5 Tren Data Science untuk Bisnis Tahun 2023

Di era teknologi, data menjadi salah satu faktor utama dalam bisnis. Hal ini sejalan dengan banyaknya informasi yang dapat ditangkap dari berbagai sumber dan semakin canggihnya teknologi yang digunakan untuk mengekstrak insight. Menurut Majalah Forbes, saat ini model bisnis mulai beralih menggunakan berbasis data dan data science, artinya keputusan dibuat berdasarkan apa yang kita tahu benar daripada “firasat”. Hal ini merupakan dampak dari gelombang transformasi digital yang melanda setiap industri pada tahun 2023 dan seterusnya. 

Teknologi baru terus bermunculan dan menawarkan akses untuk mendapatkan insight yang lebih cepat dan lebih akurat. Berkembangnya teknologi berdampak pada munculnya tren baru, memberi kita pemikiran baru tentang cara terbaik untuk menerapkan data science di seluruh bisnis dan masyarakat pada umumnya. Di awal tahun 2023, Majalah Forbes merilis tren paling penting yang akan mempengaruhi perusahaan untuk menggunakan data dan analisis untuk mendorong pertumbuhan bisnis di tahun 2023. Apa saja tren tersebut? Yuk kita simak ringkasannya berikut ini!

1. Data Democratization

Salah satu tren terpenting adalah pemberdayaan berkelanjutan role data engineer dan data scientist untuk membuat analisis berfungsi sesuai tugasnya. Hal ini akan mendorong bentuk-bentuk baru augmented working, di mana alat, aplikasi, dan tools akan digunakan untuk menyampaikan insight cerdas ke semua stakeholder secara lebih efektif dan efisien. Pada tahun 2023, bisnis akan mulai memahami bahwa data adalah kunci untuk memahami konsumen, mengembangkan produk dan layanan yang lebih baik, serta merampingkan operasi internal mereka untuk mengurangi biaya dan pemborosan. 

Beberapa best practices dari data democratization adalah pengacara yang menggunakan alat pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memindai halaman dokumen hukum suatu kasus atau asisten penjualan retail menggunakan sidik jari yang dapat mengakses riwayat pembelian konsumen secara real time dan merekomendasikan produk yang sesuai. Penelitian oleh McKinsey mengungkapkan bahwa perusahaan yang membuat data dapat diakses oleh seluruh tenaga kerja menyatakan bahwa analisis berdampak positif dan memberikan peluang 40 kali lebih besar terhadap pendapatan.

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

2. Artificial Intelligence

Artificial intelligence atau biasa dikenal dengan AI merupakan salah satu tren teknologi yang akan berdampak terbesar pada cara kita hidup, bekerja, dan berbisnis di masa depan. Efeknya pada business analysis adalah memberikan prediksi yang lebih akurat, mengurangi jumlah waktu yang kita habiskan untuk pekerjaan biasa dan berulang seperti pengumpulan data dan pembersihan data, serta memberdayakan tenaga kerja untuk bertindak berdasarkan insight berbasis data, apa pun peran dan tingkat mereka. 

3. Cloud and Data-as-a-Service

Cloud adalah platform yang memungkinkan teknologi data-as-a-service bekerja. Artinya, perusahaan dapat mengakses sumber data yang telah dikumpulkan dan dikurasi oleh pihak ketiga melalui layanan cloud dengan model penagihan berbasis bayar sesuai penggunaan atau langganan. Hal ini akan mengurangi kebutuhan perusahaan untuk membangun sistem pengumpulan dan penyimpanan data yang mahal untuk berbagai jenis aplikasi.

Hal ini berkaitan dengan mulai menjamurnya perusahaan DaaS yang menawarkan analysis tools sebagai layanan. Data yang diakses melalui DaaS biasanya digunakan untuk menambah data hak milik perusahaan yang dikumpulkan dan diproses sendiri untuk menciptakan insight yang lebih kaya dan lebih berharga. Pada tahun 2023, diperkirakan nilai pasar untuk layanan ini akan tumbuh menjadi $10,7 miliar.

4. Real-Time Data

Saat menggali data untuk mencari insight, akan lebih baik jika kita dapat menemukan informasi yang saat ini sedang terjadi, bukan informasi yang terjadi kemarin atau minggu lalu. Alasan ini menjadi sebab mengapa data real-time semakin menjadi sumber informasi yang paling berharga untuk bisnis. Untuk bekerja dengan data real-time perusahaan seringkali memerlukan infrastruktur dan tools yang lebih canggih dan membutuhkan biaya yang cukup besar, namun output yang dihasilkan juga akan lebih powerful dan impactful. Misalnya, Situs media sosial seperti Facebook menganalisis ratusan gigabyte data per detik untuk berbagai kasus, seperti menayangkan iklan dan mencegah penyebaran berita palsu yang akan sangat membantu users dalam bersosial media.

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

Di era data science, ada banyak hal yang harus dipelajari, misalnya algoritma machine learning, bahasa pemrograman seperti python dan R, cara mengakses database relasional seperti SQL, dan lain sebagainya. Skill ini adalah skill yang memerlukan praktik untuk menguasai berbagai case.

Yuk persiapkan diri untuk berkarir di dunia data science bersama DQLab! Modul DQLab dibuat terstruktur yang cocok untuk beginner, intermediate, hingga advanced yang berisi berbagai materi yang akan sangat berguna di dunia data science. Setiap modulnya juga dilengkapi dengan praktik langsung menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri sehingga kita bisa ‘meraba’ bagaimana kondisi data di setiap bidang. Di setiap modul, kita akan dituntut untuk menulis script code menggunakan live code editor sehingga kita akan terbiasa melakukan coding R maupun Python.

Yuk coba akses FREE MODUL ‘Introduction to Data Science’ dengan R atau Python DQLab! Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id dan nikmati pengalaman menarik coding dengan live code editor DQLab!

Penulis: Galuh Nurvinda K