Management Technology Trends zkumparan

Pentingnya Analisa Data dalam Pengelolaan HR

Pentingnya Analisa Data dalam Pengelolaan HR
Amrullah Tahad, Senior VP HR Permata Bank memaparkan pengalamannya di semianar Transforming The Future of HR: Human Capital Analitics di Jakarta (22/6/2019)

Di era digital, data menjadi komoditas yang sangat berharga di berbagai aspek bisnis. Bila dikelola dengan baik, data dapat mengefisiensikan proses bisnis, khususnya di bidang Human Resources. Oleh sebab itu, SDM Cendekia mengadakan seminar yang berjudul Transforming The Future of HR: Human Capital Analitics di Jakarta (22/6/2019).

Antaiwan Bowo, Co-founder & Chairman SDM Cendekia, mengatakan, SDM cendekia adalah suatu organisasi nonprofit tempat berkumpulnya akademisi, praktisi, profesional untuk sharing ilmu di bidang Human Resources (HR).

Sehubungan dengan topik seminar tersebut, ia mengatakan bahwa perusahaan sangat memerlukan analisa data. Kalau tidak, objektif organisasi tidak dapat tercapai. Hal itu sejalan dengan paparan Amrullah Tahad, Senior VP HR Permata Bank, yang hadir sebagai pembicara.

“Beberapa waktu yang lalu saya ikut sebuah forum yang diinisiasi oleh Bank Indonesia Institute yang menghadirkan satu pembicara dan dia membagikan bukunya yang berjudul Bank 4.0. Beliau bilang “banking everywhere, never at the bank”. Jadi, menurut dia, ke depan itu aktivitas perbankan bisa di mana saja dan mungkin saja tidak di bank lagi. Kemudian, seorang Jack Ma juga memberikan testimoni bahwa 2025, kemungkinan the biggest financial institution mungkin saja bukan lagi bank. Itu fenomenanya sudah kelihatan. Juga ada satu statement yang agak provokatif, bahwa banking konvensional kalau tidak berubah, akan mati tersayat-sayat ribuan sayatan,” ujar Amrullah.

Ia juga mengamati fenomena hadirnya perusahaan rintisan yang menghadirkan model bisnis baru. “Saya kemarin malam ketemu beberapa teman di startup. Dia buat platform menghubungkan petani dengan konsumen. Misi mereka buat platform itu untuk memutus rantai distribusi. Mereka buat platform, sudah mulai berjalan, customernya sudah mulai banyak, mereka tiba-tiba buat platform baru, namanya Tanifun, di mana orang-orang bisa berinvestasi langsung ke petani,” jelasnya.

Amrullah mengatakan, peran bank di beberapa model bisnis baru seperti itu jadi minimalis. Pasalnya, model bisnis fintech sangat fokus, customer segment dan problem solvenya spesifik, dan creating channelnya sangat simple dan cepat. Itulah kenapa mereka tumbuh dengan sangat cepat.

“Bisnis model baru bisa jadi disruptor untuk industri. Makanya, kita yang di industri harus belajar banyak, harus berinovasi dengan cepat. Untuk berinovasi dengan cepat, kita butuh data. Satu-satunya cara untuk menang saat ini adalah belajar hal baru dengan cepat,” ujarnya.

Dari perspektif HR, data adalah future banking. “Jadi kalau pengalaman saya beberapa waktu lalu, di tempat kerja saya yang sebelumnya, berkolaborasi dengan salah satu fintech yang baru berdiri. Mereka tugasnya membuat credit engine learning/machine learning buat kami,” kata Amrullah.

Kemudian, pihaknya menyiapkan data eksisting pelanggan, mulai dari yang ditolak, yang bayarnya lancar, hingga yang maceet. Data-data tersebut kami dimasukkan ke machine learning, sampai mereka bisa membuat satu credit engine yang bisa mengambil keputusan dengan sangat cepat dan akurat.

“CEO saya bertanya, bisa tidak mereka buat credit engine untuk customer acquisition? Bisa tidak buat machine learning untuk rekrutmen? Sebegitu powerfulnya. Itulah pentingnya ketersediaan data dan kemampuan untuk mengolah data. Kapabilitas data science itu sangat penting,” ujar Amrullah.

Saat itu, ia tidak memiliki data performance real time karyawan, apalagi posisinya di kantor pusat. Akhirnya, Amrullah dan tim membuat sesuatu yg bisa capture real time activities itu, yang termasuk inisiatif performance management.

“Karena waktu yang tidak banyak, saya cari vendor Performance review akhir tahun masih ada, tapi on daily/weekly/monthly basis kami bisa capture data. Tiap karyawan bisa langsung melakukan task dan atasan bisa nilai langsung. Mulai saat itu kita mulai punya data. Kemudian kami enhance, dia selesaikan tasknya, kompetensi apa yang muncul, value apa yang muncul,” dia mengungkapkan.

Amrullah menekankan, sudah semestinya perusahaan sudah mencatat data dulu sebelum mulai melakukan analisa. Setelah ada data, baru bisa merekrut data scientists.”Pada akhirnya data performance, competency, dan value bisa menjadi feedback untuk rekrutmen, learning development, juga culture internalization,” ucap Amrullah menutup penjelasannya.

Editor : Eva Martha Rahayu

www.swa.co.id


© 2023-2024 SWA Media Inc.

All Right Reserved