Utamakan Data dan Logika, Apa Itu Data-Informed Decision Making?

Diperbarui 17 Des 2020 - Dibaca 9 mnt

Isi Artikel

    Apakah kamu tertarik kerja di dunia data? Jika begitu, datainformed decision making adalah proses yang wajib kamu pahami.

    Memangnya, apa pengertian dari istilah ini? Mengapa ia begitu penting?

    Penjelasannya ada di bawah ini. Simak selengkapnya, yuk!

    Mengenal Data-Informed Decision Making

    apa itu data informed decision making

    © Freepik.com

    Kata Qlik, datainformed decision making adalah sebuah proses mengubah data atau informasi.

    Nah, informasi ini disulap menjadi pengetahuan yang actionable dan terpercaya. Nantinya, semua itu akan membantu proses pengambilan keputusan.

    Definisinya memang sederhana tetapi, praktiknya tidak semudah teorinya.

    Untuk menjadi datainformed, kamu harus memahami biasmu sendiri. Selain itu, data juga harus dikritisi dan dipelajari baik-baik.

    Dalam artikel lainnya, Qlik menuliskan skill lain yang harus dimiliki untuk menerapkan proses ini. Skill itu di antaranya adalah:

    1. Ekstraksi data

    Tentu saja, untuk mengambil keputusan dengan melibatkan data, kamu membutuhkan data itu sendiri. Oleh karena itu, data wajib diekstraksi.

    Dalam skala kecil, kamu bisa saja menggunakan data yang kecil dan sedikit. Dalam ukuran yang lebih besar, kamu membutuhkan big data.

    Baca Juga: Tips Agar Cepat Pintar Belajar Data Mining

    2. Pengubahan dan standardisasi data

    Setelah data didapatkan, kamu harus menyesuaikan formatnya dengan kebutuhan. Di sini, kamu bisa melakukan data cleaning dan data organizing.

    Proses ini memang memakan waktu yang lama. Akan tetapi, ia sangatlah penting. Ingat, data yang sudah rapi dan bersih tentu lebih mudah dianalisis.

    3. Matematika statistika, dan data science

    Seperti yang sudah disebutkan berkali-kali, datainformed decision making adalah proses yang melibatkan data.

    Sudah pasti, untuk melakukannya, kamu butuh kemampuan dasar matematika. Statistika juga bisa jadi penunjang proses ini.

    Jika informasi yang dilibatkan memang besar, kamu bisa menggunakan data science. Dengan bantuan AI dan machine learning, pengambilan keputusanmu bisa jadi lebih lancar.

    4. Berpikir kritis

    Ingat, dalam proses ini, data hadir sebagai pemberi informasi saja. Kamu tidak bisa serta-merta mengambil keputusan atas data saja.

    Dengan alasan ini, kamu harus bisa berpikir kritis. Mengapa data bisa menunjukkan A, bukannya B? Jika memang begitu, apa yang harus kamu lakukan?

    Baca Juga: Jangan Tertukar! Ini Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer

    Mengapa Data-Informed Decision Making Penting?

    manfaat data informed decison making

    © Freepik.com

    Kata Interana, tim growth dari Facebook mulai kerja lewat pengamatan kecil-kecilan. Mereka memantau orang-orang yang menggunakan media sosial ini dalam jangka waktu yang panjang.

    Tim ini mencoba menghubungkan informasi itu dengan informasi lainnya. Contoh informasinya adalah early friend acquisition.

    Pada akhirnya, kombinasi data ini dijadikan metric alias ukuran. 

    Terlebih lagi, ternyata, fakta ini bisa digunakan untuk mengembangkan Facebook. Apa yang harus dilakukan perusahaan agar terus berkembang?

    Dengan alasan ini, datainformed decision making adalah hal yang penting. Sebab, lewatnya, kamu bisa menemukan celah-celah peluang.

    Nantinya, peluang ini bisa kamu manfaatkan untuk mengembangkan bisnis.

    Data-Informed vs Data-Driven

    data informed vs data driven

    © Freepik.com

    Bicara soal datainformed, ada istilah lain yang kerap mengiringinya. Istilah itu adalah datadriven.

    Kata Cleverism, dalam konteks datadriven, data memimpin pengambilan keputusan. Selain itu, sebagian besar kebijakan diambil berdasarkan data.

    Sementara itu, datainformed adalah metode yang sedikit berbeda. Glints sudah sempat menyinggungnya di atas.

    Dalam proses ini, data digunakan untuk menciptakan hipotesis. Nah, nantinya, hipotesis ini harus dibuktikan.

    Terlebih lagi, dalam metode ini, data dilihat lewat berbagai konteks. Semuanya bergantung pada kasus spesifik. Nantinya, kasus ini akan dianalisis untuk menciptakan keputusan.

    Kata UX Collective, keduanya bukanlah sebuah pilihan. Semua bisa disesuaikan dengan waktu dan kesempatanmu.

    Ada waktu tertentu di mana kamu harus menggunakan datainformed. Pada kesempatan lain, pendekatan datadriven lebih cocok digunakan.

    Baca Juga: 6 Pekerjaan Big Data Terpopuler dan Paling Banyak Dicari oleh Perusahaan

    Selesai sudah penjelasan dari Glints. Setelah ini, tentu saja, datainformed decision making adalah proses yang sudah kamu pahami.

    Pada masa kini, banyak perusahaan yang membutuhkan para ahli di bidang data, lho. Dengan alasan ini, apakah kamu semakin tertarik berkarier di bidang data?

    Jika begitu, lamar lowongan kerja di dunia data, yuk! Glints punya sederet peluangnya di job marketplace. Jangan tunda-tunda lagi, kejar pekerjaan impianmu sekarang!

    Seberapa bermanfaat artikel ini?

    Klik salah satu bintang untuk menilai.

    Nilai rata-rata 0 / 5. Jumlah vote: 0

    Belum ada penilaian, jadi yang pertama menilai artikel ini.

    We are sorry that this post was not useful for you!

    Let us improve this post!

    Tell us how we can improve this post?


    Comments are closed.

    Artikel Terkait