Di era digital saat ini, data telah menjadi salah satu aset terpenting bagi perusahaan. Tidak lagi sekadar catatan historis, data kini menjadi bahan baku utama untuk menghasilkan wawasan strategis yang dapat mendorong peningkatan kinerja keuangan. Data analytics, atau analitik data, telah merevolusi cara perusahaan memahami operasional bisnis mereka, merancang strategi, mengelola risiko, dan memaksimalkan nilai bagi pemangku kepentingan.

Peningkatan kinerja keuangan melalui data analytics dimulai dari pengumpulan dan pemrosesan data yang sistematis. Perusahaan mengumpulkan data dari berbagai sumber: laporan keuangan, data penjualan, perilaku pelanggan, rantai pasok, hingga kondisi pasar dan pesaing. Melalui teknologi analytics seperti big data, machine learning, dan artificial intelligence (AI), data ini kemudian dianalisis untuk menemukan pola tersembunyi, memprediksi tren, serta mengidentifikasi peluang maupun potensi risiko yang sebelumnya sulit terlihat melalui pendekatan tradisional.

Salah satu contoh penerapan nyata adalah dalam analisis profitabilitas. Dengan data analytics, perusahaan dapat menilai profitabilitas hingga tingkat yang sangat rinci, misalnya per produk, per segmen pelanggan, atau per wilayah. Analisis granular seperti ini membantu manajemen untuk menentukan produk mana yang perlu difokuskan, segmen mana yang memiliki margin tertinggi, dan area mana yang membutuhkan efisiensi operasional. Dalam pengelolaan biaya, data analytics memungkinkan perusahaan mengidentifikasi inefisiensi biaya secara lebih presisi, baik di sisi produksi, distribusi, maupun pemasaran.

Selain itu, data analytics berperan penting dalam pengelolaan risiko keuangan. Dengan analisis predictive, perusahaan dapat memantau indikator risiko secara real-time, seperti risiko kredit, risiko pasar, dan risiko likuiditas. Ini memungkinkan perusahaan merespons lebih cepat terhadap potensi krisis atau gangguan pasar, sehingga mengurangi dampak negatif terhadap arus kas dan profitabilitas. Dalam investasi dan pengelolaan portofolio, data analytics juga digunakan untuk membangun model-model prediktif yang memperkirakan pergerakan pasar, mengoptimalkan alokasi aset, serta meminimalkan risiko volatilitas.

Tidak hanya untuk manajemen internal, data analytics juga memperkuat hubungan dengan pelanggan, yang pada akhirnya berdampak pada kinerja finansial. Melalui analisis data pelanggan, perusahaan dapat memahami preferensi, pola pembelian, dan perilaku konsumsi untuk merancang produk yang lebih relevan, meningkatkan pengalaman pelanggan, serta mendorong loyalitas. Peningkatan kepuasan pelanggan ini pada akhirnya bermuara pada peningkatan pendapatan.

Di tengah kemajuan ini, muncul pula beragam topik penelitian keuangan terkini yang menarik untuk dieksplorasi. Misalnya, bagaimana penggunaan machine learning dapat meningkatkan akurasi prediksi kebangkrutan perusahaan dibandingkan model tradisional seperti Altman Z-score. Peneliti juga tertarik mengkaji dampak adopsi data analytics pada efisiensi biaya modal (cost of capital) atau hubungan antara digital maturity perusahaan dan kinerja pasar sahamnya. Selain itu, studi-studi mutakhir mengeksplorasi bagaimana perusahaan yang menerapkan ESG (Environmental, Social, and Governance) reporting berbasis data analytics mampu menarik lebih banyak investor institusional, dibanding perusahaan yang hanya mengandalkan pelaporan manual.

Di sektor keuangan, muncul riset yang mengkaji penerapan data analytics pada credit scoring berbasis alternatif data, terutama untuk meningkatkan inklusi keuangan kelompok underserved. Ada juga penelitian yang menguji peran fintech dan platform peer-to-peer lending dalam menurunkan asymmetric information, dengan mengandalkan data non-tradisional seperti media sosial, e-commerce behavior, atau data telekomunikasi. Di pasar modal, para akademisi tertarik mengeksplorasi efektivitas algoritmic trading dan high-frequency trading yang didorong big data, termasuk implikasinya terhadap volatilitas pasar dan likuiditas. Bahkan, di sektor perbankan syariah, ada peluang riset menarik mengenai pemanfaatan data analytics untuk mengukur efisiensi kontrak bagi hasil, manajemen risiko syariah, serta pengembangan produk investasi halal yang lebih sesuai kebutuhan generasi muda.

Namun, keberhasilan meningkatkan kinerja keuangan melalui data analytics tidak terlepas dari beberapa prasyarat penting. Perusahaan harus memiliki infrastruktur data yang memadai, baik dari sisi sistem teknologi informasi, kualitas data, maupun keamanan data. Selain itu, dibutuhkan sumber daya manusia yang memiliki kemampuan data literacy, bukan hanya di tingkat analis tetapi juga di level manajerial, agar pengambilan keputusan berbasis data dapat berjalan optimal. Tidak kalah penting, perusahaan perlu membangun budaya organisasi yang mendukung pemanfaatan data secara sistematis dan berkelanjutan, bukan sekadar sebagai proyek sesaat.

Dengan memadukan teknologi, kapabilitas manusia, dan budaya berbasis data, data analytics bukan hanya menjadi alat bantu pelaporan atau evaluasi, tetapi menjadi mesin pendorong utama untuk meningkatkan kinerja keuangan secara berkelanjutan. Perusahaan yang mampu memanfaatkan data analytics secara efektif akan memiliki keunggulan kompetitif yang signifikan, baik dalam efisiensi biaya, peningkatan pendapatan, pengelolaan risiko, maupun inovasi produk dan layanan. Dalam lanskap bisnis yang semakin kompleks dan dinamis, kemampuan membaca, memahami, dan mengoptimalkan data bukan lagi pilihan, tetapi telah menjadi kebutuhan mendasar untuk menjaga keberlanjutan, pertumbuhan, dan daya saing perusahaan di masa depan.

Sumber

Shetty, S., Musa, M., & Brédart, X. (2022). Bankruptcy Prediction Using Machine Learning Techniques. Journal of Risk and Financial Management, 15(1), 35. https://doi.org/10.3390/jrfm15010035

Huang, J., & Wang, H. (2017). A data analytics framework for key financial factors. Journal of Modelling in Management, 12(2), 178-189.

Olanrewaju, O. I. K., Daramola, G. O., & Babayeju, O. A. (2024). Harnessing big data analytics to revolutionize ESG reporting in clean energy initiatives. World Journal of Advanced Research and Reviews, 22(3), 574-585.

Addy, W. A., Ajayi-Nifise, A. O., Bello, B. G., Tula, S. T., Odeyemi, O., & Falaiye, T. (2024). AI in credit scoring: A comprehensive review of models and predictive analytics. Global Journal of Engineering and Technology Advances, 18(2), 118-129.

Seddon, J. J., & Currie, W. L. (2017). A model for unpacking big data analytics in high-frequency trading. Journal of Business Research, 70, 300-307.

Ajmi, H., Abd Aziz, H., Kassim, S., & Mansour, W. (2019). Adverse selection analysis for profit and loss sharing contracts. International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, 12(4), 532-552.