PAYDAY SALE! DISKON 95%
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 180K!
1 Hari 12 Jam 34 Menit 40 Detik

Implementasi Teknik Analisis Data yang Mengubah Dunia Agribisnis

Belajar Data Science di Rumah 13-September-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d572534d9a19a0033d29994f175cbe71_x_Thumbnail800.jpg

Analisis data adalah bagian penting untuk meningkatkan business operation di setiap industri. Sebuah perusahaan dapat memanfaatkan analisis data untuk meningkatkan pengambilan keputusan, menganalisis tren pelanggan, melacak kepuasan pelanggan dan mengidentifikasi peluang untuk produk dan layanan baru untuk memenuhi kebutuhan pasar yang terus berkembang.


Dengan mengintegrasikan informasi dan sistem untuk mengumpulkan data di seluruh bisnis, perusahaan dapat memperoleh insight secara real time mengenai pemasaran, permintaan produk, penjualan, dan keuangan.


Dengan populasi dunia yang diperkirakan akan mencapai lebih dari sembilan miliar pada tahun 2050, Organisasi Pangan dan Pertanian atau Food and Agriculture Organization (FAO) memperkirakan pertumbuhan 70 persen dalam hasil pertanian akan dibutuhkan untuk memenuhi permintaan di masa mendatang. Hal ini menjadi salah satu alasan mengapa analisis data sangat dibutuhkan dalam agribisnis. Apa saja yang bisa dilakukan oleh analisis data untuk mengoptimalkan kegiatan bisnis dalam industri agribisnis? Yuk kita simak bersama!


1. Meningkatkan Inovasi dan Produktivitas

Untuk meningkatkan hasil dan keuntungan, petani khususnya perusahaan harus memanfaatkan data dan inovasi untuk meningkatkan produktivitas. Dengan manfaat teknologi seperti sensor tanah, traktor yang dilengkapi GPS, dan pelacakan cuaca yang sebelumnya belum pernah diimplementasikan ke dalam operasi dapat diaplikasikan untuk meningkatkan peluang dan memaksimalkan sumber daya.


Ketika petani (atau perusahaan) memiliki akses ke data real time, mereka dapat memperoleh informasi yang diperlukan untuk mengetahui kapan, di mana, dan bagaimana menanam yang tepat hingga level detail.

teknik analisis data


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Pemahaman Tantangan Lingkungan

Cuaca yang tidak dapat diprediksi, badai hebat, angin kencang, dan perubahan perilaku serangga karena cuaca merupakan faktor lingkungan yang mempengaruhi supply chain agribisnis. Namun, dengan memanfaatkan data untuk membantu navigasi perubahan kondisi lingkungan dapat membantu petani mempersiapkan diri menghadapi tantangan dan memaksimalkan peluang tanpa membuang sumber daya.


Analisis data dapat membantu petani memantau kesehatan tanaman secara real time, membuat analisis prediktif terkait hasil di masa mendatang, dan membantu petani membuat keputusan pengelolaan sumber daya berdasarkan trend yang telah terbukti.

teknik analisis data


3. Mengurangi Pemborosan dan Meningkatkan Keuntungan

Agar tetap menguntungkan, agribisnis harus terus berinovasi dan menemukan cara agar tetap ‘exist’. Melalui penggabungan strategi analisis data, petani dapat menjawab pertanyaan terkait penjualan melalui data dari satu platform dan menciptakan peluang untuk membuat keputusan berbasis bukti yang tepat waktu.


Mereka juga bisa mendapatkan visibilitas harga yang memungkinkan keputusan dibuat berdasarkan profitabilitas. Selain itu, analisis yang tepat akan memberikan insight terkait peluang pelanggan potensial sehingga tim penjualan bisa meningkatkan pangsa pasar.

teknik analisis data


4. Meningkatkan Manajemen Supply Chain

Supply chain agribisnis saat ini sangat tertutup dan membutuhkan perbaikan baik dalam hal komunikasi maupun kolaborasi. Dampak transformatif dari teknologi pertanian presisi seperti analisis data akan memudahkan petani untuk melacak produk mereka melalui supply chain.


Hal ini dapat membantu setiap petani untuk mengkomunikasikan informasi berharga kepada pengecer, distributor, dan stakeholders lainnya mengenai penawaran produk dan layanan.

teknik analisis data


Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif


Ingin belajar aplikasi analisis data di berbagai bidang industri? Yuk belajar dengan modul dari DQLab! Ada berbagai bidang yang bisa kita eksplorasi, loh! Mulai dari finance, telco, marketing, hingga kesehatan.


Data yang digunakan merupakan data yang mencerminkan data real di dunia industri sehingga kita bisa ‘meraba’ bagaimana kondisi data di real industry. Modul DQLab dilengkapi dengan live code editor sehingga kita tidak perlu menginstall tools tambahan untuk menulis script code R atau Python.


Yuk klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL “Introduction to Data Science’ dengan R dan Python dan mulailah berkenalan dengan live code editor dari DQLab.


Penulis: Galuh Nurvinda K


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login