Ragam Project Data Analyst di Industri Logistik

Data analyst selalu dibutuhkan di setiap industri, tidak terkecuali sektor logistik. Terlebih dengan kemajuan bisnis dan banyaknya perusahaan yang mulai ekspansi baik dengan membuka cabang di berbagai lokasi dalam negeri atau bahkan ke luar negeri, maka tidak heran jika kebutuhan data analyst semakin meningkat. 

Nah, dengan peluang tersebut, sebenarnya ada banyak ragam project data analyst yang juga bisa dieksplorasi. Mulai dari optimasi rute pengiriman hingga analisis kinerja rantai pasokan secara menyeluruh. Dalam artikel kali ini, akan dijelaskan beberapa ragam project tersebut yang bisa jadi inspirasi kalian untuk menganalisis lebih lanjut permasalahan di sektor logistik dan solusi terbaik yang bisa kalian berikan. 

1. Optimasi Rute Pengiriman

Proyek optimasi rute pengiriman merupakan salah satu aspek penting dalam bidang logistik yang dapat diselesaikan oleh seorang data analyst. Tujuan utama dari proyek ini untuk menemukan rute-rute pengiriman yang paling efisien, menghemat waktu, biaya, dan sumber daya, serta meningkatkan kepuasan pelanggan.

Kalian dapat mengumpulkan dan menganalisis data pengiriman historis untuk memahami pola-pola pengiriman, waktu yang dibutuhkan, dan rute-rute yang biasa digunakan. Analisis ini membantu dalam menemukan tren-tren penting yang dapat mempermudah proses optimasi.

Selanjutnya, menggunakan algoritma optimasi untuk menemukan rute pengiriman terpendek atau paling efisien berdasarkan jarak fisik antara titik asal dan tujuan. Algoritma seperti Algoritma Dijkstra atau Algoritma Bellman-Ford dapat digunakan untuk rute-rute ini.

Kalian juga bisa memberikan solusi optimasi rute pengiriman dengan menggabungkan pesanan dari beberapa pelanggan dalam satu rute. Dengan menggabungkan pesanan, perusahaan dapat mengurangi biaya transportasi dan meningkatkan efisiensi pengiriman.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Prediksi Permintaan Pelanggan

Proyek data analyst yang berfokus pada prediksi permintaan pelanggan melibatkan penggunaan teknik statistik dan machine learning untuk memahami pola-pola perilaku pelanggan dan memprediksi kebutuhannya di masa depan.

Salah satu proyek yang umum adalah pengembangan model peramalan permintaan menggunakan metode statistik seperti regresi linier, time series analysis, atau algoritma machine learning seperti Random Forest, XGBoost, atau neural networks.

Dengan menganalisis data historis penjualan dan faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan seperti musim, promosi, atau tren pasar, kalian dapat menghasilkan perkiraan yang akurat untuk membantu perusahaan mengelola persediaan, merencanakan produksi, dan meningkatkan efisiensi rantai pasokan.

Selain itu, proyek prediksi permintaan pelanggan juga dapat mencakup analisis segmentasi pelanggan untuk memahami preferensi dan kebiasaan berbelanja mereka. Dengan menggunakan teknik clustering atau segmentasi pelanggan, kalian dapat mengidentifikasi kelompok pelanggan dengan karakteristik serupa.

Informasi ini dapat membantu perusahaan memahami perilaku pelanggan yang berbeda dan mengembangkan strategi pemasaran yang sesuai untuk setiap segmen. Proyek ini melibatkan analisis data transaksi, survei pelanggan, atau data perilaku online untuk mengidentifikasi pola konsumsi dan preferensi produk.

3. Analisis Kinerja Supplier

Proyek data analyst dalam analisis kinerja supplier bertujuan untuk memahami sejauh mana supplier memenuhi persyaratan perusahaan. Analisis kinerja supplier melibatkan pemantauan dan evaluasi berbagai aspek, seperti waktu pengiriman, kualitas produk, harga, tingkat persediaan, dan tingkat layanan, untuk memastikan bahwa kerja sama dengan supplier berjalan sesuai rencana.

Proyek tersebut dapat mencakup penggunaan metode statistik dan alat analisis data untuk mengevaluasi kinerja supplier, mengidentifikasi tren, dan membuat rekomendasi perbaikan.

Salah satu komponen penting dalam proyek ini adalah pengembangan sistem penilaian kinerja supplier yang mencakup metrik-metrik yang relevan dan indikator kinerja kunci (Key Performance Indicators, KPIs). Dengan menggunakan data historis dan saat ini, kalian dapat mengukur tingkat kinerja supplier dalam hal waktu pengiriman tepat waktu, tingkat cacat produk, layanan pelanggan, dan lainnya.

Analisis ini dapat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan strategis, seperti pemilihan supplier yang lebih baik, perbaikan proses produksi, atau negosiasi kontrak yang lebih efisien.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya

4. Analisis Kinerja Supply Chain

Proyek analisis kinerja supply chain adalah proyek yang melibatkan evaluasi menyeluruh terhadap efisiensi dan efektivitas rantai pasokan suatu perusahaan. Data analyst dalam proyek ini memanfaatkan data dari seluruh tahapan rantai pasokan, termasuk pengadaan, produksi, distribusi, dan logistik, untuk mengidentifikasi potensi peningkatan dan mengatasi gangguan yang dapat menghambat kinerja keseluruhan sistem.

Salah satu fokus utama proyek ini adalah mengidentifikasi titik-titik lemah dalam rantai pasokan dan mengoptimalkan operasi untuk mengurangi biaya, meningkatkan responsibilitas, dan mempercepat waktu pengiriman.

Proyek analisis kinerja supply chain juga melibatkan pemodelan prediktif untuk meramalkan perubahan dalam permintaan pasar, perubahan harga bahan baku, atau perubahan kebijakan pemerintah yang dapat mempengaruhi rantai pasokan. Dengan meramalkan skenario-skenario masa depan, perusahaan dapat mengambil langkah-langkah proaktif untuk mengatasi perubahan ini dan mengoptimalkan strategi pasokan mereka.

Selain itu, pemodelan prediktif juga dapat membantu dalam peramalan persediaan, membantu pengambilan keputusan berkaitan dengan produksi dan distribusi, dan mengurangi risiko kerugian akibat kelebihan atau kekurangan persediaan.

Wah, cukup menarik ya ragam projectnya? Tidak hanya di industri logistik, kalian juga bisa eksplorasi ragam project data analyst lainnya. Kalian bisa temukan beragam project tersebut di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi.

Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. 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 ikuti  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python untuk siap jadi ahli dalam menyampaikan insight data! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya