KBOBABEL.COM (PANGKALPINANG) – Di tengah percepatan transformasi digital, data telah menjadi salah satu aset penting bagi organisasi. Hampir setiap aktivitas bisnis kini meninggalkan jejak digital yang dapat dikumpulkan, diolah, dan dianalisis. Transaksi, penggunaan aplikasi, aktivitas pelanggan, produktivitas karyawan, hingga kinerja operasional dapat diterjemahkan menjadi angka dan ditampilkan melalui berbagai dashboard. Kondisi ini membuat data semakin sering ditempatkan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan bisnis.
Namun, semakin mudahnya organisasi memperoleh data justru menghadirkan persoalan baru. Ketika hampir segala sesuatu dapat diukur, muncul kecenderungan untuk menganggap bahwa semakin banyak data berarti semakin baik pula keputusan yang dapat diambil. Padahal, memiliki banyak data tidak otomatis membuat organisasi mampu menghasilkan keputusan yang tepat. Persoalan sebenarnya bukan lagi sekadar bagaimana mendapatkan data, melainkan bagaimana menentukan data mana yang benar-benar relevan untuk digunakan.
Digital analytics tidak berhenti pada aktivitas mengumpulkan dan mengolah data. Nilainya muncul ketika data dapat menghasilkan insight yang relevan dan membantu organisasi mengambil keputusan. Ghasemaghaei, Ebrahimi, dan Hassanein (2018) menunjukkan bahwa kompetensi analitik berhubungan dengan peningkatan kualitas pengambilan keputusan. Namun, kemampuan tersebut tidak hanya bergantung pada teknologi. Kualitas data, kemampuan analitik, pengetahuan mengenai konteks bisnis, serta kemampuan menggunakan tool analytics juga menjadi bagian penting dalam proses tersebut.
Dengan demikian, tantangan digital analytics bukan lagi sekadar bagaimana organisasi dapat mengumpulkan lebih banyak data, tetapi bagaimana organisasi mampu membedakan antara data yang penting dan data yang hanya tersedia.
Kemajuan teknologi memang membuat proses pengukuran menjadi semakin mudah. Organisasi dapat mengetahui jumlah pengguna, tingkat aktivitas, jumlah transaksi, durasi penggunaan, hingga berbagai indikator kinerja lainnya. Semua informasi tersebut bahkan dapat ditampilkan secara real time. Namun, kemudahan pengukuran dapat menjadi masalah apabila organisasi mulai menganggap bahwa segala sesuatu yang dapat diukur otomatis layak dijadikan indikator keberhasilan.
Padahal, sebuah angka hanya memiliki arti apabila mampu merepresentasikan sesuatu yang memang penting dan membawa manfaat bagi organisasi. OECD (2015) menjelaskan bahwa kualitas data tidak hanya berkaitan dengan akurasi, tetapi juga relevansi, kredibilitas, ketepatan waktu, aksesibilitas, interpretabilitas, dan konsistensi. Data yang akurat tetapi tidak relevan terhadap persoalan yang sedang dihadapi tetap tidak banyak membantu pengambilan keputusan.
Bayangkan sebuah perusahaan memiliki dashboard dengan puluhan atau bahkan ratusan indikator. Semua angka diperbarui secara berkala dan disajikan dalam visualisasi yang menarik. Dari sisi teknologi, perusahaan tersebut mungkin terlihat sangat maju. Namun, ketika manajemen menghadapi suatu persoalan, belum tentu dashboard tersebut mampu menjawab pertanyaan paling mendasar seperti, “apa yang sebenarnya sedang terjadi dan apa yang harus dilakukan?” Di sinilah muncul paradoks dalam era digital. Semakin banyak hal yang dapat diukur, semakin besar pula kemungkinan organisasi kehilangan fokus terhadap hal-hal yang benar-benar penting.
Masalah tersebut semakin terlihat ketika organisasi terlalu berfokus pada metrik yang mudah diukur. Peningkatan jumlah pengguna, misalnya, dapat terlihat sebagai tanda keberhasilan. Akan tetapi, peningkatan tersebut belum tentu menunjukkan peningkatan nilai bisnis. Apakah pengguna tersebut aktif? Apakah mereka menghasilkan pendapatan? Apakah mereka bertahan dalam jangka panjang? Apakah biaya untuk mendapatkan pengguna tersebut sebanding dengan manfaat yang dihasilkan?
Hal serupa dapat terjadi pada berbagai indikator lainnya. Jumlah aktivitas yang tinggi belum tentu menunjukkan produktivitas yang tinggi. Jumlah transaksi yang meningkat belum tentu berarti profitabilitas meningkat. Jumlah kunjungan yang besar belum tentu menunjukkan kualitas layanan membaik.
Mauboussin (2012) menjelaskan pentingnya memilih ukuran yang benar-benar berkaitan dengan tujuan yang ingin dicapai. Kesalahan dalam memilih metrik dapat membuat organisasi mengoptimalkan sesuatu yang sebenarnya bukan tujuan utama. Persoalan ini juga berkaitan dengan Goodhart’s Law yang menyatakan bahwa ketika sebuah ukuran dijadikan target, ukuran tersebut dapat kehilangan kemampuannya sebagai indikator yang baik (Strathern, 1997).
Dalam konteks bisnis, kondisi tersebut dapat terjadi ketika organisasi terlalu fokus mengejar indikator tertentu karena indikator tersebut digunakan sebagai dasar penilaian. Perhatian akhirnya bergeser dari tujuan sebenarnya menuju upaya meningkatkan angka yang diukur. Pada titik tersebut, angka tidak lagi menjadi alat untuk memahami kinerja, tetapi justru menjadi tujuan itu sendiri.
Karena itu, digital analytics seharusnya dimulai dari pertanyaan bisnis, bukan dari data yang kebetulan tersedia. Organisasi perlu menentukan terlebih dahulu persoalan yang ingin dipahami atau keputusan yang perlu dibuat, kemudian mencari data yang relevan untuk menjawab pertanyaan tersebut.
Perbedaan cara berpikir ini sederhana tetapi penting. Organisasi yang memulai dari data akan cenderung bertanya, “Data apa yang kita punya?” Sebaliknya, organisasi yang memulai dari persoalan akan bertanya, “Apa yang ingin kita ketahui dan data apa yang dibutuhkan untuk menyelesaikan persoalan tersebut?” Pertanyaan kedua membuat penggunaan analitik menjadi lebih terarah.
Persoalan lainnya adalah anggapan bahwa digital analytics identik dengan dashboard. Organisasi dapat memiliki dashboard yang sangat canggih, tetapi dashboard pada dasarnya hanya merupakan sarana untuk menyajikan informasi. Dashboard tidak secara otomatis menghasilkan pemahaman.
Analitik yang bernilai seharusnya membantu menjawab beberapa pertanyaan penting seperti, berapa angkanya, mengapa angka tersebut muncul, faktor apa yang memengaruhinya, apa dampaknya terhadap organisasi, dan tindakan apa yang sebaiknya dilakukan setelah informasi tersebut diketahui.
Ghasemaghaei et al. (2018) menunjukkan bahwa kemampuan analitik tidak hanya berkaitan dengan teknologi, tetapi juga mencakup kualitas data, kemampuan analitis, dan pengetahuan domain. Akter et al. (2016) juga menunjukkan bahwa kemampuan big data analytics akan memberikan manfaat yang lebih besar ketika selaras dengan strategi bisnis dan didukung oleh kemampuan organisasi. Artinya, investasi pada teknologi analitik tidak otomatis menjadikan sebuah perusahaan data-driven.
Hal tersebut menjadi semakin penting ketika digital analytics mulai berintegrasi dengan artificial intelligence. AI mampu memproses data dalam jumlah besar, menemukan pola, membuat prediksi, dan menghasilkan rekomendasi dengan cepat. Namun, kecanggihan tersebut tidak menghilangkan persoalan mendasar mengenai kualitas data.
Data yang buruk dapat menghasilkan analisis yang buruk, bahkan ketika teknologi yang digunakan sangat canggih. NIST (2023) menekankan pentingnya validitas, reliabilitas, kualitas, dan evaluasi dalam membangun sistem AI yang dapat dipercaya. Sebuah algoritma dapat menghasilkan rekomendasi secara cepat dan meyakinkan, tetapi hal tersebut tidak menjamin bahwa data yang digunakan benar-benar merepresentasikan kondisi yang diinginkan.
Karena itu, organisasi perlu lebih kritis terhadap data yang digunakan. Apakah data tersebut relevan? Apakah metode pengukurannya tepat? Apakah data cukup mutakhir? Apakah terdapat bias dalam proses pengumpulan dan pengolahannya? Pertanyaan tersebut menjadi semakin penting karena keputusan yang didasarkan pada analytics dapat berdampak langsung terhadap strategi dan operasional organisasi.
Kemampuan yang dibutuhkan di era digital akhirnya bukan hanya kemampuan mengoperasikan tools analytics, tetapi juga kemampuan memahami data secara kritis. Data literacy menjadi penting karena individu di dalam organisasi perlu mampu membaca, mempertanyakan, dan menginterpretasikan data sebelum menjadikannya dasar keputusan.
Woolcock (2023) menekankan bahwa lebih banyak data kuantitatif tidak selalu menghasilkan keputusan yang lebih baik. Ketergantungan yang berlebihan pada hal-hal yang mudah diukur dapat membuat organisasi mengabaikan aspek yang lebih penting, kompleks dan kontekstual. Data kuantitatif tetap perlu dipadukan dengan pengetahuan, pengalaman, serta pemahaman terhadap kondisi nyata.
Hal ini bukan berarti organisasi harus meninggalkan analytics dan kembali mengandalkan intuisi. Justru sebaliknya, analytics dapat menjadi alat yang sangat kuat untuk meningkatkan kualitas keputusan selama digunakan secara tepat. Data dapat membantu mengurangi ketidakpastian, menemukan pola, menguji asumsi, dan memberikan dasar yang lebih objektif. Namun, data seharusnya menjadi dasar pertimbangan, bukan pengganti penilaian manusia.
Pada akhirnya, tujuan digital analytics bukanlah membuat organisasi memiliki sebanyak mungkin data, dashboard, atau indikator. Tetapi membantu organisasi memahami persoalan dan mengambil keputusan yang lebih baik. Mamakou (2026) menunjukkan bahwa hubungan antara kemampuan business analytics dan kinerja perusahaan berkaitan dengan kualitas keputusan yang dihasilkan. Dengan demikian, nilai analytics tidak berhenti pada kemampuan menghasilkan insight, tetapi terletak pada bagaimana insight tersebut diterjemahkan menjadi keputusan dan tindakan.
Dalam era ketika hampir setiap aktivitas dapat diubah menjadi angka, kemampuan paling penting bukanlah mengumpulkan angka sebanyak-banyaknya. Kemampuan yang lebih berharga adalah mengetahui angka mana yang relevan, angka mana yang perlu dipertanyakan, dan angka mana yang sebenarnya tidak perlu digunakan.
Digital analytics yang matang bukan tentang memiliki lebih banyak data. Digital analytics yang matang adalah tentang mengetahui data mana yang benar-benar berarti. Sebab, pada akhirnya, tidak semua yang bisa diukur layak dijadikan dasar keputusan.
Oleh : Faarisa Nurjihaan B ( Mahasiswi Magister Manajemen UBB )
