4 Tugas Data Scientist dalam Mengelola Data Perusahaan
Data Scientist adalah profesi di bidang data yang populer saat ini. Seperti yang kita tahu data merupakan komponen penting untuk perusahaan agar semakin berkembang. Dengan data perusahaan dapat memperbaiki strategi bisnisnya, meningkatkan penjualan, menentukan promosi produk, dan lain sebagainya. Data yang digunakan dapat bermacam-macam seperti data karyawan, data penjualan, data distribusi, dan data lainnya sesuai dengan permasalahan yang ingin diselesaikan. Bisa dikumpulkan dari dari tim terkait atau dari database perusahaan.
Secara umum, Data Scientist adalah orang yang bertugas mengolah data di perusahaan yang bertujuan mendapatkan informasi berupa insight yang berguna. Oleh karena itu diperlukan skill analisis yang kuat, pemahaman akan data yang baik, serta kemampuan dalam mengkomunikasikan hasil temuan. Kemampuan-kemampuan ini bisa dipelajari secara otodidak maupun dengan mengikuti kursus. Jika diselami lebih dalam, data scientist memiliki tugas-tugas yang lebih terperinci. Apa saja tugasnya? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!
1. Mengolah Big Data
Tugas utama Data Scientist adalah mengolah data. Biasanya data yang diolah termasuk big data yaitu data dengan jumlah yang sangat besar, beragam, dan terkumpul dalam waktu yang relatif singkat. Tujuan mengolah data ini adalah untuk menemukan informasi yang ada di balik data. Pengolahan data terdiri dari proses mengumpulkan data, mengolah data, analisis data, dan memvisualisasikan data. Data scientist akan mengambil data menggunakan query SQL, mengolahnya menggunakan tools statistik misalnya SPSS, lalu memvisualisasikannya menggunakan tools visualisasi data seperti R atau Matlab. Tak jarang juga data scientist melakukan analisis dengan Google Analytic.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Mempersiapkan Infrastruktur Data
Tugas Data Scientist agak mirip dengan Data Analyst. Namun yang berbeda adalah Data Scientist bertanggung jawab mempersiapkan infrastruktur data yang baik di perusahaan. Tujuannya adalah untuk memudahkan penyimpanan serta akses data jika diperlukan. Suatu perusahan tentu memiliki penyimpanan data yang besar dan juga lalu lintas datanya tinggi. Sehingga perlu infrastruktur yang mampu memfasilitasi aktivitas tersebut. Bayangkan dengan data yang sangat banyak, namun sulit diakses ketika dibutuhkan. Maka bisa jadi proses pengumpulan data saja bisa menjadi sangat lama. Nah, jika infrastrukturnya bagus, seluruh proses pengolahan data pun akan lebih cepat dan perusahaan juga cepat memperoleh informasi darinya.
3. Merancang Machine Learning
Machine learning adalah metode pembelajaran mesin dimana memungkinkan mesin dapat mempelajari data dengan sendirinya seperti menganalisis dan membuat keputusan. Selain mengolah data, Data Scientist juga bertugas merancang machine learning. Seberapa penting perannya di perusahaan? Sebenarnya tergantung tiap perusahaan mau menerapkan machine learning atau tidak. Sisi baiknya dengan menerapkan machine learning, perusahaan mampu mengolah data lebih cepat dan dapat melakukan prediksi berdasarkan data yang ada. Beberapa contoh implementasi machine learning yaitu antara lain rekomendasi produk di marketplace, pengalaman di media sosial, dan masih banyak yang lainnya. Dari sana perusahaan dapat memberikan pengalaman menarik untuk pelanggan serta prediksi yang diperoleh dapat dijadikan pedoman untuk langkah kedepannya.
4. Eksperimen Model untuk Mengolah Data
Tugas terakhir yang tidak kalah penting adalah Data scientist harus terus bereksperimen untuk model atau metode dalam menangani data. Agar dapat mengolah data dengan cepat dan tepat, data scientist harus memahami data tersebut kemudian menetapkan model atau metode mana yang tepat untuk kumpulan data yang dimiliki. Eksperimen ini bertujuan untuk membuktikan bahwa model atau metode yang digunakan oleh data scientist sudah sesuai. Jika penerapan model tidak sesuai dengan data, maka bisa saja hasil yang diinginkan tidak akan tercapai atau hasil analisis yang tidak maksimal.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
5. Persiapkan Skill Data Scientist Bersama DQLab
Menjadi Data Scientist handal tidak bisa dilakukan secara instan, melainkan perlu latihan terus menerus agar skill semakin terasah. Kamu bisa menyisihkan waktu disela rutinitas untuk fokus belajar skill yang dibutuhkan untuk menjadi Data Scientist. Bisa belajar dari buku, internet, atau mengikuti kursus data science online seperti DQLab. Keunggulannya dengan mengikuti kursus kamu akan lebih fokus dalam penguasaan skill utama yang dibutuhkan. Bersama para mentor data profesional akan membuat proses belajarmu lebih intensif. Daftar sekarang di DQLab.id untuk dapat akses modul gratis Python dan R untuk data science.
Penulis; Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya