Data Scientist: Jembatan Tim Teknis dan Non-Teknis
Data Scientist adalah salah satu posisi yang diidamkan oleh para mahasiswa yang berasal dari background STEM (Science, Technology, Engineering, and Math). Data Scientist memegang peranan penting dalam keberlangsungan sebuah perusahaan, sehingga bisa memberikan karir yang cemerlang dan menjanjikan. Tidak hanya itu, posisi Data Scientist biasanya memiliki range gaji yang lebih tinggi dibandingkan posisi staff lainnya.
Dalam era dimana data menjadi hal yang sangat berharga bagi perusahaan, peran Data Scientist tidak hanya tentang menganalisis angka dan membuat model prediktif. Mereka juga berfungsi sebagai jembatan antara tim teknis yang memahami bahasa data dan tim non-teknis yang membutuhkan insight yang dibawa oleh data tersebut. Mari kita bahas bagaimana Data Scientist memainkan peran penting ini dalam artikel di bawah ini. Yuk, simak pembahasannya!
1. Memahami Kebutuhan dan Bahasa dari Kedua Tim
Seorang Data Scientist harus memiliki kemampuan untuk berkomunikasi secara efektif dengan dua dunia yang berbeda, yaitu tim teknis (seperti Software Engineering dan Computer Scientist) dan tim non-teknis (seperti Product Manager, Business Analyst, dan eksekutif).
Data Scientist harus bisa memahami bahasa dan kebutuhan dari kedua tim tersebut, serta mereka juga kerap kali akan berperan sebagai penerjemah antara keduanya. Misalnya, mereka harus dapat mengubah bahasa teknis yang kompleks menjadi bahasa yang lebih mudah dimengerti oleh manajer atau eksekutif yang tidak memiliki latar belakang teknis.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Mengkomunikasikan Hasil Analisis Data dengan Jelas
Peran lain Data Scientist dalam menjembatani kedua tim adalah dengan menyajikan hasil analisis data secara jelas dan meyakinkan kepada para stakeholder yang berasal dari non-teknis. Data Scientist dapat memanfaatkan visualisasi data yang tepat dan narasi yang kuat untuk menjelaskan temuan dan insight yang didapatkan. Data Scientist harus dapat mengemas informasi yang kompleks menjadi cerita yang mudah dimengerti, sehingga stakeholder non-teknis dapat dengan cepat memahami implikasi bisnisnya.
3. Mengidentifikasi Kebutuhan Bisnis yang Tidak Terucapkan
Dengan memahami kebutuhan dan tantangan yang dihadapi oleh tim non-teknis, Data Scientist dapat membantu mengidentifikasi kebutuhan bisnis yang tidak bisa terucapkan dan menemukan peluang baru untuk menggunakan data dalam mendukung setiap strategi bisnis. Misalnya, melalui analisis data yang mendalam, Data Scientist mungkin akan menemukan pola atau tren yang tidak terlihat sebelumnya sehingga dapat memberikan insight yang berharga mengenai perilaku pelanggan atau efisiensi operasional.
4. Membangun Hubungan dan Kolaborasi yang Kuat
Untuk menjadi jembatan yang efektif antara tim teknis dan non-teknis, Data Scientist harus dapat membangun hubungan dan kolaborasi yang kuat dengan kedua tim tersebut. Untuk bisa melakukan hal tersebut, Data Scientist dituntut untuk bisa mendengarkan dengan seksama, memahami perspektif dan kebutuhan masing-masing tim, serta bekerja sama untuk mencapai tujuan bersama.
Dengan memperkuat hubungan dan kolaborasi ini, Data Scientist bisa dengan mudah untuk memastikan apakah hasil analisis data yang mereka dapatkan sudah benar-benar memenuhi kebutuhan dan ekspektasi dari semua stakeholder yang terlibat.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Peran Data Scientist sebagai jembatan antara tim teknis dan non-teknis sangat penting dalam mengoptimalkan nilai dari analisis data. Dengan menjadi penerjemah yang efektif antara dunia data dan dunia bisnis, Data Scientist membantu memastikan bahwa pengambilan keputusan didasarkan pada wawasan yang kuat dan data yang akurat.
Untuk bisa menjadi Data Scientist, setidaknya kamu harus bisa memiliki pemahaman akan ilmu Data Science. Nah, tidak perlu bingung harus belajar dimana, karena DQLab menyediakan banyak modul yang berkaitan dengan Data Science.
DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri