Pengambilan keputusan untuk organisasi adalah suatu tindakan yang harus dipertimbangkan matang-matang. Tidak hanya karena masalah skala, namun keputusan ini juga menentukan keberlangsungan organisasi serta karier setiap karyawan. Terlepas risikonya, hal-hal seperti intuisi atau feeling, serta pengalaman pribadi masih sering mendominasi proses pengambilan keputusan organisasi. Meski kedua hal tersebut memiliki perannya sendiri, namun hal yang bersifat tangible terbukti lebih efektif di era bisnis yang semakin kompleks dan dinamis ini. Dengan ini, data menjadi tolok ukur yang semakin signifikan, yaitu sebagai dasar pengambilan keputusan yang terjamin objektif dan strategis.
Coffey (2025) menyatakan bahwa ketika diinterpretasi dalam konteks organisasi, data dapat mengungkap insight praktis yang sebelumnya bisa saja tersembunyi atau terlewatkan. Contohnya, The New York Times menggunakan sistem analitik internal seperti dashboard Stela untuk memantau engagement audiens secara real-time (Nash, 2025). Tim editorial dapat melihat bagaimana perubahan judul, waktu publikasi, bahkan bentuk konten yang ternyata sangat memengaruhi perilaku pembaca. Dengan data ini, mereka dapat lebih adaptif dalam menyajikan suatu konten dan berhasil meningkatkan waktu keterlibatan pembaca serta retensi audiens secara signifikan.
Selain berperan dalam menampilkan pola dan celah dalam kegiatan operasional, data juga bisa diarahkan untuk membantu pencapaian tujuan strategis organisasi. Sebagaimana ditekankan Coffey (2025), metrik dan indikator kinerja seperti KPI hanya akan bermanfaat jika diarahkan untuk mendukung pencapaian tujuan yang spesifik. Misalnya seperti untuk meningkatkan pendapatan, memangkas biaya operasional, memahami perilaku konsumen, atau bahkan memperbaiki layanan kepada pelanggan.
Contoh nyata yang semakin meningkatkan pentingnya peran data dalam organisasi adalah sebuah perusahaan manufaktur alat berat yang mengalami hambatan produksi karena adanya proses operasional yang tidak efektif (Cognizant, 2020). Setelah menerapkan analisis operasional termasuk penggunaan algoritma untuk penjadwalan kerja, perusahaan tersebut berhasil menemukan pola, menyederhanakan proses, dan mengurangi ketidakpastian dari sisi operasional. Pada akhirnya, mereka pun berhasil menghemat biaya operasional hingga sebesar tiga juta dolar Amerika Serikat.
McKinsey & Company serta beberapa sumber industri lainnya juga menunjukkan bahwa penggunaan sistem perawatan berbasis prediksi data atau predictive maintenance efektif dalam penggunaan dan pemeliharaan mesin. Dengan ini, terbukti bahwa teknologi analitik data tidak hanya relevan untuk efisiensi, namun juga untuk mitigasi risiko operasional yang dapat memakan biaya tinggi. Dalam kata lain, pengolahan data secara tepat memberikan solusi nyata bagi keberlangsungan, efisiensi, dan efektivitas organisasi terlepas lini bisnisnya.
Data memang terkesan hanya sebagai “catatan masa lalu”, namun pengolahan yang tepat dapat menjadikannya penentu arah bagi organisasi untuk melangkah ke depan. Dalam dunia bisnis yang kini terus berubah, dapat dikatakan bahwa data adalah suatu dasar yang paling mudah diambil, dianalisis, dan berbasis fakta.
Sebagai konsultan, Firstasia Consultants percaya bahwa pengambilan keputusan dalam pengembangan suatu organisasi harus didasarkan pada proses yang terstruktur. Hal ini dimulai dari pemeriksaan, proses analisis, penyusunan rekomendasi, hingga implementasi praktisnya. Pendekatan ini menitikberatkan data sebagai acuan dalam mengambil keputusan yang strategis, bukan sekadar pelengkap laporan. Dengan ini, pertumbuhan organisasi pun jadi dapat lebih terukur dan realistis.
Sudahkah data menjadi suara utama dalam pengambilan keputusan di organisasi Anda?
REFERENSI:
Coffey, A.J. (2025). 3 data analytics: Making organizations smarter. De Gruyter Handbook of Media Technology and Innovation, 22-46. doi: 10.1515/9783111145174-003
Cognizant. (2020). How operational analytics could help save $3 million. Retrieved from https://www.cognizant.com/manufacturing-technology-solutions
Dilda, V., Mori, L., Noterdaeme, O., & Schmitz, C. (2017, 14 Agustus). Manufacturing analytics unleashes productivity and profitability. McKinsey & Company. Retrieved from https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/manufacturing-analytics-unleashes-productivity-and-profitability#/
Nash, A. (2025, 17 Juni). How has newsroom data changed in the past year? International News Media Association (INMA). Retrieved from https://www.inma.org/blogs/newsroom-initiative/post.cfm/how-has-newsroom-data-changed-in-the-past-year