Data Science dengan Penerapan Business Model Canvas
Data science merupakan ilmu yang sangat fleksibel diterapkan dimana saja. Salah satunya penerapan data science ada dalam model bisnis yang diaplikasikan dalam bisnis yang ingin dibangun. Data science membantu organisasi untuk mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data untuk mengambil keputusan yang lebih baik.
Hal ini memungkinkan pengambilan keputusan bisnis yang lebih informasional dan akurat, yang pada gilirannya dapat mempengaruhi model bisnis. Secara keseluruhan, data science memberikan wawasan yang berharga bagi perusahaan dalam mengelola, mengembangkan, dan mengoptimalkan model bisnis mereka. Hal ini membantu perusahaan untuk tetap kompetitif dan beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan pasar dan kebutuhan pelanggan.
Salah satu model bisnis yang diterapkan untuk seorang pebisnis pemula maupun kawakan adalah Business Model Canvas (BMC). Business Model Canvas (BMC) adalah alat manajemen strategis yang digunakan untuk menggambarkan, merancang, dan menganalisis model bisnis suatu perusahaan atau proyek.
Alat ini dikembangkan oleh Alexander Osterwalder dan Yves Pigneur dan diperkenalkan dalam buku mereka yang berjudul "Business Model Generation" pada tahun 2010. BMC membantu pemilik bisnis, wirausaha, dan pemimpin organisasi dalam memahami elemen-elemen inti yang membentuk model bisnis mereka.
Data science memiliki keterkaitan yang kuat dengan penerapan Business Model Canvas (BMC) dalam konteks bisnis. Business Model Canvas adalah alat yang digunakan untuk merancang, menggambarkan, dan menganalisis model bisnis suatu perusahaan.
Sementara data science adalah bidang yang berkaitan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi, dan pemanfaatan data untuk mengambil keputusan yang lebih baik dalam berbagai aspek bisnis. Berikut adalah beberapa cara di mana data science dan BMC saling terkait. Simak informasinya yuk sahabat DQLab!
1. Validasi Hipotesis
BMC membantu menggambarkan elemen-elemen kunci dari model bisnis, seperti segmen pelanggan, nilai proposisi, saluran distribusi, dan sumber pendapatan. Data science dapat digunakan untuk mengumpulkan data dan menganalisisnya untuk menguji hipotesis yang mendasari model bisnis Anda.
Misalnya, Anda dapat mengumpulkan data pelanggan untuk memeriksa apakah segmen pelanggan yang ditentukan dalam BMC sesuai dengan kenyataan.
Sumber Gambar: The Strategy Group
Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science
2. Analisis Pasar
Data science memungkinkan Anda untuk melakukan analisis pasar yang mendalam. Anda dapat menggunakan data untuk memahami perilaku pelanggan, tren pasar, preferensi konsumen, dan faktor-faktor lain yang relevan untuk BMC Anda. Data ini dapat membantu Anda memperbarui dan menyesuaikan BMC Anda sesuai dengan perubahan pasar.
3. Pengoptimalan Operasional
BMC mencakup elemen-elemen seperti aktivitas kunci, sumber daya kunci, dan mitra kunci. Data science dapat membantu Anda mengoptimalkan operasi bisnis dengan menganalisis data operasional dan mengidentifikasi peluang untuk efisiensi, penghematan biaya, atau peningkatan kualitas.
Sumber Gambar: Quality Assurance Solutions
Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Personalisasi dan Pengalaman Pelanggan
Data science memungkinkan Anda untuk mengumpulkan dan menganalisis data pelanggan secara individual. Dengan informasi ini, Anda dapat menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih personal dan relevan sesuai dengan nilai proposisi yang dijelaskan dalam BMC Anda.
5. Prediksi dan Pengambilan Keputusan
Data science memanfaatkan teknik seperti machine learning untuk membuat prediksi yang akurat. Anda dapat menggunakan prediksi ini untuk mengambil keputusan strategis, seperti menentukan harga, inventarisasi, atau strategi pemasaran, yang semuanya merupakan bagian dari BMC.
Wah ternyata kalau dipikir-pikir penggunaan data science dan model bisnis kanvas ini saling berhubungan ya kawan. Ingin menjadi seorang pebisnis sukses? Atau mau kerja di bidang data yang gajinya ga kalah oke punya? Pengen duduk dan kerja di perusahaan idaman? Sebagai perusahaan idaman banyak orang, tentu Sahabat DQ ingin kan bisa bekerja di sana? 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 menggunakNah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Algoritma tersebut bisa kalian pelajari di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Dengan 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