Kontribusi Nyata Data Analyst vs Data Scientist dalam Industri Bisnis
Praktisi data seperti data scientist, data analyst, dan data engineer adalah key player yang relatif baru dalam organisasi bisnis data analitik. Mereka adalah sebagian ahli matematika, sebagian ilmuwan komputer, dan mereka menguasai dunia data besar. Bisnis saat ini bergulat dengan volume informasi tidak terstruktur yang merupakan tambang emas virtual, yang dapat membantu meningkatkan pendapatan saat digali.
Tetapi mereka benar-benar membutuhkan profesional yang dapat menggali dan menemukan wawasan bisnis yang berharga, memilah-milah sekam yang tidak berguna dan menemukan bongkahan data yang berharga. Itulah yang dilakukan ilmuwan data; itulah sebabnya mereka sangat dicari dan dibayar dengan baik. Baik itu sensasi pemecahan masalah atau gaji yang besar, keuntungan menjadi ilmuwan data memikat banyak profesional TI untuk mengambil jalur karir ini.
Organisasi semakin menggunakan semakin banyak data dalam operasi sehari-hari mereka. Seorang ilmuwan data menafsirkan data mentah dan mengekstrak makna berharga darinya. Mereka kemudian menggunakan informasi ini untuk menemukan pola dan mengembangkan solusi yang dibutuhkan organisasi untuk tumbuh dan bersaing.
Jika kita harus mendefinisikan seorang ilmuwan data, itu akan menjadi seseorang yang membuat nilai dari data. Ingin tahu apa sebenarnya pekerjaan seorang ilmuwan data? Yah, tidak ada gunanya menebak, hari ilmuwan data berputar di sekitar - seperti yang disarankan oleh judul pekerjaan - data dan data di mana-mana.
Organisasi semakin menggunakan semakin banyak data dalam operasi sehari-hari mereka. Seorang ilmuwan data menafsirkan data mentah dan mengekstrak makna berharga darinya. Mereka kemudian menggunakan informasi ini untuk menemukan pola dan mengembangkan solusi yang dibutuhkan organisasi untuk tumbuh dan bersaing.
Baik analis data maupun ilmuwan data mengatur dan menganalisis data besar dalam suatu organisasi. Namun ilmuwan data memiliki peran tambahan dalam menggunakan naluri bisnis dan keterampilan komunikasi untuk mempengaruhi cara organisasi menangani tantangan bisnis. Ilmuwan data menggabungkan keterampilan praktis seperti pengkodean dan matematika dengan kemampuan analisis statistik untuk mencapai hasil.
Misalnya, seorang ilmuwan data yang bekerja untuk situs jejaring sosial mungkin menganalisis jenis halaman yang disukai oleh banyak pengguna dan, berdasarkan itu, memutuskan jenis iklan apa yang akan dilihat pengguna saat masuk ke akun mereka.
Lalu apa saja kontribusi nyata seorang data analyst dan data scientist dalam industri bisnis?
1. Data Analyst Menganalisa KPI
KPI, atau Key Performance Indikator, adalah metrik yang secara langsung menunjukkan keberhasilan atau kegagalan suatu bisnis. Mereka diuraikan secara strategis untuk mendukung tujuan bisnis, dan karenanya menjadi metrik terpenting untuk dipelajari bagi pemasar digital. Misalnya, jika pemasar meluncurkan kampanye untuk meningkatkan penjualan yang berasal dari saluran Email, KPI dapat mencakup: Klik email, konversi E-niaga, atau pendapatan total menurut saluran.
Untuk aktivitas pemasaran ini, metrik yang relevan dapat berupa total pengunjung ke halaman arahan, total pengunjung yang dikelompokkan menurut saluran akuisisi (pencarian organik, rujukan, bpk, dll.) total waktu yang dihabiskan di halaman hingga total konversion.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Mengapa KPI Penting bagi Data Analyst?
Kami menganggap serius persyaratan ini karena ada nilai bisnis nyata yang terkait dengan setiap istilah dengan cara yang berbeda. Misalnya, pekerja magang sahabat data mungkin memenuhi syarat untuk mengambil metrik dari akun Google Analytics sahabat data, tetapi sampai metrik tersebut dipelajari dan diringkas menjadi wawasan bisnis, metrik tersebut tidak lebih dari angka dalam spreadsheet. Demikian pula, magang yang sama mungkin dapat menarik ratusan metrik yang berbeda untuk dilaporkan kepada kepemimpinan senior sahabat data, tetapi jika mereka tidak selaras di belakang serangkaian KPI, kegunaan data akan berkurang.
3. Task Data Scientist dalam Bisnis
Ilmuwan data adalah individu yang dapat memberikan nilai luar biasa dengan menjawab lebih banyak pertanyaan terbuka dan memanfaatkan pengetahuan mereka tentang statistik dan algoritme tingkat lanjut. Jika analis berfokus pada pemahaman data dari perspektif masa lalu dan masa kini, maka ilmuwan berfokus pada menghasilkan prediksi yang andal untuk masa depan.
Ilmuwan data akan mengungkap wawasan tersembunyi dengan memanfaatkan metode terawasi (misalnya klasifikasi, regresi) dan pembelajaran tanpa pengawasan (misalnya pengelompokan, jaringan saraf, deteksi anomali) terhadap model pembelajaran mesin mereka. Mereka pada dasarnya melatih model matematika yang memungkinkan mereka mengidentifikasi pola dengan lebih baik dan mendapatkan prediksi yang akurat.
Berikut ini adalah contoh pekerjaan yang dilakukan oleh ilmuwan data:
Mengevaluasi model statistik untuk menentukan validitas analisis.
Menggunakan pembelajaran mesin untuk membangun algoritme prediktif yang lebih baik.
Menguji dan terus meningkatkan akurasi model pembelajaran mesin.
Membangun visualisasi data untuk meringkas kesimpulan dari analisis lanjutan.
Ilmuwan data membawa pendekatan dan perspektif yang sama sekali baru untuk memahami data. Sementara seorang analis mungkin dapat menggambarkan tren dan menerjemahkan hasil tersebut ke dalam istilah bisnis, ilmuwan akan mengajukan pertanyaan baru dan dapat membangun model untuk membuat prediksi berdasarkan data baru.
4. Data Scientist dalam Inventory Planning
Inventory Planner membantu organisasi mengembangkan dan mengelola rencana inventaris. Jika sahabat data bekerja sebagai perencana persediaan di bidang manufaktur, sahabat data mempelajari jadwal produksi untuk menentukan tingkat bahan yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pesanan tertentu untuk produk tertentu.
Orang-orang dalam karir ini harus mampu mengembangkan cara-cara canggih untuk meramalkan perubahan potensial dalam rantai pasokan, membantu menjaga hubungan baik dengan pemasok, dan memelihara bahan selama waktu sibuk dalam jadwal produksi. Kualifikasi untuk perencana inventaris sering kali mencakup gelar sarjana atau magister, meskipun beberapa pemberi kerja mungkin menerima kandidat dengan ijazah sekolah menengah atas dan pengalaman logistik.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Belajar Data Otodidak dan Mandiri Bersama DQLab
Halo sahabat data, Yuk Belajar dirumah aja bersama DQLab. Nikmati modul interaktif dan pembelajaran aplikatif bersama DQLab dan tentunya kamu tidak perlu melakukan instalasi environment anti ribet. DQLab sudah menyediakan semua yang kamu butuhkan untuk belajar. Mulai dari Modul sampai ke sertifikat Completion. Yuk Mulai Karir Datamu bersama DQLab.