3 Jenis Kolaborator Data Scientist pada Project Data

Data Scientist adalah salah satu profesi yang memegang peranan penting dalam perusahaan. Profesi ini baru muncul seiring dengan perkembangan teknologi digital dan lahirnya teknologi big data. Tugas utama dari Data Scientist adalah memproses data mentah yang sudah disiapkan oleh Data Engineer agar dapat menghasilkan insight yang bisa digunakan untuk mengembangkan performa perusahaan. 

Proses pengolahan data yang dilakukan oleh Data Scientist akan dimulai dengan mencari permasalahan. Setelah itu, barulah Data Scientist menentukan data yang digunakan dan teknik pengolahan datanya sesuai dengan goals yang ingin dicapai dan data yang dimiliki. Hasilnya nanti akan berupa insight yang harus disampaikan kepada para stakeholder.

Nah, ternyata tugas seorang Data Scientist tidak hanya mengolah data, namun juga perlu melakukan kolaborasi baik dengan anggota tim nya sendiri atau tim lain untuk mempermudah proses pengolahan data tersebut. Dalam artikel ini akan dibahas 3 tipe kolaborator dalam pekerjaan Data Science. Yuk, simak pembahasannya!

1. Mengapa Kolaborasi Penting Bagi Data Scientist?

Source: Datacamp

Dalam pekerjaan seorang Data Scientist, mereka pasti akan banyak menemui hal-hal baru yang tidak bisa diatasi sendirian. Sebelum mulai mengolah data, kita harus memiliki pengetahuan yang mumpuni mengenai permasalahan yang sedang dihadapi. Dengan melakukan kolaborasi dengan tim lain yang memiliki kapasitas yang mumpuni di bidang tersebut, maka Data Scientist bisa mendapatkan informasi yang terpercaya dari orang yang expert di bidang tersebut. Terlebih project-project yang harus diselesaikan oleh Data Scientist bukanlah project yang mudah, sehingga melakukan kolaborasi tentu akan sangat mempermudah pekerjaan yang ada. 

Saat melakukan kolaborasi, penentuan timeline adalah hal yang sangat kritikal. Sehingga perlu dipastikan bahwa setiap orang yang mengerjakan bagiannya masih di dalam timeline yang ditentukan. Jika pun harus melebihi timeline, maka mereka perlu menginformasikan kepada setiap pihak terkait.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Problem Expert

Biasanya ketika mengerjakan project, ada 3 tipe kolaborator, yaitu problem expert, data expert, dan implementation expert. Seperti namanya, problem expert adalah kolaborator yang bertugas untuk mendefinisikan permasalahan yang sedang dihadapi berdasarkan keahlian domain bisnis yang mereka miliki. 

Problem expert sangat memahami hal-hal yang terdampak pada project data science yang sedang diangkat, lalu hal tersebut tersebut diterjemahkan ke insight bisnis. Selain itu, mereka juga mengetahui berapa akurasi yang dibutuhkan agar model bisa dikatakan baik, karena pada dasarnya tidak ada model yang benar-benar akurat secara sempurna. Hal ini akan sangat berguna untuk menentukan tujuan serta menetapkan ekspektasi di awal project.

3. Data Expert

Data memegang peranan penting dalam proses pengambilan keputusan, sehingga dalam project Data Science bisa dikatakan bahwa data adalah hal yang utama. Data expert bertanggung jawab untuk memastikan data apa saja yang tersedia dan cocok untuk permasalahan yang ada. Selain itu, orang yang ada di bagian ini juga bertanggung jawab terhadap cara mendapatkan data serta bisa melakukan data engineering role  jika dibutuhkan. Pada dasarnya, banyak organisasi yang menyimpan datanya secara kompleks sehingga sulit untuk mengetahui data apa yang tersedia, serta data apa yang bisa digunakan untuk memecahkan masalah. Sehingga itulah mengapa seorang data expert akan sangat dibutuhkan.

4. Implementation Expert

Bagian selanjutnya adalah implementation expert. Proses pengolahan data yang panjang nantinya akan mendapatkan model yang bisa merepresentasikan data secara general. Nantinya implementation expert akan bertanggung jawab untuk memahami cara menerapkan model yang telah didapatkan ini ke pelanggan. Mereka adalah orang-orang yang ahli dalam infrastruktur dan sumber daya yang diperlukan agar bisa menerapkan model dalam skala besar.

Saat berkolaborasi dengan para expert di bidang ini, akan sangat penting untuk menginformasikan tentang project yang akan dijalankan sehingga mereka memiliki waktu untuk memastikan infrastruktur yang tepat tersedia saat model siap untuk diterapkan. Selain itu, penting juga untuk mengetahui bagaimana pekerjaan tersebut akan digunakan, apakah sebagai fitur dalam produk, bagian dari API, terintegrasi dengan proses yang ada, atau membutuhkan proses baru dari awal. Mengetahui bagaimana penggunaan project akan membantu kita untuk menentukan siapa implementation expert terbaik untuk diundang berkolaborasi.

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

Data Science yang merupakan skill dasar seorang Data Scientist ternyata merupakan ilmu yang bisa menempatkan diri dimana saja. Perkembangan Data Science di berbagai sektor membuat kita harus mulai membuka mata untuk melihat peluang besar ini. Jika tidak ingin ketinggalan zaman, maka kita harus mengupgrade diri. Salah satu caranya, kamu bisa mempelajari Data Science bersama DQLab. Di sana kamu akan mendapatkan module lengkap, sertifikat sebagai bukti telah menyelesaikan modul pembelajaran dan juga bisa langsung menerapkan pembelajarannya melalui fitur project yang tersedia. 

Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab kemudian nikmati pembelajaran modul gratis “Introduction to Data Science with Python” atau “Introduction to Data Science with R”. Dengan memulai pembelajarannya dari sekarang, kamu siap menghadapi tantangan di era digital dan mewujudkan karirmu sebagai Data Scientist di tahun 2022.

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri