Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Ragam Task Data Scientist di Industri Telekomunikasi

Belajar Data Science di Rumah 18-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-02-2024-02-17-171215_x_Thumbnail800.jpg

Seorang data scientist tidak hanya berkutat di ranah teknologi saja. Ada banyak pula jenis tugas yang bisa dikerjakan sesuai dengan latar belakang industri masing-masing. Beberapa tugas yang dapat dikerjakan oleh seorang data scientist meliputi pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis, pengembangan model prediktif untuk memprediksi perilaku pelanggan atau tren pasar, implementasi teknik machine learning untuk meningkatkan efisiensi operasional, dan menyajikan hasil analisis secara visual melalui dashboard atau laporan yang mudah dipahami oleh pemangku kepentingan non-teknis. 


Selain itu, seorang data scientist juga dapat berperan sebagai penasihat strategis yang membantu organisasi mengidentifikasi peluang baru, mengatasi tantangan, dan mengoptimalkan kinerja bisnis dengan memanfaatkan data secara efektif. Salah satu sektor yang mencuri perhatian untuk bisa dimasuki oleh data scientist adalah industri telekomunikasi. Industri telekomunikasi merupakan salah satu sektor yang sangat bergantung pada analisis data untuk mengoptimalkan jaringan, meningkatkan kualitas layanan, dan memahami perilaku pelanggan.


Seorang data scientist dalam industri telekomunikasi dapat mengembangkan model prediktif untuk memprediksi kebutuhan kapasitas jaringan, menganalisis data pengguna untuk menemukan pola konsumsi, serta memanfaatkan teknologi Big Data dan machine learning untuk mendeteksi anomali jaringan atau kecurangan.


Kira-kira seperti apa ya gambaran tugas dari seorang data scientist di ranah industri telekomunikasi? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!


1. Optimasi Jaringan

Data scientist di industri telekomunikasi memiliki tugas yaitu mengoptimalkan kinerja jaringan, memperbaiki kualitas layanan, dan mengidentifikasi area dimana perbaikan infrastruktur diperlukan. Selain itu, data scientist di industri telekomunikasi juga bertanggung jawab untuk menganalisis tren penggunaan data dan lalu lintas komunikasi, sehingga dapat mengidentifikasi potensi peningkatan kapasitas atau penyesuaian strategi jaringan untuk mengantisipasi lonjakan traffic yang mungkin terjadi di masa depan. 


Selain itu, mereka juga harus terlibat dalam pengembangan dan penerapan solusi kecerdasan buatan (artificial intelligence) dan Internet of Things (IoT) untuk meningkatkan efisiensi operasional, memperbaiki responsivitas jaringan, dan menyediakan layanan yang lebih personal kepada pelanggan. Dengan demikian, data scientist memainkan peran kunci dalam menjaga agar industri telekomunikasi tetap kompetitif dan adaptif dalam menghadapi perubahan lingkungan bisnis dan teknologi yang cepat.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Analisis Churn

Data scientist juga bertugas untuk memprediksi pelanggan yang berpotensi beralih ke operator telekomunikasi lain. Hal ini disebut juga dengan analisis churn. Analisis churn merupakan salah satu aspek penting dalam industri telekomunikasi yang dilakukan oleh seorang data scientist. 


Tugas utama dalam analisis churn adalah membangun model prediktif yang dapat mengidentifikasi pelanggan yang berpotensi untuk beralih ke operator telekomunikasi lainnya. Dengan memanfaatkan teknik-teknik machine learning dan analisis data, data scientist dapat menganalisis pola-pola perilaku pelanggan, faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pelanggan untuk beralih, serta indikator-indikator churn yang dapat diamati dari data historis.


Setelah membangun model prediktif churn, data scientist juga bertanggung jawab untuk mengimplementasikan model tersebut ke dalam sistem operasional perusahaan telekomunikasi. Selain itu, mereka juga melakukan evaluasi terhadap performa model secara berkala untuk memastikan bahwa model tersebut tetap relevan dan akurat dalam memprediksi churn.


3. Deteksi Anomali

Data scientist juga digunakan untuk mendeteksi anomali pada jaringan seperti pada jaringan telekomunikasi. Tugas ini melibatkan analisis data yang meliputi pemantauan aliran lalu lintas jaringan, kinerja perangkat keras, dan pola perilaku pengguna.


Dengan menggunakan teknik-teknik analisis data dan machine learning, seorang data scientist dapat mengidentifikasi anomali yang menandakan potensi masalah dalam jaringan, seperti serangan siber, gangguan perangkat keras, atau beban lalu lintas yang tidak biasa. 


Kemampuan untuk mendeteksi anomali secara cepat dan akurat memungkinkan perusahaan telekomunikasi untuk mengambil tindakan pencegahan atau korektif dengan cepat, mengurangi dampak negatif terhadap layanan, dan meningkatkan keamanan serta kinerja jaringan secara keseluruhan.


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


4. Segmentasi Pelanggan

Terakhir yaitu data scientist juga melakukan segmentasi pelanggan terhadap produk telekomunikasi dengan tujuan untuk memahami perbedaan-perbedaan dalam preferensi, perilaku, dan kebutuhan pelanggan. Melalui analisis data yang mendalam, data scientist dapat mengidentifikasi karakteristik yang membedakan pelanggan-pelanggan dalam populasi tertentu.


Segmentasi pelanggan dapat dilakukan berdasarkan berbagai faktor, seperti demografi (usia, jenis kelamin, pendapatan), perilaku penggunaan layanan (frekuensi panggilan, jumlah data yang dikonsumsi, jenis layanan yang digunakan), preferensi komunikasi (pilihan paket, preferensi pembayaran), dan lain sebagainya.


Dengan pemahaman yang lebih baik tentang karakteristik dan preferensi pelanggan, perusahaan telekomunikasi dapat menyesuaikan strategi pemasaran, penawaran layanan, dan pengalaman pelanggan secara keseluruhan untuk setiap segmen. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan efektivitas kampanye pemasaran, meningkatkan retensi pelanggan, dan menciptakan layanan yang lebih relevan dan menarik bagi setiap segmen pelanggan. Sehingga, segmentasi pelanggan yang dilakukan oleh data scientist memiliki peran krusial dalam kesuksesan strategi bisnis perusahaan telekomunikasi.



Salah satu requirements penting untuk menjadi data scientist adalah kamu paham dulu ranah dari pekerjaan data scientist. Hal ini dapat menentukan langkah-langkah apa yang dapat dilakukan oleh calon data scientist, salah satunya adalah belajar dasar-dasar data science.


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login