Pemanfaatan Kekuatan Data Berpotensi Tingkatkan Pendapatan Tahunan Sebesar Rp650 Miliar

Teknogav.com – Amazon Web Services, Inc. (AWS) memaparkan temuan dalam laporan Demystifying Data 2022 yang disusun Deloitte Access Economics atas prakarsa AWS. Laporan tersebut disusun berdasarkan survei terhadap 523 pejabat senior pengambil keputusan di berbagai organisasi bisnis di Indonesia. Hasil survei menunjukkan bahwa organisasi bisnis di Indonesia yang bisa memanfaatkan kekuatan data dapat meningkatkan pendapatan bisnis. Besar rata-rata peningkatan pendapatan bisnis tahunan tersebut sebesar 13,8% per tahun, bagi perusahaan besar, angka penambahan tersebut setara Rp650 miliar.

Laporan tersebut melakukan pengukuran kematangan data organisasi responden, yaitu tingkat pemanfaatan data yang dihasilkan oleh organisasi tersbut. Tingkat ini ditentukan berdasarkan enam pilar data, yaitu strategi, orang, teknologi, proses dan pembelajaran mesin. Berikut ini adalah pembagian dari masing-masing tingkat tersebut:

Dasar yaitu organisasi dengan pemahaman data sempit atau tidak memperoleh data. Organisasi ini tidak memiliki strategi data tidak ada budaya atau kemampuan data pada sumber daya manusianya. Teknologi yang digunakan pun tidak dapat menarik wawasan dari data. Pada pilar proses, data tidak dianalisis dan tidak ada tata kelola data. Tidak ada investasi dan penggunaan machine learning
Pemula yaitu organisasi dengan pemahaman terbatas, tapi masih bisa memperoleh data. Organisasi ini sudah menerapkan strategi secara silo. Sumber daya manusia memiliki kemampuan data cukup tetapi kurang budaya data. Sudah menggunakan teknologi yang bisa menarik wawasan dan data tetapi terbatas. Pada pilar proses, data tidak dianalisis. Kendati demikian, tingkat ini masih memiliki rencana untuk menerapkan machine learning
Menengah yaitu organisasi dengan pemahaman cukup dan bisa memperoleh data. Organisasi ini sudah cukup berinvestasi dalam data dan analitik. Tim data masih baru dengan kemampuan dan budaya yang berkembang. Teknologi yang digunakan sudah dapat melakukan analitik dan mengarahkan solusi. Pada pilar proses, data dianlisis secara ad-hoc dan tata kelola data yang cukup. Investasi dan implementasi pun cukup memadai
Tingkat Lanjut yaitu organisasi dengan pemahaman rinci dari data dan bisa memperoleh data. Strategi yang diterapkan sudah menyeluruh dan berinvestasi berkelanjutan pada data dan analisis. Tim data sudah memiliki kemampuan dan budaya data yang baik. Data dianalisis secara rutin, dengan kebijakan tata kelola data cukup. Saat ini menggunakan sejumlah kasus penggunaan di berbagai bidang dalam organisasi
Master yaitu organisasi yang memiiki pemahaman penuh, data diperoleh dari berbagai sumber. Strategi yang diterapkan menyeluruh dengan anggaran analitik khusus. Budaya yang dimiliki berbasis data dan memiliki tim data khusus dengan kemampuan tinggi. Pengambilan keputusan strategis selalu mengandalkan analitik data. Data sering dianalisis dan memiliki kebijakan tata kelola data yang kuat. Pemanfaatan kasus penggunaan machine learning di seluruh perusahaan

Sekitar 57% responden survei mengaku bahwa mengambil data dan menganalisisnya secara efektif sehingga meningkatkan penjualan dan pendapatan. Responden yang mengaku dapat meningkatkan produktivitas mencapai 56% dan memungkinkan inovasi sebanyak 54%. Meskipun jumlah responden yang mengakui kekuatan data melebihi setengahnya, tetapi 88% organisasi di Indonesia masih dalam tingkat Dasar dan Pemula.

Organisasi di sektor informasi, media dan telekomunikasi berada di peringkat tertinggi skala kematangan data. Sejumlah 68% organisasi-organisasi tersebut berada di Tingkat Lanjut dan Master. Sektor keuangan dan asuransi pun menyusul dengan persentase 50%, diikuti perdagangan grosir yang juga mencapai 50%. Sayangnya, sektor pendidikan dan pelatiihan, serta konstruksi justru kurang dari 30% yang berada di Tingkat Lanjut dan Master.

Di Indonesia, masih banyak organisasi yang menghadapi berbagai tantangan dalam memanfaatkan data. Hambatan utama yang dihadapi tersebut adalah penggunaan data, alat-alat dan teknologi analitik (46%), diikuti kurangnya pendanaan (30%). Hal ini diperburuk oleh pandemi COVID-19, karena lebih memprioritaskan cara bertahan, sehingga alokasi sumber daya untuk data dan analitik berkurang. Sejumlah 44% responden pun mengungkap bahwa keamanan dan risiko data merupakan hambatan yang bisa menimbulkan biaya besar.

Peningkatan investasi organisasi-organisasi dalam melakukan transformasi digital membuka berbagai peluang untuk perluasan penggunaan data. Peluang tersebut mencakup peningkatan produktivitas, mendatangkan imbal hasil keuangan bagi bisnis, dan dampak positif pada ekonomi. Sayangnya, berdasarkan laporan hanya 5% organisasi di Indonesia yang telah berinvestasi di teknologi, talenta dan proses untuk memaksimalkan potensi data.

Rio Ricardo, Direktur Artificial Intelligence & Data, SEA, Deloitte

“Berinvestasi untuk solusi cloud akan membantu bisnis mempercepat tingkat kematangan data mereka dan memperoleh wawasan berbasis data. Faktanya, jika dibandingkan bisnis yang belum mengadopsi cloud, bisnis yang sudah menggunakan cloud berpeluang 60% lebih besar meningkatkan produktivitas. Peningkatan tersebut diperoleh dari manfaat penggunaan data dan analitik. Organisasi harus memiliki roadmap jeas dan praktis agar dapat mengubah data menjadi keuntungan bisnis secara efektif. Roadmap tersebut sebagai panduan dalam meningkatkan kematangan data, berinvestasi untuk menarik dan mempertahankan talenta, serta memanfaatkan teknologi yang tepat untuk menuai manfaat penuh,” ucap Rio Ricardo, Direktur Artificial Intelligence & Data, SEA, Deloitte.

Laporan yang disusun Deloitte menunjukkan bahwa 44% responden mengeluhkan kurangnya akses ke sumber daya terampil. Mereka menganggap hal ini sebagai hambatan dalam mengembangkan kemampuan data dan analitik organisasi. Sebanyak 37% responden memilih untuk meningkatkan keterampilan karyawan yang ada saat ini dan mengembangkan kemampuan data dan analitik mereka. Sedangkan 29% memilih merekrut talenta baru untuk mengakuisisi keterampilan.

AWS Data Lab di Asia Tenggara Siap Percepat Kematangan Data

Proyeksinya, dalam satu tahun kedepan terjadi peningkatan jumlah pekerja Indonesia yang membutuhkan keterampilan digital sebesar 17,2 juta orang. Angka tersebut mewakili 13% dari jumlalh angkatan kerja Indonesia. AWS pun fokus untuk mengatasi hambatan dalam mengembangkan kemampuan data dan analitik organisasi. Kesenjangan kematangan data organisasi berusaha diatasi dengan meningkatkan karyawan mereka dalam hal analitik data. Upaya ini dilakukan demi membantu lebih banyak organisasi mempercepat kematangan data mereka.

Pada 20 Oktober 2022, AWS Data Lab di Asia Tenggara diluncurkan untuk memecahkan tantangan data yang kompleks. AWS Data Lab menawarkan sumber daya teknis dan strategis bagi pelanggan AWS di Indonesia. Mereka dapat mempercepat data, analitik, pembelajaran mesin dan memodernisasi aplikasi. Penanggulangan tantangan dilakukan dengan cara yang nyata menggunakan solusi AWS.

cara kerja AWS Data Lab

Pelanggan akan didampingi dan dipandu oleh Arsitek Solusi dari AWS Data Lab dan pakar layanan AWS yang berbagi praktik terbaik. Upaya tersebut dilakukan untuk menghilangkan hambatan-hambatan teknis yang ada. Pelanggan akan diberi purwarupa sesuai kebutuhan, jalur menuju produksi dan pengetahuan lebih dalam mengenai layanan AWS. AWS Data Lab di Asia Tenggara ini merupakan bagian dari jaringan lab global.

AWS berkomitmen untuk membantu mengatasi kekurangan talenta dengan keterampilan digital dan cloud di Indonesia melalui pendidikan digital. Lebih dari 300 ribu individu di Indonesia telah dilatih dan dibekali keterampilan cloud oleh AWS sejak 2017. Salah satu kursus digital mandiri yang ditawarkan AWS adalah Data Analytics Fundamentals (Dasar-dasar Analitik Data). Selain itu tersedia juga sertifikasi yang diakui industri seperti kredensial AWS Certified Data Analytics. Sertifikasi ini ditujukan bagi individu yang berpengalaman dengan layanan AWS untuk merancang, membangun, mengamankan, dan memelihara solusi analitik.

Gunawan Susanto, Country Manager, Indonesia, AWS

“Data dapat menjadi sumber pertumbuhan yang sangat berharga bagi organisasi di Indonesia. Kuncinya adalah mengenali nilai inheren dari data, menganalisisnya secara efektif, dan menciptakan budaya berbasis data. AWS berkomitmen untuk membantu pelanggan di Indonesia, di berbagai tingkat kematangan data, dalam memanfaatkan skalabilitas, efisiensi biaya, dan keamanan cloud. Upaya ini untuk menerapkan proyek data dengan skala lebih besar, dan menyatukan data mereka. Hal ini guna mendorong produktivitas serta untuk berinovasi atas nama pelanggan,” ucap Gunawan Susanto, Country Manager, Indonesia, AWS.

Kecakapan analitik data internal dapat dibangun dengan meningkatkan keterampilan karyawan yang ada saat ini melalui pelatihan. Organisasi juga akan mendapatkan manfaat tambahan dari pelatihan tersebut. Perluasan cakupan layanan AWS Data Lab di Indonesia bertujuan untuk membantu pelanggan di Indonesia untuk menjembatani kesenjangan kematangan data. Peningkatan kematangan data mereka pun dapat dipercepat di AWS.

RupaRupa Hemat Biaya Pemecahan Masalah dengan Solusi AWS

Seiring peningkatan kematangan data organisasi, maka cara-cara baru untuk memecahkan masalah dan membangun pengalaman pelanggan pun akan terbangun. Hal ini akhirnya mengarah pada terobosan di berbagai bidang, termasuk e-commerce, kesehatan dan operasi manufaktur.

“Sahun 2021, RupaRupa, memusatkan para pakar data kami ke dalam satu tim. Ini merupakan langkah penting untuk mendorong konsistensi dalam seluruh metode pengumpulan data,. Langkah ini juga mempercepat waktu yang dibutuhkan untuk menghasilkan wawasan (insight) yang relevan dengan bisnis kami,” ucap Maulana Christanto, Chief Experience & Analytics Officer RupaRupa.

Maulana Christanto, Chief Experience & Analytics Officer RupaRupa

RupaRupa memiliki fokus untuk menjalankan konsep pada AWS sebagai tim. Hal ini memungkinkan RupaRupa melakukan uji coba dengan cepat tanpa mengeluarkan banyak biaya overhead. Dukungan dari manajemen senior pun bisa diperoleh seiring dengan berkembangnya kemampuan tim. Contohnya adalah saat memanfaatkan teknologi pembelajaran mesin seperti Amazon Personalize untuk merekomendasikan produk pilihan bagi pelanggan. Rekomendasi ini diperoleh dari minat belanja pelanggan di web. Inovasi tersebut berhasil meningkatkan rasio klik-tayang (click-through) rekomendasi produk dari 5% sampai 9%. Pengalaman pelanggan pun disajikan lebih baik dengan mengutamakan kebutuhan mereka.

perjalanan kematangan data RupaRupa

Pada tahun 2021, RupaRupa telah memiliki lebih dari 30 dashboard real-time. Lebih dari 100 laporan sudah menggunakan automasi. Sumber data pun terintegrasi dengan Data Lake. RupaRupa memiliki sistem peringatan bagi departemen terkait untuk mengambil tindakan dengan cepat. Selain itu juga ada mesin pemasaran dengan personalisasi, prediksi dan perkiraan, sementasi pelanggan dan deteksi pelanggaran.

“Kami sangat gembira melihat bagaimana tim data kami di RupaRupa terus berkembang. Awalnya tim tersebut hanya dua orang di tahun 2019 menjadi sekarang lebih dari 20 orang. Kami fokus menyempurnakan fitur analitik prediktif dan personalisasi untuk terus meningkatkan rekaman kemampuan data. Hal ini dilakukan sambil memanfaatkan data secara lebih efektif dalam proses manajeman rantai pasok. Fitur tersebut dapat membantu peningkatan efisiensi biaya di seluruh bisnis secara keseluruhan,” tutup Maulana Christanto.