Research Onion Bisnis Digital, Bukan Sekadar Mengolah Data, Tetapi Bertanya Secara Kritis
Di tengah tren bisnis digital, ada kecenderungan yang patut dikritik, yaitu mahasiswa merasa sudah melakukan penelitian hanya karena menggunakan Python, machine learning, sentiment analysis, dashboard atau dataset ribuan baris. Padahal, data yang besar tidak otomatis menghasilkan penelitian yang baik. Algoritma yang canggih juga tidak akan menyelamatkan pertanyaan penelitian yang dangkal. The Research Onion mengingatkan kita bahwa penelitian harus dimulai dari masalah dan pertanyaan, bukan dari keinginan memakai teknologi tertentu. Sebelum bertanya “model apa yang saya gunakan?”, kita seharusnya bertanya lebih dulu, “masalah bisnis atau ekonomi apa yang ingin saya jelaskan dan keputusan apa yang ingin saya bantu?”
Dalam konteks Bisnis Digital, Research Onion dapat menjadi jembatan antara metodologi penelitian dan data analytics. Masalah e-commerce dapat diteliti melalui survei dan regresi, perilaku pelanggan dapat dianalisis dengan RFM (Recency (Kekinian), Frequency (Frekuensi), dan Monetary (Nilai Moneter) dan clustering, ribuan ulasan dapat diproses melalui sentiment analysis, sementara customer churn dapat diprediksi menggunakan machine learning. Bahkan dalam kasus ekonomi makro dapat dibuatkan model simulasi kebijakan, dan simulasi data makro yang lebih komprehensof dengan series data yang lebih banyak dan variabel yang lebih lengkap.
Namun setiap teknik harus memiliki alasan metodologis: philosophy > deduction /induction /abduction > quantitative /qualitative /mixed methods > strategy > time horizon > data collection> analysis. Dengan demikian, mahasiswa tidak sekadar “bermain dengan dataset”, tetapi mampu menjelaskan mengapa data tertentu dipilih, mengapa metode tertentu digunakan, dan apa makna temuannya bagi bisnis.
Hal yang lebih penting, riset Bisnis Digital tidak boleh berhenti pada angka akurasi, grafik, atau p-value. Jika sentiment analysis menemukan 70% ulasan positif, lalu apa? Jika machine learning mampu memprediksi churn 90%, lalu keputusan bisnis apa yang harus diambil? Di sinilah pendidikan Bisnis Digital harus berani bergeser: dari sekadar mengajarkan tools menuju kemampuan berpikir berbasis bukti. Karena tujuan akhir penelitian bukan memamerkan kecanggihan algoritma, melainkan mengubah research problem > data > analysis > business insight > business decision. Mahasiswa yang hanya mampu mengolah data akan menjadi operator; mahasiswa yang mampu mengubah data menjadi pengetahuan dan keputusan akan menjadi digital business analyst yang sesungguhnya.
