Kolaborasi Tim dalam Job Description Data Scientist

Data Scientist seringkali dianggap sebagai profesi yang bisa bekerja secara mandiri, tenggelam dalam data dan model statistik di depan layar komputer. Namun, pada kenyataannya, peran ini merupakan salah satu profesi yang sangat bersifat kolaboratif.

Data Scientist tidak bisa bekerja sendirian karena mereka perlu berinteraksi dan bekerja sama dengan berbagai tim dalam perusahaan agar hasil analisis yang didapatkan bisa memberikan dampak nyata bagi keberlangsungan perusahaan.

Kolaborasi Data Scientist dengan tim lain akan membantu untuk menghubungkan insight berbasis data dengan kebutuhan bisnis dan proses implementasi yang lebih luas. Mereka bisa memastikan bahwa setiap solusi yang dihasilkan tidak hanya relevan secara teknis, tetapi juga selaras dengan tujuan dan strategi perusahaan.

Artikel ini akan membahas bagaimana Data Scientist berkolaborasi dengan berbagai tim, seperti tim produk, Data Engineer, Developer, serta stakeholders non-teknis, demi menciptakan solusi yang holistik dan berdampak. Penasaran bagaimana kolaborasi tersebut? Yuk, simak pembahasannya!

1. Kolaborasi dengan Tim Produk dan Manajemen

Kolaborasi dengan tim produk dan manajemen menjadi salah satu aspek penting dalam pekerjaan Data Scientist. Kolaborasi ini bertujuan untuk mengidentifikasi masalah yang ingin diselesaikan serta menentukan apakah data yang ada dapat digunakan untuk memberikan solusi atau tidak.

Melalui diskusi yang intensif, Data Scientist dapat memahami pertanyaan bisnis yang relevan dan merancang analisis data yang sesuai. Kolaborasi ini juga dapat dijadikan tolak ukur untuk memastikan pekerjaan yang dilakukan telah selaras dengan strategi perusahaan dan kebutuhan pasar, sehingga hasil analisis dapat langsung diterapkan.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Bekerja dengan Tim Data Engineer

Setelah menemukan masalah yang ingin diselesaikan, Data Scientist bisa mulai berkolaborasi dengan Data Engineer untuk memastikan ketersediaan dan kualitas data yang akan diolah. Data Engineer bertanggung jawab untuk membangun infrastruktur data, mengelola pipeline data, serta memastikan bahwa data yang digunakan akurat dan dapat diakses dengan mudah.

Oleh karena itu, Data Scientist perlu berkoordinasi dengan Data Engineer untuk memahami struktur dan flow data, serta teknologi yang digunakan dalam pemrosesan data. Kolaborasi antara kedua profesi di bidang data ini dapat menciptakan sistem data yang efisien, mendukung proses analisis, dan mendukung pengembangan model.

3. Berkomunikasi dengan Tim Developer

Setelah model dan analisis data selesai dilakukan, data scientist juga perlu untuk berkolaborasi dengan tim Developer untuk mengimplementasikan solusi yang telah dihasilkan ke dalam sistem produksi. Tim Developer akan membantu mengintegrasikan algoritma Machine Learning atau model prediktif ke dalam aplikasi atau produk yang digunakan oleh end user.

Kolaborasi ini mencakup pengujian, debugging, dan pemantauan performa model di lingkungan produksi. Hal ini penting dilakukan agar model yang dikembangkan tidak hanya berfungsi dalam lingkungan pengujian namun juga bisa berjalan lancar di sistem nyata saat menggunakan data real-time.

4. Interaksi dengan Stakeholders Non-Teknis

Data Scientist juga harus dapat menjembatani antara data yang rumit dan stakeholders non-teknis, seperti tim pemasaran, penjualan, dan manajemen senior. Mereka harus mampu untuk mengkomunikasikan hasil temuannya dalam bahasa yang mudah dipahami.

Selain itu Data Scientist juga harus bisa menjelaskan bagaimana insight yang dihasilkan dari data dapat digunakan untuk mengambil keputusan strategis. Tentunya untuk membuat kolaborasi ini berjalan dengan baik, Data Scientist akan membutuhkan skill komunikasi yang baik dan skill storytelling untuk menyampaikan cerita di balik data.

Kolaborasi ini akan membantu stakeholders memahami manfaat dari solusi data-driven sehingga bisa mendorong pengaplikasian hasil analisis di seluruh perusahaan.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

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