Peran Data Science dalam Meningkatkan Efisiensi Operasional

Data Science hadir sebagai metode ilmiah yang memungkinkan perusahaan mengumpulkan, menganalisis, dan menerjemahkan data menjadi insight yang dapat mendorong pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan efisien. Melalui pendekatan yang didasarkan pada data science, perusahaan dapat mengoptimalkan berbagai aspek operasional, mengurangi biaya, dan meningkatkan produktivitas

Dengan memahami konsep dasar, bidang penerapan, teknik yang digunakan, serta contoh nyata dalam dunia bisnis, perusahaan dapat mulai melihat data sebagai investasi strategis untuk mencapai efisiensi operasional yang lebih tinggi dan lebih berkelanjutan. Pelajari seluruh penjelasan tersebut pada artikel berikut.

1. Apa itu Data Science?

Data Science adalah disiplin ilmu yang menggabungkan berbagai metode ilmiah, proses, algoritma, dan sistem untuk mengekstrak pengetahuan dari data, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur. Proses ini melibatkan teknik statistik, matematika, komputasi, hingga machine learning untuk mengidentifikasi pola atau tren dalam data yang mungkin sulit diungkapkan melalui analisis tradisional.

Pada dasarnya, Data Science adalah pendekatan holistik untuk memahami fenomena yang terekam dalam data dan menciptakan insight prediktif maupun preskriptif yang dapat diterapkan dalam berbagai bidang. Di dunia bisnis, Data Science memungkinkan perusahaan memanfaatkan data untuk lebih memahami operasi internal , memperbaiki proses, mengurangi pemborosan, dan pada akhirnya meningkatkan efisiensi operasional.

Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science

2. Aspek Operasional yang Dapat Dioptimalkan Oleh Data Science

Data Science dapat memberikan dampak yang besar pada berbagai aspek operasional dalam bisnis. Salah satu area yang bisa dioptimalkan adalah manajemen rantai pasokan atau supply chain management. Dengan analisis data yang tepat, perusahaan bisa mengurangi waktu yang dihabiskan dalam proses produksi, pengiriman, dan distribusi, sehingga mengurangi biaya logistik.

Pengelolaan stok atau inventaris juga menjadi lebih efektif dengan bantuan Data Science, karena perusahaan dapat memprediksi kebutuhan produk secara lebih akurat, menghindari kekurangan maupun kelebihan stok yang merugikan.

Data Science juga membantu dalam memaksimalkan produktivitas karyawan dengan mengidentifikasi waktu dan pola kerja yang paling produktif, serta mengurangi waktu yang dihabiskan untuk tugas-tugas berulang dengan mengotomatisasi sebagian proses.

Data Science juga sangat bermanfaat dalam pemeliharaan prediktif atau predictive maintenance, yaitu memprediksi kapan mesin atau peralatan perlu diperbaiki untuk menghindari kerusakan yang dapat mengakibatkan downtime operasional. Semua aspek ini berkontribusi pada efisiensi operasional yang lebih baik dan pengurangan biaya perusahaan.

3. Teknik Data Science untuk Optimalisasi Operasional

Ada beberapa teknik Data Science yang banyak diterapkan dalam upaya optimalisasi operasional. Salah satunya adalah analitik prediktif (predictive analytics), yang memungkinkan perusahaan untuk menganalisis pola dalam data masa lalu untuk memprediksi tren atau kebutuhan di masa mendatang. Teknik ini sangat berguna dalam manajemen rantai pasokan dan pemeliharaan prediktif, di mana pola konsumsi atau kerusakan dapat diidentifikasi sebelum terjadinya masalah.

Machine learning juga merupakan teknik penting yang membantu dalam menciptakan model prediktif yang dapat terus belajar dari data baru dan meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu. Selain itu, ada teknik analitik real-time, yang memungkinkan pemantauan langsung terhadap berbagai aspek operasional sehingga perusahaan dapat bereaksi cepat terhadap perubahan kondisi di lapangan.

Contohnya, perusahaan dapat memantau tingkat stok secara real-time dan memutuskan kapan waktu yang tepat untuk mengisi kembali, sehingga stok tetap terjaga tanpa kelebihan. Teknik-teknik ini memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih cepat, akurat, dan berbasis data.

4. Contoh Implementasi Data Science di Bisnis

Penerapan Data Science untuk meningkatkan efisiensi operasional sudah banyak dilakukan oleh perusahaan-perusahaan besar. Misalnya, perusahaan e-commerce seperti Amazon menggunakan Data Science untuk mengoptimalkan rantai pasokan mereka.

Dengan analisis prediktif, Amazon dapat memprediksi produk apa yang akan diminati oleh pelanggan di area tertentu dan menyimpan produk tersebut di gudang terdekat, sehingga mengurangi waktu pengiriman dan biaya logistik.

Contoh lain datang dari industri manufaktur, di mana perusahaan seperti Siemens menggunakan predictive maintenance untuk menjaga agar mesin produksi mereka tetap beroperasi dengan optimal. Dengan memprediksi kapan suatu mesin mungkin akan mengalami kerusakan berdasarkan pola data sebelumnya, Siemens dapat melakukan perawatan atau penggantian suku cadang sebelum terjadi kerusakan yang menyebabkan downtime.

Di bidang perhotelan, Marriott International menerapkan data science untuk mengoptimalkan harga kamar secara real-time berdasarkan permintaan dan tingkat hunian. Hal ini memungkinkan Marriott untuk menjaga agar kamar hotel mereka selalu kompetitif di pasar sekaligus memastikan tingkat hunian yang tinggi.

Implementasi ini menunjukkan betapa beragamnya peran Data Science dalam berbagai industri dan bagaimana data dapat menjadi aset berharga dalam meningkatkan efisiensi operasional.

Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

Tertarik untuk mengimplementasikan data science ke masalah-masalah nyata? 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!