional, misalnya, dapat diuraikan berdasarkan: 

• Kelompok akun; 

• Cost center; 

• Departemen; 

• Cabang atau wilayah; 

• Vendor; 

• Proyek; 

• Produk; 

• Periode; 

• Jenis transaksi; 

• Pengguna yang melakukan posting. 

Melalui drill-down, accounting dapat mengetahui bagian mana yang memberikan kontribusi terbesar terhadap perubahan. Teknik ini termasuk salah satu pendekatan yang umum digunakan dalam diagnostic analytics.  

4. Membentukdan menguji hipotesis 

Setelah area utama ditemukan, analis dapat menyusun hipotesis mengenai penyebab perubahan. Sebagai contoh: 

“Kenaikan biaya distribusi terjadi karena kenaikan tarif vendor.” 

Hipotesis tersebut kemudian diuji menggunakan data harga satuan, volume pengiriman, jarak, jenis layanan, vendor, dan wilayah. Hasil pengujian dapat mendukung, menolak, atau menunjukkan bahwa kenaikan biaya dipengaruhi oleh lebih dari satu faktor. 

Hipotesis membantu membuat proses analisis lebih terarah. Namun, analis tetap perlu memeriksa kemungkinan penyebab lain agar analisis tidak hanya mencari data yang mendukung dugaan awal. Harvard Business School menempatkan hypothesis testing sebagai salah satu konsep penting dalam diagnostic analytics.  

5. Mengidentifikasiakar penyebab 

Tahap selanjutnya adalah membedakan antara gejala, faktor pendukung, dan akar penyebab. Sebagai contoh, kenaikan biaya lembur merupakan gejala. Penyebab langsungnya mungkin tingginya jumlah jam lembur, sedangkan akar masalahnya dapat berupa kekurangan tenaga kerja, perencanaan kapasitas yang kurang baik, atau keterlambatan proses produksi. 

Analisis akar penyebab diperlukan agar perusahaan tidak hanya melakukan koreksi jangka pendek. Diagnostic analytics yang baik seharusnya membantu perusahaan memahami faktor yang dapat dikendalikan dan faktor eksternal yang tidak dapat dikendalikan. 

6. Mendokumentasikan hasil analisis

Hasil diagnostic analytics perlu menjelaskan: 

• Masalah yang dianalisis; 

• Sumber dan periode data; 

• Prosedur yang dilakukan; 

• Hipotesis yang diuji; 

• Faktor yang ditemukan; 

• Bukti pendukung; 

• Batasan analisis; 

• Implikasi terhadap accounting dan bisnis; 

• Area yang memerlukan pemeriksaan lanjutan. 

Dalam diagnostic analytics, setiap dokumentasi penting untuk menjaga audit trail dan memastikan bahwa kesimpulan dapat ditinjau kembali. Sehingga dari hasil analisanya tidak terdapat keambiguan.