Portofolio Data Analyst di Industri Pertambangan
Portofolio data analyst menjadi salah satu dokumen terpenting yang perlu kamu persiapkan ketika ingin melamar di posisi data analyst. Tak heran, bila portofolio buatan kandidat dijadikan sebagai tolok ukur bagi recruiter untuk menyeleksi kandidat terbaik yang pantas mengisi posisi tersebut. Portofolio data analyst menunjukkan kebolehan masing-masing kandidat dalam mendemonstrasikan keterampilan yang berkenaan dengan analisis data.
Maka dari itu, pemilihan topik beserta tema menjadi hal krusial dan perlu dipertimbangkan agar dapat memikat recruiter saat proses perekrutan sedang berlangsung. Salah satu topik yang bisa kamu pertimbangkan adalah mengangkat sektor pertambangan sebagai topik pilihan dalam showcase portofolio data.
Ada banyak kasus yang bisa kamu bahas lebih mendalam seputar pertambangan. Mulai dari energi baru terbarukan, data geospasial, pemetaan tambang, efisiensi operasional dengan melibatkan penggunaan Internet of Things (IoT), strategi pengelolaan risiko, dan lain-lain. Dengan menggali lebih dalam sederetan topik tersebut, seorang pemula data bisa merespon tantangan dan permasalahan yang ada pada sektor pertambangan melalui analisis data yang relevan sesuai rumusan masalah yang dialami.
Maka dari itu, besar kemungkinan jika kandidat ini paham dengan alur ceritanya dan penyelesaiannya tentunya akan mudah dalam memecahkan masalahnya melalui portofolio data analyst. Pada artikel kali ini, kita akan membedah portofolio data analyst dengan topik seputar pertambangan. So, daripada kamu penasaran langsung kita bahas yuk sahabat DQLab!
1. Deskripsi Proyek
Perusahaan tambang batubara ABC, sebuah pemain besar di industri, menghadapi tantangan dalam meningkatkan efisiensi dan produktivitas operasional mereka. Dengan menggunakan pendekatan analisis data, saya dipekerjakan untuk menyelidiki dan mengidentifikasi area-area dimana optimisasi dapat dilakukan.
Adapun tujuan proyeknya adalah meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi biaya produksi dengan menerapkan solusi yang didukung oleh analisis data.
Sumber Gambar: PT Bukit Asam
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Langkah-Langkah yang Perlu Dilakukan
Dalam menjawab deskripsi proyek yang telah dijabarkan pada poin sebelumnya, berikut adalah langkah-langkah yang perlu dilakukan:
Pengumpulan Data:
Mengumpulkan data dari sensor-sensor di area penambangan, termasuk data produksi, kualitas batubara, dan performa peralatan.
Mengintegrasikan data dari berbagai sumber termasuk sistem manajemen tambang dan peralatan monitoring.
Analisis Kualitas Batubara:
Menganalisis data kualitas batubara untuk mengidentifikasi pola dan tren yang mempengaruhi kualitas produk akhir.
Mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi terhadap fluktuasi kualitas batubara dan memberikan rekomendasi perbaikan.
Prediksi Kinerja Peralatan:
Menggunakan teknik analisis prediktif untuk meramalkan kerusakan potensial pada peralatan utama, seperti excavator dan belt conveyor.
Mengembangkan model prediktif untuk memperingatkan tim pemeliharaan tentang potensi kerusakan sebelum terjadi.
Optimasi Rute dan Penjadwalan:
Menggunakan analisis rute dan penjadwalan untuk mengoptimalkan pergerakan truk tambang, mengurangi waktu tunggu, dan meningkatkan efisiensi pengangkutan batubara.
Implementasi Sistem Monitoring Real-Time:
Menerapkan sistem pemantauan real-time untuk memungkinkan pemantauan langsung terhadap performa operasional dan memungkinkan pengambilan keputusan yang cepat.
Evaluasi dan Pemantauan Kinerja:
Melakukan evaluasi terus-menerus terhadap implementasi solusi-solusi yang diusulkan.
Menerapkan metrik kinerja untuk memantau peningkatan efisiensi dan identifikasi area-area yang masih memerlukan perbaikan.
Sumber Gambar: Good News From Indonesia
3. Hasil dan Dampak
Berdasarkan langkah yang telah disebutkan di atas, dapat dihasilkan sebagai berikut:
Reduksi biaya produksi sebesar 15% dalam enam bulan pertama implementasi.
Peningkatan efisiensi pengangkutan batubara sebesar 20%.
Penurunan waktu henti peralatan sebesar 25% berkat implementasi pemantauan prediktif.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
4. Kesimpulan Proyek
Setelah sudah tahu hasilnya, kamu perlu membuat kesimpulan berdasarkan hasil temuan yang kamu dapat ya. Dari serangkaian hasil analisis data yang telah dilakukan, salah satunya adalah peningkatan efisiensi pengangkutan batubara sebesar 20%. Studi kasus ini mencerminkan kemampuan kandidat dalam menerapkan analisis data untuk mengidentifikasi dan mengatasi tantangan spesifik dalam industri pertambangan. Dengan proyek ini, seorang kandidat tidak hanya menyumbangkan solusi yang efektif tetapi juga membuktikan dampak positifnya terhadap efisiensi dan produktivitas perusahaan.
Nah, tentunya untuk bisa membangun portofolio data analyst yang baik, kalian membutuhkan banyak ide, bukan? DQLab bisa menjadi sumber ide portofolio tersebut. Modul pembelajaran diatur sehingga pemula dapat mempelajari hal mendasar terlebih dahulu untuk memperkuat pengetahuannya.
Selanjutnya akan diberikan beberapa studi kasus yang memperluas pemahaman kalian dan mengaplikasikannya ke permasalahan yang bervariasi. Untuk pemula yang tidak memiliki latar belakang IT pun dimudahkan dengan Live Code Editor sehingga tidak perlu install aplikasi ketika harus praktik coding.
Bahkan modul di DQLab diintegrasikan dengan ChatGPT loh. 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 ikuti Bootcamp Data Analyst with Python & SQL bersama DQLab LiveClass!
Penulis: Reyvan Maulid