Ketika Data Analytics Terlihat Modern, tapi Belum Terkelola Dengan Optimal

Banyak sistem data analytics terlihat modern karena output-nya, padahal fondasi data di bawahnya belum pernah benar-benar ditata untuk dikelola dalam jangka panjang.

Banyak organisasi hari ini merasa sudah melangkah cukup jauh dalam modernisasi data analytics. Infrastruktur diperbarui, cloud diadopsi, data dikumpulkan, dan berbagai inisiatif analytics dijalankan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Dari luar, semuanya terlihat bergerak ke arah yang benar.

Dashboard tersedia, laporan rutin dikonsumsi, dan narasi “data-driven” menjadi bagian dari percakapan sehari-hari. Secara kasat mata, tidak ada yang tampak bermasalah. Sistem berjalan, tim bekerja, dan keputusan tetap diambil berdasarkan data.

Namun di balik semua itu, muncul pertanyaan yang semakin sering terdengar: mengapa data analytics yang terlihat modern justru terasa semakin sulit dikelola? Mengapa setiap inisiatif baru membutuhkan usaha ekstra, dan kompleksitas terasa tumbuh lebih cepat daripada nilai yang dihasilkan?

Dalam beberapa tahun terakhir, tekanan terhadap sistem data analytics ini semakin terasa. Ketika organisasi mulai mengeksplorasi kebutuhan yang lebih menuntut, termasuk GenAI, banyak asumsi lama tentang kesiapan data analytics mulai runtuh. Sistem yang sebelumnya terasa “cukup” tiba-tiba menunjukkan batasnya.

Ilusi Data Analytics yang Terlihat Terkendali

Dalam banyak organisasi, data analytics dianggap terkendali selama mampu merespons kebutuhan bisnis. Selama dashboard tersedia tepat waktu dan laporan dapat dikonsumsi tanpa hambatan besar, sistem dipersepsikan bekerja dengan baik.

Cloud dan platform analytics modern memperkuat persepsi ini. Kapasitas dapat ditambah dengan cepat, layanan baru mudah diadopsi, dan eksperimen analytics dapat dilakukan tanpa investasi besar di awal. Sistem menjadi lebih fleksibel dan responsif terhadap perubahan kebutuhan.

Namun fleksibilitas ini juga menciptakan ilusi. Selama skala masih terbatas, banyak persoalan struktural tidak langsung terlihat. Data analytics tampak terkendali bukan karena dirancang dengan matang, tetapi karena belum benar-benar diuji oleh kompleksitas.

Ketika Kompleksitas Mulai Menumpuk

Seiring waktu, sistem data analytics jarang tetap sederhana. Volume data bertambah, kebutuhan bisnis berkembang, dan semakin banyak tim bergantung pada insight yang dihasilkan. Setiap kebutuhan baru mendorong penambahan alur data, model analytics, dan proses tambahan.

Awalnya, penambahan ini terasa wajar. Data analytics memang perlu berkembang mengikuti bisnis. Namun tanpa penataan yang jelas, kompleksitas mulai menumpuk secara perlahan. Alur data menjadi semakin sulit ditelusuri, definisi metrik mulai berbeda antar tim, dan perubahan kecil pada data dapat berdampak ke banyak laporan sekaligus.

Pada tahap ini, data analytics masih berfungsi, tetapi tidak lagi terasa ringan untuk dijalankan dan dikembangkan.

Gesekan Kecil yang Menjadi Pola

Masalah dalam data analytics jarang muncul sebagai kegagalan besar. Ia lebih sering hadir sebagai gesekan kecil yang terjadi berulang. Data perlu diverifikasi ulang sebelum digunakan. Laporan menunjukkan angka berbeda untuk konteks yang sama. Keputusan tertunda karena insight perlu dikonfirmasi kembali.

Secara individual, gesekan ini mungkin terlihat sepele. Namun ketika menjadi pola, ia menandakan bahwa data analytics tidak lagi mudah dikelola. Bukan karena teknologinya ketinggalan, melainkan karena sistem tidak pernah dirancang untuk beroperasi dalam tingkat kompleksitas seperti sekarang.

Modernisasi yang Berhenti di Permukaan

Banyak inisiatif modernisasi data analytics berfokus pada pembaruan teknologi. Infrastruktur diganti, platform analytics diperbarui, dan tools baru diperkenalkan. Namun cara data disiapkan, digunakan, dan dipertanggungjawabkan sering kali tidak ikut berubah.

Proses lama tetap dipertahankan, hanya dipindahkan ke lingkungan yang lebih modern. Pola kerja yang sama digunakan untuk sistem data analytics yang jauh lebih kompleks. Hasilnya, data analytics terlihat modern secara visual, tetapi secara operasional tetap rapuh.

Ketika modernisasi berhenti di permukaan, ia cenderung mempercepat pertumbuhan kompleksitas tanpa meningkatkan keterkelolaan data analytics itu sendiri.

Ketika Kebutuhan Baru Menguji Batas Data Analytics

Tekanan terhadap data analytics menjadi semakin jelas ketika organisasi mulai bereksperimen dengan teknologi seperti GenAI. Bukan karena GenAI menciptakan masalah baru, tetapi karena ia menuntut standar yang jauh lebih tinggi terhadap konsistensi data, kejelasan konteks, dan keterkendalian sistem analytics.

Kebutuhan ini memperlihatkan batas dari data analytics yang ada. Kompleksitas yang sebelumnya tersembunyi menjadi sulit diabaikan, dan asumsi bahwa sistem sudah siap mulai dipertanyakan. Di titik ini, banyak organisasi menyadari bahwa tantangan utama bukan terletak pada teknologi GenAI itu sendiri, melainkan pada fondasi data analytics yang menopangnya.

Menata Ulang Cara Memandang Data Analytics

Mengelola data analytics modern bukan sekadar soal menambah kemampuan atau mempercepat proses. Tantangannya terletak pada bagaimana data analytics dapat terus berkembang tanpa kehilangan keterkendaliannya.

Pertanyaan bergeser dari “bagaimana menghasilkan lebih banyak insight” menjadi “bagaimana memastikan insight tetap konsisten, dapat dipercaya, dan relevan seiring waktu”. Dari fokus pada output jangka pendek ke perhatian pada struktur dan kesiapan sistem jangka panjang.

Di sinilah modernisasi data analytics perlu dipahami sebagai upaya penataan sistem, bukan sekadar adopsi teknologi.

Closing Statement

Data analytics yang terlihat modern tidak selalu berarti siap dijalankan dalam jangka panjang. Aktivitas yang tinggi dan teknologi yang canggih dapat menyembunyikan kompleksitas yang perlahan menggerogoti kemampuan sistem untuk tetap terkendali.

Ketika teknologi seperti GenAI mulai masuk ke percakapan bisnis, pertanyaan tentang kesiapan data analytics tidak lagi bisa dihindari, bukan dari sisi kecanggihan teknologinya, tetapi dari seberapa siap fondasi data analytics menopangnya. Percakapan tentang modernisasi seharusnya dimulai dari sana: dari bagaimana data analytics benar-benar dikelola, bukan sekadar bagaimana ia terlihat dari luar.