Pengambilan keputusan adalah inti dari setiap aktivitas bisnis. Di masa lalu, banyak keputusan strategis dibuat berdasarkan intuisi, pengalaman, atau opini subjektif para pemimpin. Meskipun metode ini berhasil di era ketika pasar bergerak lebih lambat, pendekatan ini mulai kehilangan relevansinya dalam menghadapi kompleksitas dunia bisnis saat ini.

Dalam beberapa dekade terakhir, transformasi digital telah mengubah cara perusahaan beroperasi. Data kini menjadi aset strategis yang tak ternilai, memberikan wawasan mendalam tentang kinerja operasional, perilaku konsumen, hingga tren pasar. Keputusan berbasis data atau Data-Driven Decision Making (DDDM) menjadi standar baru yang memungkinkan perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih valid, efisien, dan berdampak.

Baca Juga: 7 Tips Menghindari Kerugian Operasional dalam Bisnis  

Namun, tidak semua perusahaan berhasil dalam implementasi DDDM. Menurut laporan Gartner, sekitar 87% organisasi memiliki tingkat kematangan data yang rendah, menyebabkan mereka gagal memanfaatkan data untuk mendukung pengambilan keputusan yang strategis. Maka dari itu, memahami dan mengimplementasikan DDDM dengan benar adalah hal yang krusial bagi keberlangsungan bisnis di era kompetitif ini.

Apa Itu Data-Driven Decision Making (DDDM)?

Data-Driven Decision Making (DDDM) adalah proses pengambilan keputusan yang didasarkan pada analisis data yang relevan dan terukur. Berbeda dengan metode tradisional yang cenderung mengandalkan opini atau asumsi, DDDM memberikan kerangka kerja yang objektif untuk mengevaluasi situasi dan menentukan langkah terbaik.

Sebuah studi, menunjukkan bahwa perusahaan yang memanfaatkan analisis data secara efektif memiliki peluang 23 kali lebih besar untuk mendapatkan pelanggan baru dan 19 kali lebih mungkin untuk tetap menguntungkan dibandingkan dengan mereka yang tidak menggunakan data.

Mengapa Bisnis Harus Segera Mengadopsi DDDM?

Seiring dengan perkembangan teknologi dan meningkatnya volume data, perusahaan tidak lagi memiliki alasan untuk mengabaikan DDDM. Mereka yang gagal mengadopsi pendekatan ini berisiko tertinggal dari pesaing.

Menurut sebuah studi, 67% perusahaan yang mengadopsi DDDM melaporkan peningkatan laba, dibandingkan dengan hanya 32% dari perusahaan yang masih mengandalkan intuisi.

Manfaat Data-Driven Decision Making (DDDM)

Dengan memanfaatkan data sebagai landasan setiap keputusan, perusahaan dapat lebih adaptif terhadap perubahan pasar dan proaktif dalam merespons tantangan bisnis. Selain itu, beberapa manfaat berikut juga dapat dirasakan.

1. Efisiensi dan Akurasi yang Lebih Tinggi

Penggunaan data memungkinkan perusahaan untuk menghindari keputusan yang didasarkan pada asumsi atau bias. Dengan mengandalkan fakta dan tren yang terukur, perusahaan dapat mengoptimalkan proses dan meningkatkan efisiensi operasional.

Contohnya, perusahaan e-commerce dapat menggunakan data pembelian pelanggan untuk menentukan inventaris produk yang paling banyak diminati, sehingga mengurangi risiko kelebihan atau kekurangan stok.

2. Mengurangi Risiko Keputusan Salah

Keputusan yang salah dapat berdampak besar pada perusahaan, mulai dari kerugian finansial hingga kerusakan reputasi. Dengan DDDM, risiko ini dapat diminimalisir. Analisis prediktif membantu perusahaan mengidentifikasi potensi risiko sebelum mereka menjadi masalah besar.

3. Meningkatkan Daya Saing Bisnis

Dalam lingkungan bisnis yang kompetitif, kemampuan untuk merespons perubahan pasar dengan cepat dan akurat adalah keunggulan utama. Perusahaan yang menggunakan data memiliki wawasan lebih baik tentang kebutuhan pelanggan dan tren industri, memungkinkan mereka untuk tetap relevan dan kompetitif.

Tahapan dalam Data-Driven Decision Making (DDDM)

Untuk mengambil keputusan berdasarkan data, perlu dilakukan beberapa tahapan sebagai berikut.

1. Menentukan Tujuan dan Sasaran Keputusan

Setiap proses pengambilan keputusan harus dimulai dengan tujuan yang jelas. Apakah Anda ingin meningkatkan penjualan, mengurangi biaya operasional, atau memasuki pasar baru? Definisi tujuan ini akan memandu proses pengumpulan dan analisis data.

2. Mengumpulkan Data yang Relevan

Data yang akurat dan relevan adalah fondasi dari DDDM. Perusahaan perlu mengidentifikasi sumber data internal dan eksternal yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

• Sumber Internal: Laporan penjualan, data pelanggan, laporan keuangan.
• Sumber Eksternal: Tren pasar, data pesaing, laporan industri.

3. Menganalisis Data yang Tersedia

Tahap ini melibatkan penggunaan alat analitik untuk mengolah data mentah menjadi informasi yang bermakna. Perusahaan dapat memanfaatkan teknologi seperti Business Intelligence (BI), Machine Learning (ML), atau Predictive Analytics untuk mengidentifikasi pola dan wawasan.

4. Menginterpretasikan Hasil Analisis

Data tanpa interpretasi yang tepat dapat menyesatkan. Oleh karena itu, penting bagi tim untuk memahami konteks dari hasil analisis dan bagaimana wawasan tersebut dapat diterapkan untuk mencapai tujuan bisnis.

5. Melakukan Tindakan Berdasarkan Data

Setelah mendapatkan wawasan dari data, langkah berikutnya adalah implementasi. Keputusan yang diambil harus didukung dengan rencana aksi yang jelas dan terukur. Selain itu, perusahaan perlu menetapkan indikator kinerja untuk memantau efektivitas keputusan tersebut.

Jenis Data yang Diperlukan

Untuk bisa mendapatkan data yang diolah menjadi sebuah keputusan, Anda perlu memahami beberapa jenis data berikut ini.

1. Data Primer dan Data Sekunder
   • Data Primer: Dikumpulkan langsung dari sumber melalui survei, wawancara, atau observasi. Data ini spesifik dan relevan dengan kebutuhan perusahaan.
   • Data Sekunder: Data yang sudah ada dan dikumpulkan oleh pihak lain, seperti laporan industri atau studi pasar.
2. Data Kuantitatif vs. Data Kualitatif
   • Data Kuantitatif: Berupa angka dan statistik, seperti tingkat penjualan atau jumlah pengunjung situs. Data ini memberikan gambaran yang objektif dan mudah diukur.
   • Data Kualitatif: Berupa deskripsi atau opini, seperti ulasan pelanggan atau wawancara karyawan. Data ini memberikan wawasan mendalam tentang pengalaman atau persepsi.

Sumber Data dalam Data-Driven Decision Making (DDDM)

Setelah mengetahui jenis dari DDDM, Anda perlu mengenal beberapa sumber data tersebut, diantaranya sebagai berikut.

1. Sumber Internal: Data Perusahaan

Sumber data internal mencakup segala informasi yang berasal dari dalam organisasi, seperti:

• Laporan penjualan
• Data pelanggan
• Laporan inventaris
• Data kinerja karyawan

2. Sumber Eksternal: Data Pasar, Konsumen, dan Tren Industri

Sumber eksternal memberikan wawasan tentang lingkungan bisnis yang lebih luas. Ini mencakup:

• Data pasar dari lembaga riset
• Tren konsumen yang diambil dari media sosial atau survei
• Data industri yang membantu perusahaan memahami posisi mereka dalam kompetisi

Ingin memanfaatkan kekuatan data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik? Arghajata Consulting siap membantu Anda dengan solusi DDDM yang dirancang khusus untuk kebutuhan bisnis Anda.