Sepak Terjang Role Data Scientist di Ranah Manufaktur

Dalam era digital saat ini, peran Data Scientist semakin diperhitungkan di berbagai industri. Salah satunya di ranah manufaktur. Berbekal kemampuan analisis data yang mendalam, Data Scientist dapat memberikan wawasan (insight) berharga sehingga bisa membantu perusahaan manufaktur dalam meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, dan memprediksi tren pasar.
Berikut adalah penjelasan mendetail mengenai sepak terjang dan job description Data Scientist dalam konteks manufaktur. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!
1. Dukungan Pengambilan Keputusan Strategis
Job description data scientist yang pertama di sektor manufaktur yaitu dukungan pengambilan keputusan strategis. Dalam peran ini, seorang Data Scientist bertugas untuk menyediakan analisis berbasis data yang mendalam guna mendukung keputusan penting yang dapat mempengaruhi arah dan kesuksesan perusahaan. Ini mencakup pembuatan laporan dan dashboard yang memungkinkan eksekutif dan manajer untuk memahami kondisi operasional dan pasar dengan lebih baik.
Selain itu, Data Scientist harus dapat mengidentifikasi peluang dan risiko melalui analisis data, serta memberikan rekomendasi yang berbasis pada wawasan tersebut untuk mengoptimalkan strategi bisnis, seperti perencanaan kapasitas, alokasi sumber daya, dan strategi pemasaran.
Dalam proses ini, Data Scientist harus berkolaborasi erat dengan berbagai tim, termasuk tim manajemen, pemasaran, dan produksi, untuk memastikan bahwa wawasan yang diberikan relevan dan dapat diimplementasikan secara efektif. Kemampuan untuk menerjemahkan hasil analisis data ke dalam rekomendasi strategis yang jelas dan aplikatif adalah kunci untuk membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih informasi dan berorientasi pada data.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Model Prediktif dan Statistik
Selain itu, data scientist juga berkutat pada model prediktif dan statistik. Mereka bertanggung jawab untuk mengembangkan dan menerapkan model yang dapat memprediksi hasil di masa depan berdasarkan data historis. Ini mencakup penggunaan teknik machine learning dan statistik untuk meramalkan permintaan produk, mengidentifikasi potensi kegagalan mesin, serta mengoptimalkan rantai pasokan.
Dengan memanfaatkan model-model ini, data scientist dapat memberikan wawasan yang berharga untuk perencanaan strategis, membantu perusahaan mengurangi risiko, meningkatkan efisiensi operasional, dan membuat keputusan yang lebih tepat. Kemampuan untuk mengolah dan menganalisis data secara mendalam juga memungkinkan mereka untuk menguji berbagai skenario dan menentukan faktor-faktor yang paling mempengaruhi hasil yang diinginkan.
3. Analisis dan Visualisasi Data
Mengolah data tak akan lengkap rasanya kalau tidak dibarengi dengan analisis dan visualisasi data. Data Scientist dalam sepak terjangnya harus mampu mengolah data mentah menjadi informasi yang berarti. Ini melibatkan berbagai tahapan, mulai dari pembersihan dan integrasi data hingga penerapan model analitis yang kompleks.
Data Scientist tidak hanya perlu menguasai teknik analisis statistik dan machine learning, tetapi juga harus memiliki keterampilan dalam menciptakan visualisasi data yang efektif. Visualisasi yang baik memungkinkan pemangku kepentingan untuk memahami data secara intuitif dan mengambil keputusan berdasarkan wawasan yang dihasilkan.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Pengumpulan dan Pengolahan Data
Terakhir yang tidak kalah pentingnya adalah pengumpulan dan pengolahan data. Seorang Data Scientist harus memiliki keahlian untuk tidak hanya mengumpulkan data dari berbagai sumber yang mungkin tersebar, tetapi juga melakukan pengolahan data dengan hati-hati untuk memastikan integritas dan kualitas informasi yang diperoleh.
Proses ini melibatkan pembersihan data untuk menghilangkan noise dan inkonsistensi, serta transformasi data agar sesuai dengan format yang diperlukan untuk analisis lebih lanjut. Selain itu, Data Scientist juga harus memastikan bahwa data yang dikumpulkan memenuhi standar keamanan dan privasi, terutama dalam industri manufaktur di mana data sensitif dapat mempengaruhi keputusan strategis dan operasional.
Peran Data Scientist di sektor manufaktur sangat multifaset dan memerlukan kombinasi keterampilan teknis dan analitis yang kuat. Dengan tanggung jawab mulai dari pengumpulan dan analisis data hingga dukungan keputusan strategis dan pemeliharaan sistem, Data Scientist menjadi kunci dalam mengoptimalkan operasi manufaktur dan mencapai keunggulan kompetitif.
Di tengah kemajuan teknologi dan data besar, kemampuan untuk memanfaatkan data secara efektif akan menjadi faktor penentu dalam kesuksesan industri manufaktur di masa depan.
Tertarik menjadi bagian praktisi data profesional? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. 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 siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian!
Penulis: Reyvan Maulid