hindari 5 hal ini agar lembur kerja menjadi berfaedah
!
dalam dunia kerja, kata “lembur” tentu bukan hal yang asing lagi bagi kita. meskipun sudah memulai hari lebih pagi demi menyelesaikan setumpuk pekerjaan, namun tetap ada saja beberapa hal yang membuat kita terpaksa lembur. mulai dari beban kerja yang terus ditambah oleh atasan hingga kita yang kurang fokus sehingga pekerjaan hari ini tak bisa selesai tepat pada waktunya.
meskipun niat kamu adalah untuk menyelesaikan pekerjaan, tapi tidak semua lembur itu berfaedah. buktinya banyak hal yang membuatmu harus sampai larut malam di kantor, tapi disebabkan oleh alasan yang tidak penting. daripada kamu lembur tapi tidak ada faedahnya, coba deh kamu cek dulu penyebabnya apa :
1. bukan karena lagi banyak pekerjaan, kamu lembur gara-gara siangnya suka berleha-leha dulu
tanda kalau lemburmu tidak bermanfaat adalah karena kamu kebanyakan santai di jam kerja. dalam sehari, rata-rata jam kerja adalah 8 jam. harusnya, jika beban kerjamu sesuai dengan kesepakatan, maka kamu bisa menyelesaikannya dalam waktu tersebut. bahkan kamu bisa istirahat untuk makan siang sekitar satu jam. tapi jika kamu santai dan berleha-leha dahulu di jam kerja, maka bukan tidak mungkin kalau kamu terpaksa tinggal di kantor lebih lama. padahal, kalau benar-benar dikerjakan di siang hari, kamu pasti juga bakal bisa pulang tepat waktu. salah siapa coba?
2. lembur nyaris tiap hari, tapi kok nggak dapat uang lembur atau minimal voucher taksi?
kalau lemburmu tadi sepadan dengan upah yang diberikan oleh perusahaan sih bukan masalah. malah itu harusnya kewajiban dari pihak perusahaan. kamu juga ikhlas-ikhlas aja mengerjakan pekerjaan di luar jam yang sudah ditentukan. tapi masalahnya, tidak semua lembur dibayar sama perusahaan. kadang dengan embel-embel “minta tolong”, pekerjaan tersebut hanya dibayar dengan 2m (makasih, mas/mbak). waktu ekstra tersebut jadi terasa makin berat, apalagi lemburnya nyaris tiap hari. udah beban kerja berlebih, tapi nggak digaji. bahkan voucher taksi saja tidak dapat. sedih banget ya?
3. pekerjaan bertumpuk bukan karena kamu malas-malasan, tapi tumpang tindih job desc yang membuat pekerjaan jadi banyak
alasanmu lembur adalah karena banyak pekerjaan yang harus diselesaikan. sebelumnya, cek dulu kenapa pekerjaanmu bisa banyak sekali. apakah memang karena project yang sedang hectic-hecticnya? ataukah kamu kebanyakan mengerjakan job desc yang bukan bagianmu sehingga kamu pun keteteran? jika yang kedua, sudah jelas bahwa kamu tidak boleh tenang-tenang saja. segera bilang ke atasan untuk memperjelas job desc kamu.
4. harus lembur karena bos memberi kerjaan 5 menit menjelang jam pulang.
kalau tadi lembur tidak berfaedahmu disebabkan oleh diri sendiri, maka kali ini lembur justru dikarenakan oleh atasanmu yang tiba-tiba memberi tugas baru. parahnya lagi, dia baru memberikan kurang dari setengah jam waktu pulang. ditawar “besok pagi ya, pak”, malah dijawab “sekarang”. dengan alasan “deadline”, keharusan lembur jadi tidak bisa ditawar lagi. kalau sesekali sih nggak masalah. tapi kalau keseringan, kamu harus berani menolak.
5. bukannya kapok, malah jadi kebiasaan.
harusnya, lembur yang kamu lakukan itu membuatmu lebih gesit dan cepat dalam menyelesaikan pekerjaan di jam kerja yang udah ditentukan. kamu akan berpikir dua kali untuk bersantai-santai ketika jam kerja. karena biar bagaimana pun juga, lembur itu tidak enak. tapi, kalau ternyata kamu malah jadi makin santai di jam kerja biasa karena merasa bisa menyelesaikan kerjaanmu di jam lebur, maka lemburmu sama sekali tidak berguna. kamu sendiri yang menambah jam kerjamu sendiri. jangan ngeluh nanti kalau kamu merasa hidupmu gitu-gitu saja.
jadi jelas kan, lembur yang sering kamu lakukan sekarang itu termasuk berfaedah atau tidak? kalau tidak bermanfaat, mending dikurangi dari sekarang. kesehatanmu juga berisiko kalau kebanyakan kerja! keep healthy.
!data strategy
perjalanan advanced analytics telah banyak berkembang, dengan banyak rintangan di sepanjang jalan. beberapa aspek yang paling rumit dari data analytics yang masih tetap ada hingga saat ini adalah teknologi pengumpulan data, metode pembersihan data, dan dukungan keterampilan untuk analisis lanjutan. memerlukan waktu bertahun-tahun untuk memasuki era otomatis business analytics, ketika bahkan pelaku bisnis skala besar tanpa banyak pengetahuan teknis dapat menggunakan ai atau machine learning yang dapat menganalisis sendiri.
banyak pakar setuju bahwa salah satu unsur yang paling mudah dipahami dan penting dari advanced analytics adalah bagaimana menangani aset data itu sendiri. tanpa kebijakan privasi data, keamanan data, dan kebijakan tata kelola data yang sesuai, analytics bisnis akan terus mengalami kesulitan dalam menerapkan praktik terbaik. ini hanya dapat terjadi ketika strategi data yang bagus telah dirancang di suatu perusahaan untuk mengaktifkan analisis bisnis yang dikelola dengan baik.
tantangan data utama yang dihadapi oleh bisnis di masa lalu
tidak peduli seberapa canggih sistem perusahaan business intelligence (bi), pengguna bisnis tidak pernah dapat mengambil nilai apa pun dari advanced analytics atau kegiatan bi mereka kecuali data yang mereka gunakan bersih, aman, dan dikelola dengan baik.
secara tradisional, tantangan utama adalah membersihkan dan menyiapkan data yang dikumpulkan dari berbagai sumber seperti sosial, seluler, sensor, dan log web. tantangan manajemen data menjadi lebih kompleks dengan munculnya big data dan teknologi terkait seperti hadoop dan iot. sekarang dengan alat predictive and prescriptive analytics canggih yang tersedia di tangan pengguna bisnis, seharusnya banyak hal dapat terjadi di sisi analitik, tetapi itu tidak terjadi karena kualitas data yang buruk.
apa itu strategi data organisasi?
data strategy, dalam definisi yang paling sederhana, menunjukkan rencana formal untuk meningkatkan dan menjaga kualitas data, keamanan data, dan akses data di suatu perusahaan. data strategy yang komprehensif juga dapat menguraikan rencana untuk menghasilkan aliran pendapatan tambahan dari data, atau rencana untuk menggunakan data untuk keunggulan kompetitif. dengan demikian, data strategy yang dikembangkan dengan baik dalam suatu organisasi akan mencakup arsitektur, proses, kebijakan, dan standar yang terkait dengan manajemen data.
program data governance yang baik sangat penting untuk teknologi seperti big data agar berhasil, dan disitulah data strategi masuk. di dunia bisnis, istilah "data strategy" menunjukkan kombinasi yang bijaksana dari tindakan organisasi, teknis, dan kepatuhan untuk meningkatkan tingkat kepercayaan pada data. dalam data strategi atau data governance yang optimal adalah kunci untuk data analytics dalam bisnis, dan hampir 70 persen eksekutif merasa bahwa unit bisnis yang terpisah harus dibuat untuk menangani produk atau layanan data.
dampak big data pada strategi data organisasi
big data memberikan keuntungan strategis dibandingkan metode business analytics tradisional karena memungkinkan pengguna untuk mengumpulkan dan menyimpan sejumlah besar data multi-struktur dengan biaya yang relatif rendah. "volume, variasi, dan kecepatan" data multi-saluran tidak lagi menjadi ancaman bagi organisasi, karena teknologi big data dapat menangani data dengan lancar dalam skala besar.
lalu apa yang hilang? meskipun big-data memungkinkan analytics menjanjikan banyak manfaat bagi bisnis, berikut adalah beberapa risiko inheren yang terlibat dengan penggunaan big data:
resiko yang terkait dengan arsitektur: karena big data tidak membatasi ruang lingkup dan struktur platform penyimpanan data, data bervolume tinggi dapat menyebabkan penurunan kualitas data dan data governance.
resiko tata kelola: strategi data yang sangat baik seperti kepemilikan dan pengendalian data perlu diformulasikan dan dipraktekkan agar datanya berkualitas tinggi, tertata dengan baik, dan aman.
resiko terkait manajemen: karena big data menyediakan akses mudah dan ekonomis ke berbagai sumber data, risiko "noise" dan pencemaran data hadir. jika manajemen belum siap dalam hal implementasi, dukungan, dan pelatihan big data, maka masalah tersebut akan menghambat kegiatan analitik di perusahaan.
resiko teknis: pakar big data adalah individu yang sangat terampil dan berpengalaman; tidak semua orang bisa seperti mereka. perusahaan harus memikirkan kembali pelatihan dan strategi proyek mereka untuk memastikan bahwa para ahli big data yang ahli yang tepat hadir di setiap tim analisis.
resiko penggunaan: meskipun integrasi data dan daya pemrosesan terdistribusi dapat membantu analitik di seluruh perusahaan, kekurangan keterampilan akan kembali menjadi masalah. big data dapat dengan mudah dipenuhi dengan data bervolume tinggi dan informasi yang tidak berguna.
resiko kualitas: pemantauan kualitas merupakan perhatian berkelanjutan untuk data multi-struktur, multi-saluran, dan memperbaiki kesalahan dapat menjadi mahal. perusahaan harus membangun tim yang kompeten dan efisien untuk mengelola kualitas data big data. model tata kelola data yang ada mungkin harus disesuaikan untuk merangkul jenis data baru.
resiko keamanan: keamanan selalu menjadi perhatian utama untuk semua jenis data bisnis, sehingga perusahaan memerlukan kebijakan keamanan yang kuat dan koheren sebagai bagian dari strategi data keseluruhan untuk membangun kepercayaan di antara komunitas data. teknologi terkait seperti cloud, atau seluler dapat membuat big data berisiko terhadap pembajakan atau korupsi, tetapi hanya peraturan dan kebijakan yang dapat mengekang efek negatif ini.
resiko privasi: metode teknologi seperti enkripsi, kunci-kode atau data-sharding telah secara tradisional digunakan untuk melindungi privasi data, tetapi dalam kasus big data, kebijakan yang ada harus ditinjau dan dimodifikasi berdasarkan pada risiko privasi yang dirasakan.
semua hal di atas menunjukkan bahwa perusahaan membutuhkan data strategi yang kuat untuk terlibat dalam kegiatan advanced analytics / analisis tingkat lanjut yang bermakna. tanpa strategi semacam itu, kemampuan untuk memberlakukan analytics di seluruh perusahaan tetap tidak layak bagi sebagian besar perusahaan.
salam sukses