Mengelola Big Data: Mencegah Kekacauan Sebelum Terjadi
Telah ada waktu, tidak lama yang lalu, ketika operator bekerja paralel pada dua sistem bisnis. Satu biasanya adalah program ERP atau keuangan dengan yang lain adalah aplikasi yang termasuk dalam Microsoft office suite. Namun dalam beberapa tahun terakhir, teknologi telah berubah dengan pesan yang mengagumkan. Masuknya arsitektur Software as a Service telah merevolusi proses, dengan pengguna menyukai langganan untuk semua yang mereka butuhkan. Dilaporkan dalam “State of SaaS-Powered Workplace 2017” bahwa penggunaan 16+ aplikasi SaaS oleh perusahaan telah meningkat hingga 33% dibandingkan 2016.
Sistem SaaS dapat membuat akumulasi dan analisis data sangat mudah, secara instan menghasilkan laporan estetika sambil memegang kemampuan operasi jarak jauh. Namun ini lebih mudah dikatakan daripada dilakukan dan memerlukan strategi yang jelas serta sumber daya teknis yang melimpah.
Karyawan dapat melewati strategi teknologi konvensional dengan hanya berlangganan produk-produk ini. Ini dapat mengarah pada upaya yang berulang, tanpa pengawasan. Sebagai contoh, dalam hal penyimpanan cloud & berbagi file, ada kemungkinan besar bahwa jika Anda menelaah karyawan Anda Anda akan menemukan berbagai produk yang digunakan, misalnya Google Drive, OneDrive, Dropbox, dll. Meskipun tren penggunaan alat digital dapat dihargai, operasi berisiko menjadi redundan dan mahal karena berbagai biaya langganan sulit untuk dipertahankan. Selanjutnya, data perusahaan menjadi menyebar, sambil juga mengeksposnya pada ancaman keamanan.
Ini adalah masalah yang signifikan, namun ada yang lebih besar: kemampuan aplikasi SaaS untuk menghasilkan tumpukan data massal. Dinyatakan sebelumnya bahwa perusahaan menggunakan sepuluhan aplikasi tetapi mari kita pertimbangkan data yang dihasilkan oleh setiap aplikasi. Setiap login, setiap modifikasi, pemberitahuan, peringatan, dll. menghasilkan data. Kalikan ini dengan ratusan atau ribuan karyawan yang ada dan informasi menjadi kekacauan.
Ingat, sampah masuk berarti sampah keluar. Kualitas data adalah dasar jika perusahaan ingin memanfaatkan alat yang merupakan bagian dari Industry 4.0. Input pengguna yang tidak lengkap, ekstensi pihak ketiga yang rusak dan kebijakan data yang buruk semuanya dapat menjadi polutan untuk kumpulan data. Akibatnya, mereka membuang waktu komputasi yang berharga.
Sebuah studi mengungkapkan bahwa perusahaan sering menghabiskan 50 – 80 persen waktu mereka untuk membersihkan kumpulan data. Ini luar biasa, karena sumber daya yang ditugaskan untuk pekerjaan ini sangat berkualifikasi dan dipekerjakan untuk analisis bukan untuk memperbaiki kesalahan mengetik. Pendekatan strategis terhadap manajemen data dapat memecahkan banyak masalah ini. Seperti dengan keputusan bisnis lainnya, rencana komprehensif yang dirancang oleh kepemimpinan dan didukung oleh semua fungsi adalah penting.
Membangun tim manajemen data lintas fungsi harus menjadi langkah pertama. Tim harus mencakup spesialis teknologi, bukan hanya dari departemen IT, tetapi juga orang-orang yang menggunakan layanan, sehingga pendapat mereka dapat dipertimbangkan. Setelah tim terbentuk, upaya anggota dapat difokuskan pada tiga prioritas utama:
Penyelarasan Proses dan Sistem
Proses bisnis harus dipelajari secara detail. Titik pembentukan data harus diidentifikasi, sambil memiliki dua tujuan utama di pikiran:
- Hambatan untuk input data harus dikurangi
- Penggunaan data harus didorong
Mengurangi Hambatan terhadap Manajemen Data
Satu set alat SaaS umum harus diidentifikasi yang akan memungkinkan tim untuk bekerja secara efisien. Anda harus mencari alat yang sudah digunakan dalam ruang kerja, sehingga proses implementasi menjadi lebih mudah. Aplikasi inti kemudian harus digunakan sebagai bagian dari strategi roll-out mini, sehingga penggunaan yang luas dapat dipromosikan. Jika diperlukan, tenaga kerja harus dilatih dan dimotivasi dengan cukup. Juga, setelah keputusan dibuat, karyawan harus diberi instruksi untuk mengikutinya, misalnya tidak ada yang boleh menggunakan Google Drive, jika DropBox telah dipilih.
Mendorong Penggunaan Data
Setelah proses baru telah dirancang, pertimbangkan bagaimana aplikasi SaaS dapat mendukung tujuan analisis data secara keseluruhan. Apakah Anda sekarang memiliki kemampuan untuk menambang data untuk mendapatkan wawasan tentang kebiasaan kerja karyawan? Dapatkah koneksi API dibangun antara layanan untuk mengalirkan data dengan lancar?
Jika perusahaan telah menerapkan platform bisnis tingkat enterprise, maka menggabungkan data dalam satu sistem dapat menjadi pilihan yang viable. Dengan demikian, Anda harus sangat ketat dengan pilihan data yang ingin Anda pertahankan, karena membebani sistem dengan data yang tidak perlu adalah hal terakhir yang ingin Anda lakukan.
Sekarang, Anda harus melibatkan seluruh tim untuk mencari ide melalui cara-cara data dapat digunakan secara efektif dalam operasi sehari-hari. Membuat dashboard dan menjadikannya bagian dari rapat tim adalah strategi yang baik untuk bekerja karena mereka memungkinkan KPI karyawan dipotret dengan mudah sambil menawarkan wawasan tentang target yang terlewatkan. Karyawan juga harus diberi tahu tentang semua strategi ini, karena setelah mereka tahu bahwa input mereka penting, mereka akan peduli terhadap kualitas data.
Adopsi Pengguna
Setiap orang di organisasi harus memahami pentingnya menjaga integritas data dan mengambil bagian dalamnya sebagai kewajiban.
Komunikasi memainkan peran utama dalam adopsi pengguna. Dalam setiap tim, manajer harus memainkan peran aktif dalam meyakinkan dan memotivasi anggota. Hasil data yang dikumpulkan juga harus dibagikan secara teratur sehingga karyawan tahu nilai tindakan mereka. Secara serupa, bahaya data yang bermasalah juga harus dinyatakan dengan jelas, dan jika diperlukan tindakan disiplin harus dikaitkan dengan itu.
Manajemen data harus menjadi aspek kunci dari program pelatihan perusahaan untuk memastikan partisipasi karyawan maksimal. Dari waktu ke waktu, departemen yang terkait dapat memulai rapat tim, bengkel, webinar dan maksiang sehingga karyawan mendapatkan semua bimbingan dan coaching yang diperlukan.
Pemeliharaan dan Tata Kelola
Jika adopsi pengguna dan penyelarasan proses adalah tujuan utama inisiatif data Anda, maka pemeliharaan dan tata kelola yang efektif akan melakukan peran sebagai buku panduan “bagaimana”. Seluruh waktu, tim manajemen data harus bekerja untuk mengembangkan peta jalan yang diperbarui untuk mempertahankan kualitas data. Dokumen harus dapat diakses oleh pemimpin tim, sehingga mereka selalu dapat memiliki informasi eksplisit di tangan setiap kali mereka mengalami kesulitan. Melakukan ini juga akan memastikan bahwa kueri tidak menumpuk pada tim tata kelola data, dan konsistensi dipelihara.
Panduan harus jelas, ringkas dan inti. Ini harus mencakup peran untuk keamanan data, kebersihan dan strategi, memberikan instruksi komprehensif tentang bagaimana pengguna harus berinteraksi dengan data. Sebuah model keamanan data juga harus dimasukkan dalam panduan, memastikan tim hanya memiliki akses ke data yang mereka anggapa penting.
Semua ini mungkin terdengar seperti pekerjaan penuh waktu, dan ya, itu. Semua masalah ini dapat ditangani oleh individu yang terlatih yang dikenal dengan banyak nama: Data Scientist, Business Analyst, Data Officer, dan sebagainya. Anda tidak boleh pernah enggan untuk menyewa sumber daya teknis yang diperlukan, karena biaya manajemen data yang buruk dapat jauh lebih tinggi dibandingkan gaji orang tersebut.
