Data-Driven Decision Making (DDDM): Konsep Dasar, Keunggulan, Kelemahan, Kapan Digunakan, dan Potensi Risiko
Perubahan lingkungan dan pola interaksi manusia merupakan suatu kenyataan yang tidak dapat dipungkiri. Perkembangan pesat teknologi digital dan kemampuan teknologi terlibat dalam interaksi kehidupan manusia telah menempatkan peran penting teknologi. Dengans emakin banyaknya pengguna teknologi digital dan semakin terhubungnya interaksi antar masnuia menggunakan teknologi maka akan membangun suatu fenomena big data yang merekam berbagai informasid dari banyak arah dan dari beragam sumber. Masifnya penggunaan teknologi, semakin benyaknya data yang terekam, maka akan semakin memungkinkan organisasi di berbagai sektor untuk mengumpulkan dan menganalisis data, meski tetap dalam batas-batas keamanan, perlindungan data, dan privasi. Data-Driven Decision Making (DDDM) adalah pendekatan pengambilan keputusan yang didasarkan pada analisis data kuantitatif dan kualitatif untuk menghasilkan keputusan yang lebih terukur dan objektif. DDDM menjadi salah satu pendekatan yang sangat penting dalam manajemen modern karena dianggap memberikan keuntungan berupa akurasi dan efisiensi. Namun, penerapan DDDM tidak tanpa tantangan dan risiko. Artikel ini akan membahas secara sederhana kondep dasar, keunggulan, kelemahan, kapan saat yang tepat Data-Driven Decision Making digunakan, serta potensi risiko yang mungkin muncul jika pendekatan ini dipaksakan tanpa mempertimbangkan faktor lain yang relevan. (Widiyas Hidhayanto, 2024)
Konsep Dasar Data-Driven Decision Making (DDDM)
Data-Driven Decision Making (DDDM) adalah suatu proses dalam pengambilan keputusan yang dilakukan berdasarkan data yang diperoleh dari berbagai sumber. Data ini dapat berupa data operasional, data pelanggan, data keuangan, dan beragam data internal lainnya, hingga data pasar eksternal. Proses ini melibatkan tahapan pengumpulan data, pemetaan data, analisis data, interpretasi, dan penggunaan hasil analisis untuk menentukan keputusan strategis yang diambil. Proses Data-Driven Decision Making (DDDM) biasanya membutuhkan teknologi seperti big data analytics, machine learning, artificial intelligence, serta teknologi infrastruktur data dan perlindungan data yang kuat untuk memastikan bahwa data yang digunakan adalah akurat, relevan, dan terlindungi.
Keunggulan Data-Driven Decision Making (DDDM)
- Keputusan yang Lebih Objektif
DDDM mengurangi bias dalam pengambilan keputusan. Ketika keputusan dibuat berdasarkan data, tingkat subjektivitas akibat opini, intuisi, atau pengalaman individu dapat dikurangi. Hal ini memungkinkan keputusan yang lebih objektif dan dapat dipertanggungjawabkan.
- Efisiensi Operasional
Dengan data yang tepat, organisasi dapat dengan cepat mengidentifikasi masalah dan peluang. Misalnya, data penjualan dapat menunjukkan produk yang paling diminati, data kombinasi diagnosa penyakit yang sering muncul, data profil golongan pelanggan atau kriteria pasien yang sering dilayani, atau data kinerja dapat menunjukkan area mana yang perlu ditingkatkan. Dengan informasi ini, tindakan perbaikan dapat diambil dengan lebih cepat, sehingga meningkatkan efisiensi.
- Prediksi yang Lebih Akurat
Penggunaan data historis memungkinkan organisasi untuk membuat prediksi tentang tren masa depan. Dalam dunia bisnis, ini sangat berguna dalam meramalkan permintaan pasar, tren konsumen, pola konsumsi pelanggan, dan potensi tantangan, sehingga memungkinkan perencanaan yang lebih baik.
- Pengukuran dan Evaluasi Kinerja
Data memberikan metrik yang jelas untuk mengevaluasi kinerja individu, tim, atau perusahaan secara keseluruhan. Ini memudahkan organisasi untuk mengukur pencapaian target dan tujuan strategis, serta melakukan evaluasi kinerja yang lebih terukur.
- Pengembangan Inovasi
Analisis data sering kali mengungkap peluang inovasi yang tidak terlihat dengan metode tradisional. Misalnya, analisis perilaku konsumen dapat membuka ide-ide baru untuk pengembangan produk atau layanan yang lebih baik.
Kelemahan Data-Driven Decision Making (DDDM)
- Ketergantungan yang Berlebihan pada Data
Keputusan yang hanya berdasarkan data dapat mengabaikan faktor-faktor lain yang bersifat kualitatif, seperti intuisi atau pengalaman. Pada beberapa hal, data tidak cukup merepresentasikan seluruh realitas yang terjadi. Sehingga keputusan yang terlalu bergantung pada data dapat mengabaikan dinamika lingkungan, situasi, dan kondisi yang tidak terukur atau bahkan tidak dapat terekam.
- Masalah Kualitas Data
Data yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan harus akurat dan relevan. Namun, ada banyak kasus di mana data yang dikumpulkan memiliki kekurangan atau bahkan salah. Keputusan yang dibuat berdasarkan data yang tidak akurat akan menghasilkan hasil yang tidak optimal, atau bahkan merugikan.
- Biaya dan Kompleksitas Teknologi
Penerapan DDDM membutuhkan investasi yang signifikan dalam teknologi, mulai dari perangkat lunak analitik hingga infrastruktur big data. Selain itu, dibutuhkan tim dengan keahlian khusus untuk mengelola dan menganalisis data, yang dapat menambah biaya operasional organisasi.
- Risiko Keamanan dan Privasi Data
Semakin banyak data yang dikumpulkan dan dianalisis, semakin besar risiko keamanan dan privasi yang harus dihadapi. Kasus kebocoran data atau penyalahgunaan informasi pribadi dapat merugikan organisasi secara hukum dan reputasi.
- Resistensi Organisasi
Tidak semua orang dalam organisasi siap untuk beralih ke pendekatan berbasis data. Ada kemungkinan resistensi dari individu atau tim yang lebih mengandalkan pengalaman atau intuisi dalam pengambilan keputusan. Hal ini bisa menciptakan ketegangan dan menghambat implementasi DDDM.
Kapan Data-Driven Decision Making (DDDM) Tepat Diterapkan?
DDDM paling tepat diterapkan ketika organisasi memiliki akses ke data berkualitas dan relevan. Data yang valid dan akurat sangat penting untuk memastikan keputusan yang diambil tepat sasaran. Selain itu, DDDM efektif dalam lingkungan yang hasilnya dapat diukur secara jelas, seperti bidang keuangan, operasional, produksi, pelayanan, atau pemasaran digital. Pengambilan keputusan berbasis data juga sangat bermanfaat dalam situasi yang membutuhkan respons cepat. Dengan data real-time, organisasi dapat membuat keputusan taktis dengan cepat, seperti merespons tren konsumen atau perubahan kondisi pasar, merespon permasalahan kinerja operasional, kondisi keuangan, dan berbagai indikasi lain yang dapat tertelusur dengan data yang relevan.
Kapan Data-Driven Decision Making (DDDM) Tidak Tepat Diterapkan?
DDDM tidak tepat diterapkan ketika data yang dibutuhkan tidak tersedia atau tidak valid. Mengambil keputusan berdasarkan data yang tidak lengkap bisa lebih berbahaya daripada mengandalkan intuisi. Selain itu, bilamana faktor kualitatif lebih relevan, seperti dalam pengambilan keputusan etis atau sosial yang tidak dapat diukur dengan data kuantitatif. Keputusan dalam penanganan krisis yang membutuhkan pertimbangan manusiawi juga sering kali tidak dapat sepenuhnya disandarkan pada data. Keputusan-keputusan seperti ini lebih membutuhkan wawasan lokal atau pengetahuan kontekstual daripada data. Begitu pula, keputusan yang melibatkan dinamika budaya atau sosial sering kali membutuhkan pendekatan kualitatif yang tidak bisa sepenuhnya digantikan oleh data.
Potensi Risiko Memaksakan Data-Driven Decision Making (DDDM)
Memaksakan penerapan DDDM tanpa mempertimbangkan faktor kontekstual dapat menyebabkan hilangnya kreativitas dan inovasi. Ketika semua keputusan didasarkan pada data, ruang untuk ide-ide baru yang bersumber dari intuisi atau pengalaman akan berkurang. Ini bisa membatasi kemampuan organisasi dan individu untuk berinovasi dan berkembang. Selain itu, ketergantungan berlebihan pada data historis dapat membuat organisasi kurang responsif terhadap perubahan mendadak. Data masa lalu tidak selalu relevan dalam merespons peristiwa yang cepat berubah, sehingga keputusan yang diambil mungkin terlambat atau tidak efektif. Memaksakan DDDM juga dapat mengabaikan faktor manusia dalam pengambilan keputusan. Bila keputusan yang sepenuhnya berbasis data, maka pekambilan keputusan akan menjadi terlalu mekanis, berbasis algoritma, dan tidak mempertimbangkan aspek emosional, sosial, dan etika terutama ketika keputusan tersebut berdampak langsung pada karyawan, pelanggan atau masyarakat.
Kesimpulan
Data-Driven Decision Making menawarkan banyak manfaat dalam hal objektivitas, efisiensi, dan akurasi prediksi. Namun, pendekatan ini juga memiliki risiko jika tidak diterapkan secara bijaksana. Organisasi perlu memastikan bahwa mereka memiliki data yang berkualitas, infrastruktur yang tepat, sistem penelusuran sumber dan pengamanan data yang memadai, dan tetap mempertimbangkan faktor-faktor non-kuantitatif dalam pengambilan keputusan. Dengan pendekatan yang seimbang, Data-Driven Decision Making (DDDM) dapat menjadi alat yang sangat berharga bagi keberhasilan jangka panjang organisasi.
Â
Widiyas Hidhayanto
widiyas_hid@yahoo.com
Principal Consultant WIDINA management
Strategy, Costing, Finance, Accounting, Operation, Kaizen-Lean, Marketing, Information System
Â
NEXT EVENTS