Business Understanding dalam Portfolio Data Scientist

Membuat portfolio data scientist adalah salah satu langkah baik yang dilakukan oleh para data enthusiast untuk menunjukkan kemampuannya mengolah dan menganalisis data. Pembuatan portfolio tentunya melalui proses yang panjang hingga nantinya menghasilkan insight yang dapat digunakan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan bisnis atau organisasi. Salah satu proses yang tidak boleh diabaikan adalah business understanding.

Sederhananya, business understanding pada pembuatan portfolio data scientist adalah proses memahami secara menyeluruh konteks dari suatu masalah sehingga kalian bisa merumuskan data yang diperlukan, model yang akan dibuat, serta solusi apa yang ingin disajikan. Dengan memiliki business understanding yang baik, output portfolio kalian juga akan lebih bermanfaat.

Yuk, cari tahu lebih lanjut pentingnya business understanding pada pembahasan di bawah ini!

1. Apa itu Business Understanding?

Dalam portofolio seorang data scientist, business understanding adalah kemampuan dan upaya untuk memahami secara menyeluruh konteks bisnis dari suatu permasalahan atau proyek analisis data. Proses ini melibatkan pengenalan terhadap tujuan bisnis perusahaan, tantangan yang dihadapi, dan cara data science dapat memberikan kontribusi positif pada proyek tersebut.

Seorang data scientist yang memiliki pemahaman bisnis yang baik dapat mengidentifikasi permasalahan dan kebutuhan bisnis, memilih metrik kinerja yang sesuai, dan melakukan analisis data serta memberikan solusi yang tepat. Business understanding juga mencakup kemampuan untuk mengkomunikasikan hasil analisis agar dapat dipahami oleh orang-orang yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Pentingnya Business Understanding di Portfolio Data Scientist

Business understanding adalah proses penting dalam pembuatan portofolio atau proyek data scientist karena menghubungkan proses analisis data dengan tujuan bisnis dan kebutuhan perusahaan. Tanpa pemahaman bisnis yang baik, proyek yang dikerjakan menjadi kurang relevan atau tidak memberikan nilai tambah sesuai kebutuhan.

Berikut penjelasan detailnya.

• Relevansi dengan tujuan bisnis: Business understanding membantu memastikan proyek benar-benar relevan dengan tujuan atau masalah yang ingin diselesaikan.

• Orientasi pada hasil: Data scientist tidak hanya tentang menganalisis data, tetapi juga memberikan solusi yang bermanfaat. Dengan pemahaman bisnis yang baik, seorang data scientist dapat fokus menghasilkan output yang dapat memberikan nilai.

• Ketepatan pengukuran kinerja: Dengan pemahaman bisnis yang baik, seorang data scientist dapat memilih metrik kinerja yang sesuai dengan tujuan bisnis. Ini membantu mengukur kesuksesan solusi secara efektif.

• Memastikan kredibilitas: Pemahaman bisnis yang baik mencerminkan profesionalisme dan kredibilitas seorang data scientist. Ini menunjukkan analisisnya bukan hanya sekadar eksplorasi data tanpa arah, tetapi untuk memberikan solusi yang bermanfaat.

3. Contoh Business Understanding 

Untuk memahami apa itu proses business understanding pada pembuatan portofolio data scientist, perhatikan contoh berikut ini. Misalkan kalian ingin membuat portofolio yang berkaitan dengan analisis meningkatnya churn pelanggan di salah satu perusahaan telekomunikasi.

Dalam konteks ini, business understanding melibatkan pemahaman tentang dampak finansial dari kehilangan pelanggan dan tantangan yang dihadapi perusahaan dalam mempertahankan pangsa pasar. Tujuan utama proyek adalah mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pelanggan untuk berpindah ke penyedia layanan lain dan mengembangkan strategi retensi yang efektif.

Nah, dengan business understanding tersebut, kalian akan lebih mudah menentukan langkah analisis selanjutnya. Misal memilih untuk menganalisis data historis pelanggan, mengidentifikasi pola perilaku sebelum churn, dan mengembangkan model prediktif untuk meramalkan pelanggan yang berpotensi churn.

Saat menyajikan proyek dalam portofolio, penekanan diberikan pada cara analisis data dan model prediktif yang dapat membantu perusahaan mengidentifikasi dan merespons pelanggan yang berisiko churn dengan memberikan insentif atau penawaran khusus.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

4. Rekomendasi Ide Portfolio Data Scientist

Untuk memiliki kemampuan business understanding yang kuat, tentunya kalian perlu latihan secara berkala pada beragam konteks bisnis. DQLab hadir untuk membantu kalian mengasah kemampuan tersebut! DQLab merupakan platform pembelajaran online yang berfokus pada data science.

Selain menyediakan kursus dan pelatihan interaktif, situs ini juga menyediakan proyek-proyek data science yang dapat kalian kerjakan. Kalian dapat memanfaatkan studi kasus tersebut sebagai sumber inspirasi dan ide untuk portofolio. 

Platform ini juga memiliki berbagai tingkat kesulitan. Mulai dari pemula hingga tingkat lanjutan, sehingga kalian dapat memilih ide kasus yang paling sesuai dengan kemampuan kalian. Dengan mengerjakan proyek-proyek di DQLab, pasti kalian akan memperoleh pengalaman praktis dan membangun portofolio yang kuat.

Tahukah kalian kelebihan lain dari DQLab? Bahkan juga diintegrasikan dengan ChatGPT! Manfaatnya apa, ya?

• 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 persiapkan diri untuk membuat portfolio yang menarik! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya