Di era transformasi digital ini, kesuksesan bisnis terkait implementasi digital initiatives didorong oleh data dan strategi analitik yang mumpuni. Salah satu pihak yang menjadi frontliner dalam hal ini adalah tim dari divisi Information Technology (IT) dan juga divisi Data management.
Menurut pakar Gartner, metode agile data (strategi yang dapat diterapkan oleh IT profesional dalam berbagai situasi untuk bekerja sama secara efektif pada aspek data sistem perangkat lunak) dan kemampuan analitik sangat penting untuk membangun kemampuan sense-and-respond dan dapat memimpin organisasi ke siklus inovasi, diferensiasi, dan pertumbuhan dengan cepat.
Hasil research Gartner dengan ribuan perusahaan dari berbagai Industri telah mengumpulkan data yang lebih cerdas dan praktik-praktik analitik terbaik yang telah dijalankan kedalam IT roadmap untuk data dan analytics.
IT roadmap ini juga didasarkan pada beberapa aspek utama yang harus ditentukan dari data dan analytics initiative, yakni :
- Ruang lingkup inisiatif strategis yang mau disasar, dimana terdapat opsi yaitu operasional atau tata kelola.
- Tahapan-tahapan utamanya
- Pemimpin dan tim yang perlu dilibatkan
Tahapan-tahapan IT Roadmap ini menunjukan urutan tujuan dan hasil yang diinginkan serta berguna untuk menyelaraskan semua pemangku kepentingan. Para pemimpin data dan analitik dapat menjalankan data initiative dan analytics secara cerdas dan efektif dengan mengikuti praktik terbaik yand dirumuskan dalam roadmap berikut:
1. Create vision and strategy (Membuat visi dan strategi)
Menyusun dan menetapkan dukungan dari seluruh pemangku kepentingan untuk program data dan analitik.
Tugas yang dijalankan meliputi:
- Pahami key business priorities perusahaan dan bagaimana data dan analitik selaras dengan memberikan business value
- Tetapkan garis dasar keadaan/kondisi yang dihadapi perusahaan saat ini sebagai landasan untuk perbaikan yang berkelanjutan
- Identifikasi peluang untuk memonetisasi dan mengeksploitasi aset data melalui kasus penggunaan dari perusahaan lain
- Rancang agile data dan strategi analitik yang dapat merespons lanskap bisnis dan peluang serta risiko yang berubah
Contoh implementasi :
- Bekerjasama dengan tim analyst dalam merumuskan business value yang didapatkan dari implementasi data dan analitik.
- Melakukan research terkait program data dan analitik organisasi dalam misi untuk tranformasi dan pengembangan bisnis.
2. Establish operating framework (Menetapkan kerangka kerja)
Kembangkan model operasi yang seimbang dengan efisiensi operasional yang terus ditingkatkan.
Tugas yang dijalankan meliputi:
- Identifikasi peran dan kompetensi dan targetkan model operasi yang diperlukan untuk membuat organisasi berbasis data
- Buat model organisasi dua tingkat: tim terpusat yang bekerja dengan tim terdesentralisasi
- Rancang kerangka arsitektur untuk data dan platform analitik
- Buat badan pengurus yang berbeda untuk mengawasi masalah strategis versus kebutuhan solusi data taktis
Contoh implementasi :
- Melakukan research untuk mengatur aktivitas-aktivitas utama dalam operasional bisnis mulai dari staff level sampai C level agar bisa fokus dan sejalan pada model operasi baru yang bersifat digital terkait implementasi data dan analitik
- Model operasi IT baru untuk digital
- Bekerjasama dengan Analyst untuk mendiskusikan maturity model terkait data dan analitik.
3. Establish governance (Membangun tata kelola)
Menerapkan standar tata kelola dan prosedur untuk struktur mitigasi risiko data
Tugas yang dijalankan meliputi:
- Tetapkan standar definisi data yang konsisten dan tentukan kebijakan tata kelola
- Kembangkan data management dan integration framwork untuk memenuhi tantangan yang muncul
- Mengukur akurasi, non-duplikasi, daya saing, relevansi, dan ketepatan waktu data
- Kembangkan kerangka kerja untuk melawan penimbunan data, mencegah pembajakan data, dan memerangi perusakan privasi.
Contoh implementasi :
- Bekerjasama dengan tim analyst dalam memahami bagaimana organisasi dapat menerapkan kemampuan analitik untuk meningkatkan kinerja dan mengoptimalkan pengambilan keputusan
- On-site workshop. Praktik terbaik untuk implementasi program tata kelola terkait data dan analitik.
- Riset : pemahaman tools, modal data dan data warehouse yang digunakan dalam skenario Business intelligence dan Analytics.
- Perangkat Terpadu untuk Business Intelligence dan Analytics
4. Continuous intelligence (Membangun kecerdasan berkelanjutan)
Selalu mendemostrasikan hasil pengambilan keputusan yang cepat dan menunjukan hasil terbaik dalam proses bisnis yang diperoleh melalui data-driven insights.
Tugas yang dijalankan meliputi:
- Mengintegrasikan data dan kemampuan analitik dari platform dan ekosistem bisnis digital untuk mendukung pertumbuhan, kecepatan, dan kelincahan perusahaan
- Memperoleh keuntungan cepat dengan melengkapi pengguna bisnis (customer) dengan analytic models untuk memahami realitas saat ini dan memprediksi keadaan masa depan
- Otomatiskan proses visualisasi dan analisis data dengan menggunakan augmented analytics (pendekatan analisis data yang menggunakan Machine learning dan Natural Language Processing untuk mengotomatiskan proses analisis).
Contoh implementasi :
- Facilitated networking: Membuat pertemuan reguler dengan pihak-pihak terkait untuk sharing dan berdiskusi.
- Bekerjasama dengan tim analyst untuk membuat naratif yang menghubungkan hasil program dengan tujuan perusahaan
5. Refine and progress (Memperbaiki dan perkembangan)
Terus meningkatkan kematangan dalam strategi data initiatives dan analitik yang dijalankan.
Tugas yang dijalankan meliputi:
- Meminta feedback untuk menilai, mengevaluasi dan meningkatkan ekeftivitas program
- Menilai kembali data dan strategi analitik sehubungan dengan teknologi yang muncul seperti Internet of Things, artificial intelligence, machine learning , dll.
- Merancang peran dan keterampilan baru untuk SDM sesuai dengan perkembangan dan kebutuhan terkait.
Siapa yang perlu dilibatkan?
Gartner menyebutkan bahwa perusahaan yang paling sukses dalam implementasi IT Roadmap adalah yang membangun lintas fungsi tim untuk data dan analytics initiatives mereka. Adapun fungsi yang direkomendasikan untuk dilibatkan dan memiliki peranan penting untuk mencapai keberhasilan milestones ini adalah sebagai berikut :
Gartner menyebutkan bahwa perusahaan yang paling sukses dalam implementasi IT Roadmap adalah yang membangun lintas fungsi tim untuk data dan analytics initiatives mereka. Adapun fungsi yang direkomendasikan untuk dilibatkan dan memiliki peranan penting untuk mencapai keberhasilan milestones ini adalah sebagai berikut :
Sumber gambar : Gartner
- Chief Information Officer (CIO) :
Berperan dalam pergerakan data progresif dengan membuat struktur kerja kolaboratif dengan outsourcing dokumen strategis (SDO) dan Chief analytics officer dengan tanggung jawab yang jelas untuk setiap grup; memungkinkan pengumpulan data dari sumber dan membantu tim data dan analitik membangun infrastruktur untuk data dan domain analitik.
- Applications leader and team:
Mengidentifikasi aset data dalam log aplikasi atau database transaksional yang dapat digunakan untuk nilai bisnis; berkoordinasi dengan tim arsitektur perusahaan (EA) untuk meningkatkan akses data dan interaktivitas dengan aplikasi berbasis API
- Data and analytics leader and team:
Menetapkan fondasi dan tata kelola data sehari-hari, bekerja selaras dengan tim IT dan bisnis; membuat program literasi data dan bekerja dengan para pemimpin untuk menentukan visi dan strategi
- Enterprise architecture leader and team:
Mempertimbangkan informasi dan arsitektur data sebagai bagian dari Enterprise Architecture keseluruhan dan bukan sebagai renungan.
- Infrastructure and operations leader and team:
Menetapkan dan memelihara jenis aset baru yang terkait dengan data dan analitik serta penganggaran.
- Sourcing, procurement and vendor management leader and team:
Bekerja dengan pemimpin data dan analitik untuk memungkinkan eksperimen yang lebih cepat dengan vendor pihak ketiga saat infrastruktur sedang diputuskan dan direvisi
- Technical professionals team:
Merencanakan technical roadmap data dan analitik, merancang jalur pipa dan penyimpanan data, memilih alat dan vendor, serta merancang dan mengimplementasikan solusi data dan analitik.
Sumber : GARTNER
