Mengapa Data Scientist Perlu Pahami Business Impact?
Peran data scientist dalam sebuah organisasi tidak hanya terbatas pada analisis data dan pengembangan model. Mereka juga dituntut untuk memahami dampak bisnis (business impact) dari industri tempat mereka bekerja. Pemahaman ini sangat penting karena data science pada dasarnya adalah alat untuk mendukung pengambilan keputusan yang berdampak pada keberhasilan bisnis.
Berikut adalah beberapa alasan mengapa pemahaman tentang business impact sangat krusial bagi data scientist. Simak penjelasannya bagi kamu yang ingin bercita-cita sebagai seorang data scientist, yuk, sobat DQLab!
1. Menghubungkan Analisis Data dengan Tujuan Bisnis
Setiap industri memiliki tujuan spesifik, seperti meningkatkan pendapatan, mengurangi biaya operasional, atau meningkatkan kepuasan pelanggan. Data scientist yang memahami business impact dapat menyelaraskan analisis mereka dengan prioritas organisasi. Misalnya, di industri ritel, seorang data scientist dapat fokus pada prediksi tren pembelian untuk mendukung strategi pemasaran.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Memprioritaskan Proyek Berdasarkan Nilai Bisnis
Data scientist seringkali menghadapi berbagai permintaan analisis data. Dengan memahami business impact, mereka dapat memprioritaskan proyek yang memberikan nilai terbesar bagi perusahaan. Contohnya, dalam industri perbankan, fokus pada prediksi risiko kredit mungkin lebih penting daripada analisis segmentasi pelanggan jika tujuan utama adalah mengurangi tingkat kredit macet.
3. Meningkatkan Komunikasi dengan Pemangku Kepentingan
Pemahaman business impact memungkinkan data scientist berbicara dalam "bahasa bisnis," yang membantu mereka menjelaskan temuan data kepada para eksekutif atau pemangku kepentingan non-teknis. Hal ini memastikan bahwa hasil analisis lebih mudah dipahami dan diterapkan dalam strategi bisnis.
4. Memastikan Model Data Relevan dengan Realitas Industri
Industri yang berbeda memiliki dinamika dan tantangan unik. Data scientist yang memahami industri tertentu dapat menciptakan model yang lebih relevan dan akurat. Sebagai contoh, dalam industri manufaktur, pemahaman tentang proses produksi dapat membantu data scientist membuat model prediktif untuk mendeteksi kegagalan mesin sebelum terjadi.
5. Mendorong Inovasi Berdasarkan Wawasan Data
Pemahaman tentang business impact mendorong data scientist untuk tidak hanya menganalisis data, tetapi juga mengusulkan inovasi berbasis data yang berdampak nyata. Di industri kesehatan, misalnya, wawasan data dapat digunakan untuk mengembangkan layanan yang lebih personal dan efisien bagi pasien.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
Pemahaman tentang business impact industri adalah elemen penting yang membuat data scientist lebih efektif dalam peran mereka. Dengan menghubungkan data dengan tujuan bisnis, mereka tidak hanya membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik, tetapi juga memastikan bahwa pekerjaan mereka memberikan dampak yang nyata dan terukur. Data scientist yang mampu melihat gambaran besar inilah yang akan menjadi aset berharga bagi organisasi di era data-driven ini.
Tertarik menjadi bagian praktisi data profesional? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian!
Penulis: Reyvan Maulid