Data in the Midsize companies

Ketika perusahaan menengah tumbuh, mereka mengembangkan aliran data dan danau data (repositori untuk data terstruktur dan tidak terstruktur) yang terlalu besar untuk satu orang, atau bahkan tim, untuk memanipulasi dan menggunakan secara efektif. Dan bahkan jika sebuah perusahaan saat ini memperoleh nilai dari datanya, orang-orang yang melakukan pekerjaan mungkin melanjutkan pekerjaan, meninggalkan bisnis yang bertugas harus menemukan, menarik, dan menyewa analis data yang mahal dengan tergesa-gesa.

Memiliki sistem perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) yang mampu dan up-to-date tidak akan menyelesaikan masalah atau mengurangi tekanan. Sebagian besar perusahaan menengah mulai dengan ERP yang berfokus pada keuangan dan akhirnya melesat pada sistem untuk menyimpan data lain, seperti aktivitas pelanggan dan throughput manufaktur – sebuah langkah yang lebih operasional daripada strategis.

Akibatnya, mengotomatisasi analisis data saat bisnis tumbuh adalah ide yang sangat, sangat  bagus. Otomatisasi sering terjadi di mana programmer menulis algoritma yang melakukan tugas-tugas manual sebelumnya seperti yang diperintahkan. Melakukan hal itu membayar dividen dengan cepat, mendorong inovasi dan lebih banyak pertumbuhan, dan membuka jalan untuk menerapkan kecerdasan buatan, yang membuat segalanya lebih mudah dan lebih efisien dan hemat biaya. AI dikodekan untuk belajar melakukan tugas, dalam beberapa hal menciptakan dan menulis algoritmanya sendiri.

Tetapi data di perusahaan menengah cenderung berantakan. Spreadsheet dan file teks biasa, banyak dalam format yang berbeda, sulit jika bukan tidak mungkin untuk diintegrasikan. Dibutuhkan banyak waktu dan uang untuk membersihkannya agar bermanfaat. Data berkualitas buruk dan hancur dapat menyabotase bahkan inisiatif terbaik, termasuk AI yang dirancang untuk meningkatkan nilai  dan efisiensi.

Reference: Robert Sher – Automating Data Analysis Is a Must for Midsize Businesses – Harvard Business Review – October 18, 2021