DQLab Super Giveaway! Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp.99.000! DAFTAR

Pakai Kode: KUPON99K. Berakhir 0 Days 23 Jam : 5 Menit : 35 Detik

Penyebab Minimnya SDM Data Scientist Indonesia

Belajar Data Science di Rumah 06-Januari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/cbb52e03d7dee6592dfd4a5d18374e4e_x_Thumbnail800.jpg

Kondisi pada era disrupsi saat ini ternyata berdampak pada masih minimnya talenta sumber daya manusia (SDM) di ranah industri data. Hal ini sesuai dengan pernyataan Direktur Digital Business Telkom Indonesia Faizal R. Djoemadi, bahwa kebutuhan data scientist pada masa depan akan semakin besar seiring dengan perkembangan bisnis digital. Perkembangan ini ditandai dengan kemunculan big data, yang mana peran data scientist sangat dibutuhkan untuk mengambil keputusan bisnis secara tepat dan akurat. Sejalan dengan adanya big data tersebut, maka orientasi perusahaan kedepannya akan mengarah pada literasi data berdasarkan data oriented decision making. Hal tersebut didasarkan pada hasil penggalian data sebagai dasar pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Keberadaan data scientist dituntut untuk dapat memadukan antara statistik, matematika, bisnis, hingga komputer, dan mengolah data tersebut menjadi rekomendasi yang berguna bagi perusahaan untuk mengambil keputusan.


Pada keberadaannya, data selalu terupdate dan real-time setiap harinya. Namun, persoalannya data yang melimpah tidak bisa digunakan secara asal dan sembarangan. Data sebagai unit analisis perlu dilakukan tahapan pengolahan data melalui statistik dan kombinasi bahasa pemrograman agar dapat dijadikan masukan atau rekomendasi bagi perusahaan. Sayangnya, sumber daya manusia Indonesia yang memiliki kompetensi paket komplit pada bidang ini terbilang jarang. Walaupun demikian, adanya profesi data scientist bagi Indonesia memberikan andil besar bagi sisi teknologi big data yang masih dianggap “newbie” di kalangan industri data. Melalui pemenuhan kebutuhan talenta data, tentunya akan menjadi tantangan besar bagi negara untuk terus mendorong Indonesia menjadi pelaku digital terbaik dikelasnya. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas apa saja penyebab data scientist di Indonesia masih terbilang minim. Hal ini tentunya juga menjadi jawaban atas keresahan dan kegundahan kalian jika ingin berkarir di industri data. Baca selengkapnya dan pastikan kalian simak artikelnya berikut ini!


1.Skill Mismatch di Ranah Data

Penyebab pertama adalah adanya skills mismatch atau ketidaksesuaian keterampilan. Istilah ini dirujuk pada laporan Indonesia Jobs Outlook 2017 yang dikeluarkan oleh International Labour Organization (ILO). Hal ini mengacu pada berbagai ketimpangan antara keterampilan yang ada dan keterampilan yang dibutuhkan dalam dunia kerja. Selain itu, ada pula istilah lain di antaranya skill shortage (kelangkaan), skill gap (perbedaan antara ekspektasi keterampilan yang diinginkan perekrut dengan keterampilan yang dimiliki pekerja), overskilling (keterampilan yang melebihi ekspektasi), under skilling (keterampilan yang tidak sesuai ekspektasi), dan skill obsolence (keterampilan yang mulai menurun kebutuhannya). Jika melihat kondisi saat ini dan beberapa contoh skill mismatch tersebut, Data Scientist sepertinya berada dalam situasi skill shortage, dan dalam beberapa kasus, underskiling. Di sisi lain, banyaknya profesi yang mulai tergantikan oleh mesin tergolong sebagai skill obsolence.


Berdasarkan pernyataan Hal Varian, Chief Economist Google bahwa penyebabnya bukan pada kurangnya sumber daya manusia saja. Akan tetapi, kurangnya skill menjadi kendala perusahaan dalam merekrut karyawan yang berpotensi. Analoginya, perusahaan garment tentunya memiliki standar yang bagus dalam merekrut seorang desainer. Sebagai seorang desainer tentunya paham mengenai pola, detail, dan pandai memadu-padankan warna serta style oleh si pemakainya. Namun, belum tentu mereka paham bagaimana caranya memilih Data Scientist yang baik. Padahal, inilah salah satu faktor penentu sebaik apa perusahaan dalam memanfaatkan data. Maka dari itu, di Indonesia ditandai dengan banyaknya kursus-kursus data science yang disediakan lembaga penyedia. Hal ini tentunya dapat dimanfaatkan sebagai sarana meningkatkan skill untuk bisa berkarir di industri data bergengsi dan terkemuka. 


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2.Ketimpangan Permintaan dan Penawaran Profesi Data Scientist

Dikutip dari sebuah laporan yang dikeluarkan oleh McKinsey Global Institute menyebutkan bahwa kebutuhan terhadap Data Scientist di berbagai belahan dunia rupanya melebihi ketersediaan yang ada. Salah satu penyebabnya bisa jadi karena tidak banyak lulusan di bidang Data Scientist yang dapat memenuhi kebutuhan tersebut. Dengan langkanya profesi ini, tidak heran apabila gaji untuk profesi ini meningkat cukup signifikan sebagai iming-iming bagi Data Scientist terbaik agar bersedia bergabung ke sebuah perusahaan.Meningkatnya kebutuhan akan Data Scientist ini diikuti dengan sejumlah universitas yang mulai menyediakan program studi berhubungan dengan data science. Hal tersebut dilakukan demi memenuhi kebutuhan Data Scientist di berbagai industri. Selain itu, sebagian orang pun mulai menyadari bahwa profesi di ranah data mulai banyak dicari. Sehingga, mereka merasa perlu meningkatkan keterampilan mereka di bidang tersebut.


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


3.Tingkat Adopsi dan Pemahaman Literasi Big Data

Menurut penuturan Dosen Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB, Dimitri Mahayana menyatakan bahwa masih rendahnya literasi terkait istilah-istilah dalam bidang data. Misalnya Istilah Chief Data Officer masih belum familiar di Indonesia. Chief Data Officer adalah senior executive yang bertanggung jawab kepada strategi eksploitasi data (mining, analytics, insight) dan tata kelola data (policy, quality, lifecycle, privacy, protect, security). Bila dilihat dari sisi tingkat adopsi Big Data, secara global semakin banyak perusahaan yang menggunakan big data. Sebuah hasil studi dari Dresner Advisory Services (2018 Big Data Analytics Market Study) menyebutkan bahwa 82% perusahaan memprioritaskan aplikasi dan platform analytics dan BI (Business Intelligence) sebagai bagian dari anggaran mereka untuk teknologi dan layanan berbasis cloud yang baru. Sementara 78% perusahaan memprioritaskan advanced analytics, dan 76% memprioritaskan persiapan data. 


4.Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

1.Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2.Akses module Introduction to Data Science

3.Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4.Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis: Reyvan Maulid Pradistya

Editor : Annissa Widya 


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!