4 Strategis Tingkatkan Bisnis Melalui Data Science

Ilmu data science semakin berkembang dan digunakan dalam berbagai kebutuhan. Penelitian, pengembangan teknologi, bahkan sebagai solusi menyelesaikan permasalahan bisnis. Ini dikarenakan berkembangnya big data menjadikan segala aspek di kehidupan dan pengambilan keputusan berdasarkan oleh data. Untuk kepentingan bisnis pun, data science dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan di berbagai aspek manajemen. Misalnya data management, HR management, customer management, dan business process management.

Data science tidak hanya untuk menyelesaikan masalah, namun juga bisa digunakan sebagai strategi bisnis meningkatkan keuntungan. Ada beberapa strategi yang bisa diaplikasikan oleh perusahaan ketika mengaplikasikan data science. Apa saja strategi tersebut? Bagaimana pula dampak strategi tersebut secara spesifik? Yuk baca penjelasan di bawah ini!

1. Menggali Insight Berdasarkan Data

Data science membantu perusahaan untuk menjawab semua praduga dengan insight yang sesuai berdasarkan data yang dimiliki. Ini tentu akan membantu kesuksesan campaign marketing, membantu dalam pengambilan keputusan konten apa yang harus dipublikasikan, atau pengembangan produk yang mana agar sesuai dengan minat pelanggan. Data science akan membantu kalian mendapatkan perspektif yang tepat tentang kebutuhan pelanggan, sehingga setiap keputusan memenuhi kebutuhan mereka.

Data science juga akan membantu perusahaan menentukan metrik yang berharga untuk meningkatkan keuntungan. Dengan insight yang diberikan oleh hasil analisis, output yang dihasilkan tentu juga berdampak pada pertumbuhan perusahaan. Contoh insight yang bisa saja didapatkan dalam sebuah analisis data yaitu:

• Menemukan informasi bahwa permintaan di akhir pekan terhadap suatu produk atau layanan lebih tinggi dibandingkan di hari biasanya. Ini bisa jadi langkah untuk tim marketing untuk membuat campaign atau promo di hari tersebut.

• Memonitor performa dari perusahaan atau keputusan iklan secara online mana yang tepat sehingga sesuai dan efektif bagi pelanggan.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Meningkatkan Performa Bisnis dengan Machine Learning

Sampai saat ini machine learning semakin banyak digunakan di berbagai industri seperti layanan kesehatan, otomotif, layanan keuangan, e-commerce, dan lainnya. Dengan model yang dibuat machine learning, maka beberapa aspek pada bisnis dapat dibangun, seperti:

• Pola pembelian pelanggan

• Deteksi adanya fraud atau kecurangan

• Pengenalan objek atau gambar

• Klasifikasi atau segmentasi pelanggan berdasarkan minat

Machine learning akan membantu bisnis untuk mengantisipasi adanya aktivitas yang dapat merugikan perusahaan, memproduksi layanan atau produk tepat seperti kebutuhan pelanggan, dan meningkatkan efektivitas inventori atau sistem pada perusahaan. Dengan adanya bantuan tersebut, maka angka human error semakin kecil dan hasil analisis data semakin relevan.

3. Optimasi dan Otomatisasi Proses Bisnis

Machine learning yang dikolaborasikan dengan kecanggihan teknologi juga akan membantu perusahaan memiliki sistem yang otomatis. Misalnya pada industri manufaktur. Data science dengan IIoT (Industrial Internet of Things) akan meningkatkan produktivitas operasi bisnis karena secara proses sudah berjalan dengan otomatis. Data dikumpulkan dan dianalisis dengan menggunakan teknologi sensor sehingga tracking system melakukan pencatatan secara realtime. Alhasil akan berdampak pada proses bisnis yang semakin optimal.

Tidak hanya, data science juga dapat digunakan pada bidang HR untuk membuat proses rekrutmen dan manajemen karyawan menjadi lebih sistematis. Dengan Artificial Intelligence (AI) akan tercipta tools untuk HR yang otomatis. Sehingga ribuan data karyawan dapat diatur dengan lebih efisien. Tidak hanya secara manajemen, data science juga mampu membantu tugas HR pada hal-hal seperti:

• Onboarding karyawan

• Workload karyawan

• Review performa karyawan

Untuk mendukung proses otomasi dan efisiensi, perusahaan juga dapat memanfaatkan platform berbasis cloud untuk menggabungkan informasi dari berbagai sistem yang berbeda. Dengan begitu, akses data secara real-time dapat tercapai. Melansir MoldStud, Deloitte mencatat bahwa 63 persen eksekutif yang melakukan integrasi lintas sistem merasakan peningkatan kecepatan dan akurasi pengambilan keputusan, bahkan waktu pelaporan bisa berkurang hingga 40 persen.

Implementasi ETL (Extract, Transform, Load) juga penting untuk mengonsolidasi data terstruktur dan tidak terstruktur. Gartner melaporkan bahwa penggunaan ETL mampu meningkatkan efisiensi operasional hingga 25 persen, terutama jika alat yang digunakan mendukung transformasi data kompleks. Integrasi sistem lama dengan aplikasi modern bisa difasilitasi lewat API. Studi McKinsey menunjukkan bahwa pemanfaatan API dapat meningkatkan keterlibatan pelanggan sebesar 30 persen berkat pertukaran data yang lebih lancar dan pengalaman pengguna yang lebih baik.

Tak kalah penting, algoritma machine learning dapat digunakan untuk menemukan pola dari data yang telah digabungkan tersebut dan menghasilkan insight prediktif. PwC mengungkapkan bahwa penggunaan machine learning berkontribusi terhadap kenaikan profitabilitas sebesar 20 persen.

Namun, proses integrasi ini harus disertai dengan tata kelola yang baik. IBM menemukan bahwa perusahaan yang fokus pada kualitas data mampu memangkas biaya operasional hingga 20 persen dan lebih siap dalam aspek kepatuhan. Untuk menjaga integritas data, audit berkala juga penting dilakukan dan terbukti mampu meningkatkan kredibilitas analitik hingga 15 persen seiring waktu. Selain teknologi, pendekatan kolaboratif juga penting. Melibatkan tim lintas fungsi dalam merancang integrasi sistem dapat meningkatkan kepuasan pemangku kepentingan sebesar 15 persen, sebagaimana dilaporkan oleh Project Management Institute.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Memprediksi Masa Depan Bisnis

Data science juga dapat dimanfaatkan untuk memprediksi masa depan bisnis dengan melihat trend dari histori data. Hasil dari prediksi data science tentu akan membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih bijak karena sesuai dengan data. Dengan prediksi ini juga, perusahaan dapat melakukan inovasi yang lebih tepat sasaran agar dapat bertahan di persaingan pasar bahkan hingga meningkatkan keuntungan perusahaan. Data science dapat melakukan prediksi dengan dua model yaitu:

• Model kualitatif. Model kualitatif dinilai lebih efektif jika dilakukan untuk memprediksi jangka pendek dengan ruang lingkup yang terbatas. Perusahaan melakukan penilaian secara subjektif yang diprediksi berdasarkan penilaian pribadi oleh para ahli.

• Model kuantitatif. Metode kuantitatif mengandalkan data-data perusahaan di masa lalu hingga masa kini untuk memprediksi masa depan dengan jangka waktu yang panjang. Dengan kata lain, model kuantitatif cenderung lebih objektif dalam memprediksi masa depan dengan akurat menggunakan data-data dari perusahaan. Model kuantitatif memiliki metode atau model yang lebih kompleks.

5. Apa Dampaknya terhadap KPI Bisnis?

Berbagai strategi data science yang telah dijelaskan tidak hanya menawarkan solusi fungsional, tetapi juga memberikan dampak nyata terhadap peningkatan indikator kinerja utama (KPI) perusahaan. Misalnya, adopsi platform berbasis cloud dan integrasi lintas sistem terbukti mampu memangkas waktu pelaporan hingga 40 persen, mempercepat pengambilan keputusan, dan meningkatkan akurasi data. Penerapan ETL dan machine learning turut meningkatkan efisiensi operasional sebesar 25 persen, serta mendorong profitabilitas hingga 20 persen seperti dilaporkan PwC.

Tak hanya itu, konektivitas sistem melalui API juga berkontribusi pada peningkatan keterlibatan pelanggan hingga 30 persen, sementara tata kelola data yang baik dapat menurunkan biaya operasional sebesar 20%. Dengan melibatkan tim lintas fungsi dalam proses integrasi, tingkat kepuasan pemangku kepentingan pun meningkat hingga 15 persen. Semua pencapaian ini mencerminkan peningkatan pada KPI penting seperti efisiensi proses, customer engagement, revenue growth, dan compliance readiness.

Data science bukan sekadar alat bantu analisis, tetapi merupakan strategi jangka panjang yang terbukti memperkuat fondasi bisnis dan mendongkrak performa secara menyeluruh.

FAQ

1. Apakah benar data science dapat meningkatkan KPI bisnis secara nyata?

Ya, penerapan data science terbukti meningkatkan berbagai indikator kinerja utama (KPI). Misalnya, integrasi sistem melalui platform cloud bisa memangkas waktu pelaporan hingga 40 persen, penggunaan ETL meningkatkan efisiensi operasional sebesar 25 persen, dan machine learning dapat meningkatkan profitabilitas hingga 20 persen.

2. KPI apa saja yang paling terdampak setelah perusahaan mengadopsi strategi data science?

Beberapa KPI utama yang terdampak positif meliputi:

• Efisiensi operasional (operational efficiency)

• Kecepatan pengambilan keputusan

• Keterlibatan pelanggan (customer engagement)

• Pertumbuhan pendapatan (revenue growth)

• Kepatuhan terhadap regulasi (compliance readiness)

3. Apakah strategi ini hanya relevan untuk perusahaan teknologi besar?

Tidak. Strategi data science bersifat skalabel dan dapat diterapkan di berbagai sektor industri, termasuk manufaktur, e-commerce, layanan kesehatan, hingga HR. Bahkan perusahaan menengah dan kecil juga bisa merasakan dampaknya dengan memanfaatkan tools yang sesuai kebutuhan.

Masih banyak manfaat data science yang tidak dijelaskan dalam pembahasan. Apakah 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.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid