KBOBABEL.COM ( PANGKALPINANG ) – Hampir setiap aktivitas kita hari ini meninggalkan jejak digital. Transaksi, kinerja pegawai, penggunaan aplikasi, aktivitas pelanggan, hingga perilaku di media sosial, semuanya tercatat dan bisa diolah menjadi angka. Namun, memiliki banyak data tidak otomatis membuat sebuah organisasi lebih pintar dalam mengambil keputusan.
Di situlah persoalannya.Digital analytics pada dasarnya adalah upaya menggunakan data untuk memahami apa yang terjadi, mengapa hal itu terjadi, dan apa yang sebaiknya dilakukan setelahnya. Mengumpulkan angka dan membuat dashboard yang menarik hanyalah bagian awal dari proses tersebut.
Dari angka menuju keputusan. Ambil contoh data pelatihan pegawai. Misalkan sebuah organisasi mencatat bahwa tingkat keikutsertaan pelatihan mencapai 90 persen. Apakah itu berarti programnya berhasil? Belum tentu. Kita masih perlu bertanya apakah kompetensi peserta meningkat, apakah pengetahuan dari pelatihan digunakan dalam pekerjaan, dan apakah kinerja berubah setelahnya.
Dalam kajian manajemen sumber daya manusia, cara berpikir ini sejalan dengan model evaluasi pelatihan Kirkpatrick. Model tersebut membedakan empat tingkat, yaitu reaksi peserta, pembelajaran, perubahan perilaku kerja, dan hasil bagi organisasi. Angka keikutsertaan hanya menunjukkan bahwa pelatihan sudah berjalan. Angka itu belum menunjukkan apakah keempat tingkat tersebut tercapai.
Di sinilah peran digital analytics seharusnya terlihat. Analisis yang baik membawa organisasi dari pertanyaan “berapa?” menuju “mengapa?”, lalu berakhir pada “apa yang harus dilakukan?”. Dalam literatur analitik, perjalanan ini dikenal sebagai pergerakan dari analitik deskriptif dan diagnostik menuju analitik preskriptif. Jika analisis berhenti pada tahap awal, organisasi mungkin memiliki banyak laporan, tetapi belum tentu memiliki informasi yang berguna untuk mengambil keputusan.
Data juga bisa menyesatkan, Ada anggapan bahwa keputusan berbasis data pasti lebih objektif. Menurut saya, anggapan ini perlu dikritisi. Data bisa tidak lengkap. Cara pengumpulannya bisa menghasilkan bias. Indikator yang digunakan bisa saja tidak benar-benar menggambarkan persoalan yang ingin diukur. Bahkan data yang benar pun dapat menghasilkan keputusan yang salah apabila ditafsirkan secara keliru.
Karena itu, kemampuan yang semakin penting saat ini adalah kemampuan membaca dan mempertanyakan data, di samping kemampuan menggunakan aplikasi analitik. Seorang pengambil keputusan tidak harus menjadi data scientist. Namun, ia perlu terbiasa bertanya kepada dirinya sendiri setiap kali melihat angka. Dari mana angka ini berasal? Apa yang sebenarnya diukur? Apa yang tidak terlihat dari angka tersebut?
Pertanyaan sederhana semacam itu dapat mencegah keputusan yang terlalu cepat, Jangan sampai manusia kalah oleh dashboard.
Perkembangan digital analytics juga membawa tantangan lain. Semakin banyak keputusan kini dibantu oleh sistem. Pegawai dapat dipetakan berdasarkan kinerja dan kompetensi, pelanggan dapat dikelompokkan berdasarkan perilaku, dan risiko dapat diprediksi berdasarkan pola historis.
Namun, manusia tidak selalu dapat dijelaskan sepenuhnya melalui angka. Ada konteks, pengalaman, motivasi, kondisi lingkungan, dan berbagai faktor lain yang mungkin tidak tercatat dalam sistem.
Karena itu, data seharusnya menjadi alat bantu keputusan, bukan pengganti keputusan. Manajemen berbasis data tidak sama dengan menyerahkan seluruh keputusan kepada algoritma. Manusia tetap diperlukan untuk memberikan konteks, mempertimbangkan konsekuensi, dan mengambil tanggung jawab atas keputusan tersebut.
Ukuran yang sebenarnya, Pada akhirnya, keberhasilan digital analytics tidak diukur dari banyaknya data yang terkumpul atau canggihnya dashboard yang dimiliki. Ada satu pertanyaan yang jauh lebih penting.
Apakah data tersebut membuat kita mengambil keputusan yang lebih baik?
Jika jawabannya tidak, mungkin persoalannya tidak terletak pada kurangnya data. Mungkin kita hanya belum mengajukan pertanyaan yang tepat.
Di era ketika data semakin mudah diperoleh, kemampuan yang paling berharga adalah mengubah data menjadi pemahaman, lalu mengubah pemahaman menjadi keputusan. Data dapat memberi kita angka, tetapi menentukan arti angka itu dan langkah apa yang harus diambil tetap menjadi tugas kita sebagai manusia.
Oleh : Fitri Yuniesyah / NIM : 3132511025 ( Mahasiswi Magister Manajemen UBB )
