Data-Driven Decision Making: Pilar Kesuksesan Pengambilan Keputusan dalam Manajemen Operasional

Sebagai contoh, perusahaan retail yang cerdas dapat menggunakan data historis penjualan untuk mengidentifikasi produk-produk yang paling diminati di musim tertentu. Dengan wawasan ini, perusahaan dapat merencanakan pengadaan stok yang lebih efisien, menghindari risiko kelebihan atau kekurangan barang, dan menjaga keseimbangan inventaris mereka. Di sektor manufaktur, sensor IoT pada mesin dapat mengirimkan data real-time mengenai kondisi peralatan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk melakukan perawatan prediktif, mengurangi downtime, dan menjaga produktivitas tetap tinggi.

Dengan DDDM, perusahaan tidak hanya merespons perubahan, tetapi mampu memprediksi perubahan tersebut dan membuat strategi yang proaktif. Keunggulan inilah yang membuat data menjadi aset paling berharga dalam operasional bisnis modern.

Teknologi yang Mendorong Data-Driven Decision Making

Keberhasilan penerapan DDDM sangat bergantung pada teknologi yang mendukung pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data secara efisien. Perusahaan yang berhasil mengintegrasikan teknologi analitik modern dalam operasional mereka akan memiliki kemampuan lebih baik dalam mengambil keputusan berbasis data. Berikut beberapa teknologi utama yang mendukung DDDM:

1. Business Intelligence (BI) Tools

Business Intelligence (BI) adalah fondasi dalam penerapan DDDM, menyediakan alat untuk mengumpulkan, mengolah, dan memvisualisasikan data dalam format yang mudah dipahami. Platform seperti Tableau, Power BI, dan QlikView memungkinkan pengambil keputusan untuk melihat data dengan cara yang lebih interaktif dan mendalam. Dengan bantuan BI, perusahaan dapat merubah data mentah menjadi informasi berharga yang membantu pengelolaan operasional sehari-hari.

Sebagai contoh, perusahaan logistik menggunakan BI untuk memantau kinerja armada, menganalisis rute pengiriman, dan melacak hambatan dalam rantai pasokan secara real-time. Dengan visualisasi data dalam bentuk dashboard yang intuitif, manajemen dapat langsung melihat titik-titik kemacetan atau inefisiensi yang memerlukan perbaikan, sehingga keputusan dapat diambil dengan cepat dan tepat.

2. Big Data Analytics

Big Data Analytics memberikan kemampuan untuk menangani volume data yang sangat besar dan kompleks. Teknologi ini memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi pola tersembunyi, tren, dan anomali yang tidak mungkin ditemukan dengan analisis tradisional. Di era di mana data datang dari berbagai sumber—seperti perangkat IoT, media sosial, dan transaksi online—big data analytics memainkan peran penting dalam memberikan wawasan yang mendalam tentang perilaku pelanggan, tren pasar, serta operasi bisnis.

Editor : Arbi Anugrah