Gravitasi Data – Tingkatkan Nilai dan Kualitas Data

Ketika Anda melihat judul diatas, Anda pasti bertanya. Gravitasi dihasilkan diantara dua objek, jadi bagaimana data bisa memiliki gravitasi? Siapa yang ia tarik dan apakah “gravitasi” ini baik untuk data?

Alam semesta ini sangatlah kompleks dan terus berubah, tetapi masih memiliki sistem yang relatif stabil. Sebagai contoh, Bima Sakti dan tata surya dimana kita berada. Pembangunan sistem ini adalah gravitasi universal yang diusulkan oleh Newton.

Sama halnya dengan data, kita dapat juga berpikir bahwa data itu sendiri kompleks, seperti berbagai sistem bisnis dalam sebuah perusahaan, pemerintahan, individu, dan sebagainya. Dalam lingkungan yang kompleks ini, apakah data dapat menghasilkan sistem yang stabil?

Di sini, kita mengusulkan formula gravitasi universal Newton yang juga merupakan hukum data gravitasi.

Contents [hide]

Bagaimana cara menggunakan data untuk membuktikan kinerja atau nilai departemen TI?

Yang pertama adalah kualitas data, granularitas kasar data, masalah penipuan, dan masalah data “kotor” yang dapat mempengaruhi kualitas data.

Data bernilai karena alasan tertentu, dan ini tergantung dari pengambilan keputusan departemen, departemen bisnis dan departemen TI. Jika ketiga departemen ini dipisahkan, jarak antara data dan nilai menjadi jauh sehingga gravitasi data akan menurun, dan nilai juga akan menurun.

Biasanya tidak ada jaminan dalam jarak antara data dan nilai dalam suatu perusahaan.

Bagaimana Cara Membuat Kualitas Data yang Tinggi?

Pertama: dapat diandalkan, data perlu kredibilitas dan tidak dapat dipalsukan;

Kedua: kedalaman, data harus sesuai dengan kebutuhan bisnis, mudah untuk dianalisis;

Ketiga: kecepatan, data sensitif terhadap waktu, dan data akan menjadi sangat bernilai ketika dianalisis secara efisien.

Mari kita lihat beberapa masalah dalam data perusahaan saat ini.

Untuk memecahkan masalah ini, apa yang harus kita lakukan?

Pengolahan data yang mendasar – meninkatkan kredibilitas data

Pembentukan model menengah – meningkatkan kedalaman data

Model ini dibagi menjadi dua kategori, yang pertama adalah model data dan yang kedua adalah model bisnis. Model data sebenarnya didasarkan pada karakteristik data itu sendiri, apakah itu data utama atau top sepuluh subjek internasional kita. Yang kedua adalah mengembangkannya sesuai dengan kebutuhan bisnis kita.

Front end cepat diberikan – meningkatkan kecepatan data

Dalam memandang data, diagram, tabel, dan aplikasi yang berbeda dalam proses aktual juga berbeda. Dalam setiap kasus, untuk pelaporan dari atasan yang berbeda, metode pengolahan yang berbeda dipilih untuk aplikasi bisnis yang berbeda, dan analisis data tersebut adalah analisis cepat.

Cara membuat nilai yang berkualitas

Nilai berkualitas tinggi memerlukan suatu situasi dalam berhubungan.

Kita dapat melihat dari gambar ini bahwa nilai suatu hubungan perlu diputuskan oleh bagian pengambil keputusan, bagian TI, dan bagian layanan. Jadi apa skenario data yang sering dihadapi bagian pembuat keputusan?

Bagaimana cara menghemat waktu dalam mempersiapkan data?

Solusinya adalah untuk mengotomatisasi data, memperbaiki data yang diperlukan, mengubahnya secara otomatis berdasarkan perubahan bulanan, dan tidak memerlukan banyak tenaga kerja untuk mengulang kerjaan yang sama tiap bulannya.

Bagaimana cara menghemat waktu dalam memahami data?

Kita dapat secara otomatis mendorong data yang abnormal atau data penting sesuai dengan kebiasaan pribadi dari bagian pengambil keputusan, misalnya, melalui prompt ponsel dari dashboard data.

Bagaimana cara mengukur nilai yang dibuat oleh beberapa departemen secara ilmiah?

Untuk pengambil keputusan, amuba dapat digunakan untuk menghemat tenaga kerja.

Untuk bagian bisnis, fokusnya adalah orang dan barang.

Mengenai pertumbuhan staf, kita dapat mengambil pendekatan pasif dan aktif untuk memberdayakan bisnis dan mempromosikan pengembangan.

Untuk barang, kita ingin data dapat memenuhi lebih banyak skenario bisnis seperti gambar dibawah.

Mari kita lihat skenario data yang dihadapi oleh bagian TI.

Sering kali, bagian pengambil keputusan percaya bahwa staf departemen TI hanya perlu terus mengoptimalkan dan meng-upgrade bisnis yang telah ada, tetapi pada kenyataannya, yang lebih penting, bagian TI dapat memecahkan kebutuhan mendesak dari bagian bisnis.

Untuk menyimpulkan ini semua, tujuan akhir kita adalah agar si pembuat keputusan tidak cuma melihat laporan, atau PPT, tetapi juga mendukung data dalam membuat keputusan jadi keputusan yang dibuat dapat meningkatkan kinerja departemen. Untuk bagian bisnis, kita tidak hanya merespon kepada permintaan atasan, tapi kita juga perlu berpikir cara menggunakan data untuk mempromosikan transformasi bisnis. Untuk bagian TI, mereka perlu terintegrasi dengan bisnis, dari komunikasi ke panduan, daripada konfrontasi untuk meningkatkan kualitas data.

Untuk memperkecil jarak antara data dan nilai, saya akan menulisnya di artikel berikutnya dikarenakan batas panjang artikel.

Follow FineReport Reporting Software di Facebook untuk tahu lebih lanjut mengenai pengelolaan data!