4 Peran Data Scientist di Era Pemanfaatan Big Data

Di era digital ini, data telah berkembang menjadi salah satu aset paling berharga bagi perusahaan. Setiap aktivitas, interaksi, dan transaksi yang terjadi di dunia digital menghasilkan sejumlah besar data yang dapat dimanfaatkan untuk berbagai tujuan strategis. Perusahaan-perusahaan saat ini tidak hanya berfokus pada pengumpulan data, tetapi juga pada pengolahan dan analisis data tersebut untuk mendapatkan wawasan yang mendalam dan relevan bagi pengambilan keputusan bisnis.

Dalam konteks ini, Data Scientist muncul sebagai profesi yang sangat vital. Data Scientist adalah ahli yang memiliki keterampilan dan pengetahuan dalam bidang statistik, pemrograman, dan domain bisnis, yang memungkinkan mereka untuk mengekstrak informasi yang berguna dari data yang kompleks dan beragam.

Peran mereka meliputi pengumpulan, pengolahan, analisis, dan interpretasi data untuk menghasilkan wawasan yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan strategi bisnis, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengidentifikasi peluang pertumbuhan.

Pada artikel ini, kita akan membahas mengenai empat peran utama dan tanggung jawab seorang Data Scientist di era Big Data yang sangat penting bagi berbagai sektor. Apa saja peran tersebut? Yuk kita simak bersama!

1. Pengumpulan dan Pemrosesan Data

Salah satu peran utama Data Scientist adalah mengumpulkan dan memproses data dari berbagai sumber. Data ini dapat berasal dari basis data internal perusahaan, media sosial, sensor IoT, dan berbagai sumber eksternal lainnya. Tugas ini melibatkan penggunaan alat dan teknik untuk mengakses, membersihkan, dan mengatur data sehingga siap untuk dianalisis. Data Scientist harus memastikan bahwa data yang dikumpulkan berkualitas tinggi dan relevan untuk tujuan analisis.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Analisis dan Pemodelan Data

Setelah data terkumpul dan diproses, Data Scientist bertanggung jawab untuk menganalisis data tersebut. Mereka menggunakan berbagai teknik statistik dan alat analitik untuk menemukan pola, tren, dan wawasan yang tersembunyi dalam data.

Salah satu alat yang sering digunakan adalah machine learning, yang memungkinkan mereka untuk membangun model prediktif dan preskriptif. Model ini digunakan untuk meramalkan kejadian di masa depan dan memberikan rekomendasi berbasis data.

3. Visualisasi dan Komunikasi Data

Tidak hanya berhenti pada analisis dan pemodelan, Data Scientist juga bertanggung jawab untuk menyajikan temuan mereka dengan cara yang mudah dipahami oleh pemangku kepentingan non-teknis. Mereka menggunakan alat visualisasi data seperti Tableau, Power BI, atau Python libraries seperti Matplotlib dan Seaborn untuk membuat grafik, diagram, dan dashboard yang menarik dan informatif.

Kemampuan untuk mengkomunikasikan hasil analisis secara efektif sangat penting agar wawasan yang dihasilkan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis yang strategis.

4. Implementasi dan Pengoptimalan Model

Setelah model analitik dikembangkan dan divalidasi, tugas berikutnya adalah mengimplementasikan model tersebut dalam lingkungan produksi. Ini berarti model harus diintegrasikan dengan sistem operasional perusahaan sehingga dapat digunakan secara real-time atau sesuai kebutuhan.

Data Scientist juga harus terus memantau kinerja model dan melakukan pengoptimalan jika diperlukan. Hal ini penting untuk memastikan model tetap akurat dan relevan dengan perubahan data dan kondisi bisnis.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Peran Data Scientist di era Big Data sangatlah vital bagi keberhasilan bisnis modern. Dengan kemampuannya untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menyajikan data, serta mengimplementasikan model analitik, Data Scientist membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dan berbasis data.

Keahlian mereka tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional tetapi juga membuka peluang baru untuk inovasi dan pertumbuhan. Seiring dengan perkembangan teknologi dan meningkatnya volume data, peran Data Scientist akan terus berkembang dan menjadi semakin penting di masa depan.

Yuk tingkatkan skill data scientist Kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.

Penulis: Galuh Nurvinda K