Mengapa Big Data Tidak Otomatis Menghasilkan Insight
- Mohamad Ikhwan Davtian
- 2 days ago
- 3 min read
Memiliki banyak data tidak otomatis mempercepat keputusan ketika insight yang dihasilkan tidak konsisten dan sulit dipercaya.
Banyak organisasi hari ini memiliki lebih banyak data dibandingkan sebelumnya. Data dikumpulkan dari berbagai sistem, disimpan di cloud, dan diolah melalui platform analytics yang semakin canggih. Dari sisi kuantitas, data tidak lagi menjadi hambatan utama.
Namun keluhan yang sama terus muncul: insight sulit dipercaya, laporan sering berbeda antar tim, dan pengambilan keputusan justru terasa semakin lambat. Di titik ini, pertanyaan yang muncul bukan lagi “apakah data sudah cukup”, melainkan “mengapa data yang begitu besar belum mampu menghasilkan insight yang benar-benar bisa diandalkan”.
Data Banyak, Keputusan Tetap Lambat
Secara teori, semakin banyak data seharusnya semakin membantu proses pengambilan keputusan. Kenyataannya, banyak organisasi mengalami kebalikannya. Dashboard tersedia, laporan rutin dihasilkan, tetapi keputusan penting tetap membutuhkan diskusi panjang dan validasi berulang.
Masalahnya bukan pada ketersediaan data, melainkan pada konsistensi insight yang dihasilkan. Angka yang sama dapat muncul dengan interpretasi berbeda. Metrik yang digunakan satu tim tidak selalu sejalan dengan tim lain. Akibatnya, data analytics tidak menyederhanakan proses pengambilan keputusan, tetapi justru menambah lapisan keraguan.
Ketika Dashboard Tidak Berbanding Lurus dengan Insight
Keberadaan dashboard sering dianggap sebagai bukti bahwa organisasi sudah memiliki insight. Padahal, dashboard hanya menampilkan data yang telah diproses, bukan menjamin pemahaman yang sama terhadap makna data tersebut.
Insight membutuhkan konteks yang jelas, definisi yang disepakati, dan hubungan langsung dengan keputusan bisnis. Tanpa itu, analytics cenderung berhenti di level deskriptif, menjawab apa yang terjadi, tetapi tidak membantu menjelaskan mengapa hal itu terjadi atau apa implikasinya ke langkah berikutnya.
Inilah sebabnya banyak organisasi merasa sudah “data-driven”, tetapi tetap kesulitan menjadikan data sebagai dasar keputusan yang konsisten.
Insight yang Terfragmentasi di Dalam Organisasi
Masalah insight sering kali muncul sebagai refleksi dari fragmentasi di dalam organisasi. Data yang sama digunakan oleh berbagai tim dengan tujuan dan asumsi yang berbeda.
Tim operasional melihat data dari sudut pandang efisiensi proses. Tim bisnis menilainya dari performa dan target. Tim teknologi fokus pada stabilitas dan volume. Masing-masing menghasilkan insight versi sendiri, tanpa mekanisme yang benar-benar menyatukan pemahaman tersebut.
Akibatnya, satu sumber data menghasilkan banyak versi kebenaran. Diskusi tidak lagi berfokus pada keputusan, tetapi pada perdebatan tentang angka mana yang paling dapat dipercaya.
Tekanan Baru Mengungkap Kualitas Insight yang Sebenarnya
Kualitas insight mulai benar-benar diuji ketika organisasi mengeksplorasi kebutuhan yang lebih kompleks, termasuk use case berbasis GenAI. Teknologi ini tidak hanya membutuhkan data dalam jumlah besar, tetapi juga menuntut konsistensi konteks dan kejelasan makna data.
Insight yang sebelumnya dianggap “cukup” untuk laporan historis mulai menunjukkan keterbatasannya. Ketidakkonsistenan definisi, kualitas data yang bervariasi, dan asumsi yang tidak terdokumentasi menjadi semakin sulit ditoleransi. Dalam konteks ini, GenAI berfungsi sebagai stress test yang memperlihatkan seberapa siap data analytics mendukung pengambilan keputusan yang lebih canggih.
Insight Bukan Produk Sampingan dari Big Data
Salah satu kesalahpahaman paling umum adalah menganggap insight sebagai hasil otomatis dari data yang banyak. Pada kenyataannya, insight adalah hasil dari proses yang disengaja.
Insight membutuhkan keselarasan antara data, konteks bisnis, dan tujuan analisis. Tanpa fondasi tersebut, analytics akan terus menghasilkan output, tetapi dampaknya terhadap keputusan strategis tetap terbatas. Sistem terlihat sibuk, tetapi nilai yang dihasilkan tidak sebanding dengan kompleksitas yang ditanggung.
Menggeser Fokus dari Volume Data ke Kualitas Insight
Menghasilkan insight yang dapat dipercaya bukan soal menambah data atau memperkaya visualisasi. Tantangannya terletak pada bagaimana data dipersiapkan untuk menjawab pertanyaan bisnis yang nyata.
Insight perlu diperlakukan sebagai aset yang dikelola, bukan sekadar hasil analisis ad-hoc. Artinya, definisi metrik harus disepakati, konteks penggunaan data jelas, dan hubungan antara data dan keputusan dirancang secara sadar. Tanpa perubahan cara pandang ini, big data akan terus tumbuh tanpa menghasilkan dampak yang sepadan.
Penutup
Masalah insight dalam big data bukan disebabkan oleh kurangnya teknologi atau data. Ia merupakan refleksi dari bagaimana data analytics dibangun dan dijalankan sejak awal.
Selama insight diperlakukan sebagai efek samping dari pengumpulan data, organisasi akan terus menghadapi kebingungan dalam pengambilan keputusan. Percakapan tentang efisiensi dan modernisasi data analytics perlu dimulai dari sini: bukan dari seberapa banyak data yang dimiliki, tetapi dari seberapa konsisten dan dapat dipercaya insight yang dihasilkan.
