Tanggal artikel: 30 Desember 2025
📝 Deskripsi Ringkas
Artikel ini mengeksplorasi kesenjangan antara apa yang orang katakan ingin mereka lakukan dengan data (menjadi data-driven, mencari insight) dan apa yang sebenarnya mereka lakukan (meminta data mentah sederhana). Dengan munculnya agen analitik AI, penulis mengamati bahwa hambatan berikutnya dalam dunia data bukanlah akses ke data, melainkan kemampuan untuk mengenali situasi di mana data benar-benar dapat memberikan kejelasan dan solusi masalah nyata.
⚠️ Problem Statement
Kesenjangan "Say vs Do": Banyak pemangku kepentingan (stakeholder) mengaku ingin menjadi data-driven, namun perilaku mereka sering kali hanya sebatas "posturing" tanpa tindak lanjut nyata.
Paradoks Self-Service AI: Meskipun agen analitik AI (analytics agents) mempermudah akses data, pengguna kebanyakan hanya menggunakannya untuk permintaan dasar ("tarik data XYZ"), bukan pertanyaan strategis yang mendalam.
Kebuntuan "Proactive Insights": Permintaan untuk "wawasan proaktif" sering kali gagal karena tim data kurang memahami konteks bisnis, sementara stakeholder sendiri tidak tahu persis apa yang mereka cari.
Ketidakmampuan Menggunakan Data: Hambatan terbesar bukanlah mendapatkan data, tetapi banyak orang tidak tahu apa yang harus dilakukan dengan data setelah mereka memilikinya.
🛠️ Solusi / Approach
Penulis menawarkan beberapa teori dan pendekatan untuk memahami dan mengatasi fenomena ini:
Pahami Peran Pendukung Data: Kenali bahwa bagi banyak peran (Sales, Product Manager), data hanyalah komponen pendukung operasional, bukan tujuan utama. Efisiensi pengambilan data via chat lebih berharga daripada eksplorasi novel.
Chatbot sebagai Antarmuka Superior: Terima bahwa chatbot lebih efektif daripada dashboard karena menghilangkan kebutuhan pengetahuan spesifik tentang lokasi data (specialized knowledge) dan memberikan jawaban teks yang lebih mudah dicerna.
Fokus pada Kejelasan, Bukan Revolusi: Alih-alih mengejar "insight revolusioner", fokuslah pada memberikan kejelasan (clarity) sederhana—seperti metrik kualifikasi dasar atau analisis funnel—yang memecahkan masalah taktis langsung.
📊 Findings / Results / Impact
Dominasi "Data Pulls": Analisis query stream dari agen AI menunjukkan bahwa mayoritas pengguna hanya meminta penarikan data standar, membantah mitos bahwa mereka "terblokir" dari mengajukan pertanyaan strategis.
Beban Kognitif: Teks ringkasan dari agen AI lebih disukai eksekutif sibuk karena mengurangi beban kognitif dibandingkan harus menafsirkan grafik visual sendiri.
Pergeseran Nilai Tim Data: Nilai seorang profesional data bergeser dari sekadar "pengambil data" (data fetcher) menjadi seseorang yang mampu mengidentifikasi masalah yang dapat dipecahkan dengan data (problem finder).
⚙️ How to Implement (General Pattern)
Konfigurasi Agen AI: Tim data harus fokus mengonfigurasi dan mengurasi konteks bagi agen analitik agar jawaban yang diberikan akurat dan relevan.
Identifikasi "Tractable Problems": Jangan menunggu permintaan "insight"; proaktiflah mencari masalah operasional nyata yang bisa diselesaikan dengan solusi data sederhana.
YOLO ke Area Lain: Penulis menyarankan profesional data untuk berani masuk ke domain bisnis lain (yolo your way in) untuk memahami konteks dan menawarkan solusi, karena batas antar pekerjaan semakin cair.
💡 Key Takeaways
Data Usage is Posturing: Banyak permintaan data di perusahaan hanyalah pencitraan; perilaku asli terungkap saat hambatan akses dihapus oleh AI.
Clarity > Complexity: Memberikan kejelasan yang tidak sempurna seringkali lebih bernilai daripada analisis kompleks yang tidak dapat ditindaklanjuti.
Bottleneck Baru: Tantangan masa depan adalah kemampuan manusia untuk mengenali kapan dan bagaimana data bisa berguna, bukan sekadar kemampuan teknis untuk mengambilnya.
🗣️ Apakah Anda pernah merasa frustrasi diminta memberikan "insight" tanpa arahan jelas? Apakah menurut Anda kemudahan akses data via AI akan membuat stakeholder Anda lebih pintar, atau justru semakin malas berpikir analitis?
Sumber:
https://wrongbutuseful.substack.com/p/the-next-data-bottleneck
🏷️ #DataAnalytics #AIAgents #DataCulture #BusinessIntelligence #DataScience #DataStrategy #SelfServiceAnalytics #TechCareers #ProblemSolving #AnalyticsEngineering
