Jobnas
CV Maker

Data Driven

Ghufron Writer Ghufron Writer
1 tahun yang lalu

Jobnas.com - Saat ingin mengambil keputusan bisnis, mana metode yang tepat untuk kamu pilih antara data-informed dengan data-driven. Sebetulnya, di era data analytics ini kamu bisa menggunakan keduanya. Namun, dari masing-masing keduanya tentu memiliki kekurangan sekaligus kelebihan masing-masing. Selain itu, konteks penggunaannya juga bisa berbeda-beda.

Baca Juga: Cek Kartu BPJS Kesehatan Aktif Atau Tidak

Kira-kira, apa saja yang harus dipertimbangkan sebelum memilih salah satu di antara metode ini? 

Di artikel ini, Jobnas.com akan menjawab pertanyaan itu. Sebelum itu, kamu harus memahami dulu terkait definisi dari keduanya. Yuk, simak selengkapnya di bawah ini !

Pengertian Keduanya

Nah, tentu kamu harus berkenalan dulu dengan  data-driven dan data-informed sebelum masuk pada inti pembahasan artikel ini. 

1. Data-Driven

Data-driven adalah sebuah proses pengambilan keputusan. Keputusan ini ditentukan atas dasar data. Oleh karena itu, tak sembarang mengambil data ini. Pengambilan keputusan akan melenceng jika tanpa data. Hal ini terjadi karena manusia punya banyak bias dan asumsi. 

Di samping itu, data ini menawarkan ukuran objektif atas suatu fenomena. Dengan alasan ini, data bisa membantu manusia. Metode ini sedang banyak diterapkan di berbagai industri, seperti ditulis oleh Northeastern University.

2. Data-Informed

Seperti data-informed, data-driven merupakan proses pengambilan keputusan berbasis bantuan data. Namun, kamu tak hanya mengandalkan data saja. Menurut Segment, ada pula pertimbangan pengalaman lalu, riset pengguna, dan informasi penting lainnya. Hal ini menandakan bahwa data yang kamu miliki akan diperkaya oleh berbagai konteks. Kamu tak semata-mata mengambil keputusan atas dasar data saja.

Baca Juga: Process Mining, Pengertian, Jenis, Manfaat, dan 7 Contoh Penggunaannya

Data-Driven vs Data-Informed

Pembahasan inti pada artikel ini sebetulnya mengerucut pada persoalan mana yang lebih baik antara data–driven atau data–informed. Pada hakikatnya, setiap manusia tentu memiliki semacam bias-bias. Menurut Cleverism, data–driven merupakan metode yang minim akan hal ini.

Di samping itu, tidak butuh waktu yang lama untuk melakukannya.  Kamu tak perlu memperkaya data dengan informasi lainnya. Kendati demikian, kamu akan membutuhkan banyak sekali data untuk menggunakan metode ini. Hal ini disebabkan karena data yang sedikit bisa jadi punya outlier atau nilai ekstrim yang besar. Oleh karena itu, hal ini akan membuat datamu tidak akurat. Sehingga, pada akhirnya keputusan yang diambil kurang presisi. 

Baca Juga: Sama-Sama Mudahkan Transaksi, Apa Perbedaan Digital Banking, Mobile Banking dan Internet Banking?

Untuk data–informed, sebenarnya metode ini kekurangan data berupa nilai ekstrim.  Sebab, dalam teknik data–informed, data akan dianalisis lebih lanjut dengan beragam informasi. Proses ini bisa menghasilkan fakta sebenarnya, tanpa nilai ekstrem apa pun. Di samping itu pula, metode ini akan memudahkanmu menekan dampak kesalahan teknis. Misalnya, adanya error dalam ekstraksi data dan lain sebagainya. Sayangnya, faktor manusia jadi kekurangannya. Glints sudah sempat menyinggung hal ini di atas.

Sang analis harus teliti dan hati-hati dalam menggunakan metode ini, karena sekali lagi masing-masing manusia memiliki bias. 

Nah, setelah kamu mengetahui keduanya, kamu pasti akan bertanya-tanya teknik apa yang mesti kamu pilih ?. Seperti dikutip dari Techsauce, ada beberapa pertimbangan yang bisa kamu pikirkan. Pertimbangan itu di antaranya:

  • Pilih data–informed, jika data kurang lengkap.
  • Pilih data–informed, jika ada banyak faktor eksternal dalam pengambilan keputusan. 
  • Pilih data–driven, jika belum punya banyak tenaga atau perusahaan masih kecil.

Baca juga: Kenali 4 Tanda Bekerja Secara Remote yang Tidak Efektif

Demikian informasi dari Jobnas.com tentang data-driven vs data-informed. Jadi, bagaimana? Metode apa yang ingin kamu terapkan?