Project Management dalam Data Science di Keseharian

Dunia kerja saat ini sudah berubah jauh dibanding beberapa tahun lalu, terutama karena kemajuan teknologi. Kalau dulu kita harus mondar-mandir antar ruang rapat untuk kolaborasi, sekarang cukup buka laptop, dan semua tim sudah berkumpul secara virtual. Semuanya bisa dilakukan lebih mudah, mulai dari mengirim pesan, mengelola proyek, hingga menyelesaikan masalah teknis.

Nah, di balik aplikasi-aplikasi kerja yang sering kita gunakan sehari-hari, seperti Slack, Jira, Trello, atau Notion, ada peran data science yang cukup penting, lho. Data science membantu kita memahami bagaimana sebaiknya bekerja, berkolaborasi, dan mengambil keputusan lebih cerdas. Yuk, bahas lebih dalam bagaimana bagaimana aplikasi pekerjaan ini bisa begitu powerful dalam pengembangan produk, terutama dengan peran data science yang bikin kerjaan lebih efisien dan menyenangkan!

1. Mengapa Aplikasi Pekerjaan Sangat Penting dalam Pengembangan Produk

Mengapa sih, aplikasi seperti Slack, Jira, atau Trello ini begitu populer di kalangan pekerja modern? Jawabannya ada pada satu kata: kolaborasi. Dalam dunia pengembangan produk, setiap anggota tim. Mulai dari pengembang, desainer, hingga manajer proyek perlu selalu terhubung dan bekerja bersama-sama.

Slack, misalnya, berperan seperti ruang obrolan virtual, tempat di mana ide-ide baru dilemparkan, diskusi proyek dilakukan, bahkan di mana meme lucu tersebar untuk mengurangi stres kerja. Jira di sisi lain, adalah seperti papan tulis digital yang penuh dengan sticky notes, tapi jauh lebih rapi dan terorganisir. Setiap anggota tim tahu apa yang harus dikerjakan, kapan harus selesai, dan siapa yang bertanggung jawab.

Dengan adanya aplikasi-aplikasi ini, tugas bisa dikelola lebih transparan dan efisien. Kolaborasi menjadi lebih mudah karena data terkait proyek selalu tersedia dan bisa dilacak. Data science berperan di sini untuk mengoptimalkan penggunaan aplikasi ini, memastikan alur kerja yang lebih lancar, mengurangi hambatan, dan memberikan wawasan untuk membuat keputusan yang lebih baik. Tanpa aplikasi-aplikasi ini, pengembangan produk mungkin akan terasa lebih lambat dan tidak terstruktur.

2. Contoh Aplikasi dan Peran Data Science dalam Keseharian 

Sekarang, mari kita bahas bagaimana data science benar-benar hadir dalam aplikasi pekerjaan yang kita gunakan sehari-hari.

• Slack adalah salah satu contoh paling seru. Di balik layar, Slack menggunakan data science untuk mempermudah interaksi. Misalnya, Slack mengumpulkan data komunikasi untuk memberikan insights tentang pola komunikasi tim—apakah tim kita terlalu banyak diskusi di satu saluran, atau kurang berkomunikasi di proyek lain? Lebih menarik lagi, Slack memiliki integrasi dengan bot pintar seperti Polly yang bisa melakukan polling untuk tim.

  Bot ini mengumpulkan data dari polling tersebut untuk memahami perasaan tim atau mendapatkan umpan balik yang bisa digunakan untuk perbaikan.

• Jira, yang lebih terfokus pada pengelolaan tugas dan proyek, juga memanfaatkan data science dalam berbagai bentuk. Setiap tugas yang kamu buat di Jira adalah bagian dari gambaran besar produktivitas tim.

  Jira menggunakan data ini untuk membantu memprediksi kapan suatu proyek bisa selesai, memberikan peringatan dini jika sebuah sprint mulai mengalami keterlambatan, dan menunjukkan bottlenecks yang mungkin muncul. Semua ini memungkinkan manajer proyek untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas dan cepat.

• Ada juga Trello yang mengandalkan visualisasi data untuk mempermudah manajemen tugas. Dengan menggunakan integrasi analitik, data dari papan Trello dapat digunakan untuk memahami alur kerja mana yang efisien dan di mana ada hambatan.

  Data science membantu tim untuk selalu bergerak ke arah yang benar, dengan pengaturan tugas yang lebih jelas dan efisien.

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

3. Cara Data Science Mengubah Cara Kita Menggunakan Aplikasi Kerja 

Data science bukan cuma soal data mentah tapi lebih dari itu, ia adalah tentang bagaimana kita bisa menggunakan data tersebut untuk menciptakan workflow yang lebih baik. Aplikasi pekerjaan yang sering kita gunakan sehari-hari semakin pintar karena algoritma data science.

Misalnya, Jira menggunakan analitik prediktif untuk memberikan gambaran kapan sebuah tugas mungkin akan mengalami keterlambatan, berdasarkan data yang dikumpulkan dari proyek-proyek sebelumnya. Ini membantu tim untuk lebih realistis dalam merencanakan timeline mereka dan memastikan tidak ada yang terlewatkan.

Slack, di sisi lain, mulai mengadopsi machine learning untuk mengoptimalkan komunikasi tim. Dengan data science, Slack dapat memberi rekomendasi mengenai channel yang sering dilewati oleh anggota tim tetapi berisi informasi penting. Selain itu, bot seperti Halp juga hadir untuk memberikan solusi cepat terhadap masalah kecil yang dialami tim, sehingga anggota tidak perlu mencari-cari jawaban di banyak tempat.

Data science juga membawa personalization ke level yang lebih tinggi membuat aplikasi semakin terasa seperti dibuat khusus untuk kita, dengan memberikan notifikasi dan rekomendasi yang relevan dengan peran atau proyek yang sedang kita kerjakan.

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

4. Bagaimana Pengembang Produk Menggunakan Data Science untuk Pengambilan Keputusan 

Bagi pengembang produk, data adalah segalanya. Mengambil keputusan tanpa data ibarat menavigasi tanpa peta. Aplikasi seperti Jira menjadi sangat berguna karena memberikan akses kepada pengembang untuk memahami kecepatan dan efektivitas tim.

Misalnya, dalam proses sprint, manajer proyek dapat menggunakan data dari Jira untuk melihat apakah tim mereka berada di jalur yang benar. Analisis ini bisa mengungkap, misalnya, apakah tim selalu kesulitan menyelesaikan tugas di minggu terakhir sprint atau apakah ada tipe pekerjaan tertentu yang memerlukan lebih banyak waktu dari yang diperkirakan.

Selain itu, data dari Slack bisa digunakan untuk memahami pola komunikasi—apakah ada anggota tim yang kurang berinteraksi? Apakah diskusi yang terjadi sudah efektif? Semua ini adalah insights yang hanya bisa didapatkan dengan analitik data. Data science membantu tim untuk selalu memperbaiki proses mereka, dan memastikan setiap produk yang dikembangkan sesuai dengan ekspektasi dan kebutuhan pengguna.

 5. Tips Memaksimalkan Aplikasi Pekerjaan dengan Pemanfaatan Data

Sekarang, bagaimana caranya agar kita bisa memaksimalkan aplikasi-aplikasi ini dengan memanfaatkan data science? Berikut beberapa tips yang bisa kamu terapkan:

• Slack: Gunakan integrasi bot seperti Polly untuk mengadakan polling harian tentang perasaan anggota tim. Data dari polling ini bisa memberi wawasan berharga tentang tingkat kepuasan dan produktivitas tim.

• Jira: Cobalah manfaatkan dashboard untuk memantau tren penyelesaian tugas. Perhatikan pola sprint sebelumnya, apakah selalu ada penundaan di tugas tertentu? Data ini bisa digunakan untuk perencanaan lebih baik di masa mendatang.

• Trello: Gunakan Power-Ups seperti Butler yang menggunakan aturan otomatis untuk membantu mengelola tugas berulang. Ini adalah contoh kecil dari otomatisasi berbasis data yang bisa membantu kita bekerja lebih efisien.

Dengan sedikit usaha tambahan, kamu bisa memanfaatkan data dari aplikasi kerja untuk lebih memahami dinamika tim dan membuat keputusan yang lebih terinformasi. Oleh karenanya, aplikasi kerja seperti Slack, Jira, dan Trello tidak hanya sekadar alat komunikasi atau manajemen tugas; mereka adalah platform yang terintegrasi dengan data science untuk membantu kita bekerja lebih efektif. Data science memainkan peran besar dalam memberikan insights tentang bagaimana kita bekerja, apa yang bisa diperbaiki, dan bagaimana cara mengoptimalkan proses pengembangan produk.

Tertarik untuk menjadi seorang Data Scientist handal di era teknologi yang serba canggih ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari