Pendahuluan
Di era transformasi digital saat ini, data analyst telah menjadi salah satu posisi pekerjaan yang paling dicari secara global. Salah satu tanggung jawab esensial dari profesi ini adalah menyiapkan laporan dan dashboard untuk para pemangku kepentingan (stakeholders) perusahaan. Dashboard analitis ini berguna secara efektif dalam mengkomunikasikan tren, pola, serta prakiraan dengan mengeksplorasi kumpulan data yang relevan. Panduan ini akan memaparkan bagaimana cara membangun dashboard berbasis data internal beserta prinsip-prinsip visualisasinya
1.Identifikasi dan Pengumpulan Sumber Data Internal
Pengembangan dashboard sangat bergantung pada data yang diproduksi dan tersedia di dalam perusahaan. Sumber data internal yang paling sering dimanfaatkan untuk analisis adalah sistem informasi perusahaan, yang meliputi perangkat lunak Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM), serta manajemen sumber daya manusia.
Data Terstruktur: Data yang diekstraksi dari sistem-sistem tersebut secara umum memiliki tingkat struktur yang tinggi, atau setidaknya bersifat semi-terstruktur. Karakteristik ini membuat data dari aplikasi korporat relatif lebih mudah dipersiapkan guna menunjang berbagai penugasan penambangan data (data mining).
Data Warehouse: Sebagai pusat penyimpanan terpadu, gudang data (Data Warehouses) merupakan repositori berskala besar yang isinya ditarik dari beragam sumber kegiatan bisnis. Bersama alat Business Intelligence, penyimpanan tersebut secara luas digunakan dalam proyek data mining untuk membantu jalannya proses pengambilan keputusan manajemen.
Sumber Lainnya: Di samping sistem basis data, terdapat data internal lainnya seperti surat elektronik (email), dokumen pengolah kata, serta spreadsheet. Kecuali spreadsheet, rata-rata data dari dokumen ini tidak memiliki struktur yang pasti, sehingga menjadikannya lebih menantang untuk diproses secara langsung.
2.Pemrosesan Data Berdasarkan Kerangka CRISP-DM
Agar pengolahan data akurat, perusahaan disarankan menggunakan kerangka CRISP-DM (Cross-industry Standard Process for Data Mining), yang mencakup tahapan berikut:
Pemahaman Bisnis (Business Understanding) — Memahami kebutuhan bisnis, bukan sekadar coding. Tahap ini mencakup identifikasi tujuan dan prosedur perolehan data.
Integrasi Data (Data Integration) — Menggabungkan beberapa sumber data berdasarkan atribut umum agar dapat digunakan dalam satu model analitis yang rapi.
Pembersihan Data (Data Cleaning) — Menangani data hilang atau keliru sebelum divisualisasikan. Setiap keputusan dalam tahap ini wajib didokumentasikan.
3.Desain dan Visualisasi Dashboard
Data yang telah bersih kemudian divisualisasikan dengan mengikuti prinsip-prinsip berikut:
Kejelasan, Presisi, dan Efisiensi — Visualisasi yang baik menyampaikan informasi terbanyak dalam waktu terpendek.
Eliminasi Elemen Tak Perlu (Chart Junk) — Hindari dekorasi visual yang tidak berkontribusi pada pemahaman data (istilah dari pakar Edward Tufte).
Pemisahan Data — Jangan menyatukan terlalu banyak seri data dalam satu grafik; pecah menjadi beberapa visualisasi kecil jika diperlukan.
Prinsip Elegansi (Elegance) — Desain harus membimbing mata pembaca langsung ke key insights, tanpa menjadi hambatan.
Kesimpulan dan Rekomendasi
Dashboard analitis yang berkualitas lahir dari perpaduan integrasi data internal yang terstruktur, penerapan kerangka CRISP-DM, serta visualisasi yang estetis tanpa elemen berlebihan. Dengan pendekatan ini, dashboard dapat menjadi alat strategis yang memberdayakan seluruh bagian perusahaan dalam pengambilan keputusan
Namun, mengimplementasikan infrastruktur ini dengan tepat memerlukan keahlian mendalam dan pengalaman lintas industri. Jika perusahaan Anda membutuhkan bimbingan profesional dalam menyusun strategi data, mengintegrasikan sistem, hingga membangun visualisasi yang berdampak tinggi, Positive Management Consulting siap menjadi mitra terpercaya Anda untuk mewujudkan solusi analitis yang optimal dan mendorong pertumbuhan bisnis yang berkelanjutan.