Analisis Data Secara Berkala

Analisis data secara berkala merujuk kepada proses pengumpulan, pemprosesan, dan penilaian data secara berulang pada interval tetap untuk mengenal pasti corak, trend, dan peluang penambahbaikan, terutamanya dalam konteks keberlanjutan organisasi atau projek.

Kepentingan Analisis Data Secara Berkala

Proses ini membolehkan organisasi mengukur impak lingkungan, sosial, dan ekonomi secara berterusan, seperti penggunaan tenaga, pelepasan gas rumah hijau, dan rantaian bekalan, sambil menyokong pengambilan keputusan dan pengurangan risiko. Ia juga membantu dalam penyediaan laporan keberlanjutan (sustainability report) yang diterbitkan secara berkala untuk berkongsi pencapaian tanggungjawab sosial dan lingkungan dengan pemangku kepentingan.

Langkah-langkah Utama

• Pengumpulan data: Mengambil data kuantitatif (seperti KPI emisi dan penggunaan tenaga) dan kualitatif (seperti maklum balas pekerja atau pelanggan).
• Analisis: Menggunakan kaedah seperti statistik deskriptif, analisis korelasi, atau Multi-Dimensional Scaling (MDS) untuk menilai indeks keberlanjutan merentasi dimensi ekologi, ekonomi, sosial-budaya, teknologi, dan kelembagaan.
• Interpretasi dan pelaporan: Membandingkan hasil dengan standard ideal, mengenal pasti anomali, dan menghasilkan wawasan untuk inovasi atau strategi, seperti mengoptimumkan operasi atau meramalkan risiko.
• Pengulangan: Dilakukan secara berkala untuk menjejaki kemajuan dari masa ke masa melalui metrik utama, memastikan keberlanjutan jangka panjang.

Contoh Aplikasi

Dalam pengurusan sumber seperti Situ Kedaung, analisis berkala menggunakan MDS mengenal pasti status keberlanjutan dan atribut sensitif untuk strategi pembangunan. Bagi syarikat, ia menyokong triple bottom line (kinerja ekonomi, sosial, lingkungan) dan analisis materialitas untuk mengutamakan isu pemangku kepentingan.

Pendekatan ini memerlukan pengurusan data yang andal merentasi jabatan untuk hasil yang tepat dan boleh dipercayai.