PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 22 Jam 8 Menit 36 Detik

Data Science sebagai Solusi Efektif Masalah Bisnis

Belajar Data Science di Rumah 23-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-kamis-05-2024-02-23-180740_x_Thumbnail800.jpg

Ilmu data science semakin berkembang dan digunakan dalam berbagai kebutuhan. Penelitian, pengembangan teknologi, bahkan sebagai solusi menyelesaikan permasalahan bisnis. Ini dikarenakan berkembangnya big data menjadikan segala aspek di kehidupan dan pengambilan keputusan berdasarkan oleh data.


Untuk kepentingan bisnis pun, data science dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan di berbagai aspek manajemen. Misalnya data management, HR management, customer management, dan business process management.


Data science secara umum menggunakan konsep matematika, statistika, ilmu komputer, dan bisnis untuk menyelesaikan permasalahan. Ilmu ini dapat dipelajari oleh semua kalangan dengan secara konsisten berlatih problem solving untuk beragam kasus. Kali ini akan dibahas mendetail kasus atau permasalahan apa yang bisa diselesaikan oleh data science di sebuah perusahaan.


Sahabat DQ perlu menyimak agar memiliki gambaran umum peran data science di perusahaan. Yuk, baca pembahasannya di bawah ini!


1. Data Management

Data Science

Data management adalah proses mengumpulkan, menyimpan, dan menggunakan data secara efektif, aman, dan efisien. Data management membantu orang, perusahaan, dan pihak lainnya yang menggunakan data dalam jumlah besar untuk keperluan bisnisnya. Dalam proses data management dibutuhkan strategis khusus dan platform yang tepat agar tetap terjaga kerahasiaannya.


Pada ilmu data science, data management memiliki sejumlah sistem atau tipe yang tersedia yaitu:

  • ER model database. Salah satu metode pemodelan basis data yang digunakan untuk menghasilkan skema konseptual untuk jenis/model data semantik sistem. 

  • Network database. Salah satu model basis data yang mana beragam file atau data dapat terhubung ke banyak owner.

  • NoSQL database. Sistem pemodelan basis data yang bersifat tanpa relasi. Artinya database dikelola dengan skema fleksibel tanpa query yang kompleks.

  • Relational database. Sistem pemodelan basis data dimana data dikumpulkan dan disimpan dalam suatu tabular (tabel) dan masing-masingnya memiliki hubungan informasi.


Sedangkan data management platform yang populer digunakan adalah:

  • Salesforce DMP

  • Lotame

  • Cloudera

  • Nielsen

  • SAS Data Management.


Berikut sejumlah permasalahan dan cara yang bisa dilakukan untuk menyelesaikan permasalahan berkaitan dengan data management.

Data Science


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


2. Human Resource Management

Data Science

Bidang HR memiliki proses dan tanggung jawab pekerjaan yang membutuhkan jumlah data yang besar seperti proses rekrut, pelatihan, pengembangan kemampuan karyawan, dan evaluasi performa karyawan. Hal ini tidak mungkin dilakukan secara manual karena akan menghabiskan waktu dan hasilnya belum tentu akurat. Inilah peran data science untuk membantu melakukan analisis yang lebih efektif dan efisien. 


Salah satu peran data science yang signifikan di bidang HR adalah menentukan kandidat yang paling sesuai dengan deskripsi pekerjaan. Ketika lowongan pekerjaan dipublikasikan, sudah pasti banyak lamaran pekerjaan yang masuk setiap harinya. Dengan waktu yang terbatas untuk segera mengisi kekosongan posisi, tim HR tentunya memerlukan pendekatan atau pemilihan kandidat dengan deteksi otomatis menggunakan data science.


Beberapa contoh sistem untuk meningkatkan HR management adalah:

  • Paycor

  • Deel

  • Monday.com

  • Rippling


Berikut beberapa contoh permasalahan di HR management dan solusi yang bisa digunakan.

Data Science


3. Customer Relationship Management

Data Science

Setiap bisnis dalam sebuah perusahaan menargetkan konsumen sebagai pasar bisnisnya. Oleh karena itu hubungan yang terjalin baik antara perusahaan dan konsumen juga berdampak baik untuk pertumbuhan bisnis perusahaan. Untuk bisa menjalankan hal tersebut, dibutuhkan data konsumen agar pendekatan yang dilakukan akurat atau sesuai karakter konsumen. Inilah pentingnya customer data management.


Customer data management adalah proses pengelolaan data dengan cara mengumpulkan, menyimpan, menganalisis, dan memperbarui data pelanggan bisnis. Data ini berkaitan dengan perilaku, minat, kebutuhan, bahkan hal mendasar seperti usia, jenis kelamin, pekerjaan. Data ini dapat diperoleh melalui interaksi di media sosial, pengaksesan landing page website, pengisian survei, dan lain sebagainya. 


Beberapa manfaat yang diperoleh dengan melakukan customer relationship management adalah:

  • Meningkatkan pertumbuhan performa bisnis sekaligus kualitas produk

  • Memperoleh banyak prospek potensial karena perusahaan lebih memahami kebutuhan pelanggan

  • Mendorong peningkatan pendapatan bisnis

  • Meningkatkan retensi pelanggan, repurchase produk atau layanan bisnis, engagement dan loyalitas pelanggan, serta customer lifetime value

  • Membangun hubungan antara bisnis dan pelanggan yang lebih kuat


Berikut sejumlah permasalahan yang dihadapi pada customer relationship management dan solusi penyelesaian yang mungkin bisa dipertimbangkan.

Data Science


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


4. Business Performance Management

Data Science

Business Performance Management (BPM) adalah sistem real-time yang memberi pesan kepada manajer tentang potensi kesempatan, masalah dan ancaman yang akan datang, dan mendukung manajer untuk bertindak melalui model dan kolaborasi. BPM mengacu pada proses bisnis, metodologi, metrik, dan teknologi yang digunakan oleh perusahaan untuk mengukur, memonitor, dan mengelola kinerja bisnis.


Terdapat empat langkah dalam BPM, yaitu:

  • Strategize. Para eksekutif menentukan penggerak utama dari nilai bisnis dan bagaimana cara untuk mengukurnya.  Contoh  dari  penggerak  utama  tersebut  yaitu  kepuasan pelanggan yang tinggi atau kualitas produk yang sangat baik. Key Performance Indicators merupakan Indikator yang memberikan informasi sejauh mana kita telah berhasil mewujudkan target kerja yang telah ditetapkan.

  • Plan. Grup-grup di dalam organisasi mengembangkan rencana untuk menindaklanjuti strategi bisnis dan mengalokasikan sumber-sumber daya. Perencanaan ini memungkinkan terciptanya inisiatif, proyek, dan proses-proses yang baru, atau perbaikan terhadap inisiatif, proyek, dan proses- roses yang telah ada.

  • Monitor/analyze. Elemen yang  paling  penting  di   dalam   BPM   adalah   sebuah tool yang memungkinkan pengguna untuk memonitor dan menganalisis  performa pada waktu yang tepat dan secara tepat melakukan tindakan yang dapat meningkatkan performa perusahaan, yaitu performance dashboard. 

  • Act/adjust. Proses  ini  merupakan komponen pelaksanaan strategi. Performance dashboard merupakan tool yang memiliki  peranan  penting di  dalam  proses   act/adjust   karena  tool  ini mengirimkan pesan kepada pengguna terhadap masalah yang potensial, serta menyediakan pengguna informasi detil dan petunjuk untuk membantu mereka membuat keputusan yang cepat dan berkualitas.


Berikut sejumlah permasalahan dan cara menyelesaikannya dalam lingkup business performance management. 

Data Science

Ternyata data science berperan sangat penting dalam menyelesaikan permasalahan bisnis ya Sahabat DQ? Inilah mengapa kebutuhan praktisi data semakin meningkat. Semakin tertarik untuk ikut berkontribusi menyelesaikan permasalahan bisnis di suatu perusahaan dengan kemampuan data science? 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 : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login