Dari Menebak ke Mengetahui: Data Analytics untuk Prediksi Pasar Global

Sumber: ChatGPT

Harga dari Sebuah Perkiraan yang Meleset

Setiap perusahaan membuat perkiraan. Berapa banyak stok yang perlu disiapkan. Berapa kapasitas layanan yang dibutuhkan bulan depan. Berapa besar permintaan setelah kampanye berjalan.

Ketika perkiraan itu meleset ke atas, perusahaan menanggung biaya persediaan dan kapasitas yang tidak terpakai. Ketika meleset ke bawah, perusahaan kehilangan penjualan yang sebenarnya sudah ada permintaannya. Keduanya mahal, dan keduanya sering dianggap sebagai risiko yang tidak bisa dihindari.

Padahal sebagian besar perusahaan sudah memiliki data yang dibutuhkan untuk memperkecil kesalahan itu. Yang belum ada adalah jalur yang menghubungkan data tersebut ke proses perencanaan. Teknologi berbasis data analytics untuk prediksi permintaan pasar global dibangun untuk menutup jalur itu.

Konteks Industri: Pasar yang Bergerak Lebih Cepat dari Siklus Perencanaan

Transformasi digital Indonesia berlangsung dengan intensitas yang belum pernah terjadi sebelumnya. E-commerce tumbuh, fintech berkembang, healthtech berekspansi, dan sektor pemerintahan melakukan modernisasi layanan.

Dengan sekitar 140 juta angkatan kerja dan penetrasi internet yang terus meningkat, pola permintaan berubah lebih cepat dibanding siklus perencanaan tahunan yang masih dipakai banyak organisasi.

Data juga menunjukkan Indonesia memiliki sekitar 5.550 perusahaan berskala besar dengan omzet di atas lima puluh miliar rupiah per tahun, dan angka ini relatif stagnan. Salah satu hambatannya adalah keputusan operasional yang masih bertumpu pada perkiraan manual.

Kesenjangan kapasitas riset yang menuntut pemanfaatan data internal secara jauh lebih maksimal  |  Sumber: Indonesia Brain 2024 / Sagara Technology

Tiga Lapisan Menuju Perusahaan yang Bergerak dengan Data

Perubahan menjadi organisasi yang berbasis data tidak terjadi sekaligus. Ia melalui beberapa lapisan yang harus dibangun berurutan.

Lapisan pertama adalah keterpercayaan data. Selama angka yang sama masih bisa berbeda tergantung siapa yang menghitung, tidak ada analisis lanjutan yang layak dipercaya. Definisi metrik perlu disepakati dan diterapkan konsisten di seluruh sistem.

Lapisan kedua adalah aksesibilitas. Data yang benar tetapi hanya bisa diambil melalui permintaan khusus ke tim teknis tidak akan dipakai dalam keputusan sehari-hari. Ia perlu tersedia dalam bentuk yang bisa diakses langsung oleh yang membutuhkannya.

Lapisan ketiga adalah prediksi. Setelah dua lapisan sebelumnya kokoh, pemodelan permintaan menjadi pekerjaan yang wajar. Sebaliknya, membangun model di atas data yang tidak konsisten hanya menghasilkan angka yang terlihat meyakinkan tetapi menyesatkan.

Perubahan Cara Kerja, Bukan Sekadar Perubahan Sistem

Bagian tersulit dari transformasi ini bukan teknisnya, melainkan kebiasaan. Organisasi yang terbiasa mengambil keputusan berdasarkan pengalaman tidak otomatis berubah hanya karena dashboard tersedia.

Karena itu Sagara mendorong perubahan ini secara bertahap, dimulai dari satu proses keputusan yang jelas dampaknya. Ketika satu tim merasakan bahwa keputusannya menjadi lebih baik karena data, penerimaan di tim lain menjadi jauh lebih mudah.

Pendekatan bertahap ini juga menjaga agar investasi tetap proporsional, karena setiap tahap memberikan hasil yang bisa diukur sebelum tahap berikutnya dimulai.

Tiga Prinsip yang Tidak Dikompromikan Sagara

Konsistensi kualitas adalah hal yang paling sulit dicapai dalam industri pengembangan software, terutama pada proyek kompleks dengan tim berukuran besar. Sagara mengatasinya melalui metodologi yang terstruktur dan terdokumentasi.

Reliability above all. Sistem yang tidak bisa diandalkan tidak ada gunanya, seberapa pun canggih fiturnya.

Security by design. Keamanan bukan komponen tambahan yang dipasang setelah sistem selesai, melainkan bagian integral dari arsitektur sejak hari pertama.

Scalability as default. Setiap keputusan arsitektur mempertimbangkan skenario pertumbuhan jangka panjang, sehingga investasi teknologi hari ini tetap relevan di masa depan.

Kapan Perusahaan Perlu Memulai

Sebagian besar organisasi menunda transformasi ini karena tidak ada satu momen yang terasa mendesak.

Langkah Konkret Memulai Transformasi

Perjalanan menuju backend yang lebih baik tidak harus dimulai dengan merombak seluruh sistem sekaligus. Sagara menerapkan pendekatan bertahap yang dimulai dari asesmen mendalam terhadap kondisi sistem yang berjalan saat ini.

Sesi discovery tanpa biaya mencakup review arsitektur untuk mengidentifikasi kesenjangan antara data yang tersedia dan proses perencanaan dengan dampak terbesar, pemetaan jarak antara kapabilitas sistem saat ini dan kebutuhan bisnis jangka panjang, penyusunan roadmap teknis dengan prioritas yang jelas berdasarkan nilai bisnis, serta estimasi biaya dan timeline yang transparan untuk setiap fase perbaikan.

Dengan pendekatan konsultatif seperti ini, setiap investasi teknologi yang dilakukan memiliki dasar yang jelas dan hasil yang bisa diukur sejak awal kerja sama dimulai.

Kesimpulan

Menjadi perusahaan yang berbasis data bukan soal membeli perangkat analitik, melainkan soal membangun rantai yang menghubungkan aktivitas operasional dengan keputusan yang diambil.

Teknologi berbasis data analytics untuk prediksi permintaan pasar global memperkecil biaya dari perkiraan yang meleset, baik ketika berlebih maupun ketika kurang.

Sagara Technology membantu perusahaan Indonesia membangun rantai itu secara bertahap, dimulai dari fondasi data yang bisa dipercaya sebelum melangkah ke lapisan prediksi.