Analisis Bisnis dengan Metode Data-Driven: Strategi Cerdas dalam Pengambilan Keputusan

Analisis bisnis dengan metode data-driven kini menjadi andalan para pengambil keputusan di dunia bisnis modern. Mereka tak lagi dapat mengandalkan intuisi atau pengalaman luas karena perusahaan yang ingin tetap kompetitif harus memanfaatkan kekuatan data untuk memandu tindakan strategis. Wawasan yang dapat ditindaklanjuti dalam data mentah, analisis bisnis memberdayakan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih tepat di semua departemen. 

Contohnya termasuk memprediksi perilaku konsumen, mengoptimalkan rantai pasokan, dan meminimalkan risiko keuangan. Analisis bisnis dan pengambilan keputusan memainkan peran penting dalam operasi bisnis modern.

Kenali Analisis Bisnis Dengan Metode Data-Driven

Analisis bisnis dengan metode data-driven adalah aset strategis yang mendorong efisiensi dan pertumbuhan. Analisis bisnis adalah proses pemanfaatan analisis statistik, pemodelan prediktif, penambangan data, dan pembelajaran mesin untuk menganalisis dan menginterpretasikan data. Analisis ini menggabungkan pengumpulan dan analisis data dengan pemikiran strategis untuk membantu organisasi mengungkap pola, tren, dan wawasan yang menginformasikan pengambilan keputusan. Empat kategori analisis bisnis tersebut adalah: 

• Analisis deskriptif : Apa yang terjadi?
• Analisis diagnostik : Mengapa itu terjadi?
• Analisis prediktif : Apa yang kemungkinan akan terjadi selanjutnya?
• Analisis preskriptif : Apa yang harus kita lakukan?

Setiap jenis analisis dibangun berdasarkan jenis analisis sebelumnya untuk memberikan wawasan yang lebih mendalam dan panduan yang lebih kuat. Perusahaan menggunakan teknik ini untuk menganalisis kinerja masa lalu, mengidentifikasi peluang, dan memperkirakan tren masa depan.

Manfaat Analisis Bisnis Dengan Data Driven

Manfaat analisis berbasis data termasuk: 

• Pengambilan Keputusan Terstruktur

Analisis berbasis data memberikan dasar faktual untuk pengambilan keputusan, mengurangi risiko mengandalkan firasat atau asumsi yang tidak akurat. Dengan menganalisis tren, pola, dan korelasi dalam data, Anda dapat mengidentifikasi peluang, mengantisipasi tantangan, dan membuat pilihan strategis yang lebih berpeluang mengarah pada kesuksesan.

• Peningkatan Pemahaman Pelanggan

Strategi berbasis data memberikan wawasan berharga tentang preferensi, perilaku, dan permasalahan pelanggan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mempersonalisasi produk, layanan, dan kampanye pemasaran sesuai kebutuhan spesifik audiens target.

• Akuntabilitas dan Transparansi

Pendekatan berbasis data pada dasarnya transparan karena bukti yang mendukung keputusan telah dipaparkan. Hal ini mendorong akuntabilitas, karena mudah untuk melacak kinerja berbagai strategi dan menentukan siapa yang bertanggung jawab atas masing-masing strategi. 

Pentingnya Pengambilan Keputusan Berbasis Data 

Analisis dan pengambilan keputusan bisnis melibatkan praktik pengambilan keputusan yang didukung oleh data konkret, alih-alih firasat atau asumsi. Hal ini meningkatkan akurasi, mengurangi bias, dan memperkuat akuntabilitas. Dengan data, perusahaan dapat mengidentifikasi tren pasar lebih cepat, menyesuaikan produk dengan target audiens, dan mengatasi masalah sebelum meningkat.

Beberapa contoh perusahaan untuk memanfaatkan analisis bisnis dalam menginformasikan keputusan berbasis data termasuk: 

• Optimasi Pemasaran

Tim pemasaran menggunakan analitik untuk mengelompokkan pelanggan, mempersonalisasi pesan, dan mengukur kinerja kampanye. Model prediktif membantu menentukan kemungkinan konversi pelanggan, memungkinkan pemasar mengalokasikan sumber daya secara lebih efektif dan meningkatkan laba atas investasi.

• Manajemen Rantai Pasok

Dalam logistik, alat analitik bisnis membantu memantau tingkat inventaris dan memprediksi permintaan. Analitik preskriptif dapat menyarankan rute transportasi yang optimal dan strategi penyimpanan inventaris, membantu bisnis meminimalkan pemborosan dan meningkatkan jadwal pengiriman.

• Peramalan Keuangan

Departemen keuangan memanfaatkan data historis dan waktu nyata untuk mengidentifikasi tren pendapatan, pengeluaran, dan investasi. Alat analitik canggih dapat mendeteksi penipuan, mengelola risiko, dan memodelkan berbagai skenario keuangan untuk mendukung perencanaan strategis.

• Perencanaan Sumber Daya Manusia

Profesional SDM menggunakan data untuk meningkatkan retensi karyawan, mengidentifikasi kesenjangan keterampilan, dan menginformasikan keputusan perekrutan. Dengan menganalisis data tenaga kerja, perusahaan dapat meningkatkan strategi akuisisi talenta dan mengembangkan program pelatihan yang lebih efektif. Baca juga: Keterampilan Penting yang Harus Dimiliki Fresh Graduate di Dunia Kerja

• Manajemen Pengalaman Pelanggan

Melalui analisis sentimen, umpan balik pelanggan, dan pelacakan perilaku, organisasi dapat mengidentifikasi titik-titik permasalahan dalam perjalanan pelanggan dan menerapkan perubahan yang meningkatkan kepuasan dan loyalitas.

Teknologi Analisis Bisnis Dengan Metode Data-Driven 

Untuk mencapai tujuan ini, analitik bisnis dan pengambilan keputusan modern bergantung pada berbagai teknologi yang menyederhanakan pengumpulan dan interpretasi data. Ini termasuk:

• Alat visualisasi data
• Perangkat lunak statistik
• Platform pembelajaran mesin
• Solusi analitik berbasis cloud
• Sistem perencanaan sumber daya perusahaan yang mengintegrasikan modul analitik

Teknologi ini memungkinkan pengguna di semua tingkatan, mulai dari eksekutif hingga manajer lini depan, untuk berinteraksi dengan data secara bermakna, seringkali melalui dasbor interaktif dan fitur pelaporan waktu nyata.

Seiring dengan pertumbuhan volume dan kompleksitas data, permintaan akan tenaga profesional terampil di bidang analitik bisnis juga meningkat. Kemajuan dalam kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan analitik waktu nyata, bisnis akan semakin bergantung pada model prediktif dan preskriptif untuk mengantisipasi, bereaksi, dan membentuk perubahan.

Gabung di Program Studi Data Science BINUS ONLINE yuk! 

Analisis bisnis dengan metode data sangat dibutuhkan di berbagai sektor industri baik itu teknologi, keuangan, kesehatan, manufaktur, ritel dan juga bidang IT tentunya. Karena itulah, kamu dapat memilih jurusan ini jika kamu tertarik menjadi seorang data engineer, application developer, atau software engineering. Bahkan jika kamu ingin membuka bisnis sendiri dengan menjadi information technology technopreneur atau data scientist, kamu juga dapat mengambil program studi Data Science. 

Program studi Data Science di BINUS Online merupakan program perkuliahan dengan metode daring. Program studi ini memiliki banyak keunggulan, salah satunya penerapan kurikulum internasional dengan berinduk pada ACM – Data Science yang telah disesuaikan dengan kearifan lokal. Kompleksitas tersebut telah melalui pemahaman mendalam terkait konsep dan praktik data science yang pasar butuhkan. Jadi, tak perlu ragu lagi untuk segera bergabung di BINUS Online jurusan Data Science bukan? Yuk gabung di sini!