Pahami Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist Sebelum Terjun di Bidang Data

Dalam dunia bisnis, data merupakan sebuah aset penting sehingga pengelolaannya harus sangat hati-hati. Jika terjadi kesalahan pada pengelolaannya, maka hal ini akan mempengaruhi informasi secara keseluruhan. Umumnya di perusahaan, data diolah oleh tim yang khusus menggunakan metode atau teknik tertentu serta software yang mendukung. 

Data Scientist adalah profesi di bidang data yang sedang naik daun saat ini. Secara umum Data Scientist memiliki tanggung jawab dalam melakukan manajemen pengelolaan data. Tools yang biasanya digunakan yaitu bahasa pemrograman Python, R, dan SQL. Kemampuan komunikasi juga perlu dimiliki Data Scientist agar penyampaian hasil analisis kepada tim terkait mudah dipahami. Sudah tahukah kamu tugas dan tanggung jawab profesi hits di bidang data ini? Yuk, kita simak bersama apa saja tugasnya!

1. Analisis Data

Tugas Data Scientist yang pertama yaitu melakukan analisis data. Tujuan dilakukannya analisis data yaitu menemukan informasi yang terkandung di balik data. Data perusahaan tersimpan dalam sebuah database atau data warehouse. Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan query SQL, kemudian dianalisis menggunakan software yang biasa digunakan. Analisis data diperlukan kemampuan matematika dan statistika yang baik. Beberapa software yang digunakan yaitu Excel, SPSS, Matlab, dan R. Penggunaan software tentu berdasarakan kebutuhan perusahaan serta Data Scientist itu sendiri. Untuk perusahaan skala menengah bisa menggunakan Excel atau SPSS. Hasil analisis akan disajkan atau ditampilkan dalam bentuk grafik agar mudah dipahami oleh orang lain. Nah, untuk keperluan visualisasi data yang menarik bisa menggunakan R atau Matlab. Analisis data juga bisa melalui Google Analytic atau alternatif platform lainnya seperti Matomo.

Baca juga : Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer 

2. Menyiapkan Infrastruktur Data 

Tugas Data Scientist selanjutnya yaitu menyiapkan infrastruktur data. Perusahaan memiliki lalu lintas data yang tinggi baik data penjualan, data konsumen, data statistik pada website, dan lain sebagainya. Nah, lalu lintas data yang padat ini perlu difasilitasi dengan merancang infrastruktur yang baik serta kemudahan akses data. Dengan akses data yang mudah akan memudahkan pula proses analisis. Tahap pengumpulan data dalam proses analisis cukup memakan waktu apalagi jika akses datanya agak sulit.

3. Machine Learning

Tugas Data Scientist tidak pernah jauh-jauh dari yang namanya data. Selain melakukan analisis data, Data Scientist juga bertugas membangun machine learning. Apa itu machine learning? Machine learning merupakan mesin yang dikembangkan agar dapat belajar dengan sendirinya tanpa arahan user. Machine learning memungkinkan komputer untuk mengembangkan perilaku berdasarkan data yang dipelajarinya. Beberapa contoh implementasi machine learning yaitu antara lain rekomendasi produk di marketplace, pengalaman di media sosial, dan masih banyak yang lainnya. Selain itu juga machine learning dapat digunakan untuk melakukan prediksi. Contohnya untuk memprediksi tren yang akan datang sehingga perusahaan dapat menentukan produk seperti apa yang sebaiknya diluncurkan dalam waktu tertentu. Prediksi dengan machine learning dapat juga diterapkan untuk mengetahui prediksi penyakit pasien, memprediksi harga saham, memprediksi mood pada lagu, dan lain sebagainya.

4. Mengkomunikasikan Hasil Temuan

Setelah mengumpulkan data, memproses, dan menganalisis data, seorang Data Scientist akan mengkomunikasikan hasil temuan atau analisisnya kepada tim terkait seperti tim manajemen maupun tim IT. Data Scientist harus mampu menyampaikan insight yang diperoleh dari proses analisis yang dapat digunakan sebagai pedoman atau landasan dalam pengambilan keputusan. Sebuah keputusan dalam bisnis tidak bisa diambil sembarangan melainkan harus berdasarkan data baik data penjualan, data konsumen, data kritik dan saran konsumen terhadap produk yang dipasarkan, dan lain sebagainya. Penggunaan data juga tergantung pada permasalahan yang ingin dipecahkan, misalnya untuk mengetahui apakah strategi penjualan perlu peningkatan atau tidak, maka bisa menggunakan data penjualan. Harapannya dengan mengkomunikasikan hasil temuan atau insight tersebut, perusahaan dapat lebih cepat mengembangkan bisnisnya dibandingkan dengan kompetitor. 

Baca juga : 3 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer 

5. Bangun Portofolio untuk Jadi Data Scientist

Salah satu hal yang cukup penting ketika ingin menjadi Data Scientist adalah membangun portofolio data. Namun ini juga tergantung syarat perusahaan. Ada yang meminta portofolio data, ada juga yang tidak. Portofolio data bertujuan untuk menunjukkan kemampuan dalam mengolah data, menyajikan data, serta mengkomunikasikan data tersebut. Bisa dalam bentuk tulisan atau presentasi dengan ikon-ikon yang menarik. Harapannya recruiter akan tertarik dengan kemampuan analisis dan masuk dalam kandidat potensial. Kamu bisa membuat portofolio data dari project atau challenge yang ada di DQLab, loh. Selain itu kamu juga akan mendapatkan sertifikat secara gratis setiap penyelesaian modul, project, dan challengenya. Tunggu apa lagi? Daftar di DQLab.id dan mulai bangun portofolio datamu!

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya