Setiap bulan, tim operasional dan keuangan menyusun laporan lengkap: hasil panen, biaya transportasi, efisiensi tenaga kerja, hingga produksi pabrik. Tabel angka rapi tersaji di layar rapat, grafik menunjukkan tren naik dan turun, dan manajemen membaca laporan ini dengan saksama. Lalu, sebuah pertanyaan muncul:
"Kenapa biaya logistik bulan ini naik? Kenapa produktivitas tenaga kerja di beberapa kebun turun?"
Hening.
Beberapa orang mulai mengajukan teori. Ada yang bilang cuaca, ada yang menyalahkan infrastruktur, ada yang mengatakan ini hanya siklus biasa. Tapi tidak ada yang benar-benar bisa menunjukkan jawaban berbasis data dengan pasti.
Bukan karena kurang pengalaman, bukan karena tidak mengenal bisnis, tetapi karena informasi yang ada belum sepenuhnya menjawab pertanyaan-pertanyaan kritis.
· Data ada, laporan ada, sistem ada.
· Tapi apakah data ini benar-benar sudah bekerja untuk bisnis?
· Apakah kita hanya melihat laporan, atau benar-benar memahami apa yang sedang terjadi?
Tantangan Bukan di Data, Tapi Bagaimana Kita Memanfaatkannya
Sebagian besar perusahaan sawit sudah memiliki sistem pencatatan digital dan laporan berbasis data. Namun, apakah data tersebut benar-benar digunakan untuk memahami bisnis lebih dalam?
· Data sering kali digunakan sebagai laporan bulanan, tetapi belum efektif sebagai alat untuk mengambil keputusan yang lebih cepat dan akurat.
· Data dari kebun, pabrik, dan transportasi serta fungsi-fungsi lainnya masih berjalan sendiri-sendiri, kurang terpadu.
· Sering kali, ketika data menunjukkan sesuatu yang tidak sesuai ekspektasi, pertanyaan yang muncul bukan ‘Apa yang bisa kita pelajari?’ tetapi ‘Apakah data ini benar?’
Di sinilah Business Analytics bukan hanya tentang memiliki laporan, tetapi tentang mengubah cara kita memahami bisnis.
Business Analytics adalah cara membaca bisnis dengan lebih tajam, menemukan pola, dan memahami hubungan antar variabel operasional. Jenis-jenis Business Analytics adalah sebagai berikut:
Descriptive Analytics – Apa yang terjadi?
- Membantu perusahaan memahami tren operasional berdasarkan data historis.
- Contoh: "Kenapa produktivitas panen bulan lalu turun?"
- Tantangan: Banyak perusahaan memiliki data, tapi belum menjadikannya alat evaluasi yang sistematis.
Predictive Analytics – Apa yang akan terjadi?
- Menggunakan pola historis untuk memperkirakan tren di masa depan.
- Contoh: "Apakah produktivitas akan turun bulan depan jika cuaca tetap seperti ini?"
Prescriptive Analytics – Apa yang harus dilakukan?
- Memberikan rekomendasi berbasis data untuk tindakan yang lebih optimal.
- Contoh: "Apa strategi terbaik untuk menjaga efisiensi transportasi saat produksi meningkat?"
Bagaimana Business Analytics Mendukung Transformasi Digital?
1. Menghubungkan Data Antar Departemen
- Saat data kebun, pabrik, dan logistik saling terhubung, pola yang sebelumnya tidak terlihat bisa ditemukan lebih cepat.
- Misalnya, jika hasil panen menurun di satu kebun, apakah ada hubungan dengan pola rotasi tenaga kerja?
2. Memungkinkan Keputusan Lebih Cepat dan Lebih Akurat
- Ketika data sudah tersaji dalam pola yang lebih jelas, perusahaan tidak perlu menunggu laporan bulanan untuk memahami tren yang terjadi.
3. Membantu Perusahaan Berpikir Lebih Proaktif, Bukan Hanya Reaktif
- Daripada hanya menganalisis masalah yang sudah terjadi, perusahaan bisa mulai mengantisipasi perubahan sebelum dampaknya terasa.
4. Menjadikan Data sebagai Alat Diskusi yang Lebih Objektif
- Data yang dipahami dengan baik bukan lagi alat pembenaran keputusan, tetapi alat untuk membuat keputusan yang lebih baik.
Business Analytics bukan hanya tentang laporan
atau software, tetapi merupakan budaya kolaborasi dan pengambilan keputusan
berbasis data
