5 Cara Efektif Menyampaikan Insight Data Science ke Pihak Non-Teknis

Memiliki kemampuan analisis data yang kuat adalah keunggulan besar. Namun, dalam dunia profesional, keahlian tersebut harus dibarengi dengan kemampuan menyampaikan insight secara jelas dan mudah dipahami terutama saat berbicara dengan pihak non-teknis. Mereka yang berada di tim bisnis, pemasaran, manajemen, atau HR biasanya lebih fokus pada dampak dan rekomendasi, bukan rumitnya proses statistik atau algoritma.

Itulah sebabnya, seorang data scientist atau data analyst perlu menjadi komunikator yang baik. Tujuannya bukan hanya menyampaikan apa yang ditemukan, tetapi juga membuat audiens mengerti mengapa temuan itu penting dan apa langkah selanjutnya yang bisa diambil. Berikut adalah lima cara efektif untuk menyampaikan insight data science kepada pihak non-teknis. Simak yuk sahabat DQLab!

1. Gunakan Bahasa yang Sederhana, Hindari Istilah Teknis

Dalam dunia data science, istilah seperti p-value, regresi logistik, atau random forest adalah bagian dari keseharian. Namun, bagi pihak non-teknis seperti manajer pemasaran, eksekutif keuangan, atau klien eksternal, istilah-istilah tersebut bisa terdengar asing dan membingungkan. Oleh karena itu, penting bagi seorang data scientist untuk bisa mengubah bahasa teknis menjadi penjelasan yang sederhana dan langsung ke intinya. Fokus bukan pada metode yang digunakan, tetapi pada apa artinya bagi bisnis. Misalnya, ketimbang menyebut “akurasi model 87%”, akan lebih bermakna jika dijelaskan sebagai “model ini bisa memprediksi dengan benar sekitar 87 dari setiap 100 kasus.”

Menggunakan bahasa yang sederhana bukan berarti menyederhanakan makna atau mengurangi kredibilitas analisis. Justru sebaliknya, menyederhanakan bahasa menunjukkan bahwa seorang data scientist memahami betul apa yang ia kerjakan hingga mampu menjelaskannya dengan mudah kepada siapa pun. Keahlian ini menciptakan jembatan komunikasi yang kuat antara tim teknis dan non-teknis, yang pada akhirnya mempercepat proses pengambilan keputusan. Jika insight dari data tidak bisa dipahami dengan cepat, maka kemungkinan besar insight tersebut akan diabaikan.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Mulai dengan Pertanyaan Bisnis, Bukan Menyajikan Grafik Rumit

Alih-alih langsung menyuguhkan grafik yang rumit dan penuh angka, mulailah presentasi data dengan menyampaikan pertanyaan bisnis yang ingin dijawab. Ini penting untuk menciptakan konteks dan menarik perhatian audiens yang mungkin tidak terlalu akrab dengan detail teknis. Pertanyaan seperti “Apakah promosi bulan lalu meningkatkan penjualan?” atau “Mengapa pelanggan berhenti berlangganan layanan kita?” jauh lebih relevan dan membumi bagi stakeholder bisnis. Dengan begitu, audiens akan merasa bahwa data yang disampaikan memang menjawab kebutuhan mereka.

Mengaitkan analisis data dengan pertanyaan bisnis membuat presentasi terasa lebih terarah dan tidak sekadar menampilkan laporan statistik. Hal ini membantu audiens untuk fokus pada inti masalah, serta mendorong diskusi yang konstruktif dan strategis. Tanpa konteks pertanyaan bisnis, insight data bisa kehilangan makna, karena audiens akan kesulitan memahami mengapa informasi itu penting. Oleh sebab itu, memahami kebutuhan bisnis sebelum membuat presentasi data adalah langkah krusial agar insight yang disampaikan benar-benar berdampak.

3. Gunakan Visualisasi yang Relevan dan Mudah Dipahami

Visualisasi data yang efektif bukan hanya soal keindahan desain, tetapi juga soal kejelasan pesan. Pilih grafik yang paling sederhana namun cukup untuk menyampaikan informasi dengan cepat. Misalnya, grafik batang sangat cocok untuk membandingkan kategori, grafik garis untuk melihat tren, dan diagram lingkaran untuk proporsi. Hindari menggunakan visualisasi yang terlalu kompleks seperti scatter plot multidimensi atau heatmap yang padat warna jika audiens tidak memiliki latar belakang statistik atau teknis.

Penting juga untuk tidak hanya menampilkan grafik, tapi juga menjelaskan makna di baliknya. Tambahkan judul yang menjelaskan insight utama dari grafik tersebut, bukan hanya “Penjualan per Bulan”, tetapi misalnya “Penjualan Meningkat 25% Setelah Kampanye Diskon”. Penjelasan seperti ini membantu audiens menangkap pesan utama tanpa harus menganalisis grafik secara mandiri. Tujuan visualisasi adalah membantu, bukan membingungkan maka pastikan setiap elemen visual bekerja menyampaikan narasi yang selaras dengan insight data.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Sampaikan Insight Seperti Cerita, Bukan Laporan Statistik

Orang cenderung mengingat cerita dibandingkan angka. Maka, alih-alih menyampaikan data seperti laporan statistik, bangunlah narasi yang mengalir dan menarik. Mulailah dengan konteks atau masalah yang dihadapi, kemudian jelaskan bagaimana data dianalisis, dan akhirnya tunjukkan temuan dan dampaknya. Misalnya, “Kami melihat lonjakan keluhan pelanggan dalam dua minggu terakhir. Setelah kami analisis, sebagian besar berasal dari keterlambatan pengiriman di wilayah Jabodetabek. Data ini menunjukkan bahwa performa logistik menjadi titik krusial yang perlu dibenahi.”

Menyampaikan insight seperti cerita bukan berarti mengabaikan fakta atau menggantinya dengan opini. Justru, cerita berbasis data memberikan pondasi kuat yang bersifat logis sekaligus emosional. Narasi yang baik membantu audiens untuk memahami sebab-akibat, membayangkan dampak, dan akhirnya tergerak untuk bertindak. Presentasi data yang seperti cerita juga akan membuat audiens lebih fokus dan terlibat secara aktif dalam diskusi, bukan sekadar menjadi pendengar pasif.

5. Tawarkan Rekomendasi Aksi yang Jelas

Insight data yang baik seharusnya diakhiri dengan rekomendasi yang bisa ditindaklanjuti. Pihak non-teknis sering kali membutuhkan arah yang konkret setelah menerima temuan dari tim data. Oleh karena itu, jangan berhenti hanya pada laporan bahwa “pelanggan churn meningkat 15%”. Sampaikan juga langkah yang bisa diambil, seperti “kami menyarankan untuk memperkuat layanan pelanggan pasca-penjualan dengan chatbot aktif dan follow-up manual dalam 24 jam setelah pembelian.”

Rekomendasi aksi yang jelas menunjukkan bahwa data scientist tidak hanya memahami angka, tetapi juga memahami konteks bisnis dan tujuan strategis perusahaan. Ini juga membangun kredibilitas dan kepercayaan dari stakeholder bahwa analisis yang dilakukan memang relevan dan berguna. Insight tanpa tindakan hanya menjadi informasi pasif. Tapi insight yang dilengkapi dengan rekomendasi yang realistis bisa menjadi pemicu perubahan yang nyata dalam organisasi.

Menyampaikan insight data ke pihak non-teknis bukanlah sekadar mengubah bahasa, tetapi juga tentang empati terhadap audiens dan kemampuan menjembatani dunia teknis dan dunia bisnis. Ketika insight disampaikan dengan cara yang tepat, data bisa menjadi alat strategis yang sangat kuat untuk mendukung pengambilan keputusan.

FAQ

1. Apa yang harus saya lakukan jika audiens saya tidak paham istilah teknis dalam presentasi?

Gunakan bahasa yang sederhana dan fokus pada makna bisnis dari hasil analisis. Hindari jargon seperti "akurasi model" atau "regresi logistik", dan gantikan dengan penjelasan praktis seperti "model ini bisa memprediksi dengan benar 87 dari 100 pelanggan". Tujuan utama adalah membuat insight mudah dipahami oleh semua orang, tanpa mengorbankan makna.

2. Bagaimana cara membuat insight data lebih menarik bagi stakeholder bisnis?

Mulailah dengan pertanyaan bisnis yang ingin dijawab, bukan grafik atau angka rumit. Susun narasi seperti alur cerita: mulai dari masalah, proses analisis, hingga kesimpulan dan dampaknya. Tambahkan visualisasi sederhana dan penjelasan yang mengaitkan data dengan kebutuhan nyata audiens.

3. Apakah menyampaikan insight harus selalu diakhiri dengan rekomendasi?

Idealnya, ya. Insight tanpa arahan tindakan hanya menjadi informasi pasif. Rekomendasi menunjukkan bahwa analisis data memiliki nilai praktis dan bisa mendukung keputusan bisnis. Pastikan rekomendasi yang diberikan realistis, kontekstual, dan langsung bisa dipertimbangkan untuk ditindaklanjuti.

Masih banyak manfaat data science yang tidak dijelaskan dalam pembahasan. Apakah kalian ingin mempelajari lebih dalam perannya di setiap industri bisnis? Bahkan detail machine learning yang bisa diaplikasi untuk setiap permasalahan? Kalian bisa pelajari di DQLab nih. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid