1. “Itu Hanya Tugasnya”
Banyak pemimpin perusahaan utilitas menganggap analitik data bisnis sebagai proyek teknis: serahkan saja pada tim TI, biarkan mereka membuat dasbor, dan wawasan ajaib akan muncul. Namun, keyakinan itu mencerminkan Mitos #1 yang diidentifikasi oleh McKinsey & Company dalam artikel data utilitas mereka.
Faktanya: analitik tidak berdiri sendiri. Untuk utilitas, di mana Anda harus menangani keandalan jaringan, infrastruktur, tekanan regulasi, ekspektasi pelanggan, dan lainnya, Anda membutuhkan orang-orang dari divisi operasional, unit bisnis, regulasi, dan TI yang bekerja sama. Jika para pemimpin bisnis memperlakukan analitik seperti "proyek TI", wawasan yang dihasilkan tidak akan diadopsi.
Saat Anda melakukan analisis data bisnis, membangun alat saja tidak cukup; Anda perlu mengubah pola pikir, perilaku, dan proses bisnis. Jangan serahkan hal itu pada tim TI saja.
2. “Sistem Kami Sudah Siap, Jadi Wawasan Akan Mengalir”
Kesalahpahaman besar lainnya: "Kita punya semua sistem ini, jadi analitik data bisnis akan berjalan sendiri." McKinsey lagi: banyak perusahaan utilitas berasumsi bahwa menggabungkan ERP, WAM, CIS, GIS, dll., berarti "kita siap". Padahal tidak.
Inilah kendalanya: Anda mungkin memiliki semua data, tetapi jika Anda belum memikirkan data mana dalam format apa, bagaimana data itu disatukan, bagaimana data itu dibersihkan, dan apakah orang dapat mengaksesnya dalam bentuk yang dapat digunakan, maka analisis data bisnis akan terhenti.
Misalnya, sistem lama mungkin menggunakan bahasa data yang berbeda. Silo-silo mungkin masih ada. Jadi, kunci bagi para eksekutif utilitas: petakan data Anda saat melakukan analisis data bisnis. Ketahui sumber, alur, kualitas, dan bagaimana Anda akan menghubungkannya.
3. “Bangun Danau Data dan Sisanya Akan Terurut Sendiri”
Ini mungkin "setengah mitos": banyak organisasi berpikir setelah memiliki repositori data yang besar ("danau data"), wawasan akan terkumpul. Namun, di dunia utilitas, hal itu berisiko. Sekali lagi, dari McKinsey: penyimpanan data besar yang tidak terstruktur tanpa konteks bisnis sering kali menjadi kuburan "data gelap" yang mahal.
Ketika melakukan analitik data bisnis, danau bukanlah tujuan akhir. Pertanyaannya seharusnya: Pertanyaan bisnis apa yang sedang kita jawab? Kasus penggunaan analitik mana yang memberikan nilai saat ini? Mengolah semuanya tanpa tujuan sering kali berarti Anda membayar biaya (penyimpanan, kompleksitas) dan hanya mendapatkan sedikit hasil.
Jadi, ketika Anda merencanakan analisis data bisnis dalam konteks utilitas, mulailah dengan hasil, lalu bangun ekosistem.
4. “Kualitas Data dan Strategi Bisa Ditunda”
Kesalahan umum lainnya: kurangnya investasi dalam tata kelola data, kualitas data, dan strategi analitik. Riset lintas industri menunjukkan bahwa bisnis yang terjun ke analitik data tanpa rencana yang jelas sering kali membuang-buang waktu, sumber daya, dan kehilangan kredibilitas.
Dalam utilitas, data seringkali dihasilkan dari ratusan atau ribuan sensor, perangkat lapangan, meter pintar, semuanya dengan protokol dan kualitas yang berbeda-beda. Nilai analitik data bisnis di sini bergantung pada data yang tepercaya, proses terstruktur, dan tata kelola yang baik.
Jika Anda melewatkan ini, analisis Anda akan memberikan temuan yang dipertanyakan ('sampah masuk, sampah keluar') dan kepemimpinan Anda akan kehilangan kepercayaan.
5. “Silo Tidak Penting; Setiap Departemen Bisa Melakukan Analisisnya Sendiri”
Di dunia utilitas, berbagai unit bisnis (pembangkitan, distribusi, layanan pelanggan, regulasi, operasional) seringkali menjalankan upaya analitik atau pelaporan data mereka sendiri. Namun, begitu Anda membangun silo, ambisi analitik data bisnis di seluruh perusahaan Anda akan terfragmentasi. Dari sudut pandang analitik energi/utilitas, silo data merupakan hambatan utama.
Jika departemen A dan B masing-masing mengerjakan analitik niche mereka sendiri tanpa strategi data bersama, Anda akan kehilangan wawasan lintas domain. Misalnya, menghubungkan pola penggunaan pelanggan dengan data kondisi aset jaringan dapat mengungkap prioritas pemeliharaan baru. Namun, jika prioritas tersebut berada dalam silo terpisah, Anda tidak akan pernah melihat gambaran yang lebih besar.
Jadi, para eksekutif utilitas perlu mendorong penyelarasan upaya analisis data bisnis di seluruh perusahaan, bukan hanya antar departemen.
5½. “ROI Analytics Akan Datang Cepat Jika Kita Berinvestasi”
Inilah "setengahnya": ada harapan atau keyakinan bahwa jika Anda berinvestasi pada perangkat analitik dan mempekerjakan beberapa ilmuwan data, Anda akan segera mendapatkan keuntungan besar. Namun kenyataannya beragam. Sebuah blog mencatat bahwa perusahaan-perusahaan besar kurang berinvestasi dalam struktur pendukung analitik, yang menyebabkan proyek-proyek gagal.
Khususnya dalam lingkungan utilitas, Anda berurusan dengan sistem yang kompleks, aset lama, kendala regulasi, dan investasi siklus panjang. Oleh karena itu, analitik data bisnis tidak akan selalu memberikan keuntungan jangka pendek kecuali Anda merancangnya untuk "keuntungan cepat" dan jangka waktu yang lebih panjang.
Solusi: pilih satu atau dua kasus penggunaan berdampak tinggi (misalnya pemeliharaan prediktif, atau peramalan permintaan) dengan metrik yang jelas. Lalu, tingkatkan. Tunjukkan nilainya. Kembangkan. Jangan bertaruh pada "kami akan merombak semuanya dengan analitik dalam tiga bulan".
Menyatukan semuanya
Ketika para eksekutif perusahaan utilitas menganggap analisis data bisnis sebagai kotak centang (“mari terapkan analisis”), mereka sering terjebak dalam hal berikut: menyerahkannya pada TI, berasumsi bahwa hanya sistem yang akan memberikan hasil, membangun danau data sebelum pertanyaan bisnis, mengabaikan tata kelola data, menoleransi silo, dan mengharapkan ROI langsung.
Sebaliknya, jalur yang lebih baik terlihat seperti ini:
• Definisikan: Hasil bisnis apa yang Anda targetkan? (Misalnya, mengurangi waktu pemadaman hingga 15%, meningkatkan peringkat pengalaman pelanggan, mengoptimalkan biaya siklus hidup aset).
• Sejajarkan: Libatkan pimpinan bisnis, operasi, TI, dan tim analitik bersama-sama; analitik data bisnis bersifat lintas fungsi.
• Inventaris: Petakan data apa yang sudah Anda miliki, di mana data tersebut berada, seberapa bersih data tersebut, dan seberapa mudah diaksesnya data tersebut.
• Bangun dengan tujuan: Pilih kasus penggunaan yang penting. Hubungkan sistem. Bersihkan data. Pastikan tata kelola.
• Ukur: Lacak metrik sejak hari pertama, baik metrik adopsi analitik (siapa yang menggunakan wawasan?) dan metrik bisnis (apa yang ditingkatkan?).
• Skala: Setelah keberhasilan terlihat jelas, perluas ke lebih banyak domain, analisis yang lebih maju (prediktif/preskriptif) daripada hanya deskriptif.
• Ulangi: Analisis data bisnis tidak dilakukan sekali saja; data berkembang, bisnis tumbuh, dan kematangan analisis Anda harus berkembang.
Baca Juga: Cara Meningkatkan Bisnis Anda Dengan Pelatihan Analisis Data
