Tanggal Berita: 10 Desember 2025
Rachel Herrera menantang status quo tim data di seluruh dunia. Selama dua dekade, kita menganggap dashboard cantik sebagai puncak kedewasaan data. Namun kenyataannya, dashboard hanyalah solusi sementara (workaround) untuk keterbatasan alat. Masa depan adalah "Agentic Analytics".
🚧 Problem Statement: Jebakan "Self-Service" Palsu
Selama bertahun-tahun, dashboard dianggap sebagai bukti perusahaan yang data-driven. Namun, Rachel berargumen bahwa dashboard sebenarnya gagal memenuhi janji utamanya.
📉 Memicu Pertanyaan, Bukan Jawaban:
Dashboard sangat hebat dalam melaporkan "apa" yang terjadi, tetapi buruk dalam menjelaskan "mengapa". Filter dan drill-down hanyalah upaya kikuk untuk meniru rasa ingin tahu manusia. Rasa ingin tahu tidak berhenti pada menu dropdown; ia mengikuti jejak, bertanya alasan, dan melompat antar sumber data.
🧩 Permukaan vs Sistem:
Kita selama ini sibuk membangun "permukaan pengiriman" (tampilan visual), bukan "sistem analisis". Akibatnya, logika penalaran, analisis akar masalah, dan kedalaman investigasi tetap terperangkap di kepala analis atau di dalam notebook SQL terpisah, membuat proses pengambilan keputusan tetap lambat dan manual.
🛠️ Solusi: Agentic Analytics
Pasar kini mengakui bahwa self-service berbasis dashboard telah mencapai titik jenuh (plateau). Evolusi selanjutnya adalah analitik berbasis agen.
🤖 Sistem Penalaran:
Agentic analytics bukan sekadar alat visualisasi, melainkan sistem yang memiliki kemampuan penalaran (reasoning). Sistem ini diatur oleh konteks, beroperasi langsung di atas data warehouse, dan dilatih oleh analis untuk menjawab pertanyaan kompleks secara dinamis.
⚡ Dampak: Peran Baru Tim Data
Pergeseran ini mengubah tugas fundamental seorang analis data.
👩💻 Stewards of Context:
Alih-alih menghabiskan waktu berjam-jam membangun artefak statis (dashboard) yang jarang dipakai, analis berubah peran menjadi "penjaga konteks". Tugas mereka adalah melatih agen AI tentang di mana letak kebenaran data, bagaimana logika bisnis bekerja, dan apa maksud sebenarnya dari pertanyaan pengguna bisnis.
🚀 Skala Investigasi:
Di Hex (tempat penulis bekerja), pendekatan ini telah menghasilkan pengurangan jumlah dashboard, investigasi yang lebih cepat, dan pengurangan drastis dalam duplikasi kerja. "Embedded Analyst" kini bisa melatih satu agen untuk melayani satu departemen, alih-alih tenggelam dalam antrean tiket ad-hoc.
⚙️ How to Use: Hormati Dashboard, Tapi Jangan Dewakan
Artikel ini tidak menyarankan penghapusan dashboard sepenuhnya, melainkan penempatan ulang fungsinya.
🚦 Pemisahan Fungsi:
Gunakan dashboard untuk apa yang mereka kuasai: melaporkan KPI standar, sinyal operasional, dan angka-angka yang perlu diketahui (visibility).
🧠 Gunakan Agen untuk Insight:
Untuk pertanyaan eksploratif, analisis sebab-akibat, dan penjelasan mendalam, beralihlah ke agen yang sadar konteks (insight). Tujuannya adalah memberikan jawaban yang andal, bukan sekadar grafik yang cantik.
🗝️ Key Takeaways
👁️ Visibility vs Insight:
Dashboard memberikan visibilitas (apa yang terjadi), sementara agen memberikan wawasan (mengapa itu terjadi). Jangan campur adukkan keduanya.
🏗️ Workaround Legacy:
Kita harus sadar bahwa dashboard populer selama 20 tahun terakhir karena itu adalah satu-satunya bahasa yang tersedia bagi pengguna bisnis saat itu, bukan karena itu adalah solusi terbaik.
✅ Jawaban adalah Tujuan:
Tujuan akhir analitik selalu adalah "jawaban yang andal dan tepat waktu", bukan dashboard itu sendiri. Agen AI akhirnya memungkinkan kita mengirimkan jawaban tersebut tanpa perantara visual yang kaku.
💬 Interaksi Pembaca
Berapa persen dari dashboard yang tim Anda buat tahun lalu yang masih dibuka oleh pengguna hari ini? Apakah sudah waktunya mengganti "dashboard mati" tersebut dengan agen pintar yang bisa diajak bicara?
Sumber:
https://hex.tech/blog/dashboards-were-never-the-destination/
#DataAnalytics #BusinessIntelligence #AgenticAI #Dashboards #Hex #DataTeams #FutureOfWork #SQL #DataVisualization #TechOpinion
