Apa itu Analisis Operasional: Pengertian, Implementasi, dan Praktik Terbaik

 Analisis Operasional adalah teknik yang digunakan untuk memantau dan menganalisis kinerja suatu organisasi dalam menjalankan kegiatan operasionalnya. Artikel ini akan membahas pengertian Analisis Operasional, cara implementasinya, serta praktik terbaik yang dapat diaplikasikan. Dapatkan informasi lengkap mengenai Analisis Operasional dan manfaatnya bagi organisasi dalam artikel ini.

Apa itu Analisis Operasional?

Analisis operasional adalah cabang khusus dari bisnis analisis yang fokus pada pemanfaatan data real-time untuk pengambilan keputusan segera. Ini melibatkan pengumpulan dan analisis informasi bisnis yang relevan dari berbagai sumber dan mengubahnya menjadi data yang dapat diambil tindakan oleh tim untuk menginformasikan keputusan harian mereka.

Berbeda dengan analisis tradisional, di mana para ahli IT atau analis mengambil informasi dari gudang data untuk menghasilkan laporan mingguan, bulanan, atau triwulanan, operasional analisis memberikan wawasan hampir real-time bagi staf yang perlu dengan cepat menangani tiket dukungan, memperbaiki peralatan jarak jauh, atau menyesuaikan taktik harga atau penjualan.

Operational analisis juga menggunakan prediktif analisis dengan memanfaatkan data mining dan AI untuk menghubungkan titik data. Pendekatan ini memproses data dan mengirimkannya ke alat seperti help desk dan platform pesan media sosial, memungkinkan bisnis untuk mencapai keunggulan operasional.

Namun, operasional analisis berbeda dengan operasional performance analisis, yang menyediakan informasi saat ini, tren historis, dan KPI. Dengan mengetahui tujuan mereka, bisnis dapat memilih setup analisis data yang sesuai dan model statistik untuk menemukan masalah yang ingin mereka selesaikan.

Dengan memanfaatkan operasional analisis, tim dapat menjaga kebutuhan pelanggan dan menyediakan produk dan layanan yang lebih baik dengan hampir 100% uptime. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang cara meningkatkan efisiensi operasional, silakan baca artikel kami tentang topik ini.

Pentingnya Analisis Operasional dalam Meningkatkan Kinerja Bisnis

Di era digital saat ini, kegiatan operasional suatu bisnis menjadi semakin kompleks dan menghasilkan data yang sangat besar dan beragam. Oleh karena itu, perusahaan perlu mengadopsi solusi yang tepat untuk mengelola dan memanfaatkan data-data tersebut secara optimal. Salah satu solusi yang dapat diandalkan adalah analisis operasional.

Analisis operasional dapat membantu bisnis dalam memahami, menganalisis, dan mengoptimalkan kinerja operasional mereka. Dalam dunia bisnis, data yang dihasilkan dari kegiatan operasional dapat memberikan informasi penting untuk pengambilan keputusan yang cerdas. Melalui analisis operasional, perusahaan dapat memproses data tersebut dan menghasilkan wawasan yang mendalam mengenai operasional mereka, termasuk di dalamnya kekuatan, kelemahan, peluang, dan ancaman.

Namun, penerapan analisis operasional bukanlah hal yang mudah. Data yang dihasilkan dari kegiatan operasional perusahaan biasanya sangat besar, beragam, dan berasal dari berbagai sumber yang berbeda. Karena itu, diperlukan teknologi dan proses yang tepat untuk mengelola data tersebut. Selain itu, organisasi juga perlu memperhatikan faktor manusia dalam penerapan analisis operasional. Tim yang bertanggung jawab untuk menerapkan solusi analisis operasional harus memiliki pengetahuan yang cukup dan keterampilan yang memadai.

Analisis Operasional vs. Analisis Bisnis

Operational analisis dan business analisis adalah dua cabang berbeda dari analisis data yang memiliki tujuan yang berbeda-beda. Operational analisis berfokus pada pemanfaatan data real-time untuk mendukung pengambilan keputusan segera oleh tim, sementara business analisis menggunakan data trend untuk menginformasikan perencanaan strategis.

Operational analisis mencakup berbagai aspek operasional bisnis, termasuk pelanggan, pesanan, persediaan, dan elemen krusial lainnya dalam operasi bisnis. Dengan menganalisis dan mengubah data real-time menjadi wawasan yang dapat diambil tindakan, operational analisis membantu tim membuat keputusan cepat dan tepat saat diperlukan.

Di sisi lain, business analisis menggunakan terutama data historis untuk mempelajari tren masa lalu dan menampilkan hasilnya dalam dashboard yang biasanya digunakan oleh pimpinan. Sebagai contoh, dashboard bisnis intelijen dapat menunjukkan durasi perjalanan produk dari saat pelanggan memasang pesanan hingga pesanan dikemas dan meninggalkan gudang. Analisis historis ini dapat membantu perbaikan staffing dan proses.

Meskipun business analisis terutama melayani pimpinan, operational analisis memberikan wawasan tidak hanya kepada pimpinan tetapi juga kepada manajer dan pekerja garis depan. Pendekatan ini mengotomatisasi tugas pengumpulan data manual seperti pencarian dan pengurutan di spreadsheet. Dengan menyederhanakan analisis data, operational analisis memandu pengambilan keputusan dalam transaksi sehari-hari.

Dengan memahami perbedaan antara operational analisis dan business analisis, organisasi dapat memilih pendekatan analisis yang paling sesuai untuk kebutuhan spesifik mereka. Baik menganalisis data real-time untuk pengambilan keputusan segera maupun mempelajari tren historis untuk perencanaan strategis, kedua pendekatan memiliki aplikasi yang berharga yang dapat membantu bisnis beroperasi lebih efisien dan efektif.

Operational analisis dan business analisis adalah dua cabang berbeda dari analisis data yang memiliki tujuan yang berbeda-beda. Berikut adalah ringkasan perbedaan utama antara operational analisis dan business analisis:

Operational analisis:
- Berfokus pada pemanfaatan data real-time
- Mendukung pengambilan keputusan segera oleh tim
- Mencakup berbagai aspek operasional bisnis, termasuk pelanggan, pesanan, persediaan, dan elemen krusial lainnya dalam operasi bisnis
- Memberikan wawasan kepada pimpinan, manajer, dan pekerja garis depan
- Mengotomatisasi tugas pengumpulan data manual seperti pencarian dan pengurutan di spreadsheet
- Memandu pengambilan keputusan dalam transaksi sehari-hari

Business analisis:
- Terutama menggunakan data historis
- Menginformasikan perencanaan strategis
- Menggunakan dashboard yang biasanya digunakan oleh pimpinan
- Membantu perbaikan staffing dan proses
- Menyediakan wawasan terutama kepada pimpinan
- Mempelajari tren masa lalu dan menampilkan hasilnya dalam dashboard

Operational analisis ditujukan untuk membantu tim membuat keputusan cepat dan tepat saat diperlukan, sementara business analisis difokuskan pada menggunakan tren masa lalu untuk menginformasikan perencanaan strategis untuk masa depan. Kedua pendekatan memiliki aplikasi yang berharga yang dapat membantu bisnis beroperasi lebih efisien dan efektif, tergantung pada kebutuhan khusus mereka.

Cara Kerja Analisis Operasional

Operational analisis atau analisis operasional adalah proses yang memungkinkan perusahaan untuk menggabungkan berbagai sumber data yang relevan untuk mendapatkan wawasan berharga yang dapat menginformasikan operasinya. Untuk mencapai hal ini, informasi dari sumber-sumber ini pertama-tama dikumpulkan dan disimpan di gudang data tempat di mana ia disortir dan diproses. Sumber data yang umum digunakan dalam analisis operasional termasuk perangkat Internet of Things (IoT), sensor jarak jauh, sistem point-of-sale (POS), platform manajemen hubungan pelanggan (CRM), dan perangkat lunak perencanaan sumber daya perusahaan (ERP). 

Salah satu keuntungan besar dari analisis operasional adalah bahwa ia menghilangkan kebutuhan untuk analis TI atau business intelligence (BI) yang terlatih. Sebaliknya, semua karyawan dapat mengakses hasil perhitungan yang kompleks yang sebelumnya hanya mungkin dengan keahlian khusus ini dan spreadsheet. Selain itu, analisis ini dapat diintegrasikan ke dalam alur kerja otomatis, menyederhanakan operasi dan proses pengambilan keputusan.

Sebagai contoh, analisis operasional dapat membantu perusahaan dengan cepat mengidentifikasi dan memberi prioritas pada komunikasi dari pelanggan dengan nilai tinggi, bahkan di antara ribuan keluhan dan pertanyaan. Dengan memanfaatkan kekuatan analisis operasional, perusahaan dapat memperoleh keuntungan kompetitif dengan membuat keputusan berdasarkan data dan meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan.

Manfaat Operational Analisis

Operational analisis dapat membantu Anda dalam pengambilan keputusan yang cepat dan membantu tim dalam menyelesaikan masalah. Hal ini dapat memungkinkan karyawan membuat keputusan yang baik dengan cepat, sehingga penting untuk menggunakannya. Selain itu, analisis operasional juga dapat memberikan manfaat lainnya, antara lain:

• Mengungkapkan tren dan pola yang mungkin tidak terlihat dalam volume data mentah yang besar. Hal ini karena analisis operasional mengalihkan penekanan dari survei pelanggan. Daripada meminta pelanggan untuk memberikan wawasan setelahnya, kita dapat mengamati perilaku mereka.

• Meningkatkan kemampuan dalam meramalkan kapasitas produksi serta menemukan cara untuk menyederhanakan berbagai proses. Hal ini dapat membantu mengurangi waktu henti karena dapat melihat masalah ketika mereka terjadi atau bahkan memprediksi kegagalan.

• Mengoptimalkan layanan analisis mandiri. Karyawan yang di otorisasi dapat menarik data dan memvisualisasikannya sesuai kebutuhan tanpa melibatkan TI atau analis yang khusus.

• Mengurangi downtime, meningkatkan produktivitas dan meningkatkan kemampuan meramalkan.

• Membuat koneksi antara data yang berbeda sehingga tidak perlu masuk ke setiap sumber data atau program untuk melakukan tugas-tugas tertentu.

• Membantu tim troubleshoot masalah ketika mereka muncul, memberikan penawaran dan pengalaman yang dipersonalisasi untuk pelanggan, serta membantu perusahaan dalam mengidentifikasi produk dan layanan baru untuk ditawarkan kepada pelanggan.

• Memberikan informasi untuk orang-orang yang memiliki kemampuan untuk memperbaiki proses dan alur kerja.

• Meningkatkan produktivitas dengan mengungkapkan limbah dan duplikasi usaha serta membatasi langkah manual.

• Meningkatkan keuntungan dengan menggunakan pembelajaran mesin dan model statistik untuk menyoroti efisiensi yang membantu Anda menghemat uang.

• Meningkatkan keterlibatan anggota tim karena semua orang memiliki kekuatan untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan intelijen yang ditingkatkan.

Penggunaan analisis operasional memberikan manfaat yang signifikan bagi perusahaan.

Mengapa Analisis Operasional Penting?

Dalam era teknologi saat ini, bisnis menghasilkan jumlah data yang besar melalui komputasi awan, perangkat seluler, dan Internet of Things (IoT). Namun, metode tradisional tidak banyak memanfaatkan data ini, sehingga data tersebut tidak terpakai. Di sinilah analisis operasional memainkan peran yang signifikan dalam membantu perusahaan mengekstrak wawasan dari data untuk mencegah masalah dan mengidentifikasi peluang.

Analisis operasional menawarkan alat berharga bagi karyawan untuk membuat keputusan yang lebih terinformasi setiap harinya. Dengan akses ke data yang relevan, tim dapat dengan cepat mengidentifikasi masalah potensial sebelum terjadi, memastikan operasi yang lancar dan pelanggan yang puas. Kemampuan untuk memanfaatkan data untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dapat mengarah pada peningkatan signifikan dalam produktivitas, efisiensi, dan profitabilitas bagi bisnis.

Analisis operasional juga memungkinkan bisnis untuk memonitor kinerja mereka secara real-time, memberikan informasi yang akurat dan cepat tentang apa yang sedang terjadi dalam operasi mereka. Hal ini memungkinkan tim untuk melakukan tindakan korektif segera jika diperlukan dan mengoptimalkan kinerja mereka.

Selain itu, analisis operasional dapat membantu bisnis dalam pengambilan keputusan strategis jangka panjang. Dengan melacak tren dan pola di sepanjang waktu, bisnis dapat membuat keputusan yang lebih baik tentang investasi, pengembangan produk, dan ekspansi pasar.

Penting untuk dicatat bahwa untuk memanfaatkan analisis operasional secara efektif, bisnis perlu memiliki infrastruktur dan sumber daya yang tepat. Hal ini meliputi perangkat lunak analisis yang kuat, sumber daya manusia yang terlatih, dan sistem yang dapat mengelola dan menyimpan data dengan aman dan efisien.

Analisis operasional menjadi semakin penting dalam dunia bisnis saat ini, di mana data menjadi semakin penting dan kompleks. Dengan memanfaatkan analisis operasional, bisnis dapat meningkatkan kinerja mereka, mengurangi risiko, dan memperoleh keunggulan kompetitif yang lebih besar.

Bagaimana Analisis Data Digunakan dalam Operasi?

Sistem analisis data semakin menjadi penting dalam berbagai industri karena memberikan wawasan operasional kritis yang dapat signifikan mempengaruhi hasil bisnis. Alat ini memungkinkan pengumpulan data secara real-time, sehingga mudah diakses oleh pembuat keputusan untuk diambil tindakan, meningkatkan efisiensi, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mengurangi biaya.

Salah satu cara penggunaan analisis data dalam operasi adalah melalui pemodelan analisis, yang dapat membantu menyelesaikan masalah rantai pasok yang kompleks untuk bisnis. Sebagai contoh, dengan munculnya tren "beli online, ambil di toko" (BOPIS), outlet fisik harus memiliki stok yang cukup tersedia untuk pelanggan mengambil barang. Untuk memastikan hal ini, bisnis menggunakan teknik pemodelan untuk memperkirakan permintaan berdasarkan geografi, sehingga memungkinkan pengelolaan data yang efisien dan mengurangi resiko kehabisan stok.

Selain memperkirakan permintaan, sistem analisis data dapat menghasilkan laporan tentang perilaku pembeli, seperti pola pembelian, frekuensi, dan preferensi, yang dapat digunakan oleh pengecer untuk mempengaruhi strategi harga dan penjadwalan penjualan. Hal ini, pada gilirannya, dapat meningkatkan kinerja penjualan dan mendorong loyalitas pelanggan. Dengan demikian, analisis data memainkan peran penting dalam operasi dengan menyediakan bisnis dengan wawasan yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan yang dapat mendorong pertumbuhan dan profitabilitas.

Kasus Penggunaan Analisis Operasional

Analisis operasional memiliki berbagai penggunaan di berbagai industri, termasuk perbankan, e-commerce, keuangan, pemasaran, manufaktur, farmasi, penjualan, dan utilitas. Aplikasi ini bervariasi, mulai dari dukungan pelanggan hingga pengembangan produk yang lebih cepat, dengan tujuan yang sama untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, yang merupakan faktor kunci kesuksesan bisnis.

Salah satu manfaat utama dari analisis operasional adalah kemampuannya untuk memberikan wawasan tentang aktivitas pengguna, memungkinkan bisnis untuk lebih memahami pelanggan dan preferensi mereka. Ini, pada gilirannya, memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan penawaran mereka, memenuhi kebutuhan pelanggan dengan lebih efektif, dan mendorong loyalitas dan pertumbuhan pendapatan pelanggan.

Kasus penggunaan analisis operasional sangat beragam dan berbeda-beda. Misalnya, tim pengembangan yang cepat dapat menggunakan analisis operasional untuk memperoleh umpan balik real-time tentang pola penggunaan produk, yang dapat memberikan masukan bagi perbaikan produk. Tim dukungan pelanggan dapat memanfaatkan sistem cerdas untuk mendeteksi pengguna produk atau layanan yang terhubung ke internet untuk pertama kalinya dan memberikan pesan selamat datang proaktif dan panduan cepat. Ini dapat membantu pengguna baru memulai dengan cepat dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Analisis operasional juga dapat memfasilitasi tawaran yang dipersonalisasi, dengan melampaui segmentasi demografis untuk menciptakan hubungan 1:1 dengan pelanggan. Layanan pemeliharaan prediktif dapat menggunakan analisis data real-time untuk memantau kegagalan dan mendeteksi anomali sebelum pelanggan melaporkan masalah. Bank dan lembaga pemberi pinjaman menggunakan analisis operasional untuk menilai risiko kredit berdasarkan pembelian dan riwayat pembayaran pelanggan sebelumnya.

Analisis operasional juga dapat membantu meningkatkan penjualan dengan menyarankan produk baru untuk klerk atau situs web untuk merekomendasikan, mengidentifikasi pelanggan yang berisiko dan memikat mereka dengan tawaran baru, dan dengan menganalisis aktivitas pelanggan dan perilaku online untuk menghubungkan pembeli ke pembelian potensial dan menunjukkan saluran terbaik untuk mempromosikan produk baru ke basis pelanggan yang ada.

Analisis operasional memberikan wawasan yang berharga bagi bisnis di berbagai industri, memungkinkan mereka untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, mengoptimalkan operasi, meningkatkan penjualan, dan mengurangi biaya.

Contoh Analisis Operasional Kehidupan Nyata dalam Tindakan

Banyak perusahaan yang memanfaatkan metrik operasional dan KPI untuk menganalisis volume data yang besar dan mendorong hasil bisnis, seperti pengalaman pelanggan yang disesuaikan dan pemeliharaan preventif.

Salah satu contoh dari pengalaman yang disesuaikan adalah bagaimana Amazon menggunakan data pelanggan tentang pembelian dan tampilan produk sebelumnya untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi dan penawaran produk yang disesuaikan setiap kali pelanggan mengunjungi halaman. Demikian pula, Nissan melacak situs e-commerce untuk menentukan model dan warna mobil yang populer di wilayah geografis tertentu, memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan strategi pemasaran dan penjualan sesuai. Di industri makanan, Land O'Lakes memanfaatkan analisis data dan AI untuk menetapkan harga berdasarkan tren pasar dan permintaan pelanggan.

Pemeliharaan preventif adalah area lain di mana analisis operasional memiliki aplikasi yang signifikan. Misalnya, Shell menggunakan analisis prediktif untuk menentukan umur fungsional bagian mesin pengeboran, yang memungkinkan perusahaan untuk memperkirakan potensi kegagalan dan penjadwalan pemeliharaan sebelum terjadi. Pendekatan ini telah membantu Shell menghemat jutaan dolar dalam biaya penyimpanan persediaan. Duke Energy, sebuah utilitas listrik yang berbasis di North Carolina, telah menerapkan program analisis prediktif yang menggunakan sensor di 50 pembangkit listrik. Sistem ini dapat mendeteksi getaran yang tidak biasa pada turbin, yang dapat menunjukkan baut yang longgar, sehingga dapat mencegah kerusakan yang lebih besar dan menghemat jutaan dolar.

analisis operasional digunakan dalam berbagai cara untuk mendorong hasil bisnis, termasuk pengalaman yang disesuaikan dan pemeliharaan preventif. Dengan memanfaatkan analisis data dan pembelajaran mesin, perusahaan dapat mengekstrak wawasan berharga dari set data yang besar, memungkinkan mereka untuk mengoptimalkan operasi, meningkatkan efisiensi, dan meningkatkan profitabilitas.

Praktik Terbaik Analisis Operasional

Analisis operasional yang efektif membutuhkan perusahaan untuk mengajukan pertanyaan yang tepat dan memiliki akses ke data yang akurat dan relevan. Dengan memahami masalah yang ingin mereka selesaikan, bisnis dapat mengembangkan analisis mereka melampaui analisis tren historis untuk mencakup kemampuan prediktif.

Untuk mencapai praktik terbaik dalam analisis operasional, bisnis harus mempertimbangkan untuk menyesuaikan perangkat lunak analisis data mereka untuk memastikan bahwa data yang benar sedang dikumpulkan, dan untuk menyelidiki bagaimana sistem mencatat nilai yang hilang. Platform mungkin menentukan atau menetapkan nilai berdasarkan referensi ke proses yang data tersebut memberikan kontribusi, sehingga penting untuk memeriksa model data untuk memverifikasi hasilnya.

Pengambilan keputusan juga harus didasarkan pada analisis, dan perusahaan harus menghindari mengandalkan pendekatan manual dalam pengambilan keputusan. Mereka dapat membangun kemampuan analisis operasional mereka dengan menggunakan analisis deskriptif dan indikator kinerja kunci (KPI) untuk melacak pola dan memahami apa yang telah terjadi.

Untuk menentukan data dan model data yang dibutuhkan, perusahaan harus menggunakan pertanyaan bisnis untuk membimbing proses pengambilan keputusan mereka. Misalnya, mereka harus mempertimbangkan apakah data master tentang pemasok dan pelanggan, data referensi tentang mata uang dan kepatuhan, atau data transaksional tentang pesanan dan gaji akan menjadi yang paling berguna. Setelah mereka menentukan data yang dibutuhkan, mereka dapat menentukan model data terbaik untuk mentransformasi data ini untuk tujuan mereka.

Menggabungkan data dari luar juga dapat membantu meningkatkan analisis operasional. Data tidak pernah sempurna, dan jika ada kekhawatiran tentang mengumpulkan data, perusahaan dapat mencoba menggunakan set data gratis atau membeli data dari layanan. Pilihan lain adalah pengambilan sampel data, yang membutuhkan ruang penyimpanan yang lebih sedikit dan potensial mengurangi kesalahan.

Praktik terbaik dalam analisis operasional membutuhkan bisnis untuk mengajukan pertanyaan yang tepat, menggunakan data yang akurat, membangun kemampuan analisis, dan menggabungkan data dari luar. Dengan mengikuti praktik terbaik ini, bisnis dapat meningkatkan kemampuan mereka untuk membuat keputusan yang didasarkan pada data, mengoptimalkan operasi, dan mencapai hasil yang diinginkan.

Bagaimana Menerapkan Analisis Operasional

Untuk berhasil mengimplementasikan analisis operasional, bisnis harus mengikuti serangkaian langkah terperinci untuk mencapai hasil yang diinginkan. Langkah-langkah ini meliputi:

1. Tentukan atau konfirmasi tujuan bisnis dan tujuan operasional: Langkah pertama adalah memastikan bahwa semua pemangku kepentingan yang relevan sejalan dengan tujuan yang ingin dicapai. Ini termasuk para eksekutif senior, manajer departemen, dan anggota tim.

2. Tentukan atau konfirmasi KPI operasional yang mendukung tujuan: Penting untuk mengukur titik data yang tepat yang mendorong efisiensi dan efektivitas operasional. Pastikan bahwa semua orang menyadari KPI dan sejalan dalam cara mengukurnya.

3. Pastikan ketersediaan dan akurasi data: Identifikasi sumber data yang diperlukan dan pastikan bahwa data tersebut tersedia dan akurat. Mengatasi hambatan atau menghindari mereka adalah krusial untuk memastikan bahwa data dapat diakses.

4. Pilih platform analisis yang mengikat semua titik data yang diperlukan: Pilih platform yang menawarkan data real-time dan dashboard untuk membantu mengoptimalkan operasi dari awal hingga akhir. Lakukan proses seleksi yang cermat dan pastikan bahwa platform menyediakan data yang diperlukan dan menampilkan dengan cara yang ramah pengguna.

5. Latih tim untuk menggunakan platform: Pastikan bahwa tim memahami potensi platform analisis untuk mengidentifikasi ketidakefisienan dan mengoptimalkan operasi.

6. Lakukan implementasi uji coba: Uji beberapa titik data terlebih dahulu untuk memastikan bahwa semuanya berjalan seperti yang diharapkan.

7. Implementasikan sistem secara penuh: Konfirmasi dengan orang yang menggunakan sistem bahwa semuanya berjalan seperti yang diharapkan. Jika tidak, pertimbangkan penyesuaian dan lakukan perbaikan.

8. Ulangi sistem: Periksa secara berkala untuk memastikan bahwa semuanya berjalan dengan benar dan membuat kemajuan yang diharapkan menuju tujuan.

9. Laporkan bagaimana analisis operasional membantu atau tidak membantu mencapai tujuan: Tentukan apakah sistem memenuhi tujuan bisnis dan apakah penyesuaian lebih lanjut diperlukan.

Implementasi yang berhasil dari analisis operasional memerlukan bisnis untuk mengikuti proses yang terperinci yang mencakup sejalan pada tujuan, memilih KPI yang tepat, memastikan ketersediaan dan akurasi data, memilih platform analisis yang tepat, melatih tim, menguji dan mengimplementasikan sistem, mengulang sistem, dan melaporkan kemajuan. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, bisnis dapat mengoptimalkan operasi dan mencapai hasil yang diinginkan.

Kebangkitan dan Masa Depan Analisis Operasional

Adopsi analisis operasional telah meningkat signifikan seiring dengan ketersediaan big data dan perangkat IoT yang semakin banyak. Menurut Verified Market Research, nilai pasar analisis operasional adalah $7,92 miliar pada tahun 2019 dan diproyeksikan mencapai $28,74 miliar pada tahun 2027. Munculnya perangkat "cerdas", mulai dari bel pintu hingga sensor utilitas jarak jauh, telah memungkinkan bisnis untuk mengumpulkan lebih banyak data dan mendapatkan wawasan yang lebih banyak daripada sebelumnya.

Organisasi yang akan mendapatkan manfaat dari analisis operasional di masa depan akan menunjukkan beberapa karakteristik. Mereka akan memiliki dukungan eksekutif dan pelaporan operasional standar untuk mendukung aktivitas saat ini, tetapi juga akan mencari untuk lebih mendalam. Mereka akan menggabungkan berbagai sumber data dan mengejar analisis operasional sebagai upaya lintas disiplin, dengan tim terpusat, bukan hanya sebagai proyek IT. Mereka juga akan mengaitkan upaya mereka dengan manfaat bisnis yang nyata untuk membuktikan nilai analisis operasional dan memungkinkan pertumbuhan program mereka.

Perusahaan saat ini bergantung pada big data, dan sistem analisis operasional mengumpulkan jumlah data yang besar dari berbagai sumber, seringkali secara real-time. Sistem ini menggunakan pembelajaran mesin dan model statistik untuk mengambil wawasan tentang operasi sehari-hari, yang dapat tim visualisasikan pada dashboard untuk menemukan ketidakefisienan dan peluang.

Tim mungkin tidak segera menyadari masalah jika mereka hanya mengandalkan analisis tradisional dan analisis tren jangka panjang. Namun, dengan menggunakan platform analisis yang memanfaatkan big data dan pembelajaran mesin, tim dapat mengikuti detail operasional secara lebih efektif dan mengubah kecerdasan operasional yang kuat menjadi keunggulan operasional.

Masa depan analisis operasional terlihat cerah, dengan adopsi yang semakin meningkat dan penggabungan big data dan pembelajaran mesin untuk mengambil wawasan yang berharga. Organisasi yang mengikuti praktik terbaik, seperti memiliki dukungan eksekutif, tim lintas disiplin, dan mengaitkan upaya dengan manfaat bisnis yang nyata, akan terbaik dalam posisi untuk mendapatkan manfaat dari analisis operasional dan mencapai keunggulan operasional.

Manfaat Alat Analisis Operasional

Alat analisis operasional menawarkan beberapa keuntungan bagi perusahaan yang menggunakannya. Banyak perusahaan mengumpulkan data di platform CRM dan ERP, tetapi data sering diisolasi dan tidak berkontribusi pada upaya lintas departemen. Namun, alat CRM dan ERP terintegrasi dapat menarik data dari berbagai sumber dan mendapatkan wawasan bagi tim yang membutuhkannya. Ketahui juga perbedaan CRM dan ERP di sini.

Alat analisis operasional juga menawarkan kemampuan otomatisasi yang memungkinkan penyortiran dan prioritas informasi serta berbagi dengan sistem lain, menghilangkan kebutuhan untuk membuka spreadsheet dan mengirim email secara manual. Platform ini dapat mengelola aliran data masuk secara kontinu dan volume kueri yang besar, membuatnya cukup kuat untuk menangani tuntutan lingkungan bisnis yang kaya data saat ini.

Dengan memanfaatkan alat analisis operasional, perusahaan dapat memperoleh pandangan holistik atas operasinya dan mengidentifikasi area yang perlu diperbaiki. Mereka dapat mengoptimalkan operasinya dan meningkatkan efisiensi dengan mengotomatisasi tugas-tugas berulang dan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk analisis manual. Selain itu, alat analisis operasional dapat membantu tim membuat keputusan yang lebih terinformasi dengan menyediakan wawasan real-time dan memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data.

Jangan lupa juga untuk selalu meningkatkan sistem ERP supaya apa yang sudah di jalankan, tetap berjalan dengan baik untuk perushaan.

Secara keseluruhan, alat analisis operasional memberikan manfaat yang signifikan bagi perusahaan, termasuk kemampuan untuk memanfaatkan data dari berbagai sumber, mengotomatisasi tugas, mengelola aliran data masuk, dan membuat keputusan yang lebih terinformasi. Saat perusahaan terus menghadapi jumlah data yang semakin meningkat, alat analisis operasional akan menjadi semakin kritis untuk mencapai keunggulan operasional dan memenangkan persaingan.