Peran Penting Data Science di Ragam Sektor Bisnis
Data Science berperan penting dalam setiap sektor, mulai dari dunia kesehatan, pendidikan, ekonomi, dan dunia bisnis. Beberapa contoh penting data dalam dunia bisnis, yakni data penjualan, data pelanggan, data produk, dan sebagainya. Data yang telah diperoleh pun tidak bisa dibiarkan begitu saja, namun perlu diolah dan dianalisis agar menghasilkan informasi atau suatu kesimpulan.
Mengingat pasti terjadi kenaikan jumlah data yang meningkat tiap harinya, kebutuhan ilmu Data Science dari seorang praktisi data sangat diharapkan untuk membantu mengolah data-data tersebut. Terlebih, bsnis secara nasional dan internasional kini sudah menggunakan data untuk pengembangan serta keputusan perusahaan mereka.
Pada artikel kali ini DQLab akan mengajak sahabat data untuk mengetahui bagaimana Data Science bisa membantu dan bermanfaat bagi sebuah bisnis yang dijalankan oleh sebuah perusahaan baik perusahaan kecil maupun perusahaan besar. Yuk, simak penjelasan berikut!
1. Bidang Transportasi
Penerapan Data Science dapat dimanfaatkan di bidang transportasi. Salah satu contohnya adalah Driverless Cars. Dengan bantuan mobil tanpa pengemudi, jumlah kecelakaan yang mengakibatkan korban jiwa dapat ditekan dengan mudah.
Misalnya, dalam mobil tanpa pengemudi, data training dimasukkan ke dalam algoritma dan dengan bantuan Data Science, data dapat dianalisis seperti berapa batas kecepatan di jalan raya, jalan sibuk, jalan sempit, dan sebagainya serta mencari solusi bagaimana menangani situasi yang berbeda saat mengemudi.
Contoh penerapan Data Science pada sektor transportasi udara juga ikut berkembang dan mempermudah perusahaan untuk memprediksi penundaan penerbangan. Hal ini membantu perusahaan untuk memutuskan apakah akan langsung mendarat ke tujuan atau harus transit terlebih dahulu. Pemilihan rute yang tepat sesuai dengan kepadatan bandara juga bisa dioptimalkan dengan Data Science.
Baca juga : Membandingkan 2 Algoritma Data Science Populer 2023
2. Social Media TikTok
Salah satu aplikasi yang merupakan hasil terapan dari algoritma Data Science adalah aplikasi TikTok. Siapa sih yang tidak kenal dengan aplikasi yang satu ini? Pasti sahabat data sudah akrab dengan aplikasi yang sering FYP (For Your Page) di halaman pencarian.
Contoh kecil, misalnya yang lewat di beranda TikTok kamu lebih banyak ke konten kuliner atau makan-makan. Tanpa sadar, ternyata kamu sebagai pengguna ini banyak memberikan likes atau menyukai konten serupa. Nantinya konten kuliner tadi akan dipersonalisasikan ke dalam kategori makanan.
TikTok menggunakan algoritma Machine Learning untuk mengatur personalisasi konten yang ada pada FYP. Feed dipersonalisasi sesuai dengan konten yang disukai oleh pengguna dan minat yang sudah ditentukan di awal ketika melakukan pembuatan akun.
Tidak hanya berhenti disitu saja, dalam menyusun strategi rekomendasi dan kategorisasi TikTok di halaman beranda mereka juga menggunakan Computer Vision, Natural Language Processing, dan Metadata.
3. Bisnis Retail dengan Data Science
Suatu bisnis dapat berkembang pesat dikarenakan inovasi, baik inovasi yang berasal dari produk atau berasal dari proses bisnis itu sendiri. Misalnya inovasi bisnis di bidang retail seperti mencari hubungan antar produk dari suatu transaksi penjualan. Yang memiliki tujuan untuk memposisikan produk yang memiliki kecenderungan akan dibeli secara bersamaan, memberi rekomendasi produk terhadap konsumen, menyusun rak display produk, serta menyusun halaman produk di platform e-commerce.
Dengan begitu penjualan dapat meningkat, dan barang yang tidak laku jika di letakkan dengan tepat akan lebih menarik dan memiliki peluang untuk dibeli atau sering disebut dengan istilah "Market Basket Analysis". Dengan menggunakan Market Basket Analysis kamu dapat mencari rekomendasi paket produk berdasarkan pola unik dari data transaksi pelanggan yang dapat meningkatkan penjualan.
4. Meningkatkan Kualitas SDM
Data Science tidak hanya berfokus pada perkembangan bisnis secara finansial, namun juga dapat membantu dalam proses peningkatan kualitas sumber daya manusia (SDM) di perusahaan.
Bayangkan jika suatu perusahaan harus melakukan pengecekan CV secara manual. Sedangkan setiap harinya hampir ratusan CV masuk. Tentu ini kurang efisien terutama jika kita membutuhkan karyawan secepatnya.
Ilmu Data Science mampu menyelesaikan permasalahan tersebut melalui pemodelan yang dibuat khusus untuk mengenali calon karyawan yang memiliki kemampuan tertentu sesuai kebutuhan. Selain efisien, cara ini akan memudahkan perusahaan mendapatkan kandidat yang paling tepat karena lebih akurat.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Di tahun 2023, penggunaan data diperkirakan akan terus meningkat dan lapangan pekerjaan di bidang Data Science akan terbuka lebar. Yuk persiapkan dirimu agar bisa bersaing dan mendapatkan dream job di bidang Data Science bersama DQLab!
Caranya mudah! Sign Up di DQLab.id dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan mengakses module "Introduction to Data Science with Python" atau “Introduction to Data Science with R”. Bangun portofolio datamu untuk mempersiapkan diri berkarir di industri data!