Kunci Sukses Implementasi Analitik Data Fungsi Internal Audit

Fungsi Internal Audit (FIA) sepakat untuk memanfaatkan data dan analitik untuk memahami operasional perusahaan dengan lebih baik, dan menggunakan informasi tersebut untuk merekomendasikan kepada manajemen produk/jasa yang lebih baik, mengeksplorasi peluang baru, meningkatkan kinerja, serta mencegah dan mendeteksi kelemahan pengendalian internal secara lebih tepat waktu. Namun, dalam upaya implementasi, FIA menyadari bahwa proses mencapai tujuan-tujuan penggunaan analitik tersebut berjalan sangat lambat. Kesuksesan dalam menggunakan analitik tidak hanya bergantung pada data berkualitas tinggi serta perangkat keras dan perangkat lunak yang canggih, tetapi juga pada budaya yang menghargai pengambilan keputusan berdasarkan data dan serangkaian keahlian untuk mewujudkannya. Hanya sedikit FIA di Indonesia yang memiliki kemampuan tersebut.

Untuk mencapai kesuksesan penggunaan analitik, FIA perlu fokus pada lima elemen kunci kesuksesan implementasi analitik. Yang pertama adalah ketersediaan data itu sendiri, tentu saja data tersebut harus relevan terhadap skenario yang ingin dianalisis, terstruktur sedemikian rupa sehingga mudah dicari dan dipahami, serta memiliki kualitas yang memadai agar dapat diolah. Akan sangat menguntungkan jika FIA memiliki akses langsung ke dalamnya. Akses primer ini setidaknya membuat data lebih terpercaya bagi FIA. Bagi sebagian besar FIA, masalah ketersediaan data adalah hal yang nyata. Data tersebar di dalam “silo”—terperangkap dalam sistem departemen yang tidak saling berkomunikasi dengan baik, kualitasnya rendah, dan biaya pengolahannya tinggi.

Selanjutnya, FIA perlu memiliki business case untuk memonetisasi data tersebut. FIA harus bisa meyakinkan manajemen bahwa penggunaan analitik dapat meningkatkan kinerja perusahaan melalui pemberian wawasan bisnis yang lebih baik. Contoh business case bagi FIA, FIA dapat meningkatkan assurance coverage sekian persen, meningkatkan visibilitas terhadap operasi perusahaan untuk mengidentifikasi peluang efisiensi biaya sekian rupiah, serta mengurangi biaya kepatuhan melalui pencegahan dan deteksi kelemahan pengendalian internal yang lebih tepat waktu sekian hari/jam/menit, yang pada intinya penggunaan analitik membuat FIA dapat berbuat lebih banyak dengan sumber daya yang sama/lebih sedikit. Tanpa business case yang kuat maka dukungan dari level manajemen puncak dan fungsi lain tidak dapat diperoleh dengan maksimal.

Ketiga, adalah kemampuan organisasi FIA. Ini meliputi talenta, struktur, dan budaya. Sebagian besar FIA belum sepenuhnya siap dalam hal analitik. Mereka tidak memiliki talenta yang dibutuhkan, menugaskan orang yang tidak tepat untuk mengelola data, dan silo organisasi yang menyulitkan berbagi data. Meskipun mereka mengklaim bahwa data adalah aset yang paling penting, tindakan mereka tidak selaras dengan itu. Jelas bahwa untuk mendorong perkembangan analitik, diperlukan sejumlah spesialis data yang berkualitas. Perlu orang-orang yang dapat merasionalisasi proses bisnis, membangun model prediktif di dalamnya, dan mengintegrasikan teknologi baru dengan yang lama. Satu orang spesialis analitik dibutuhkan untuk mewujudkan beberapa business case yang bisa menjadi quick win bagi FIA dan mempresentasikannya kepada manajemen.

Struktur dan budaya juga menjadi perhatian penting. Sebagaimana yang telah disebutkan, silo organisasi membuat sulit untuk berbagi data, yang pada akhirnya membatasi cakupan analitik FIA. Banyak FIA mengklaim bahwa mereka menghargai data, tetapi para pemimpin FIA kesulitan menjawab pertanyaan mendasar seperti, “Data mana yang paling penting?” atau “Bagaimana rencana Anda untuk memonetisasi data?” Tanpa ada talenta dan struktur organisasi serta budaya yang mendukung, sulit bagi FIA untuk mengembangkan analitik yang sukses di luar penggunaan dasar tim FIA.

Keempat, FIA memerlukan teknologi yang mampu memberikan hasil dalam skala besar dengan biaya yang relatif rendah. Ini mencakup teknologi penyimpanan, pemrosesan, dan komunikasi, serta arsitektur, alat analisis, dan teknologi kognitif yang lebih canggih. Jelas sekali bahwa FIA memerlukan teknologi ini—tanpa hal tersebut, scaling-up analitik untuk menganalisa skenario yang lebih kompleks tidak akan terwujud. Oleh karena itu, banyak FIA mulai mengeksplorasi teknologi untuk implementasi analitik. Namun, terlalu banyak FIA yang terlalu bergantung pada teknologi, sehingga terjebak dalam kepercayaan bahwa teknologi adalah kunci utama kesuksesan analitik. Padahal, teknologi hanyalah salah satu dari beberapa elemen penting kesuksesan. Bahkan teknologi lah yang seharusnya mengikuti business case Anda.

Elemen terakhir adalah tata kelola, yang pada dasarnya bertujuan untuk meminimalisasi risiko. Tata kelola meliputi kegiatan seperti mematuhi peraturan dan undang-undang, menjaga keamanan data berharga dari risiko kehilangan atau pencurian, memenuhi persyaratan privasi, menjaga hubungan dengan pemangku kepentingan eksternal dan internal lainnya. Tata kelola data dan analitik yang buruk dapat membuang banyak waktu, biaya, dan menimbulkan berbagai kesulitan yang tidak diharapkan.

Perlu diingat bahwa tujuan analitik bukan sekadar untuk mengumpulkan sebanyak mungkin data, bukan untuk membuat sebanyak mungkin skenario, dan bukan untuk membuat sebanyak mungkin visualisasi. Namun, memanfaatkan data sedemikian rupa sehingga menghasilkan rekomendasi yang lebih baik untuk meningkatkan pendapatan, mengurangi biaya, meminimalkan pemborosan, meningkatkan kepuasan pelanggan, memperbaiki kinerja perusahaan, memperluas assurance coverage, dan mengurangi biaya kepatuhan. Dan analitik data dapat menjadi kunci keberhasilan Anda dalam mencapai tujuan-tujuan tersebut. Wujudkan kelima elemen kesuksesan implementasi analitik data dan Anda rasakan hasilnya.