PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 17 Jam 55 Menit 40 Detik 

Ketahui Tujuan Pengolahan Data Perusahaan di Era Industri 4.0

Belajar Data Science di Rumah 12-Juli-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/15d1e1ff15e29af12554345fc8ebc78c_x_Thumbnail800.jpg

Pengolahan data merupakan proses yang sering dilakukan ketika ingin menemukan informasi penting dari kumpulan data. Di era revolusi industri 4.0 sekarang ini, sudah banyak perusahaan dan instansi yang menyadari pentingnya data. Data adalah kumpulan fakta-fakta atau informasi yang diperoleh dengan proses pengamatan atau pencarian berdasarkan sumber-sumber tertentu. Data dapat berupa angka atau numerik disebut data kuantitatif, dan data yang berupa narasi atau non numerik disebut data kualitatif. Selain itu data juga terbagi menjadi beberapa kategori yaitu antara lain berdasarkan sumbernya dan berdasarkan cara memperolehnya. 


Kesadaran akan pentingnya data membuat perusahaan dan instansi mulai menerapkan perkembangan teknologi untuk melakukan pengolahan data. Data science adalah ilmu yang berfokus pada proses pengolahan data dengan gabungan ilmu matematika, statistika, dan komputer yang bertujuan membuat proses pengolahan data lebih efektif. Contohnya dengan menerapkan machine learning, deep learning, artificial intelligence, dan sebagainya. Proses pengolahan data dengan data science di suatu perusahaan atau instansi dilakukan oleh praktisi data seperti data engineer, data scientist, dan data analyst. Lalu, sebenarnya apa tujuan perusahaan atau instansi melakukan pengolahan data? Nah, artikel kali ini akan dibahas tujuan pengolahan data perusahaan di era industri 4.0. Yuk, simak bersama dibawah ini!

1. Mengorganisir Data Lebih Baik

Data dapat berupa berbagai macam jenis, bisa berupa angka, teks, gambar, suara, video, dan lainnya. Pertukaran data yang sangat cepat menyebabkan data yang bertumpuk. Nah, data yang beragam dengan jumlah yang banyak ini perlu diorganisir. Aktivitas ini termasuk dalam pengolahan data dan tugas ini merupakan tanggung jawab seorang data engineer. Data engineer akan mengumpulkan dan membangun infrastruktur data agar lebih rapi dan mudah diakses bagi bagi pihak yang membutuhkan. Pengolahan data dengan komputer akan memudahkan mengorganisir data di perusahaan atau instansi yang mana tentunya data yang dimiliki tidaklah sedikit. 

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!


2. Menjangkau Konsumen Lebih Luas

Bisnis merupakan sektor yang ketat persaingannya. Setiap bisnis akan berusaha menarik konsumen sebanyak-banyaknya agar operasional perusahaan tetap berjalan dan bisnis terus berkembang. Teknologi pengolahan data yang mulai banyak diterapkan perusahaan adalah machine learning dan artificial intelligence (AI). Contohnya seperti bisnis produk kecantikan. Perusahaan memanfaatkan teknologi AI untuk mendeteksi wajah kemudian menginformasikan masalah kulit yang sedang dialami dan memberikan saran produk yang sebaiknya dipakai. Hal ini akan memberikan pengalaman menarik kepada konsumen dan menarik konsumen untuk membeli produk.


3. Sebagai Dasar Pengambilan Keputusan

Pengolahan data akan menghasilkan informasi yang berguna bagi perusahaan. Nah, informasi tersebut kemudian dianalisis dan dapat menjadi dasar dalam pengambilan keputusan di perusahaan. Dalam suatu perusahaan pasti akan ada permasalahan yang harus diselesaikan. Misalnya penjualan yang menurun, biaya operasional yang meningkat, dan sebagainya. Data scientist dan data analyst di perusahaan akan menelusuri permasalahan tersebut berdasarkan data kemudian menganalisis data untuk memperoleh informasi yang digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan bagaimana permasalahan tersebut dapat diselesaikan. 


4. Bahan Evaluasi Kinerja Perusahaan 

Data-data seperti data penjualan, data karyawan, dan sebagainya jika diolah dengan benar dapat dijadikan bahan evaluasi kinerja perusahaan. Misalnya data karyawan dapat dianalisis untuk memperbaiki kinerja karyawan yang kurang baik. Perusahaan yang bergerak di bidang produksi baik produk makanan, minuman, kecantikan, dan lainnya tentu perlu melakukan evaluasi berdasarkan data. Hasil pengolahan data dapat dijadikan bahan evaluasi untuk meningkatkan kualitas produk di masa mendatang. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


5. Tingkatkan Skill Pengolahan Datamu dengan Kasus Data Nyata

Melihat pentingnya pengolahan data yang banyak diterapkan di perusahaan atau instansi meningkatkan kebutuhan akan praktisi data seperti data engineer, data scientist, dan data analyst. Hal tersebut meningkatkan kebutuhan akan praktisi data yang tinggi sehingga kesempatan masih terbuka lebar. Banyak orang mulai tertarik belajar pengolahan data dengan data science dan ada juga yang beralih profesi menjadi praktisi data. Tidak hanya yang dari background IT, namun pemula tanpa background IT pun banyak yang belajar dan bahkan sukses berkarir di dunia data. Tunggu apa lagi? Yuk, bergabung di DQLab sekarang dengan Sign Up di DQLab/SignUp dan mulai belajar pengolahan data berdasarkan kasus nyata serta dimentori praktisi data profesional!


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!