Mana yang Pas untuk Keputusan Bisnismu, Data-driven atau Data-informed?
Ditulis oleh : Khairina F. Hidayati
Ingin memanfaatkan data untuk mengambil keputusan bisnis? Kira-kira, apa metode yang kamu pilih di antara data-driven vs data-informed?
Sebenarnya, keduanya sama-sama bisa kamu gunakan di era data analytics.
Akan tetapi, data–driven dan data–informed punya kelebihan dan kekurangan masing-masing. Konteks penggunaannya juga bisa berbeda-beda.
Kira-kira, apa saja yang harus dipertimbangkan sebelum memilih salah satu di antara metode ini?
Di dalam artikel ini, Glints akan menjelaskan jawaban dari pertanyaan itu. Sebelum itu, ada juga paparan informasi soal pengertian keduanya.
Simak selengkapnya di bawah ini, ya!
Pengertian Keduanya
Sebelum masuk ke inti pembahasan, kenalan dulu dengan keduanya, yuk! Dengan begitu, perbedaan di antara data–driven dan data–informed bisa lebih tergambar.
1. Data-driven
© Freepik.com
Data-driven adalah sebuah proses pengambilan keputusan. Tak sembarang diambil, keputusan ini ditentukan atas dasar data.
Tanpa data, pengambilan keputusan bisa meleset. Ini bisa terjadi karena manusia punya banyak bias dan asumsi.
Di sisi lain, data menawarkan ukuran objektif atas suatu fenomena. Dengan alasan ini, data bisa membantu manusia.
Seperti ditulis oleh Northeastern University, metode ini sedang banyak diterapkan di berbagai industri.
Baca Juga: Pelajari Data Management, Persilangan antara Bidang IT dan Bisnis
2. Data-informed
© Freepik.com
Nah, sekarang, kita akan membahas data–informed. Layaknya data–driven, ia merupakan proses pengambilan keputusan dengan bantuan data.
Akan tetapi, kamu tak hanya mengandalkan data saja. Mengutip Segment, ada pula pertimbangan pengalaman lalu, riset pengguna, dan informasi penting lainnya.
Ini berarti, data yang kamu miliki akan diperkaya oleh berbagai konteks. Kamu tak semata-mata mengambil keputusan atas dasar data saja.
Baca Juga: Ketahui Apa Itu Data Integration dan Manfaatnya bagi Perusahaan
Data-driven vs Data-informed
© Freepik.com
Sekarang, kita masuk ke pembahasan inti, yuk! Kira-kira, mana yang lebih baik, data–driven atau data–informed?
Ingat, tiap manusia tentu punya bias-bias. Kata Cleverism, data–driven merupakan metode yang minim akan hal ini.
Selain itu, waktu yang dibutuhkan untuk melakukannya juga tak lama. Sebab, kamu tak perlu memperkaya data dengan informasi lainnya.
Sayangnya, kamu membutuhkan banyak sekali data untuk metode ini. Pasalnya, data yang sedikit bisa jadi punya outlier atau nilai ekstrem yang besar.
Nilai ekstrem ini bisa membuat datamu tak akurat. Pada akhirnya, keputusan yang kamu ambil bisa jadi tak tepat.
Lain halnya dengan data–informed. Lewat metode ini, kekurangan data berupa nilai ekstrem bisa terselesaikan dengan mudah.
Sebab, dalam teknik data–informed, data akan dianalisis lebih lanjut dengan beragam informasi. Proses ini bisa menghasilkan fakta sebenarnya, tanpa nilai ekstrem apa pun.
Selain itu, lewat metode ini, kamu juga lebih mudah menekan dampak kesalahan teknis. Kesalahan itu misalnya adanya eror dalam ekstraksi data, dan lain-lain.
Sayangnya, faktor manusia jadi kekurangannya. Glints sudah sempat menyinggung hal ini di atas.
Manusia punya berbagai bias. Oleh karena itu, sang analis harus teliti dan hati-hati dalam menggunakan metode ini.
Lantas, teknik apa yang harus kamu pilih? Mengutip Techsauce, ada beberapa pertimbangan yang bisa kamu pikirkan. Pertimbangan itu di antaranya:
- Jika data kurang lengkap, pilih data–informed.
- Jika ada banyak faktor eksternal dalam pengambilan keputusan, pilih data–informed.
- Jika belum punya banyak tenaga atau perusahaan masih kecil, pilih data–driven.
Baca Juga: Mengenal Data Mart, Pasar Database untuk Akses Data Mudah dan Cepat
Demikian informasi dari Glints soal data-driven vs data-informed. Jadi, bagaimana? Metode apa yang ingin kamu terapkan?
Jika masih bingung, kamu bisa membaca semua tentang pengambilan keputusan bisnis di newsletter blog Glints. Di sana, ada juga kabar terbaru dan terpercaya soal dunia kerja.
Jangan sampai ketinggalan informasinya, langganan gratis sekarang, ya!
