Peta Jalan Anda untuk Mengubah Data Menjadi Wawasan yang Dapat Ditindaklanjuti

Anda memiliki semua data yang Anda butuhkan. Dan data untuk mendukung data tersebut. Dan data untuk membuktikan keakuratan semua data Anda. Namun, yang Anda miliki hanyalah bahan mentah untuk membuat keputusan bisnis yang tepat.

Anda perlu memberinya makna dengan mengubah data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan, dengan jumlah data yang sangat besar terus mengalir, itu bukanlah tugas yang mudah.

Baca terus untuk mempelajari langkah dan prinsip dasar mengubah data menjadi wawasan.

Apa perbedaan antara data dan wawasan?

Bagi para analis, data dan wawasan mungkin hampir sama. Tapi bagi kita manusia biasa yang tidak melihat dunia dalam angka, bagaimana Anda mengubah data menjadi informasi dan dari sana menjadi wawasan yang bisa ditindaklanjuti? Pertama-tama, mari kita tentukan apa itu wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Data adalah ukuran kecil, sementara wawasan menginterpretasikan apa yang dikatakan oleh ukuran ini kepada kita. Wawasan yang dapat ditindaklanjuti memberikan informasi yang membantu pemangku kepentingan mencapai keputusan bisnis.

Inilah contoh kehidupan nyata. Jika Anda memilikinya, Anda secara teratur mengukur pertumbuhan balita Anda – itulah data Anda. Anda kemudian membandingkan dan menghitung selisih antara ukuran sebelumnya dan saat ini – itulah informasi yang Anda ambil dari data.

Dengan setiap inci anak Anda tumbuh, pakaian dan sepatu mereka tumbuh lebih besar, dan Anda harus mulai membeli ukuran yang lebih besar. Jadi. jika mereka tumbuh x inci dalam 6 bulan, Anda perlu memperbarui lemari pakaian mereka setiap setengah tahun – sekarang Anda memiliki wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Proses dasar yang sama terjadi dalam bisnis dalam skala besar.

Bagaimana Anda mengubah data menjadi wawasan?

Secara tradisional, setiap unit bisnis memiliki ruang lingkup tanggung jawab yang pasti. BI (Business Intelligence) dan tim Analitik bertugas mengumpulkan data dan mempresentasikannya kepada pemasar dan pemangku kepentingan lainnya yang tugasnya mencapai keputusan dan menyusun strategi.

Lebih sering daripada tidak, pembuat keputusan tersesat di antara angka dan statistik karena mereka tidak dapat menemukan hubungannya dengan realitas bisnis mereka. Datanya ada, tetapi wawasannya masih belum ada, menyebabkan kesenjangan dalam alur pengambilan keputusan.

Dengan meningkatnya jumlah dan kompleksitas data, kesenjangan semakin lebar.

Kesenjangan ini tidak lagi ada di perusahaan yang matang secara digital, di mana tim terdiri dari berbagai anggota departemen. Prinsip pertama yang harus diingat saat mengubah data menjadi wawasan? Kolaborasi.

3 prinsip dasar dalam menghasilkan wawasan dari data

Kolaborasi. Tim perlu menggabungkan upaya dan memikul tanggung jawab bersama jika mereka ingin mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data mereka. Komunikasi dan dukungan timbal balik menghasilkan wawasan yang lebih berharga daripada konfrontasi dan permintaan. Pada akhirnya tim bekerja menuju tujuan yang sama, dan saling pengertian adalah landasan dalam kerja sama itu.

Transparansi. Analis mengetahui sumber data dan proses serta jenis data dan metrik. Manajemen tahu apa tujuan mereka dan pertanyaan apa yang perlu mereka jawab. Komunikasi antara kedua belah pihak harus terbuka dan transparan sehingga masing-masing dapat memahami apa yang dibutuhkan pihak lain untuk memenuhi bagian tugas mereka.

Kekhususan. Unit bisnis perlu memahami pendorong utama pendapatan, pengeluaran, dan risiko di area bisnis yang relevan. Untuk mengidentifikasi kumpulan data yang representatif, sangat penting bahwa semua pihak yang terlibat secara tepat menentukan persyaratan, maksud, dan tujuan mereka. Kekhususan sangat penting untuk memungkinkan analis data mengidentifikasi metrik yang benar untuk dipantau.

Bagaimana Anda menerapkan prinsip-prinsip tersebut?

• Tentukan pertanyaan atau pertanyaan spesifik.

Menjadi tidak jelas dapat menyebabkan kekacauan. Pikirkan contoh ini: Jika seseorang bertanya, “bagaimana saya bisa sampai ke bandara?”, Anda memerlukan lebih banyak informasi sebelum dapat memberikan jawaban yang valid. Bandara mana? Apa lokasi mereka saat ini? Apakah mereka terbang atau menjemput seseorang?

• Memperjelas signifikansi, konteks, dan dampak bisnis.

Memahami konteks analisis, batasan, motivasi, dan hasil yang diinginkan memungkinkan Anda memutuskan metrik mana yang akan dipantau dan bagaimana caranya. Hasil? Buat koneksi antara metrik dan apa yang diwakili data.

• Tetapkan ekspektasi yang jelas terkait hasil analisis data.

Tentukan wawasan seperti apa yang dapat diperoleh dari data yang akan Anda berikan. Misalnya, apakah Anda perlu menampilkan angka total, angka rata-rata, atau tingkat perubahan?

• Tetapkan KPI terukur

Pastikan ada metrik terukur yang melekat pada pertanyaan. Anda dapat menggunakan struktur SMART untuk memverifikasi (Specific, Measurable, Attainable, Relevant, Time-based).

• Buat hipotesis untuk kejelasan maksimal.

Mendefinisikan hipotesis dapat membantu mencapai semua poin di atas. Sebuah hipotesis dapat terlihat seperti ini: jika A adalah hasilnya, berarti xyz untuk bisnis kita. Jika B adalah hasilnya, itu berarti zyx untuk bisnis kita.

• Kumpulkan data yang benar dengan cara yang benar.

Pilih metrik yang mampu menampilkan informasi yang diinginkan. Anda mungkin perlu mengkorelasikan antara beberapa tindakan dan membuat rencana tentang cara mencapai hasil yang mengarah pada jawaban yang diperlukan.

• Gunakan segmentasi.

Menyegmentasikan data membantu Anda menjadi lebih spesifik dan mendapatkan tampilan yang lebih terperinci. Anda dapat berfokus pada subkumpulan data yang dipilih, seperti segmen situs web, industri, atau audiens, lalu mendalami perilaku data lebih dalam.

Baca Lebih Lanjut: Apa Itu Segmentasi Pasar? Tips, Jenis, dan Manfaat Dijelaskan

• Mengintegrasikan sumber data.

Mengintegrasikan berbagai sumber data. Pilih alat yang menyediakan data dengan kualitas terbaik untuk mendukung hasil yang Anda cari. Pertimbangkan untuk mengintegrasikan berbagai sumber dan data penelitian sekunder.

• Korelasikan data.

Selidiki metrik terkait yang saling memengaruhi. Misalnya, Anda selalu ingin mengawasi rasio pentalan Anda untuk menempatkan metrik lalu lintas di tempat yang tepat.

• Temukan konteksnya.

Sejauh ini, kami telah menekankan pentingnya menjadi spesifik. Namun, untuk memahami makna dan dapat menginterpretasikan dampak atau hasil, Anda perlu melihat poin data yang tepat ini dalam konteks.

Bagaimana Anda menempatkan data dalam konteks yang tepat?

• Patokan.

Apakah 100 banyak atau sedikit? Bagaimana dengan kenaikan 10%? Apakah itu baik atau buruk? Tergantung. Anda harus selalu menyajikan data relatif terhadap sesuatu, seperti persaingan, rata-rata industri, hasil yang diinginkan, dll.

Bandingkan data perusahaan Anda dengan data industri. Bandingkan juga pola data, perilaku, dan tingkat pertumbuhan untuk mengidentifikasi tren dan anomali.

Cari tahu di mana Anda cocok dengan lanskap kompetitif dan bagaimana Anda mengukur di area bisnis yang berbeda.

• Kenali pola.

Metrik memiliki pola. Untuk menentukan relevansi figur data, Anda perlu mengidentifikasi pola dan memasukkannya ke dalam konteks. Mengenali pola memberikan pemahaman tentang perilaku. Misalnya, ada fluktuasi aktivitas harian dan musiman di setiap situs web. Mengenali mereka membantu menemukan perilaku data yang tidak biasa dan karenanya, mengevaluasinya dengan lebih akurat.

Bagaimana Anda membuat data dapat dihubungkan?

Analisis dilakukan untuk mendapatkan informasi. Selanjutnya, Anda perlu menyajikannya dengan cara yang dapat dimengerti oleh para pemangku kepentingan. Berikut adalah beberapa tips tentang cara melakukannya:

• Jelajahi teknik visualisasi.

Laporan yang hanya menyertakan angka adalah mimpi buruk C-suite. Bantu mereka mendapatkan kejelasan dan hindari kesalahpahaman, konfrontasi, dan tantangan yang tidak perlu.

Visualisasikan data dengan cara yang menyoroti informasi penting. Anda dapat menggunakan grafik, matriks, pai, dan bahkan infografis.

• Jelaskan angka-angka secara verbal.

Jangan hanya mengirim laporan melalui email. Jelaskan arti angka-angka tersebut dalam kata-kata, langsung kepada pemangku kepentingan terkait. Komunikasi adalah inti dari transformasi digital.

Baca Lebih Lanjut: Strategi Transformasi Digital: Cara Mendorong Perubahan (dan Tetap Terdepan)

• Berikan konteks.

Alih-alih hanya menampilkan data perusahaan Anda, berikan konteks yang membantu memahami pentingnya data yang Anda berikan. Tetapkan panggung bagi manajer Anda untuk memahami makna dan menerjemahkannya ke dalam tindakan.

Jelaskan lingkungan persaingan, atau sajikan beberapa data historis sebagai latar belakang yang mengarah ke hasil tertentu.

• Tunjukkan contoh.

Mewakili secara akurat apa yang Anda hadapi dengan pembandingan kompetitif. Sebagian besar bisnis memiliki satu saingan teratas yang mereka tolak. Tunjukkan contoh bagaimana kinerja saingan itu. Tambahkan contoh perusahaan perwakilan lainnya untuk membantu mengilustrasikan poin Anda.

• Menyediakan sumber.

Pastikan Anda dapat memberikan sumber data Anda dan menjelaskan relevansinya. Pemimpin bisnis membutuhkan konfirmasi, dan Anda mungkin harus menjelaskan bagaimana Anda sampai pada hasil yang Anda peroleh.

Buat alur kerja untuk mengubah data menjadi wawasan

Siapkan proses berulang untuk menghasilkan wawasan dari data berdasarkan prinsip dan langkah ini.

Langkah-langkah yang kami tunjukkan di sini mengikuti konsep Six Sigma untuk mengoptimalkan kualitas proses bisnis. Six Sigma adalah konsep evaluasi proses berbasis data dan peningkatan yang konsisten.

Tiga langkah pertama dalam metodologi ini adalah: Definisikan. Ukuran. Menganalisa. Untuk proses baru, ini diikuti oleh Desain dan Verifikasi (DMADV). Untuk proses yang ada, Tingkatkan dan Kontrol mengikuti DMA awal (DMAIC).

Mengubah data menjadi wawasan adalah sebuah proses, dan Anda harus memperlakukannya seperti itu.

Siapkan alur kerja terstruktur untuk analisis data berdasarkan langkah-langkah yang baru saja Anda lalui. Dengan cara ini, Anda mengubah pelaporan data menjadi proses berulang yang menghasilkan wawasan dengan nilai operasional tinggi.

Similarweb Digital Research Solution menyediakan data situs web yang paling akurat untuk analisis dan alat untuk memantau dan mengelompokkan data Anda, lalu membandingkannya dengan industri dan pesaing Anda.

FAQ

Apa perbedaan antara data dan informasi?

Data adalah ukuran fakta, sedangkan informasi adalah pemahaman tentang apa arti data dalam konteks.

Siapa yang bertanggung jawab untuk membuat wawasan dari data dalam lingkungan bisnis?

Proses memperoleh wawasan dari data harus menjadi upaya bersama antara analis yang mengumpulkan data dan pemangku kepentingan yang membutuhkan wawasan.

Konteks apa yang diperlukan untuk mendapatkan wawasan dari data?

Data tanpa konteks tidak memberikan informasi. Anda perlu melakukan tolok ukur terhadap rata-rata industri dan persaingan langsung dan Anda perlu melihatnya dalam kerangka waktu yang tepat.