Skill Data Science untuk Bisnis di Era Marketing 5.0

Perkembangan bisnis di era Marketing 5.0 ini memang mau tak mau membuat perusahaan harus bisa beradaptasi. Sebagaimana konsep awalnya, Marketing 5.0 sendiri memang bertujuan untuk mengintegrasikan teknologi dan SDM agar tercipta kesetaraan. Artinya, manusia harus mampu mengoperasikan teknologi secara tepat guna mendukung kesuksesan bisnis. Inilah sebabnya, perusahaan juga memerlukan Data Science untuk memaksimalkan kinerja dan performa bisnis

Data Science sederhananya yaitu ilmu data yang dapat membantu mendapatkan sebuah informasi yang strategis untuk perusahaan bisnis, pengerjaannya sendiri dibantu oleh praktisi data seperti Data Scientist, Business Analyst, atau Data Engineer.

Data Science membantu pertumbuhan bisnis melalui beragam cara. Misalnya melihat tren penjualan, memantau feedback konsumen terhadap suatu produk, memilih strategi marketing yang tepat, dan bahkan melakukan perencanaan untuk manajemen resiko.

Pada artikel DQLab kali ini akan membahas manfaat apa saja jika kamu mengaplikasikan Data Science pada bisnis kamu. Penasaran seperti apa pembahasannya? Simak artikel berikut ini sampai habis ya!

1. Pengontrol Reputasi Perusahaan

Salah satu peran penting Big Data dalam bisnis adalah dapat mengontrol reputasi brand di internet. Mengingat di era sekarang ini, reputasi brand perusahaan menjadi hal penting yang tidak boleh terlupakan.

Reputasi perusahaan bergantung pada bagaimana persepsi masyarakat terhadap brand, tidak sedikit orang yang menuangkan apa yang mereka pikirkan tentang suatu brand dalam media sosial.

Dengan memanfaatkan Big Data tools sentiment analysis, perusahaan dapat memonitoring apa saja yang dibicarakan oleh masyarakat mengenai brand mereka seperti feedback, komentar pada postingan sosial media perusahaan, status, foto yang di upload oleh masyarakat yang berkaitan dengan produk ataupun brand perusahaan.

Melakukan media monitoring berguna bagi sebuah perusahaan karena perusahaan bisa bertindak cepat jika terbukti reputasi mereka sedang buruk di mata publik.

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

2. Menentukan Keberlangsungan Perusahaan

Keberlangsungan suatu perusahaan dipengaruhi oleh cara perusahaan mengambil keputusan, terutama dalam keputusan terkait bisnis.

Data Science bisa memudahkan pengambilan keputusan dengan mengamati, menganalisis, serta menarik kesimpulan dari data-data yang ada.

Data yang dianalisis tentunya menghasilkan informasi penting yang dapat menjadi pertimbangan ketika menarik kesimpulan.

3. Uji Kelayakan Keputusan

Setelah stakeholder berhasil mengambil keputusan yang dirasa paling menguntungkan, Data Scientist tidak serta merta menerima keputusan tersebut. Perlu adanya uji lanjutan apakah keputusan tersebut benar-benar layak dijalankan atau masih perlu dikembangkan.

Oleh karena itu, seorang Data Scientist perlu melakukan uji kelayakan terlebih dahulu untuk memutuskan apakah keputusan tersebutbenar-benar menguntungkan atau tidak.

Hal ini bertujuan agar strategi yang akan diterapkan lebih efektif dan menghindari kerugian yang cukup besar.

4. Memprediksi Masa Depan Perusahaan

Data Science juga dapat dimanfaatkan untuk memprediksi masa depan bisnis dengan melihat trend dari histori data. Hasil dari prediksi Data Science tentu akan membantu dalam pengambilan keputusanyang lebih bijak karena sesuai dengan data.

Dengan prediksi ini juga, perusahaan dapat melakukan inovasi yang lebih tepat sasaran agar dapat bertahan di persaingan pasar bahkan hingga meningkatkan keuntungan perusahaan.

Data Science dapat melakukan prediksi dengan dua model yaitu:

• Model kualitatif. Model kualitatif dinilai lebih efektif jika dilakukan untuk memprediksi jangka pendek dengan ruang lingkup yang terbatas. Perusahaan melakukan penilaian secara subjektif yang diprediksi berdasarkan penilaian pribadi oleh para ahli.

• Model kuantitatif. Metode kuantitatif mengandalkan data-data perusahaan di masa lalu hingga masa kini untuk memprediksi masa depan dengan jangka waktu yang panjang. Dengan kata lain, model kuantitatif cenderung lebih objektif dalam memprediksi masa depan dengan akurat menggunakan data-data dari perusahaan. Model kuantitatif memiliki metode atau model yang lebih kompleks.

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

Di era Data Science, ada banyak hal yang harus dipelajari, misalnya algoritma Machine Learning, bahasa pemrograman seperti Python dan R, cara mengakses database relasional seperti SQL, dan lain sebagainya. Skill ini adalah skill yang memerlukan praktik untuk menguasai berbagai case.

Yuk persiapkan diri untuk berkarir di dunia Data Science bersama DQLab! Modul DQLab dibuat terstruktur yang cocok untuk beginner, intermediate, hingga advanced yang berisi berbagai materi yang akan sangat berguna di dunia Data Science.

Setiap modulnya juga dilengkapi dengan praktik langsung menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri sehingga kita bisa ‘meraba’ bagaimana kondisi data di setiap bidang.

Di setiap modul, kita akan dituntut untuk menulis script code menggunakan live code editor sehingga kita akan terbiasa melakukan coding R maupun Python.

Yuk coba akses FREE MODUL ‘Introduction to Data Science’ dengan R atau Python DQLab! Klik button di bawah ini atau Sign Up melalui DQLab.id dan nikmati pengalaman menarik coding dengan live code editor DQLab!