Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

4 Alasan Data Science Penting untuk Keputusan Bisnis

Belajar Data Science di Rumah 12-April-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ef072e1896d34767a97a4cbecd420348_x_Thumbnail800.jpeg

Data science telah membawa revolusi dalam dunia bisnis dan menjadi bagian penting dalam pengambilan keputusan bisnis. Teknologi ini memungkinkan bisnis untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber, dan menghasilkan insight dan informasi yang berguna bagi pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. 


Data science memiliki banyak manfaat terutama dalam proses pengambilan keputusan. Salah satunya membantu dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi. Hal ini tentu akan meminimalkan risiko kesalahan dalam pengambilan keputusan dan membantu bisnis mengoptimalkan strategi bisnisnya. Apalagi peran data science dalam bisnis? Yuk, simak pembahasan berikut!


1. Meningkatkan Akurasi dan Efektivitas Keputusan

Data Science

Pemanfaatan data science dalam bisnis dapat meningkatkan akurasi dan efektivitas pengambilan keputusan bisnis. Dalam era digital saat ini, data yang dihasilkan oleh bisnis menjadi semakin kompleks dan sulit untuk dianalisis secara manual. Sehingga perlu solusi yang terotomatisasi agar hasilnya lebih akurat serta menghindari human error. Oleh karena itu, dengan menggunakan ilmu ini, bisnis dapat mengambil keputusan berdasarkan analisis data yang akurat dan real-time. 


Data science dapat membantu bisnis dalam menganalisis data secara efisien dan menghasilkan rekomendasi keputusan yang tepat, sehingga dapat meningkatkan efektivitas bisnis. Proses analisis data dapat dilakukan secara otomatis dengan memanfaatkan teknologi machine learning dan artificial intelligence. Dengan demikian, bisnis dapat menghemat waktu dan biaya dalam pengambilan keputusan bisnis, sehingga dapat meningkatkan produktivitas dan efisiensi operasional bisnis.


Baca juga : Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis 


2. Lebih Mengutamakan Kebutuhan dan Kepuasan Pelanggan

Data Science

Salah satu alasan penting mengapa data science dibutuhkan dalam bisnis karena dapat membantu memahami dan memprediksi perilaku pelanggan. Saat ini, pelanggan memiliki akses yang lebih mudah dan luas terhadap informasi dan produk. Oleh karena itu, bisnis harus memahami dengan baik perilaku dan preferensi pelanggan untuk dapat bersaing di pasar yang semakin kompetitif. 


Melalui proses analisis data pelanggan, bisnis dapat memahami dengan lebih baik kebutuhan dan preferensi pelanggan. Selain itu, kalian juga dapat memprediksi perilaku dan kebutuhan pelanggan di masa depan, dan mengambil tindakan yang diperlukan untuk mengoptimalkan pengalaman pelanggan. Data science dapat membantu bisnis dalam memahami perilaku pelanggan melalui penggunaan teknik-teknik seperti segmentasi pelanggan, analisis sentimen, dan analisis churn.


3. Menemukan Peluang dan Tantangan Bisnis yang Baru

Data Science

Pemanfaatan data science dalam bisnis juga dapat membantu menemukan peluang yang baru. Dengan teknik analisis data, kalian dapat menemukan pola dan tren yang muncul dari data yang dimiliki, yang mungkin tidak dapat diidentifikasi secara langsung tanpa bantuan teknologi data science. Caranya dengan mengidentifikasi pasar yang potensial, dan mengoptimalkan strategi pemasaran. 


Selain itu, teknik analisis data secara lebih mendalam juga dapat membantu bisnis dalam melakukan riset pasar dan eksplorasi data dari berbagai sumber. Dengan demikian, kalian dapat mengambil keputusan bisnis yang lebih terinformasi dan berdasarkan data, yang dapat menghasilkan keuntungan yang lebih besar. Kalian juga bisa merancang strategi pemasaran yang lebih sesuai dengan tren pasar yang sedang berlangsung.


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


4. Meningkatkan Kinerja Operasional Bisnis

Data Science

Pemanfaatan data science dalam bisnis dapat membantu meningkatkan kinerja dan efisiensi operasional bisnis. Ilmu ini dapat digunakan dalam berbagai aspek bisnis, seperti manajemen rantai pasok, manajemen inventaris, dan manajemen risiko. Dengan menganalisis data, kalian dapat mengoptimalkan proses operasional bisnis dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. 


Selain itu, implementasi machine learning juga dapat digunakan untuk memprediksi permintaan pelanggan dan mengatur persediaan yang tepat, sehingga dapat meningkatkan efisiensi operasional bisnis dan mengurangi biaya yang tidak perlu. Dengan meningkatkan kinerja dan efisiensi operasional bisnis, kalian dapat menghasilkan keuntungan yang lebih besar, meningkatkan daya saing bisnis, dan memperkuat posisi di persaingan pasar.


5. Contoh Perusahaan yang Berhasil Menerapkan Data Science

Data Science

Berikut sejumlah perusahaan yang telah berhasil dan sukses mengaplikasikan data science dalam proses bisnisnya, terutama dalam pengambilan keputusan.

  • Amazon merupakan salah satu perusahaan yang sukses memanfaatkan data science dalam pengambilan keputusan bisnis. Mereka menggunakan algoritma machine learning untuk memberikan rekomendasi produk yang sesuai dengan preferensi pelanggan, sehingga dapat meningkatkan pengalaman belanja dan meningkatkan penjualan. Selain itu, Amazon juga menggunakan data analytics untuk memonitor dan memperbaiki efisiensi operasional dalam manajemen rantai pasok mereka.

  • Netflix menggunakan data science untuk membuat rekomendasi konten yang sesuai dengan preferensi pengguna, sehingga dapat meningkatkan engagement pengguna dan mempertahankan pelanggan. Mereka juga menggunakan data analytics untuk memonitor dan meningkatkan kinerja operasional dalam hal pengelolaan server dan perawatan infrastruktur.

  • Walmart memanfaatkan data science untuk meningkatkan efisiensi operasional dan pengambilan keputusan di berbagai departemen, seperti pemasaran, manajemen rantai pasok, dan manajemen persediaan. Mereka menggunakan algoritma machine learning untuk memprediksi permintaan produk di masa depan dan memastikan ketersediaan persediaan yang cukup, sehingga dapat meminimalkan kekurangan persediaan dan kehilangan pelanggan.

  • Uber menggunakan data science untuk meningkatkan manajemen armada dan pengemudi. Mereka menggunakan data analytics untuk memprediksi permintaan pengguna di berbagai lokasi dan waktu, sehingga dapat menempatkan armada dan pengemudi dengan lebih efektif. Selain itu, Uber juga menggunakan algoritma machine learning untuk meningkatkan pengalaman pengguna dengan memberikan estimasi waktu kedatangan dan rekomendasi rute terbaik.

Ternyata data science sangat penting dan bermanfaat di dunia bisnis. Terutama untuk menjaga akurasi dan efektivitas pengambilan keputusan. Kalian ingin mempelajari lebih dalam perannya di setiap industri bisnis? Bahkan detail machine learning yang bisa diaplikasi untuk setiap permasalahan? Kalian bisa pelajari di DQLab nih. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian menggunakan Python! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya  


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login