Kenapa Data Science Penting? Ini Dia Manfaatnya di Era Digital
Proses mengolah data menjadi hal sangat penting di perusahaan. Melalui data perusahaan dapat memperoleh informasi yang berguna. Tentunya ini bisa tercapai dengan menggunakan metode yang sesuai. Tugas mengolah dan menganalisis data dikerjakan oleh praktisi data seperti Data Analyst, Data Scientist, dan lainnya.
Jika kamu berselancar di situs pencari kerja, profesi data bisa dengan mudah kamu temukan. Perusahaan yang membutuhkan praktisi data pun datang dari berbagai bidang industri seperti perbankan, e-commerce, food and beverage, dan masih banyak lagi. Sehingga banyak orang dari berbagai latar belakang mulai tertarik mempelajari data science.
Pada perusahaan dari bidang industri manapun akan mengandalkan data sebagai pedoman dalam menentukan strategi bisnis selanjutnya. Data yang digunakan juga harus relevan dengan informasi yang ingin diketahui. Oleh sebab itu, perusahaan harus menunjang sistem penyimpanan data yang baik untuk memudahkan proses analisis.
Apalagi di era digital seperti sekarang ini, pertumbuhan data semakin cepat dan juga beragam. Banyaknya data tersebut diolah dengan menerapkan ilmu data science. Data science merupakan ilmu yang menjadi perbincangan hangat beberapa tahun ini. Kenapa data science? Seberapa penting manfaatnya di industri?
Simak pembahasannya dibawah ini, yuk!
1. Kuasai Kompetensi Ini untuk Jadi Praktisi Data
Serupa tapi tak sama, Data Scientist dan Data Analyst adalah profesi yang cukup membingungkan bagi pemula data. Tugas keduanya memang mirip yaitu mengolah data hanya saja Data Scientist lebih fokus ke teknisnya sedangkan Data Analyst fokus ke sisi bisnis dengan memberikan insight dari hasil analisisnya.
Saat ini baik Data Scientist maupun Data Analyst menjadi incaran banyak orang baik yang berasal dari IT maupun tidak. Nah, untuk dapat memproses data menjadi informasi tentu dibutuhkan keahlian tertentu agar proses tersebut berjalan dengan baik.
Kompetensi Data Scientist dan Data Analyst memang mirip, namun dengan role yang berbeda tentu ada juga perbedaan terkait kompetensi yang penting untuk dikuasai. Pada Data Analyst wajib memiliki kompetensi matematika dan statistik yang kuat, mampu menafsirkan data, mampu melakukan analisis dengan baik, memahami istilah-istilah bisnis, memahami database dan bahasa pemrograman, mampu memvisualisasikan data, serta kemampuan komunikasi yang baik.
Sedangkan kompetensi yang wajib dikuasai adalah skill programming, analisis statistik dan matematika, analisis resiko, machine learning, data mining, pengetahuan kalkulus dan aljabar, dan penyimpanan serta struktur data besar.
Baca juga: Program Pelatihan Data Science Gratis Python dan R untuk Fresh Graduate
2. Pedoman Dalam Menerapkan Strategi Bisnis Lanjutan
Semakin hari perkembangan bisnis semakin ketat. Bahkan saat ini kita bisa membangun bisnis meski hanya dari rumah saja contohnya bisnis secara online. Penerapan data science dalam bisnis adalah salah satu cara agar mampu selangkah lebih maju dari pesaingnya dan dapat terus memperbarui strategi bisnisnya.
Hal ini bisa dilihat berdasarkan berbagai aspek seperti preferensi konsumen terhadap suatu produk, tinggi atau rendahnya penjualan produk di cabang tertentu, kebiasaan konsumen dalam membeli barang tertentu bersamaan, dan sebagainya.
Perusahaan juga mampu memprediksi tren atau kejadian yang memiliki kemungkinan membawa pengaruh pada bisnisnya. Berbekal dengan data science, kumpulan data yang sangat banyak dapat diolah secara efisien dan akurat.
3. Selangkah Lebih Maju, Prediksi Trend di Masa Mendatang
Data menjadi hal yang sangat penting di era digital seperti sekarang ini. Melalui data kita bisa memperoleh informasi yang dibutuhkan untuk memajukan bisnis. Ilmu data science mampu menjadi salah satu solusi untuk mengimbangin perkembangan tersebut untuk dapat mengolah data secara cepat dan akurat.
Data science bisa diterapkan hampir di segala bidang seperti perusahaan yang bergerak di bidang retail, jasa, lembaga pemerintahan, dan lain sebagainya. Ada banyak manfaat yang bisa diperoleh dengan menerapkan data science salah satunya adalah sebagai bekal bagi perusahaan dalam menghadapi trend di masa depan.
Tujuan ini bisa didapatkan dengan metode data mining. Data mining adalah proses pengumpulan informasi-informasi dari bank data atau database menggunakan metode AI, statistika, matematika, dan disiplin ilmu lainnya.
Data mining juga dikenal dengan nama lain yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD), Data/pattern Analysis, Data Archeology, dan masih banyak lainnya. Terdapat fungsi utama data mining di perusahaan yaitu fungsi deskripsi untuk memahami lebih dalam mengenai data yang dianalisis dengan menemukan pola tertentu yang terdapat di balik suatu data.
Selanjutnya ada fungsi prediksi yang digunakan untuk menemukan pola tertentu dari suatu kumpulan data baik variabel-variabel yang ada maupun yang tidak ada di dalam data. Tujuannya adalah untuk melihat prediksi tren pasar yang berguna dalam keputusan bisnis.
3. Memaksimalkan Pemasaran Produk dengan Data Driven
Apa itu data driven? Sahabat DQ mungkin sudah tidak asing dengan istilah tersebut. Data driven merupakan salah satu pendekatan yang dilakukan besar berdasarkan data dan fokus pada proses analisis, interpretasi, dan penyajian data sesuai yang dibutuhkan. Dengan data driven, perusahaan bisa memperoleh solusi yang tepat bagi perusahaan menurut kondisi perusahaan saat itu.
Mengapa data driven penting? Ada beberapa alasannya yaitu membuat pekerjaan lebih terarah, memaksimalkan pemasaran produk, analisis penjualan, dapat melakukan prediksi di masa depan, dan membantu dalam pengambilan kebijakan yang penting bagi berjalannya bisnis di perusahaan.
Cara menerapkan data driven yaitu tentukan tujuan untuk apa menerapkan data driven, ketahui sumber-sumber data yang akan digunakan, pilih data yang sesuai dengan tujuanmu menerapkan data driven, lakukan analisis pada data yang sudah dikumpulkan, dan lakukan pekerjaanmu berdasarkan hasil analisis yang diperoleh.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
Tidak bisa dipungkiri memang data merupakan komponen penting dalam bisnis. Banyak manfaat yang bisa didapatkan seperti yg sudah kita bahas pada poin diatas. Proses olah data dilakukan oleh praktisi data seperti Data Analyst dan Data Scientist.
Oleh karena itu kebutuhan akan praktisi data saat ini cukup tinggi. Nah, profesi praktisi data bisa dicapai oleh siapa saja, loh! Bagi kamu pemula yang ingin belajar data dengan mentor profesional, yuk bergabung di DQLab.id! Dapatkan sertifikat di setiap penyelesaian modulenya yang bisa kamu upload di media sosial untuk menarik rekruter.
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya