Ciptakan Talenta Data Scientist di Industri Teknologi

Data scientist merupakan salah satu profesi yang memiliki andil besar dalam mengubah cara perusahaan mengelola dan memahami data mereka. Dengan keahlian analisis data yang mereka miliki, data scientist mampu menggali wawasan yang berharga dari kumpulan data yang besar dan kompleks. Mereka dapat mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan yang mungkin tidak terlihat oleh orang lain, sehingga membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dan strategi yang lebih efektif.

Namun, menciptakan talenta Data Scientist bukanlah tugas yang mudah. Industri teknologi dihadapkan pada berbagai tantangan dalam merekrut, melatih, dan mempertahankan para ahli data ini. Salah satu tantangan utama adalah persaingan yang sengit dalam merekrut talenta Data Scientist yang terbaik. Seiring dengan meningkatnya permintaan akan Data Scientist, perusahaan harus bersaing dengan perusahaan lain untuk menarik perhatian kandidat yang paling berkualitas.

Selain itu, melatih Data Scientist juga merupakan tantangan tersendiri. Posisi ini memerlukan keterampilan dan pengetahuan yang luas dalam berbagai bidang, termasuk statistik, matematika, pemrograman, dan pemahaman bisnis. Oleh karena itu, perusahaan perlu menginvestasikan waktu dan sumber daya yang cukup untuk melatih karyawan mereka atau mencari kandidat yang telah memiliki keterampilan yang diperlukan.

Maka dari itu, artikel kali ini akan membahas tentang apa saja tantangan yang dihadapi perusahaan dalam menciptakan dan merekrut talenta data scientist. Berikut adalah penjelasannya. Simak ya sahabat DQLab!

1. Permintaan Data Scientist sejalan dengan pertumbuhan data yang melesat setiap harinya

Permintaan akan Data Scientist terus meningkat seiring dengan pertumbuhan data yang tak terelakkan. Hal ini menyebabkan persaingan yang ketat antara perusahaan untuk merekrut talenta terbaik dalam bidang ini. Perusahaan harus bersaing tidak hanya dengan perusahaan sejenisnya, tetapi juga dengan perusahaan di luar industri teknologi yang juga menyadari pentingnya analisis data.

Dalam konteks globalisasi dan transformasi digital yang semakin cepat, perusahaan dari berbagai sektor seperti perbankan, kesehatan, e-commerce, dan lainnya, semakin banyak memperhatikan peran Data Scientist dalam mengoptimalkan operasi mereka, meningkatkan pengambilan keputusan, dan memahami perilaku konsumen.

Persaingan ini tidak hanya terjadi dalam merekrut talenta Data Scientist, tetapi juga dalam mempertahankan mereka. Para ahli data yang berkualitas sering kali menjadi sasaran rekrutmen oleh perusahaan lain yang menawarkan gaji yang lebih tinggi atau kesempatan kerja yang lebih menarik. Oleh karena itu, perusahaan perlu menciptakan lingkungan kerja yang menarik dan menyediakan peluang pengembangan karir yang jelas bagi para ahli data mereka.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Adanya shortage gap talent

Selain karena persaingan yang ketat akibat masing-masing perusahaan di bidang teknologi mulai berlomba-lomba untuk menciptakan kandidat yang berkompeten, adanya shortage gap talent juga dinilai menjadi pemicu yang harus segera diatasi. Shortage gap talent merujuk pada kesenjangan antara permintaan akan Data Scientist yang terus meningkat dan ketersediaan kandidat yang memenuhi kriteria untuk peran tersebut.

Pada tingkat global, pertumbuhan data yang pesat telah menciptakan kebutuhan akan Data Scientist yang jauh melebihi pasokan. Bahkan, laporan industri menunjukkan bahwa kekurangan Data Scientist telah menjadi masalah yang mendesak di berbagai sektor, termasuk teknologi, keuangan, kesehatan, dan lain-lain. Hal ini menunjukkan bahwa tidak hanya perusahaan di dalam industri teknologi yang harus bersaing untuk merekrut talenta terbaik, tetapi juga harus bersaing dengan perusahaan di luar industri tersebut yang memiliki kebutuhan yang sama. 

Meskipun demikian bahwa ada banyak individu yang tertarik untuk menjadi Data Scientist, kekurangan bakat tetap menjadi masalah. Posisi ini memerlukan kombinasi keterampilan analitis, pemrograman, dan pemahaman bisnis yang mendalam. Mencari orang yang memenuhi semua kriteria ini bukanlah hal yang mudah.

Dengan begitu, posisi data scientist menjadi sangat vital dan membutuhkan pencarian yang cermat untuk menemukan individu yang tepat. Tidak hanya harus memiliki pemahaman yang kuat dalam statistik dan matematika untuk menganalisis data secara efektif, tetapi juga harus mahir dalam pemrograman dan memiliki pengetahuan yang luas dalam domain bisnis tertentu.

3. Kesulitan dalam Menemukan Profesional yang Berpengalaman

Industri yang berkiprah di dunia data science pastinya akan turut serta dalam proses adaptasi sehingga pada awalnya masih terbilang sulit untuk menemukan profesional atau seseorang yang ahli dan punya pengalaman yang cukup dalam bidang analisis data. Banyak dari mereka baru untuk menekuni dan mengeksplorasi karir di bidang ini. Fenomena ini sebagian disebabkan oleh perkembangan pesat dalam teknologi dan kebutuhan akan analisis data yang semakin mendalam, yang membuat industri tersebut terus berevolusi.

Sebagai bidang yang relatif baru, data science terus berkembang dan memperluas cakupan serta aplikasinya di berbagai sektor industri. Seiring dengan hal tersebut, individu yang tertarik untuk menjadi Data Scientist seringkali harus melalui proses pembelajaran dan eksplorasi yang intensif untuk memahami berbagai teknik, alat, dan metode analisis data yang diperlukan.

Dengan kesadaran akan pentingnya analisis data dalam menginformasikan keputusan bisnis, serta pertumbuhan dan evolusi industri data science itu sendiri, diharapkan bahwa tantangan dalam menemukan talenta yang berkualitas akan semakin teratasi seiring dengan waktu. Maka, industri teknologi harus terus beradaptasi dan berinovasi dalam pendekatan mereka untuk merekrut, melatih, dan mempertahankan para ahli data guna memenuhi permintaan yang terus berkembang dalam era digital ini.

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

4. Kurangnya integrasi antara tim Data Scientist dan tim Bisnis

Salah satu permasalahan sekaligus menjadi tantangan dalam menemukan bakat-bakat yang berpotensi menjadi seorang data scientist adalah kurangnya integrasi antara tim data dengan tim bisnis. Terkadang, tim data bekerja secara terisolasi dari unit bisnis lainnya, yang dapat menghambat pemahaman mereka terhadap kebutuhan dan tujuan bisnis yang sebenarnya.

Kurangnya integrasi ini dapat menyebabkan ketidakcocokan antara hasil analisis data dengan kebutuhan bisnis, serta kesulitan dalam mengkomunikasikan temuan data secara efektif kepada pemangku kepentingan yang relevan. Hal ini dapat mengurangi nilai strategis dan dampak yang dihasilkan oleh analisis data, serta menghambat kemampuan perusahaan untuk mengambil keputusan yang didasarkan pada bukti-bukti data.

Dengan memperkuat integrasi antara tim data dan tim bisnis, perusahaan dapat memaksimalkan nilai dari analisis data mereka, meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan, dan menciptakan lingkungan kerja yang lebih kolaboratif dan responsif terhadap perubahan bisnis yang cepat.

Tertarik menjadi bagian praktisi data profesional? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• 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 siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian! 

Penulis: Reyvan Maulid