Saat Anda selesai membaca postingan ini, aktivitas manusia di web dan perangkat akan menghasilkan 27,3 juta terabyte data.
Menurut Bernard Marr, penulis Strategi dataDi abad ke-21, “Setiap perusahaan adalah perusahaan data.”
Informasi apa yang ingin Anda kumpulkan? Di mana Anda akan menyimpan informasinya? Bagaimana Anda melindungi informasi tersebut? Bagaimana Anda akan menggunakan data tersebut untuk intelijen bisnis yang lebih baik?
Pertanyaan panduan ini merumuskan jawaban konkret dalam strategi data Anda.
Baik Anda pemilik usaha kecil di Instagram atau raksasa ritel seperti Walmart, Marr mengatakan, "...yang penting bukanlah seberapa banyak data yang Anda miliki, yang penting adalah apakah Anda berhasil menggunakannya."
Kami tahu apa yang Anda pikirkan...
Daftar Isi
Apakah saya benar-benar memerlukan strategi data?
Singkatnya, ya. Perusahaan tanpa strategi data seperti turis di negara asing tanpa GPS.
- Pada tahun 2025, jumlah data global diperkirakan akan tumbuh hingga 180 zettabytes. (Itu sekitar 60 juta kali lebih besar dari ukuran katalog Netflix.)
- FAKTA: Perusahaan berbasis data memiliki peluang 23 kali lebih besar untuk memperoleh pelanggan, enam kali lebih besar kemungkinannya untuk mempertahankan pelanggan, dan 19 kali lebih besar kemungkinannya untuk memperoleh keuntungan. (Institut Global McKinsey)
- Pertimbangkan ini: Pada tahun 2022, MGM Resorts International bermitra dengan perusahaan analisis data dan menggunakan informasi baru yang terstruktur untuk meningkatkan pendapatan tahunannya sebesar $2,4 juta.
David Redi, manajer penjualan di VEM Tooling, memberi tahu saya bagaimana strategi data perusahaannya bertindak "...sebagai kompas...untuk". Data adalah aset strategis organisasiHal ini memungkinkan kami mengambil keputusan yang tepat dan memberikan hasil jangka panjang yang optimal.”
Definisi strategi data
Kami menggunakan tujuan, rencana, pendekatan, dan strategi di tempat kerja setiap hari. Apa bedanya?
Rencana adalah serangkaian langkah untuk mencapai suatu tujuan.
Strategi adalah jenis rencana khusus: bagaimana mendapatkan keuntungan dibandingkan orang lain. Hal ini dilakukan dengan mengeksploitasi kelemahan pesaing Anda dan dengan memanfaatkan kekuatan Anda.
Oleh karena itu, strategi data merupakan rencana panduan jangka panjang – cetak biru perusahaan Anda yang mendefinisikan proses, orang, dan teknologi yang Anda perlukan untuk memecahkan tantangan data dan mencapai tujuan bisnis Anda.
Dan ada satu hal yang dibutuhkan oleh setiap strategi yang baik: musuh yang harus dilawan.
Dalam bisnis, ini adalah pesaing Anda. Tapi mungkin juga ada kekuatan lain. (Pesaing Netflix adalah Amazon Prime dan HBO, namun mereka juga kesulitan untuk tidur.)
Manfaat rencana pengelolaan data yang kuat
Strategi data memenuhi tiga fungsi inti bagi perusahaan: Meningkatkan pengambilan keputusan, mengoptimalkan proses, Dan Monetisasi data.
Dan untuk itu Untuk menggunakan data ini secara efektif dan efisien, Anda memerlukan peta jalan untuk perjalanan ke depan – strategi data eksklusif.
Apa yang ada di dalam kotak? 3 pilar strategi data yang sukses
Ada tiga landasan strategi data yang sukses: sasaran dan sasaran perusahaan Anda, prosedur dan praktik tentang cara tim Anda berinteraksi dengan data, serta tantangan dan peluang yang dihadapi tim Anda terkait dengan budaya.
Mari kita periksa ketiga pilar ini lebih detail ya?
I. Maksud dan tujuan
Analisis data
Kasus penggunaan dan sasaran inisiatif analisis data harus selaras dengan tujuan bisnis yang spesifik dan bernilai tinggi. Jika tidak, maka itu hanya data demi data.
Pertama, Anda perlu menjawab dua pertanyaan:
- Apa tujuan bisnis perusahaan Anda?
- Bagaimana Anda akan menggunakan data untuk mencapai tujuan tersebut?
Untuk itu, Strategi data Anda harus selaras dengan strategi bisnis Anda secara keseluruhan.
Saya berbicara melalui email dengan Mimi Nguyen, pendiri Cafely, sebuah perusahaan kopi Vietnam, dan dia mengatakan bahwa strategi datanya berfokus pada:
- Wawasan pelanggan: “Kami melacak perilaku pelanggan di situs web kami, media sosial, dan melalui survei untuk memahami preferensi, kebiasaan pembelian, dan preferensi kopi mereka. Hal ini memungkinkan kami menyesuaikan penawaran dan pesan kami agar sesuai dengan demografi tertentu.”
- Manajemen penjualan dan inventaris: “…menganalisis tren penjualan, memprediksi permintaan, dan mengoptimalkan tingkat inventaris.” Hal ini meminimalkan kehabisan stok dan memastikan kami memiliki campuran yang tepat saat pelanggan menginginkannya.”
- Pengukuran kinerja: “…melacak efektivitas upaya pemasaran kami, mengukur keberhasilan peluncuran produk baru, dan mengukur kepuasan pelanggan secara keseluruhan…memungkinkan kami untuk terus meningkatkan kinerja kami.”
II. Prosedur dan Praktek
Kantor Data
Tahukah Anda bahwa dalam memanah Anda hanya memiliki waktu 40 detik untuk menembakkan anak panah? Sama seperti permainan, Rencana pengelolaan data yang kuat memiliki aturan yang spesifik untuk perusahaan dan kaya konteks. Oleh karena itu, kerangka tata kelola data adalah seperangkat aturan yang menguraikan kebijakan internal yang menentukan bagaimana dan oleh siapa data ditangani dalam organisasi Anda.
Misalnya, strategi tata kelola data Uber disebut-sebut aman dari kegagalan. Dengan kantor di 70 negara dan 10.000 kota, tiga pendekatan terhadap pengelolaan data telah membantu mereka: rekayasa yang fleksibel, kepatuhan terhadap pedoman, Dan Ulangi kerangka kerja Anda yang sudah ada.
Arsitektur data
Arsitektur data suatu organisasi menentukan bagaimana data mengalir melalui sistem dan prosesnya.
Anggap saja sebagai arsitektur sebuah rumah. Arsitektur ini menjelaskan dimana berbagai fasilitas penyimpanan data (database, data lake, gudang) akan ditempatkan. “Pipa” (alat integrasi data, proses ETL) memungkinkan data mengalir di antara area penyimpanan ini.
Terakhir, “saluran akses” (alat BI, platform analisis) ditentukan untuk mengakses data dan menganalisisnya.
Integrasi data
Media sosial, aplikasi SaaS, perangkat IoT, survei pelanggan. Ini hanyalah beberapa sumber data untuk bisnis Anda. 20 % dari perusahaan yang disurvei IDG memperoleh data dari lebih dari 1.000 sumber untuk dimasukkan ke dalam sistem analisis mereka.
Tantangan? Seperangkat sumber data yang heterogen menghasilkan informasi dalam format dan struktur yang berbeda. Ditambah lagi dengan gangguan yang disebabkan oleh data yang tidak terstruktur. Anda bisa memetakan setiap sumber atau mengkonversi semua catatan ke dalam satu format, tapi siapa yang punya waktu?
Derrick Hathaway, manajer penjualan di VEM Medical, mengatakan bahwa “…banyak data datang dari berbagai sumber, namun mereka tidak selalu yakin bagaimana menggunakannya secara efektif.”
Namun, jika mereka menyusun strategi data, mereka dapat “…mengembangkan pendekatan yang lebih terstruktur terhadap pengelolaan dan analisis data…untuk mengambil keputusan yang lebih tepat dan mendorong pertumbuhan bisnis.”
Proses integrasi data menggabungkan data dari berbagai sistem →mengubahnya menjadi format yang kompatibel dengan platform analitik → mengirimkannya ke alat intelijen bisnis. Saluran data suatu organisasi dihubungkan oleh “pipa” ini.
Dalam laporan yang ditugaskan oleh AWS, Forrester Consulting menemukan bahwa sektor publik mampu melakukan hal ini Hemat $15 juta selama lima tahun dengan unit integrasi data dengan mengotomatiskan dan mengoptimalkan proses yang ada seperti entri data, pelaporan dan pemenuhan permintaan data. (Adonannya banyak sekali.)
Kualitas data
Apa yang lebih buruk daripada tidak ada data? Data buruk.
58 profesional TI % yang disurvei oleh Revefi mengatakan kualitas dan kebersihan data adalah tantangan terbesar mereka saat bekerja dengan data. Selain itu, Kissmetrics melaporkan bahwa perusahaan dapat kehilangan pendapatan hingga % karena kualitas data yang buruk.
Kumpulan data Kualitas diukur dengan menggunakan kriteria seperti akurasi, kelengkapan, konsistensi dan kesesuaian untuk tujuan yang dimaksudkan.
Anda mungkin berpikir, "Apakah penting jika beberapa catatan saya tidak akurat?"
Pikirkan lagi. Unity, pengembang video game publik, kehilangan $110 juta karena data yang buruk.
Pendiri Zibtek, Cache Merrill, mengatakan bahwa untuk mengumpulkan data yang relevan dan berkualitas tinggi, “…sangat penting untuk berinvestasi pada teknologi dan keahlian yang tepat untuk mengelola data Anda secara efektif.”
Untungnya, Grepsr adalah solusi lengkap untuk pengelolaan data eksternal berkualitas tinggi dalam skala besar.
Keamanan data
Serangan siber yang berhasil dapat berdampak buruk pada sumber daya Anda. Tanyakan saja pada Ubah Layanan Kesehatan. (Mereka harus membayar uang tebusan sebesar $22 juta untuk pulih dari salah satu serangan keamanan terburuk dalam sejarah AS.)
Itu sebabnya Anda memerlukan benteng untuk data Anda.
Seluruh siklus keamanan data mengatasi serangan, akses tidak sah, pencurian, dan kerusakan aset data Anda. Selain keamanan fisik, ini juga mencakup keamanan logis seperti protokol enkripsi, kontrol akses, dan otentikasi.
Anda dapat membangun pertahanan data yang telah teruji melalui enkripsi, penyembunyian data, penghapusan data, dan ketahanan.
AKU AKU AKU. Manusia dan budaya
Budaya data
Peter Drucker, yang dianggap sebagai pendiri manajemen modern, menyatakan hal ini dengan sangat baik: “Strategi budaya makan untuk sarapan.”
Menurut Gallup, perusahaan dengan budaya data yang kuat memiliki peluang lebih besar untuk mengalahkan pesaingnya.
Pada tahun 2009, Google melakukan pencarian obsesif dan menguji 41 warna biru yang berbeda untuk tautan iklannya. Terlalu ekstrim? Seorang desainer senior Google, Douglas Bowman, juga berpikir demikian - dan menyerah.
Tapi pendapatan tambahan Google tahun ini? $200 juta yang keren. Anekdot kuat yang terjadi hampir satu dekade lalu ini mengukuhkan reputasi raksasa ini sebagai perusahaan berbasis data.
Jika tim Anda tidak tahu apa yang harus dilakukan dengan data, cara mengaksesnya, atau apakah akan menggunakannya, strategi data Anda akan dibuang begitu saja ke folder dokumen yang terlupakan.
Kebenaran yang dingin dan sulit? Forrester menemukan bahwa banyak perusahaan kesulitan mempertahankan literasi data dasar di kalangan karyawannya.
Pemisahan data ini dapat meninggalkan kesenjangan ketika Anda mencoba membangun organisasi yang benar-benar berbasis data.
Jadi, bagaimana Anda mempromosikan budaya data?
Itu mengandung Pelatihan literasi data langsung dari C-suite ke depan, Akses demokratisasi terhadap data dimana masyarakat mempunyai kebebasan untuk bertanya dengan aman, dan Menciptakan tanggung jawab dan transparansi yang jelas tentang sumber data untuk menciptakan kepercayaan.
Sebuah proses berulang
Data adalah tsunami baru yang mengganggu setiap industri. Pilihannya saat ini adalah antara strategi data cerdas untuk menelusuri arus atau tersapu oleh gelombang pasang peluang ini.
John Pennypacker, wakil presiden penjualan dan pemasaran di Deep Cognition, memandang strategi data sebagai proses yang “… memungkinkan adaptasi terhadap teknologi, perubahan peraturan, dan pengembangan tujuan bisnis untuk menyelaraskan strategi data dengan visi perusahaan.”
Anda dapat menjadi karyawan berkinerja tinggi yang didorong oleh data dengan menguasai tiga pilar yang kami cakup – sasaran yang terfokus secara tepat, proses yang solid, dan budaya data yang terfokus.
Perlu kualitatif data berkualitas tinggi dalam skala besar? Sebagai platform manajemen data yang besar, tim ahli ekstraksi data Grepsr dapat meningkatkan intelijen bisnis Anda dengan informasi penting bisnis.
Jangan buta – kendalikan data Anda bersama kami.
