PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 3 Jam 13 Menit 25 Detik

4 Alasan Penting Data Science Penting di Era Digital

Belajar Data Science di Rumah 04-Juli-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-05-2024-07-05-204435_x_Thumbnail800.jpg

Di era digital seperti sekarang, data telah menjadi salah satu aset penting bagi perusahaan. Data science yang merupakan ilmu gabungan dari matematika, statistik, dan ilmu komputer untuk menganalisis dan menginterpretasi data, telah menjadi dasar penting bagi perusahaan untuk tetap kompetitif dan relevan di era digital. Berikut akan dijelaskan lebih lanjut empat alasan yang mendasari perusahaan untuk segera mengimplementasikan data science.


1. Pengambilan Keputusan Berbasis Data

Dulu mungkin banyak keputusan bisnis didasarkan pada intuisi atau pengalaman sebelumnya. Sayangnya, pendekatan seperti ini sering kali tidak memberikan hasil yang akurat atau terkadang tidak lagi dapat diandalkan. Dengan data science, perusahaan dapat menganalisis data besar (big data) untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam dan akurat tentang pasar, pelanggan, dan operasi mereka.


Analisis ini memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih tepat, yang secara langsung juga memberi dampak pada peningkatan kinerja dan profitabilitas. Misalnya, dengan menganalisis data penjualan, perusahaan dapat mengidentifikasi tren dan pola yang dapat membantu mereka menentukan strategi pemasaran yang lebih efektif atau mengidentifikasi peluang pasar baru.


Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science


2. Meningkatkan Efisiensi Operasional

Selain membantu dalam pengambilan keputusan, data science juga berperan penting dalam meningkatkan efisiensi operasional. Dengan menganalisis data operasional, perusahaan dapat mengidentifikasi area yang bisa diperbaiki dan dioptimalkan untuk kelangsungan bisnis mereka. Sebagai contoh, analisis data dapat membantu perusahaan mengidentifikasi bottleneck dalam proses produksi, sehingga mereka dapat mengambil tindakan untuk mengurangi atau menghilangkan hambatan tersebut.


Selain itu, data science juga dapat membantu dalam prediksi dan perencanaan kebutuhan inventaris, yang dapat mengurangi biaya penyimpanan dan meningkatkan efisiensi rantai pasokan. Dengan meningkatkan efisiensi operasional, perusahaan dapat mengurangi biaya, meningkatkan produktivitas, dan memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan mereka.


3. Personalisasi & Pengalaman Pelanggan

Personalisasi adalah kunci untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Dengan menganalisis data pelanggan, perusahaan dapat memahami preferensi, kebiasaan, dan kebutuhan setiap pelanggan mereka. Informasi ini memungkinkan perusahaan untuk memberikan layanan dan produk yang lebih personal, sehingga meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.


Misalnya, platform e-commerce dapat menggunakan data science untuk merekomendasikan produk yang relevan kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian. Demikian pula, perusahaan dapat menggunakan analisis data untuk mengirimkan penawaran dan promosi yang dipersonalisasi kepada pelanggan melalui email atau aplikasi seluler. Dengan memberikan pengalaman yang lebih relevan custom, perusahaan dapat membangun hubungan yang lebih kuat dengan pelanggan.


4. Inovasi & Pengembangan Produk

Terakhir, data science adalah pendorong utama inovasi dan pengembangan produk. Dengan menganalisis data, perusahaan dapat mengidentifikasi peluang baru untuk inovasi dan mengembangkan produk yang lebih baik sehingga dapat memenuhi kebutuhan pelanggan yang mungkin belum terpenuhi.


Misalnya, dari analisis data dapat terungkap bahwa terjadi permintaan yang signifikan untuk fitur tertentu dalam produk yang ada. Hal ni dapat mendorong perusahaan untuk mengembangkan versi yang ditingkatkan dari produk tersebut. Selain itu, data science juga dapat membantu dalam mengidentifikasi tren pasar yang sedang berkembang, sehingga bisa digunakan untuk menginspirasi pengembangan produk baru. Dengan memanfaatkan data untuk mendorong inovasi, perusahaan dapat tetap kompetitif dan terus memenuhi kebutuhan pelanggan yang berubah-ubah.


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


Kalian tertarik untuk mulai mempelajari data science lebih lanjut? Bisa coba akses DQLab nih. DQLab menyediakan beragam studi kasus yang sering ditemukan di berbagai industri untuk kalian selesaikan. Dengan menyelesaikan seluruh modul pembelajarannya, pemahaman dan keahlian kalian di bidang data science juga meningkat. Bahkan platform ini 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! 


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login