Keuntungan Supply Chain Analytics dalam 4 Dimensi
Data Analyst merupakan posisi yang lebih banyak menyelesaikan tugas yang bersifat praktis. Namun bukan berarti ilmu teoritis tidak dibutuhkan sama sekali. Dalam perjalanan seorang untuk menjadi Data Analyst, kira kerap diminta untuk menunjukkan hasil project data yang pernah dibuat. Hal ini bertujuan untuk menunjukkan bahwa kita bisa mengkombinasikan ilmu teoritis dan skill teknis untuk menghasilkan insight data yang bermanfaat.
Supply Chain Analytics adalah salah satu contoh analisis yang bisa dikerjakan oleh Data Analyst. Analisis ini merupakan pendekatan yang memegang peranan penting dalam dunia bisnis modern. Dengan memanfaatkan data dan hasil analisis ini, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, serta meningkatkan kualitas layanan mereka. Dalam artikel ini akan dibahas mengenai keuntungan Supply Chain Analytics. Yuk, lihat penjabarannya!
1. Optimasi Inventori
Supply Chain Analytics memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan inventori yang mereka miliki dengan menganalisis data historis, tren permintaan, dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi persediaan. Dengan adanya pemahaman yang lebih baik tentang pola permintaan, sehingga perusahaan dapat menghindari kelebihan persediaan yang nantinya akan membutuhkan biaya penyimpanan yang tinggi.
Selain itu, analisis ini juga membantu mencegah terjadinya kekurangan persediaan yang bisa berdampak pada kehilangan penjualan atau kehilangan kepuasan pelanggan.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Rute dan Pengiriman Optimal
Dalam Supply Chain Analytics, analisis rute dan pengiriman menjadi kunci untuk meningkatkan efisiensi transportasi. Data Analyst dapat memanfaatkan data geografis, cuaca, dan lalu lintas, agar perusahaan dapat merancang rute pengiriman yang optimal. Hal ini tidak hanya berguna untuk mengurangi biaya pengiriman dan waktu transit, namun juga bisa mengurangi dampak lingkungan dengan meminimalkan jejak karbon.
3. Prediksi Permintaan
Perusahaan dapat memprediksi permintaan dengan lebih akurat dengan memaksimalkan analisis prediksi. Dengan begitu, adanya analisis ini bisa membantu dalam perencanaan produksi, distribusi, dan manajemen persediaan. Adanya pemahaman yang lebih baik tentang tren dan pola permintaan, membuat perusahaan dapat merespons dengan cepat terhadap perubahan pasar dan meningkatkan ketepatan waktu pengiriman.
4. Peningkatan Kualitas dan Keandalan
Penggunaan analisis kualitas dalam Supply Chain membuat perusahaan dapat mengidentifikasi area potensial untuk perbaikan. Dari pengukuran kualitas bahan baku hingga pemantauan proses produksi, Supply Chain Analytics bisa membantu memastikan bahwa produk atau layanan tersebut telah memenuhi standar yang ditetapkan. Hal ini tidak hanya meningkatkan kepuasan pelanggan, tetapi juga membangun reputasi merek yang kuat.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
Dalam era di mana setiap keputusan bisnis harus didukung oleh data, Supply Chain Analytics muncul sebagai aset tak ternilai bagi perusahaan. Dengan memanfaatkan kekuatan analisis data dalam keempat dimensi tersebut, perusahaan dapat mencapai efisiensi maksimal, meningkatkan daya saing, dan tetap relevan di pasar yang terus berubah.
Kamu bisa mulai perjalanan belajar sebagai Data Analyst dengan belajar Excel dasar dengan menggunakan modul Excel yang disediakan olehi DQLab. Selain itu, kamu bisa juga memanfaatkan bootcamp Data Analyst with Excel akan dimulai dari tanggal 28 November 2023 hingga 2 Februari 2024.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst dengan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri
.