The Power of Data Analytics in Transforming Decision-Making SystemsÂ
Dalam dunia bisnis yang semakin kompetitif, pengambilan keputusan yang tepat dan cepat menjadi faktor kunci keberhasilan. Keputusan yang sebelumnya diambil berdasarkan intuisi dan pengalaman kini mulai beralih menjadi berbasis data, seiring dengan perkembangan teknologi dan data analytics. Data analytics dan data mining telah membawa revolusi dalam cara organisasi memahami dan menggunakan data mereka. Menurut Sunitha B.K. dan tim peneliti dari Jain University (2024), penggunaan data analytics memungkinkan perusahaan untuk menemukan pola tersembunyi, tren pasar, serta mendapatkan wawasan yang lebih mendalam tentang perilaku konsumen, yang pada akhirnya meningkatkan efisiensi dan akurasi pengambilan keputusan. Penelitian mereka yang berjudul "The Impact of Data Analytics and Mining in Transforming the Decision-Making System" menggarisbawahi pentingnya penerapan teknik analisis data dalam berbagai sektor, seperti kesehatan, keuangan, dan ritel.
Data yang besar, atau big data, kini tidak hanya menjadi aset, tetapi juga tantangan bagi organisasi. Volume data yang meningkat tajam, mencapai 2,5 exabyte per hari pada 2020 (IBM, 2021), menuntut pendekatan yang lebih canggih dalam mengelolanya. Tanpa analisis yang tepat, data mentah ini tidak lebih dari kumpulan angka yang tidak bermakna. Inilah peran data mining dan machine learning dalam membantu organisasi mengekstraksi nilai dari data mereka. Penelitian Sunitha dkk. (2024) menunjukkan bahwa teknik-teknik ini mampu mengoptimalkan sumber daya, mengurangi risiko, dan bahkan membantu perusahaan mendeteksi potensi penipuan atau kesalahan yang sebelumnya tidak terdeteksi.
Penggunaan data analytics juga mendorong budaya pengambilan keputusan berbasis bukti (evidence-based decision-making) yang lebih objektif dan akurat. Namun, meskipun menawarkan manfaat besar, penerapan data analytics juga menghadapi tantangan signifikan, seperti kualitas data, privasi, dan kebutuhan akan profesional yang terampil. Semua ini harus dipertimbangkan ketika organisasi beralih ke pendekatan berbasis data untuk pengambilan keputusan mereka.
***
Penelitian yang dilakukan oleh Sunitha B.K. dan tim (2024) menyoroti pentingnya penerapan data analytics dan data mining dalam pengambilan keputusan. Mereka memaparkan bagaimana data analytics dapat mempermudah organisasi dalam mengidentifikasi tren dan pola yang tersembunyi, yang pada gilirannya dapat meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. Dalam dunia bisnis yang terus berubah, keputusan yang diambil secara cepat dan tepat dapat memberikan keunggulan kompetitif. Misalnya, penelitian menunjukkan bahwa penggunaan data mining di sektor keuangan telah meningkatkan efisiensi manajemen risiko hingga 30% (Wang et al., 2018), terutama dengan memanfaatkan algoritma prediktif untuk mengantisipasi potensi masalah sebelum terjadi.
Di sektor kesehatan, analisis data besar juga terbukti mengubah cara dokter dan rumah sakit membuat keputusan medis. Dengan menggunakan data dari catatan kesehatan elektronik, penyedia layanan kesehatan dapat memprediksi risiko penyakit tertentu, serta menyesuaikan rencana pengobatan berdasarkan pola yang ditemukan dalam data pasien. Menurut laporan Raghupathi dan Raghupathi (2014), penerapan big data di sektor kesehatan telah meningkatkan akurasi diagnosis hingga 20% dan menurunkan tingkat kesalahan medis. Hal ini membuktikan bahwa penggunaan data analytics tidak hanya meningkatkan efisiensi, tetapi juga berkontribusi terhadap keselamatan pasien.
Selain itu, penelitian Sunitha dkk. (2024) menunjukkan bahwa sektor ritel juga telah merasakan dampak positif dari data-driven decision-making. Dengan menganalisis perilaku konsumen melalui data transaksi dan interaksi online, perusahaan ritel dapat lebih memahami preferensi pelanggan mereka. Hal ini memungkinkan penyesuaian strategi pemasaran yang lebih personal dan efektif. Sebagai contoh, Amazon dan Netflix menggunakan algoritma rekomendasi yang berbasis data mining untuk menawarkan produk dan konten yang relevan kepada pelanggan, yang terbukti meningkatkan penjualan hingga 35% (Grover et al., 2018).
Namun, di balik berbagai keuntungan ini, terdapat tantangan yang harus diatasi. Salah satu yang utama adalah kualitas data. Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan kesalahan dalam pengambilan keputusan, terutama jika data yang digunakan tidak akurat atau tidak representatif. Menurut Kwon et al. (2014), lebih dari 60% organisasi melaporkan masalah terkait kualitas data dalam proses analisis mereka. Selain itu, tantangan lain adalah privasi dan keamanan data. Dalam dunia yang semakin digital, data pelanggan dan organisasi harus dilindungi dengan ketat, dan pelanggaran terhadap privasi dapat merusak reputasi perusahaan dan kepercayaan pelanggan.
Terakhir, adopsi data analytics juga membutuhkan profesional yang memiliki keterampilan khusus. Tidak semua perusahaan memiliki sumber daya manusia yang mampu mengelola dan menganalisis data dengan baik. Oleh karena itu, banyak perusahaan harus berinvestasi dalam pelatihan staf atau bahkan mempekerjakan data scientist untuk memaksimalkan potensi dari data yang mereka miliki. Sunitha dkk. (2024) juga menyoroti pentingnya keberadaan sumber daya manusia yang ahli dalam bidang ini untuk memastikan bahwa teknologi analitik data dapat diterapkan secara optimal.
***
