Oleh: Sigit Darmawan
Liverpool telah mengumumkan juru taktik asal Belanda, Arne Slot, sebagai pengganti Jurgen Kloop. Di tangan Jurgen Klopp, Liverpool telah menjelma menjadi kesebelasan yang sangat disegani berkat permainan yang atraktif dan menyerang dengan filosofi gegenpressing . Gaya permainan yang diterapkan di Liverpool ini mampu menghasilkan tropi Liga Inggris, Liga Champion, dan Piala Dunia Antar Klub.
Keputusan Liverpool menunjuk Arne Slot dibantu dengan pemanfaatan teknologi dan data analitik. Liverpool FC dikenal sebagai salah satu klub yang menggunakan teknologi basis data analitik selain untuk mencari pelatih juga untuk meningkatkan kinerja tim.
Melalui basis data analitik, Liverpool bisa melakukan evaluasi kinerja pelatih potensial berdasarkan berbagai metrik seperti persentasi kemenangan, gaya dan strategi permainan, kemampuan adaptasi dalam situasi tertentu.
Selain itu data analitik membantu melihat rekaman kinerja historis, serta membuat algoritma prediktif untuk memperkirakan seberapa sukses seorang pelatih dimasa depan berdasarkan data kinerja masa lalu dan trend terkini dalam sepakbola. Analitik prediktif membantu mempersempit pilihan ke pelatih yang memiliki potensi tinggi untuk sukses di lingkungan sepesifik klub seperti Liverpool.
Bahkan dengan basis data analitik ini, Liverpool dapat melakukan benchmarking terhadap beberapa kandidat pelatih, dan membantu dalam memahami kekuatan dan kelemahan masing-masing kandidat dalam kompetisi tertentu.
Dengan pendekatan ini, Liverpool bisa membuat keputusan yang lebih akurat dan tepat dalam memilih pelatih pengganti yang mampu memastikan kontinuitas dalam filosofi permainan, menjaga performa tim tetap tinggi, memaksimalkan potensi pemain yang ada, serta gaya permainan yang sesuai dengan filosofi klub.
Data analitik telah menjadi elemen kunci dalam pengambilan keputusan di berbagai sektor. Di era digital ini, kemampuan untuk menganalisis data dengan efektif dapat memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan.
Data analitik sering disebut sebagai “Revolusi diam-diam” (Silent Revolution), karena pengaruhnya yang mendalam namun tidak selalu tampak di permukaan. Ini adalah transformasi tanpa gejolak. Berbeda dengan revolusi teknologi lain yang sering kali disertai dengan perubahan besar yang jelas terlihat, data analitik bekerja di belakang layar. Proses pengumpulan, analisis, dan interpretasi data terjadi secara terus-menerus dan tidak selalu tampak oleh umum.
Meskipun prosesnya mungkin tidak terlihat, dampak dari data analitik sangat signifikan. Ia membantu dalam pengambilan keputusan strategis, meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan pengalaman pelanggan, dan mengurangi risiko, semuanya tanpa memerlukan perubahan dramatis yang terlihat.
Data analitik telah diterapkan di hampir setiap sektor industri dari keuangan, kesehatan, ritel, hingga manufaktur. Namun, integrasinya dalam proses bisnis sehari-hari membuatnya kurang mencolok dibandingkan dengan teknologi yang lebih visual atau interaktif.
Teknologi data analitik secara fundamental mengubah cara bisnis beroperasi. Implementasi data analitik biasanya terjadi secara bertahap dan terus berkembang seiring waktu. Dampaknya terasa lebih seperti peningkatan berkelanjutan (continuous improvement) daripada perubahan revolusioner yang langsung.
Thomas H. Davenport dalam bukunya “Competing on Analytics” yang diterbitkan bersama Jeanne G. Harris di tahun 2007, membahas bagaimana perusahaan dapat menggunakan analitik sebagai keunggulan kompetitif. Menurut Davenport dan Harris, perusahaan dan organisasi yang paling sukses adalah mereka yang mengandalkan data dan analitik untuk membuat keputusan strategis.
Jurnalis dan penulis terkenal Thomas L. Friedman menggunakan istilah “Revolusi Diam-Diam” dalam bukunya “The World is Flat: A Brief History of the Twenty-First Century” yang diterbitkan pada tahun 2005. Dia menggambarkan bagaimana globalisasi dan teknologi informasi secara bertahap tetapi pasti mengubah dunia, sering kali tanpa disadari oleh banyak orang. Meskipun konteksnya lebih luas dari sekedar data analitik, konsepnya serupa dalam menunjukkan perubahan besar yang terjadi secara bertahap dan tidak mencolok.
Adopsi teknologi data analitik di Indonesia terus berkembang seiring dengan peningkatan kesadaran akan pentingnya data dalam pengambilan keputusan bisnis. Meskipun demikian, penerapannya masih menghadapi berbagai hambatan dan tantangan. Menurut Kementerian Keuangan dalam laporan Innovate Indonesia tahun 2020, kesadaran korporasi akan pentingnya teknologi data analitik sudah mencapai 38%, namun korporasi yang memanfaatkannya baru 14%.
Tantangan utama dalam penggunaan teknologi data analitik salah satunya adalah kurangnya tenaga kerja yang memiliki keahlian dalam data analitik. Kebutuhan akan data scientist, data analyst, dan profesional terkait lainnya melebihi ketersediaan di pasar tenaga kerja Indonesia.
Tantangan lainnya adalah ketersediaan data yang berkualitas. Banyak organisasi di Indonesia yang belum serius mengelola data yang dimiliki menjadi sebuah informasi berkualitas yang berguna dalam pengambilan keputusan. Data yang tidak lengkap, tidak akurat, atau tidak terstruktur dengan baik dapat mengurangi efektivitas analitik.
Adopsi teknologi baru juga sering kali menghadapi resistensi dari dalam organisasi. Budaya organisasi yang tidak siap untuk berubah, pekerja yang kurang memiliki literasi data, dan pemimpin yang kurang mendukung dapat menghambat penerapan data analitik di organisasi.
Di sisi lain, ekosistem startup di Indonesia yang berkembang pesat turut mendorong adopsi teknologi data analitik. Banyak startup teknologi yang menyediakan solusi analitik, membantu bisnis dari berbagai ukuran untuk memanfaatkan data mereka secara efektif.
Upaya kolaboratif dari pemerintah, sektor swasta, dan pendidikan perlu dilakukan untuk memanfaatkan data analitik secara efektif dan meraih manfaat kompetitif di pasar global.
PERCIKAN 