Penerapan Tujuan Utama Data Science Pada Big Data
Kemunculan istilah Data Science pada awalnya diciptakan tahun 2008. Hal ini didasarkan bahwa saat ini perusahaan mulai menyadari kebutuhan akan talenta data yang terampil dalam mengatur dan menganalisis data dalam jumlah besar (Big Data). Dikutip dari Data Robot, data science merupakan ilmu yang menggabungkan sebuah kemahiran di bidang ilmu tertentu dengan keahlian pemrograman, matematika, dan statistik. Tentunya bidang ilmu tersebut pastinya berjalan dengan seimbang dan sesuai dengan kebutuhannya. Data science adalah ilmu yang secara khusus mempelajari mengenai data, terutama data kuantitatif atau data numerik. Bahkan, saat ini ilmu data science sudah menjadi suatu profesi baru di bidang teknologi dan banyak dicari oleh berbagai perusahaan. Tujuan dari data science adalah menganalisa data dari suatu himpunan baik skala kecil (sampel) maupun skala besar (populasi). Himpunan data tersebut kemudian diaplikasikan dengan algoritma tertentu untuk menggali data, dengan tujuan untuk mendapatkan pola data dan melakukan prediksi data yang cukup akurat. Tujuan dari prediksi ini adalah membantu tim Manajemen dalam pengambilan keputusan, maupun untuk digunakan dalam membuat kecerdasan buatan yang dapat terus belajar dengan sendirinya (Artificial Intelligence).
Banyaknya jumlah data yang dihasilkan manusia dari waktu ke waktu dan perangkat yang terus mendorong perkembangan teknologi tentunya dapat mewadahi kebutuhan untuk mengakses informasi yang terus bertambah. Oleh karena itu, Data scientist diperlukan untuk menganalisa data dalam jumlah banyak yang terdapat dalam sistem Big Data. Seorang Data Scientist harus memiliki kemampuan di tiga bidang. Pertama adalah kemampuan tentang business logic di bidang yang digeluti oleh perusahaan yang sedang ditangani, seperti halnya data analyst. Kedua adalah kemampuan statistika dan matematika yang cukup untuk mengetahui pola-pola data berikut dengan algoritmanya. Ketiga adalah kemampuan menggunakan tools dari sistem Big Data yang membantunya dalam mengolah dan menganalisis data. Oleh karena itu, kehadiran Data Scientist diperlukan untuk mencapai tujuan dari data science itu sendiri. Lalu, kira-kira apa peran data science dalam perkembangan era big data saat ini. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang peranan data science dalam big data untuk mencapai tujuan utama data science. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!
1.Optimalisasi Proses Bisnis
Data dapat memberi Anda wawasan tentang seberapa baik kinerja proses, apakah mereka telah meningkat dari waktu ke waktu dan cukup kuat untuk bertahan dalam keadaan yang tidak terduga. Data dapat menghubungkan proses dengan orang-orang, mengidentifikasi pengaruh utama perubahan, dan mengubah wawasan menjadi tindakan. Ketika Anda memahami perilaku pelanggan, itu membuka saluran peluang baru. Memprediksi kebutuhan pelanggan Anda dapat membantu Anda menciptakan proposisi nilai baru, menemukan pelanggan potensial, dan menghasilkan pendapatan tambahan. Kurasi data dari waktu ke waktu menciptakan cadangan data yang dapat dimonetisasi untuk menambah aliran pendapatan baru.
Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!
2.Otomatisasi dalam Transformasi Digital
Untuk menciptakan lingkungan yang transformatif dan meningkatkan kecepatan dan kualitas pengiriman, organisasi perlu mengintegrasikan otomatisasi ke dalam proses yang ada untuk meningkatkan kemampuan untuk sering merilis produk berkualitas tinggi - dan untuk memungkinkan pertumbuhan pendapatan dan laba. Otomatisasi juga meningkatkan efisiensi operasional dan memungkinkan karyawan untuk fokus pada tugas yang lebih bermanfaat khususnya dalam dunia data science. Dengan otomatisasi, solusi hemat biaya diaktifkan untuk tugas berbasis aturan yang berulang. Selain itu, kemungkinan kesalahan manusia dihilangkan, memberikan hasil yang 100% akurat. Dengan mengotomatisasi tugas, perusahaan dapat secara signifikan mengurangi siklus proses secara keseluruhan.
3.Klasifikasi Insight Data
Volume informasi dan wawasan yang tersedia berkembang pesat dengan meningkatnya volume data yang secara tidak langsung memulai peluang dan karenanya ruang lingkup untuk tumbuh untuk bisnis maupun individu. Layanan ilmu data membuat organisasi mampu mengatasi kekurangan pakar data dan memberikan deskripsi terperinci tentang lingkungan bisnis mereka. Ilmu data adalah teknik yang memungkinkan hasil generasi berikutnya untuk memprediksi apa yang akan terjadi dan bagaimana melindunginya dari risiko jika ada. Misalnya, dari data pelanggan, kemungkinan dapat diprediksi apa yang akan menjadi pembelian pelanggan berikutnya, memperkirakan pelanggan mana yang akan membeli produk serupa, dan lain-lain.
4.Optimalisasi Jalur Penjualan
Menutup transaksi adalah tujuan utama dari setiap tenaga penjualan. Oleh karena itu, siklus penjualan yang lebih pendek memungkinkan tenaga penjualan untuk meningkatkan volume penjualan mereka. Namun, ini tidak selalu terjadi. Beberapa transaksi mungkin membutuhkan waktu lebih lama untuk ditutup daripada yang lain, tetapi mungkin bernilai beberapa kali lebih banyak dalam hal keuntungan. Jadi, bagaimana tenaga penjualan dapat mengoptimalkan upaya mereka untuk meningkatkan volume dan nilai penjualan? Customer Relationship Management Systems (CRMS) adalah alat digital yang membantu tim penjualan melacak setiap langkah proses penjualan. Dengan menganalisis data sebelumnya, CRMS seperti HubSpot dan Mailchimp menawarkan fitur penilaian prospek kepada pengguna untuk memperkirakan kemungkinan konversi serta nilai potensialnya. Dengan cara ini, prospek dengan skor yang lebih tinggi dapat diprioritaskan.
Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!
5.Belajar Data Science Yuk Bersama DQLab!
Tidak memiliki background di bidang IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa untuk mendapatkan kesempatan untuk menguasai ilmu data science meskipun hanya dirumah saja. Menurut Eric Van Dusen, seorang dosen University of Berkeley mengatakan bahwa keterampilan data science merupakan skill yang harus dimiliki oleh pekerja khususnya di abad ke-21. Dengan mempelajari Data Science, kamu akan terlatih dan terbiasa untuk menghasilkan informasi dari olahan data mentah dan insight yang valuable. Apalagi sekarang ini, profesi data scientist menjadi salah satu profesi yang termasuk kedalam "Sexiest job of the 21st century" versi Harvard Business Review.
Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara otodidak, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab atau bisa juga klik button dibawah. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan cobain free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!
Penulis: Reyvan Maulid