Data discovery adalah bagian penting bagi pebisnis untuk mempelajari pola dan segala aspek dalam bisnis. Tujuan penemuan data adalah mengotomatiskan langkah-langkah manual dengan lebih efisien, menganalisis data dengan cepat, dan mengembangkan strategi baru.
Melalui penemuan dan analisis data, Anda dapat meningkatkan bisnis di masa mendatang menggunakan informasi yang ada. Dalam artikel ini, MyRobin akan menjelaskan manfaat serta komponen data discovery.
Definisi data discovery
Berdasarkan Indeed, data discovery adalah proses pengumpulan data dari berbagai sumber dengan tujuan membantu bisnis memahami suatu informasi maupun menganalisis tren yang sedang hype.
Penemuan data membantu pebisnis memahami pola dan mendeteksi outlier, kemudian menghubungkan titik data yang relevan. Informasi yang telah terkumpul, kemudian dapat Anda kelola agar mudah ditafsirkan, sehingga membantu dalam membuat keputusan bisnis, seperti penjualan dan pemasaran.
Pemenuan data mencakup proses mengidentifikasi, menghubungkan sumber data, membersihkan, dan mempersiapkan data untuk kemudian Anda analisis untuk mengekstraksi pola-pola bermakna.
Data discovery memerlukan alat analisis tinggi dan melibatkan audit informasi sensitif. Selama proses berlangsung, tim mengidentifikasi informasi sensitif, melindunginya, memastikan kerahasiaan, integritas, dan ketersediaannya.
Pentingnya data discovery
Pebisnis menggunakan data untuk berbagai hal. Di bawah ini beberapa alasan mengapa data discovery sangat penting.
1. Meningkatkan efisiensi
Data discovery meningkatkan kecepatan mengakses dan memproses data, sehingga Anda bisa mengambil keputusan dengan waktu yang lebih singkat. Tim analis juga bisa menghemat waktu saat mengurai data secara manual.
2. Meningkatkan akses informasi
Beberapa perusahaan dan pelaku bisnis melakukan data discovery karena proses ini memungkinkan tim mengakses serta mengatur data dengan cepat tanpa meminta bantuan tim IT. Adanya penemuan data memudahkan tim pemasaran mengakses informasi dengan mudah tanpa memerlukan keahlian teknis.
3. Menyederhanakan data kompleks
Perusahaan lebih lama menganalisis data mentah karena terlalu kompleks. Dengan adanya data discovery, pemilik bisnis maupun tim analisis dapat membuat pelaporan dan visualisasi yang jelas untuk melakukan analisis.
Penemuan data memudahkan dalam mengumpulkan informasi dari berbagai sumber dengan struktur yang bervariasi karena memungkinkan Anda mengatur data dengan format yang konsisten.
4. Menyelesaikan masalah bisnis
Data discovery bertujuan untuk memahami kinerja dan pola bisnis dalam berbagai metrik seperti engagement, churn, dan penjualan. Pengumpulan data dari berbagai sumber memberikan banyak wawasan bagi Anda untuk mengidentifikasi are bisnis. Misalnya mengubah cara promosi dan menjual produk.
5. Mengotomatiskan wawasan
Salah satu alat data discovery seperti AI mampu mengumpulkan wawasan otomatis, sehingga mempersingkat proses analisis manual. Melalui wawasan yang ada, pelaku bisnis dapat merespon dengan segera perubahan pada pola kepuasan atau keterlibatan pelanggan.
6. Berekspansi ke berbagai industri
Memahami proses artinya membantu bisnis tetap kompetitif dan unggul daripada pesaing. Wawasan dalam data discovery bisa Anda gunakan untuk berbagai tim.
Komponen data discovery
Penemuan data untuk menentukan pola yang ada, terdiri dari 3 komponen utama yaitu:
1. Visualisasi
Visualisasi merujuk pada pembuatan gambar yang bisa menyajikan data dengan tampilan yang mudah dipahami. Misalnya, mengubah spreadsheet berisi kumpulan data mentah menjadi grafis agar mudah mengidentifikasi trend.
2. Persiapan data
Persiapan data yaitu saat Anda mengubah data abstrak dan kompleks dari database eksternal ke dalam format yang lebih sederhana. Pelaku bisnis perlu menyediakan teknologi dan sumberdaya yang memadai untuk mengekstrak data.
3. Panduan analitik
Analisis terpadu yakni perusahaan memanfaatkan software khusus untuk mengumpulkan dan menganalisis tingkat lanjut. Pelaku bisnis menggunakan alat yang membuat algoritma untuk mengetahui pola data prediktif. Contohnya, memprediksi penjualan di masa mendatang.
Bagaimana perusahaan melakukan data discovery
Perusahaan, pelaku bisnis, dan tim analisis, menemukan data melalui 2 cara ini yaitu secara manual dan menggunakan penemuan data cerdas.
Penemuan data cerdas yaitu memanfaatkan software business intelligence (BI). Business intelligence mengoptimalkan dan meningkatkan penemuan data. Menariknya lagi, BI mampu mengumpulkan, memvisualisasikan, dan memberikan rekomendasi secara otomatis pada penggunanya.
Sementara penemuan data manual biasanya dilakukan oleh analis dan ahli data. Secara manual, mereka mempersiapkan, mengumpulkan, memonitori, dan mengkategorikan data, kemudian memberikannya pada pelaku bisnis. Selanjutnya, Anda bisa menganalisis dan menggunakan wawasan untuk mengambil keputusan.
Kegunaan data discovery
Kegunaan utama data discovery adalah menganalisa trend dan menjadi dasar atau informasi tambahan dalam proses pengambilan keputusan. Umumnya, perusahaan dan pelaku bisnis menggunakan penemuan data untuk hal sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi isu
Kegunaan data discovery adalah mengidentifikasi masalah yang berkaitan dengan promosi atau hubungan pelanggan. Tanpa perlu menghubungi departemen TI, pelaku bisnis atau tim penjualan dapat mengakses informasi tentang penyebab masalah.
Contohnya, terjadi penurunan klik pada iklan kampanye baru. Dengan mengakses data dan visualisasi, Anda dapat melihat perubahan trends dan segera mengambil langkah untuk meminimalisir dampak dari masalah.
2. Membuat rencana di masa mendatang
Data discovery berguna untuk membuat rencana di masa mendatang yang realistis. Contohnya, memprediksi penjualan untuk 4 tahun ke depan maupun melihat banyak pelanggan baru yang telah bisnis jangkau.
Informasi dalam penemuan data mencakup rasio-klik tayang, data pelanggan baru, serta bagaimana data saling mempengaruhi satu sama lain. Semua informasi ditinjau dan selanjutnya Anda mengevaluasi sasaran menggunakan data discovery untuk mengidentifikasi apakah bisnis dapat mencapai tujuan tersebut.
3. Memonitori kemajuan
Data discovery memungkinkan Anda memonitori kemajuan dari waktu ke waktu, daripada mengevaluasi satu per satu. Melalui data discovery, Anda dapat mengidentifikasi hubungan antara kenaikan harga dengan churn, contohnya. Penemuan data memonitori kemajuan dengan lebih intuitif, sebab memperhitungkan data dari sumber yang bervariasi.
Tips menerapkan data discovery
Beberapa tips di bawah ini bisa membantu Anda menerapkan penemuan data dalam organisasi maupun bisnis Anda.
1. Membuat kebijakan data
Kebijakan data merujuk pada siapa yang memasukkan data, pengelolanya, dan bagaimana orang tersebut menemukan datanya. Dengan kebijakan yang ketat, semua pemangku kepentingan memiliki akses terhadap data pada saat dibutuhkan.
2. Mengulas aturan keamanan
Meninjau protokol keamanan yaitu mempertimbangkan ulang bagaimana Anda menyimpan dan melindungi data. Walaupun, semua orang bisa mengakses data, pelaku bisnis tetap perlu melakukan audit untuk memastikan keamanan siber data internal serta eksternal.
3. Berinvestasi pada business intelligence
Alat business intelligence kini memudahkan Anda menemukan data. Selain itu, BI software mampu memvisualisasikan data secara terorganisir, mengintegrasikan, serta menyajikan data.
Masalah umum dalam data discovery
Permasalahan pada business intelligence dalam mengelola data, biasanya berfokus pada 3 hal di bawah ini.
1. Tipe data yang berbeda
Setiap data memiliki aliran dan tipe yang berbeda-beda. Beberapa sangat sensitif, sedangkan sebagian lainnya tidak sensitif sama sekali. Seringkali ini menimbulkan masalah pada pelacakan, pengamanan, dan pembersihan data.
2. Mengelola data
Prosedur operasi standar dan konsisten bisa menjadi rumit ketika berkaitan dengan proses pengumpulan, pembersihan, dan perlindungan data.
3. Jumlah data yang ada
Jumlah data nyatanya juga mempengaruhi proses penemuan data dengan business intelligence. Baik itu jumlah pelanggan, transaksi bulan ini, maupun jumlah kiriman email.
Cara melakukan data discovery
Melakukan data discovery dilakukan dengan melalui tahapan-tahapan di bawah ini.
1. Mengidentifikasi pain point
Langkah pertama adalah menentukan kejelasan tujuan mengapa Anda ingin melakukan penemuan data. Pikirkan masalah yang ingin Anda selesaikan dengan data discovery. Apakah berkaitan dengan penurunan chrun maupun rasio-klik tayang.
Tantangan yang umum terjadi pada bisnis mencakup akses yang lambat terhadap informasi, lebih banyak waktu habis untuk kegiatan kelola, mengekstrak, dan melaporkan data, hingga kesulitan mengumpulkan data dari berbagai sumber.
Melalui langkah ini, Anda juga menetapkan ruang lingkup proyek. Diskusikan dengan tim untuk mengidentifikasi titik permasalahan.
2. Mengumpulkan sumber data
Berikutnya menghubungkan berbagai sumber data dalam satu database. Manfaatkan software untuk mengumpulkan dan menggabungkan data dari berbagai sumber dalam satu lokasi dengan format data standar.
3. Mempersiapkan data
Membersihkan data mencakup kegiatan identifikasi, koreksi, menghapus data yang tidak relevan dan akurat, serta menghilangkan data duplikat. Pertimbangkan membuat KPI agar tim mengumpulkan data yang berkualitas. Tujuan membersihkan data adalah mengumpulkan data yang lengkap, seragam, konsisten, dan valid. Di samping itu, memastikan data yang terkumpul sesuai standar bisnis maupun perusahaan.
4. Analisis data untuk menghasilkan wawasan
Menggunakan satu versi data terdistribusi mampu menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Manfaatkan alat analisis diagnostik, preskriptif, prediktif, dan deskriptif. Selanjutnya, menyajikan data dengan tampilan yang mudah dipahami. Misalnya, menggunakan pie chart, bar chart, table, dan line chart.
Itulah definisi, komponen, serta tips melakukan data discovery. Penemuan data sangat berguna bagi bisnis Anda menemukan pola tertentu untuk membuat strategi yang tepat, sehingga bisnis dapat lebih fleksibel mengatasi berbagai tantangan yang ada.
Fleksibilitas adalah kunci untuk kesuksesan bisnis di era yang dinamis saat ini. Bisnis perlu mampu beradaptasi dengan perubahan, fokus pada keunggulan kompetitifnya, dan berkembang untuk tetap relevan.
Outsourcing adalah salah satu cara untuk meningkatkan fleksibilitas bisnis. Dengan menggunakan outsourcing, bisnis dapat menghemat biaya, meningkatkan fokus, dan meningkatkan efisiensi. Hal ini dapat membantu bisnis untuk memenuhi kebutuhan, dan mencapai tujuan mereka.
MyRobin dapat menyediakan Anda pekerja outsourcing on-demand secara end-to-end untuk membantu meningkatkan fleksibilitas bisnis Anda. Pelajari selengkapnya mengenai produk dan layanan MyRobin disini!