5 Skill Wajib agar Karier Data Science-mu Moncer di Industri E-Commerce!

Industri e-commerce saat ini bukan hanya berbicara soal belanja online atau diskon besar-besaran. Di balik layar, data menjadi aset utama yang menggerakkan keputusan bisnis, strategi marketing, hingga pengalaman pengguna. Maka, tak heran jika profesi Data Scientist menjadi ujung tombak dalam ekosistem e-commerce.

Namun, tak cukup hanya jago coding atau statistik. Agar kariermu sebagai Data Scientist benar-benar bersinar di dunia e-commerce yang kompetitif, kamu harus menguasai lebih dari sekadar teori. Berikut 5 skill wajib yang harus kamu miliki! Simak artikel ini sampai habis!

1. Kemampuan Mengolah Data Besar (Big Data Handling)

Di industri e-commerce, data datang dari berbagai sumber dalam jumlah yang luar biasa besar. Ada data tentang jumlah klik pengguna, pencarian produk, transaksi, ulasan, bahkan data logistik. Jumlah data ini bisa mencapai jutaan baris dalam hitungan menit, dan inilah yang disebut dengan big data. Seorang data scientist harus mampu mengelola data besar ini dengan efisien dan akurat. Tools seperti SQL untuk query kompleks, Apache Spark untuk pemrosesan paralel, serta sistem penyimpanan seperti Hadoop menjadi keterampilan teknis yang tidak bisa ditawar.

Namun, mengolah big data bukan sekadar soal alat, tapi juga soal mindset dan arsitektur berpikir. Data dalam jumlah besar sering kali tidak rapi, mengandung duplikasi, missing values, hingga outlier yang tersembunyi. Oleh karena itu, kemampuan untuk menyiapkan pipeline data yang bersih dan scalable sangat krusial. Di tengah perkembangan e-commerce yang serba cepat, kemampuan mengambil keputusan berbasis data dalam waktu singkat adalah nilai jual utama. Tanpa kemampuan ini, insight penting bisa tenggelam dalam lautan data.

Baca Juga: Mengapa Pengakuan Sertifikasi Penting di Dunia Industri Data?

2. Pemahaman Bisnis dan Produk E-Commerce

Seorang data scientist tidak bisa bekerja dalam ruang hampa. Di industri e-commerce, keberhasilan seorang profesional data sangat bergantung pada seberapa dalam ia memahami konteks bisnis. Apa arti dari cart abandonment? Bagaimana strategi diskon memengaruhi margin keuntungan? Mengapa retensi pelanggan lebih penting dari sekadar meningkatkan traffic? Semua pertanyaan ini membutuhkan lebih dari sekadar skill analisis; ia butuh perspektif bisnis yang tajam.

Dengan memahami alur kerja e-commerce secara menyeluruh, dari pemasaran hingga pengiriman, seorang data scientist bisa membangun model dan solusi yang benar-benar relevan. Misalnya, prediksi churn tidak akan berguna jika tidak dikaitkan dengan strategi retensi pelanggan. Begitu pula, laporan performa produk akan lebih bermakna jika dikaitkan dengan supply chain dan stok yang tersedia. Intinya, pemahaman mendalam tentang produk dan proses bisnis akan membuat pekerjaan data science jauh lebih berdampak.

3. Penguasaan Machine Learning untuk Prediksi dan Rekomendasi

Machine learning telah menjadi tulang punggung banyak fitur unggulan dalam platform e-commerce. Dari sistem rekomendasi yang menyarankan produk sesuai minat pengguna, hingga prediksi permintaan untuk manajemen stok yang lebih efisien, semuanya digerakkan oleh algoritma cerdas. Menguasai algoritma seperti decision tree, random forest, XGBoost, hingga deep learning memungkinkan seorang data scientist untuk membangun solusi yang mampu belajar dari pola data masa lalu dan memberikan prediksi yang akurat.

Namun lebih dari sekadar mengimplementasikan model, tantangan sesungguhnya adalah bagaimana memastikan model tersebut relevan, adil, dan bisa diproduksi dalam lingkungan nyata. Model prediksi harus terus diuji, disesuaikan, dan dipantau seiring waktu, karena data di e-commerce sangat dinamis. Misalnya, perilaku belanja saat Ramadan akan sangat berbeda dari bulan biasa, dan model pun harus bisa menyesuaikan. Oleh karena itu, penguasaan machine learning di industri ini bukan hanya soal membangun model, tapi juga menjaga performa dan adaptasinya secara berkelanjutan.

4. Kemampuan Visualisasi Data dan Storytelling

Setiap hasil analisis yang hebat akan kehilangan maknanya jika tidak bisa disampaikan dengan jelas. Dalam industri e-commerce yang bergerak cepat, stakeholder seperti manajer produk, tim marketing, atau eksekutif bisnis membutuhkan insight yang bisa langsung dipahami dan dijadikan dasar keputusan. Di sinilah peran visualisasi data sangat penting. Tools seperti Tableau, Power BI, atau Looker Studio memungkinkan data scientist menyajikan data dalam bentuk grafik, dashboard, dan peta interaktif yang jauh lebih mudah dicerna daripada tabel mentah.

Namun visualisasi saja tidak cukup. Kemampuan data storytelling menjadi senjata utama berikutnya. Seorang data scientist harus mampu merangkai data menjadi narasi yang logis, menyentuh aspek emosional atau bisnis, dan mendorong aksi nyata. Misalnya, bukan sekadar menampilkan grafik penurunan transaksi, tetapi menjelaskan bahwa penurunan itu terjadi pada kategori tertentu karena perubahan strategi harga. Dengan kombinasi visualisasi dan storytelling yang kuat, insight akan lebih berdampak dan membuka peluang perubahan yang positif.

Baca Juga: Karir Data Science di Ragam Sektor, Lebih Suka Birokrasi atau Kecepatan Eksekusi?

5. Kolaborasi dan Komunikasi Lintas Tim

E-commerce adalah dunia yang sangat kolaboratif. Seorang data scientist tidak bekerja sendirian, melainkan menjadi bagian dari tim lintas fungsi yang melibatkan produk, marketing, engineering, hingga customer service. Setiap tim punya bahasa, prioritas, dan tujuan masing-masing. Oleh karena itu, kemampuan berkomunikasi secara efektif dan membangun hubungan kerja yang kuat adalah keterampilan yang sama pentingnya dengan kemampuan teknis.

Dalam praktiknya, kamu mungkin harus menjelaskan hasil model prediksi kepada tim bisnis non-teknis, atau bekerja sama dengan engineer untuk menerapkan model ke dalam sistem backend. Di titik inilah empati dan kemampuan menyederhanakan informasi teknis menjadi sangat penting. Data scientist yang sukses adalah mereka yang bisa “berbahasa dua arah”: cukup teknis untuk bekerja dengan developer, dan cukup komunikatif untuk berdiskusi dengan tim non-teknis. Di dunia e-commerce yang terus berkembang, kemampuan kolaboratif inilah yang akan membuatmu terus relevan dan berkontribusi besar.

Industri e-commerce sangat cepat berubah. Jangan puas hanya dengan ikut kursus atau membaca teori. Bangun portofolio nyata, ikut proyek kolaboratif, atau magang di startup e-commerce. Yang dilihat bukan hanya “kamu bisa apa”, tapi “apa yang sudah kamu kerjakan dengan skill-mu”. Skill bisa dipelajari, tapi ketekunan dan mindset bertumbuh adalah kunci utama karier cemerlang di dunia data!

FAQ

1. Apakah seorang Data Scientist di e-commerce harus menguasai semua tools Big Data seperti Spark dan Hadoop?

Jawaban: Tidak harus menguasai semuanya secara mendalam, tetapi penting untuk memahami konsep dasarnya dan setidaknya terbiasa menggunakan satu atau dua tools yang relevan. Misalnya, jika perusahaan menggunakan Spark untuk pemrosesan data besar, kamu perlu memahami cara kerja dan implementasinya. Fokus utama adalah mampu menangani data dalam volume besar secara efisien dan scalable.

2. Kenapa pemahaman bisnis e-commerce penting bagi Data Scientist, bukankah tugasnya hanya mengolah data?

Jawaban: Justru karena data scientist bertugas mengolah data, ia harus tahu konteks bisnisnya agar bisa menghasilkan insight yang relevan. Tanpa pemahaman terhadap alur bisnis seperti perilaku konsumen, strategi diskon, atau siklus penjualan, hasil analisis bisa keliru arah dan tidak aplikatif bagi tim produk atau marketing.

3. Apakah skill komunikasi benar-benar penting untuk Data Scientist?

Jawaban: Sangat penting. Data Scientist tidak bekerja sendirian. Mereka harus menyampaikan hasil analisis ke tim yang mungkin tidak punya latar belakang teknis. Kemampuan menjelaskan data secara sederhana, menyusun narasi, dan bekerja sama lintas tim akan menentukan seberapa besar dampak dari insight yang kamu berikan.

Ingin mendapatkan profesi sesuai minat? Nah, ini saat yang tepat meningkatkan skill untuk songsong karir impianmu di industri data bersama DQLab! Dimana, DQLab sebagai platform pembelajaran data science unggulan di Indonesia sudah menyediakan berbagai modul interaktif yang bisa dipelajari secara mandiri dengan waktu yang fleksibel. Mau belajar tapi nggak yakin dengan kualitas pembelajaran online?

Tenang! Semua modul yang disajikan dalam platform DQLab untuk persiapan sertifikasi sudah teruji dan berhasil mencetak ratusan talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data, karena kurikulumnya dirancang oleh para ahli sesuai dengan kebutuhan industri.

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode pembelajaran HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based yang dirancang ramah untuk pemula dengan para mentor pengajar profesional. Gimana menarik kan? Segera Sign Up yuk! Ikuti Bundle Pelatihan & Sertifikasi BNSP Data Scientist (Ilmuwan Data) untuk upgrade karirmu sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid