Courtesy of Forbes

Mengurangi Dark Data: Kunci Efisiensi dan Keputusan Cerdas di Pabrik

Mengedukasi perusahaan dan pabrik manufaktur tentang pentingnya pengelolaan data yang baik untuk mengurangi dark data, sehingga mereka dapat mengambil keputusan bisnis yang lebih cerdas, meningkatkan efisiensi produksi, dan menyesuaikan strategi bisnis dengan kondisi pasar yang dinamis.

12 Des 2025, 21.15 WIB

204 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Perusahaan harus mengatasi masalah data gelap untuk meningkatkan pengambilan keputusan.
Otomatisasi dalam pengumpulan data sangat penting untuk efisiensi operasional.
Menyimpan semua jenis data secara proaktif dapat mencegah masalah di masa depan dan meningkatkan aksesibilitas informasi.

tidak disebutkan - Di era digital kini, data dihasilkan oleh hampir semua mesin, sistem, dan pengguna di dalam dan di luar organisasi. Namun, banyak pabrik hanya menggunakan sekitar 32% data tersebut, sementara sisanya yang disebut dark data tidak dimanfaatkan secara efektif. Dark data ini berpotensi mengakibatkan biaya tambahan dan risiko bisnis yang lebih besar.

Salah satu penyebab utama banyaknya dark data adalah kurangnya otomatisasi dan integrasi data di pabrik. Data yang dikumpulkan dari mesin dan sistem produksi sering kali tidak bisa diakses secara real time dan perlu diolah agar tidak salah dalam pengambilan keputusan. Selain itu, data tanpa konteks yang jelas juga sulit digunakan sebagai sumber analisis.

Data yang tersebar di berbagai sistem serta tidak terintegrasi juga memperparah masalah ini. Ketika tidak ada satu sumber data yang dijadikan acuan, sulit untuk melakukan analitik lanjutan secara otomatis maupun monitoring real time, sehingga pabrik tidak mampu mengantisipasi masalah atau memperbaiki proses dengan cepat.

Solusi untuk mengatasi dark data dimulai dengan peta kondisi saat ini dan penerapan sistem ERP yang terintegrasi bersama sistem lain seperti MES dan SCADA. Hal ini membantu menyusun data secara terstruktur dan real time, memberi konteks yang jelas dan menghilangkan data yang kacau. Di tahap berikutnya, teknologi seperti digital twins dan AI dapat digunakan untuk mempercepat pengolahan dan penggunaan data.

Penting pula untuk menyimpan seluruh data yang dihasilkan meskipun saat ini belum diperlukan, karena nilai data bisa berubah seiring waktu. Dengan mengurangi dark data, perusahaan dapat memaksimalkan potensi data mereka untuk pengambilan keputusan yang lebih baik, efisiensi biaya, dan memenangkan persaingan di masa depan.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/12/12/analysis-of-the-dark-data-phenomenon-in-industrial-practice-why-dont-we-use-the-data-we-already-have/

Analisis Ahli

Adrian Stelmach

"Pendiri EXPLITIA ini menekankan bahwa pengelolaan data yang konsisten dan terintegrasi adalah kunci untuk mengurangi dark data dan memanfaatkan sepenuhnya nilai informasi yang ada dalam manufaktur."

CIO Teknologi Industri

"Pengintegrasian ERP dan sistem otomatis memungkinkan perusahaan membuat keputusan secara real time dan mengoptimalkan proses produksi sekaligus mengurangi kesalahan manusia."

Analisis Kami

"Ketidakefisienan dalam penggunaan data di dunia manufaktur saat ini menunjukkan kebutuhan mendesak akan transformasi digital yang komprehensif dan strategi pengelolaan data yang matang. Tanpa perubahan ini, potensi besar data akan tetap terbuang sia-sia dan perusahaan akan kehilangan peluang untuk berinovasi dan beradaptasi dengan cepat."

Prediksi Kami

Di masa depan, perusahaan yang mampu mengelola dan mengintegrasikan data mereka secara efektif akan mendapatkan keunggulan kompetitif yang besar, sementara perusahaan yang mengabaikan dark data akan menghadapi biaya yang lebih tinggi dan kecepatan reaksi yang lambat terhadap perubahan pasar.

Pertanyaan Terkait

Apa itu data gelap dan mengapa menjadi masalah bagi perusahaan?

Data gelap adalah informasi yang dikumpulkan namun tidak diproses atau digunakan, yang dapat menghasilkan biaya tambahan dan risiko. Ini menjadi masalah karena perusahaan hanya memanfaatkan sekitar 32% dari data yang mereka miliki.

Apa saja faktor yang membatasi penggunaan data di pabrik?

Faktor-faktor yang membatasi penggunaan data termasuk aliran data otomatis yang tidak memadai, perbedaan dalam format dan kualitas data, serta adanya silo data yang menyulitkan integrasi informasi.

Bagaimana sistem ERP dapat membantu mengatasi masalah data gelap?

Sistem ERP membantu dengan mengintegrasikan dan menstandarisasi data dari berbagai area pabrik, sehingga memungkinkan analisis yang lebih baik dan pengurangan data gelap.

Apa manfaat dari mengintegrasikan digital twins dalam pengelolaan data?

Digital twins menghubungkan data rekayasa, operasional, dan pemeliharaan untuk memberikan gambaran menyeluruh tentang kinerja aset, serta memungkinkan prediksi skenario masa depan dan identifikasi masalah potensial.

Mengapa penting untuk menyimpan semua jenis data, meskipun tidak digunakan saat ini?

Menyimpan semua jenis data penting karena data yang tampaknya tidak berguna saat ini dapat menjadi berharga di masa depan, dan biaya untuk mengambil data historis lebih tinggi dibandingkan dengan menyimpannya secara real-time.