Apa Itu Data-Driven? Hingga Kegelisahan Data Scientist

Tulisan berikutnya akan datang dari seorang senior data scientist dengan pola berpikir yang menarik dan inovatif. Yuk masuk ke dalam pikiran-pikiran dia, melalui tulisannya dibawah ini.

Selama menjadi tukang data, saya dididik dalam dua mazhab:

1. Data sebagai alat mencapai suatu tujuan.
2. Data dalam bentuk akhirnya yang siap dikonsumsi.

Pengantar

Mazhab pertama memperlakukan data sebagai bahan baku: tukang data menyiapkan datanya dan pengguna bisnis akan mengolahnya kembali untuk pengguna berikutnya seperti klien.

Mazhab kedua memperlakukan data sebagai bahan pengambil keputusan. Mazhab pertama memposisikan tukang data sebagai pihak netral, apabila data perlu disesuaikann sesuai kebutuhan pengguna.

Mazhab kedua lebih “menarik”, tukang data adalah penentu hasil akhir sajian data yang akan digunakan oleh pengambil keputusan.

Catatan:

Mazhab adalah metode (manhaj) yang dibentuk setelah melewati pemikiran dan penelitian, kemudian oleh seseorang akan dijalani dan menjadikannya sebagai pedoman yang jelas batasan-batasannya (bagian-bagiannya) yang dibangun di atas prinsip-prinsip dan kaidah-kaidah.

Mazhab mana yang ideal?

Memiliki proses audit seperti pada mazhab pertama ideal karena ada dua tim dengan dua pola pikir yang dapat menyesuaikan kebutuhan sebelum sampai kepada pengambil keputusan.

Ini sangat membantu karena bias kognitif difilter dua kali, tukang data karena secara langsung paham bagaimana data dihasilkan memiliki bias tertentu terhadap penyajian data sehingga terkadang kurang peka terhadap bagaimana pihak lain akan bereaksi terhadap data tersebut.

Tim data akan memiliki pemahaman kontekstual terhadap data yang ditampilkan dan terkadang lupa bahwa ada latar belakang yang lupa diceritakan, kehadiran tim kedua — misalnya Tim Marketing — membantu mengarahkan key message yang ingin disampaikan secara lebih mengerucut dan sesuai dengan apa yang dibutuhkan pengambil keputusan terakhir.

Ini semacam pola Front-end versus Back-end yang akan bekerja dengan baik bila keduanya memahami pengetahuan sektor masing-masing.

Namun bila salah satu dari pihak tidak menguasai keinginan pengambil keputusan akan sulit sekali mencapai kesepakatan data yang akan disajikan atau bahkan data yang diminta “ghaib”.

Dilema

Oleh karena itu, mazhab kedua menciptakan kesulitan terutama bagi pengambil keputusan yang sesungguhnya tidak paham cara berkomunikasi mengenai apa yang diinginkan – ini lebih sering daripada tidak. Hasilnya adalah umpan bolak-balik yang tidak produktif yang terkadang merembet kepada warna grafik yang dipakai.

Ini berbeda halnya dengan pengambil keputusan yang sudah memiliki konsep serta key message yang ingin disampaikan, tukang data di sini berlaku sebagai konsultan untuk pengambil keputusan. Membantu menentukan data apa saja yang diperlukan serta cara menyajikannya.

Yang paling berbahaya dalam mazhab ini adalah tukang data yang “yes man”, data yang mengikuti keinginan dan imajinasi pembuat keputusan akan menghasilkan keputusan yang sama imajintifnya.

Apabila data ingin ditampilkan untuk konsumsi publik atau pitching klien, mungkin tidak masalah. Tetapi apabila data digunakan untuk internal, jelas jangan klaim keputusan itu adalah data-driven.

Kesimpulan

Bukan hanya untuk perusahaan tech, tetapi apabila kita bertujuan memberdayakan data sebagai penentu pengembangan perusahaan harus ada kesadaran akan literasi data dari atas sampai bawah, data-driven adalah sebuah ekosistem, bukan sekedar proses linear.

• Memiliki tim data tanpa memiliki pengambil keputusan yang tidak mau mempelajari cara memberdayakan data, itu tidak cukup.
• Memiliki tim data yang tidak bisa mengedukasi tim operasional lainnya untuk menggunakan datanya dengan baik malahan menghambat proses pengambilan keputusan berbasis data.
• Data-driven berarti rela menghapus kultur HIPPO (Highest Paid Person Opinion) atau dalam kearifan lokal ABS (Asal Bapak/Bu Senang).

PROFIL PENULIS

KONTRIBUTOR AKTIF DI CMLABS, MULAI 2020

Andaru Pramudito Suhud adalah alumni Universitas Indonesia dengan pengalaman kerja lebih dari 6 tahun, pada bidang Data-Scientist. Saat ini Andaru merupakan Data Consultant dan menyelesaian problem perusahaan-perusahaan multinasional di berbagai negara.

Dia merupakan profesional cerdas dengan wawasan luas dan mendalam. Tulisan dan pikiran Andari akan kamu temukan lagi di cmlabs blog di waktu yang akan datang.