Kenapa Data Science Penting? Ini Dia Manfaatnya di Industri!
Data science merupakan ilmu yang tidak berdiri sendiri melainkan kombinasi dari disiplin ilmu matematika, statistik, dan komputer yang bertujuan untuk membuat proses pengolahan big data lebih cepat dan akurat. Ilmu komputer yang dimaksud dalam data science adalah pemrograman.
Pemrograman yang digunakan untuk data science membantu proses komputasi. Python, R, dan SQL merupakan beberapa bahasa pemrograman yang mempermudah proses data science mulai dari mengumpulkan data, manipulasi data, data cleansing, analisis data, hingga visualisasi data. Saking populernya, pembahasan mengenai data science dapat dengan mudah kamu temukan di berbagai media sosial baik dalam bentuk artikel, video, maupun workshop.
Di dunia bisnis, data adalah komponen penting. Suatu keputusan bisnis harus berdasarkan data sehingga perusahaan wajib menyediakan sistem penyimpanan data yang baik. Dari data perusahaan bisa memperoleh informasi di balik data seperti mengetahui perilaku konsumen, meningkatkan strategi marketing, dan lain sebagainya. Oleh karena itu, banyak perusahaan yang sekarang menerapkan ilmu data science guna meningkatkan performa bisnis. Di artikel kali ini kita akan bahas pentingnya data science di industri. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!
1. Menghadapi Trend di Masa Depan
Perkembangan digital yang sangat pesat membuat data jadi hal yang semakin penting. Ilmu data science pun menjadi salah satu solusi untuk mengimbangin perkembangan tersebut untuk dapat mengolah data secara cepat dan akurat. Nah, data science ini bisa diterapkan hampir di segala bidang seperti perusahaan yang bergerak di bidang retail, jasa, lembaga pemerintahan, dan lain sebagainya.
Di dunia industri sendiri, penerapan data science memberikan banyak salah satunya adalah sebagai bekal bagi perusahaan dalam menghadapi trend di masa depan. Untuk mencapai tujuan tersebut kita bisa menerapkan 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 sebagai berikut:
Fungsi deskripsi untuk memahami lebih dalam mengenai data yang dianalisis. Dengan menggunakan fungsi ini praktisi data seperti Data Analyst dan Data Scientist akan menemukan pola tertentu yang terdapat di balik suatu data. Ini dapat digunakan untuk memperoleh gambaran trend bisnis yang sedang berkembang.
Fungsi prediksi digunakan untuk menemukan pola tertentu dari suatu kumpulan data baik variabel-variabel yang ada maupun yang tidak ada di dalam data. Pola yang ditemukan ini dapat digunakan untuk melihat prediksi trend pasar yang berguna dalam keputusan bisnis.
Baca juga: Pelatihan Data Science Gratis, Pemula Data Wajib Tahu!
2. Pentingnya Data Driven Dalam Bisnis
Data driven merupakan salah satu pendekatan yang dilakukan ketika mengerjakan pekerjaan dengan data sebagai acuan atau landasannya. Data driven akan fokus pada proses analisis, interpretasi, dan penyajian data sesuai yang dibutuhkan. Sederhananya, data driven adalah suatu cara dalam melakukan pekerjaan berdasarkan data yang ada. Dengan data driven, perusahaan bisa memperoleh solusi yang tepat bagi perusahaan menurut kondisi perusahaan saat itu.
Terdapat beberapa alasan mengapa data driven penting yaitu sebagai berikut:
Membuat pekerjaan lebih terarah
Membantu dalam memaksimalkan pemasaran produk
Membantu analisis penjualan
Memudahkan dalam melakukan prediksi di masa mendatang
Sebagai dasar dalam pengambilan keputusan atau kebijakan suatu perusahaan.
Lalu bagaimana cara menerapkan data driven? 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.
3. Kompetensi Wajib Profesi Data Science
Data Scientist dan Data Analyst adalah profesi yang 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 talent data.
Kompetensi yang wajib dikuasai oleh Data Analyst yaitu antara lain kemampuan 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. Informasi yang diperoleh dari hasil analisis data dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan di masa mendatang.
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. Seorang data scientist juga harus berpikir kritis, problem solving yang baik, dan kemampuan komunikasi yang efektif.
4. Karir yang Menjanjikan
Karir sebagai praktisi data tidak hanya bisa dicapai untuk yang memiliki latar belakang IT, namun bisa juga untuk non IT. Hanya saja untuk yang non IT mungkin akan perlu lebih banyak waktu untuk mempelajari skillnya apalagi yang sebelumnya tidak pernah belajar programming. Sekarang juga banyak webinar dan workshop yang berkaitan dengan data science dan profesi data yang bisa kamu ikuti secara gratis maupun berbayar.
Di Indonesia peluang karir sebagai Data Scientist dan Data Analyst masih tergolong tinggi. Data Scientist dan Data Analyst dibutuhkan berbagai bidang seperti industri, pemerintahan, kesehatan, pendidikan, kecantikan, dan lain sebagainya. Jenjang karir Data Scientist yaitu Junior Data Scientist, Senior Data Scientist, dan Chief Data Scientist.
Gaji yang ditawarkan beragam tergantung pada tingkatan karir dan kebijakan industri. Untuk level awal atau junior berkisar antara 5 juta hingga 8 juta. Sedangkan untuk tingkat senior bisa lebih dari 20 juta. Sedangkan jenjang karir Data Analyst yaitu Junior Data Analyst dan Senior Data Analyst. Untuk entry level gaji yang ditawarkan berkisar antara 5 juta hingga 8 juta dan level senior bisa diatas 20 juta.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
Dari pembahasan diatas, kita jadi tahu ternyata data science manfaatnya banyak untuk berjalannya suatu bisnis. Data yang terkumpul jika diproses dengan benar dan menggunakan metode yang tepat akan menghasilkan informasi yang sangat berguna dalam perkembangan bisnis.
Profesi data tidak hanya bisa dicapai oleh orang yang berlatar belakang IT, namun non IT juga bisa loh menjadi praktisi data. DQLab adalah lembaga kursus data science yang menawarkan pembelajaran terstruktur dan fokus pada pengembangan skill data science.
Banyak keuntungan yang bisa kamu dapatkan yaitu belajar bersama ahli data, sertifikat gratis setiap penyelesaian modul, project-project dengan kasus yang sering ditemui di dunia data, serta job opportunity sebagai praktisi data. Yuk, daftar di DQLab.id sekarang dan dapatkan akses gratis modul Python dan R!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya