Studi Kasus Terupdate untuk Portfolio Data Scientist

Dalam beberapa tahun terakhir, industri keuangan global sedang mengalami transformasi besar-besaran. Dimana transformasi ini salah satunya didorong oleh perkembangan teknologi yang sangat pesat. Perubahan ini bukan hanya tentang hadirnya aplikasi mobile banking atau dompet digital, tetapi juga tentang bagaimana data digunakan untuk memprediksi, menganalisis, dan mengambil keputusan yang lebih cerdas. Data analytics in finance kini menjadi salah satu pilar penting dalam membentuk arah industri keuangan, baik untuk perbankan, investasi, maupun fintech. Penasaran bagaimana data analytics berperan dalam transformasi industri keuangan, mengapa hal ini penting, cara penerapannya, studi kasus nyata, hingga insight karier di bidang ini? Yuk, langsung saja kita bedah tuntas!

1. Data Analytics in Finance: Definisi yang Harus Kamu Pahami

Secara sederhana, data analytics in finance adalah penerapan metode analisis data untuk memahami, memproyeksikan, dan mengambil keputusan di sektor keuangan. Dengan memanfaatkan data historis dan real-time, analis keuangan bisa mengidentifikasi tren, mengukur risiko, serta memprediksi pergerakan pasar. Misalnya, penggunaan predictive analytics memungkinkan perusahaan memproyeksikan potensi default pinjaman atau memprediksi pergerakan harga saham. Menurut Harvard Business Review, lebih dari 60% perusahaan finansial kini berinvestasi dalam big data analytics untuk memperkuat pengambilan keputusan mereka.

2. Kenapa Data Analytics Jadi Senjata Ampuh di Dunia Keuangan?

Pentingnya data analytics di dunia keuangan terletak pada kemampuannya mengurangi ketidakpastian. Industri keuangan dikenal dengan dinamika yang tinggi, penuh risiko, dan sering kali tidak terduga. Melalui analisis data, perusahaan dapat lebih akurat dalam mengukur risiko kredit, mendeteksi potensi fraud, hingga mempersonalisasi layanan untuk nasabah. Deloitte dalam laporannya tahun 2024 menyebutkan bahwa predictive analytics telah membantu bank mengurangi angka kredit macet hingga 20% dengan memanfaatkan data nasabah yang lebih komprehensif. Artinya, data bukan hanya soal angka, melainkan juga tentang membangun strategi yang lebih adaptif di era digital.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

3. Bagaimana Implementasi Data Analytics Bekerja di Industri Keuangan?

Penerapan data analytics di bidang keuangan membutuhkan kombinasi teknologi, sumber daya manusia, dan strategi bisnis. Pertama, perusahaan perlu memiliki infrastruktur data yang kuat, mulai dari data warehouse hingga cloud computing untuk menyimpan data dalam skala besar. Kedua, algoritma machine learning dan AI digunakan untuk menganalisis pola dari data yang ada. Contohnya, perusahaan investasi menggunakan natural language processing (NLP) untuk menganalisis sentimen pasar berdasarkan berita keuangan dan laporan media sosial. Ketiga, diperlukan tenaga ahli, mulai dari data analyst, data scientist, hingga financial analyst yang paham cara mengolah data dan menghubungkannya dengan konteks bisnis.

Dalam konteks karier, hal ini membuka peluang besar bagi generasi muda. Seorang lulusan ekonomi, statistik, atau ilmu komputer bisa membangun karier sebagai financial data analyst. Glassdoor mencatat bahwa rata-rata gaji seorang data analyst di sektor finansial di Indonesia tahun 2024 mencapai Rp12–18 juta per bulan, tergantung level pengalaman. Hal ini menandakan bahwa data analytics bukan hanya skill tambahan, melainkan salah satu kompetensi utama di dunia kerja keuangan modern.

4. Studi Kasus: Bagaimana Data Analytics Mengubah Sistem Keuangan Global

Untuk memahami dampak nyata data analytics, mari melihat beberapa studi kasus dari perusahaan finansial global maupun lokal. JP Morgan Chase, salah satu bank terbesar di dunia, memanfaatkan machine learning untuk mendeteksi potensi fraud. Menurut laporan Forbes, teknologi ini berhasil mengurangi kerugian akibat fraud hingga miliaran dolar setiap tahun dengan mengidentifikasi pola transaksi mencurigakan secara real-time.

Di sisi lain, Bank Rakyat Indonesia (BRI) menggunakan predictive analytics untuk menilai risiko kredit bagi nasabah UMKM. Menurut laporan Bisnis Indonesia tahun 2023, inisiatif ini membantu BRI menurunkan tingkat kredit macet UMKM hingga 15% dalam dua tahun terakhir. Dengan mengolah data transaksi digital dan histori pinjaman, bank mampu memberikan keputusan yang lebih tepat tanpa menghambat akses permodalan.

Sementara itu, perusahaan fintech seperti GoPay dan OVO memanfaatkan big data analytics untuk menawarkan layanan personalisasi. McKinsey & Company mencatat bahwa strategi ini meningkatkan engagement pengguna hingga 30% karena layanan yang ditawarkan lebih relevan dengan kebutuhan transaksi harian.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

5. Tantangan dan Hal Penting yang Wajib Diperhatikan

Meski menjanjikan, penerapan data analytics di industri keuangan juga menghadapi tantangan. Pertama, masalah privasi dan keamanan data. Industri keuangan memproses data sensitif seperti identitas nasabah, transaksi, dan riwayat pinjaman. Regulasi seperti GDPR di Eropa atau POJK di Indonesia mengharuskan perusahaan menjaga keamanan data dengan ketat. Kedua, tantangan kualitas data. Tidak semua data yang dikumpulkan relevan atau bersih. Kesalahan input atau data yang bias dapat menghasilkan insight yang keliru. Menurut Journal of Finance and Data Science, lebih dari 30% proyek analisis data gagal memberikan hasil optimal karena masalah kualitas data. Oleh karena itu, strategi data governance menjadi hal yang tidak bisa diabaikan.

FAQ

Q: Apakah data analytics hanya dipakai oleh bank besar?
A: Tidak. Saat ini fintech, perusahaan asuransi, hingga startup investasi pun mengandalkan data analytics untuk memberikan layanan yang lebih cerdas dan personal.

Q: Apakah predictive analytics selalu akurat dalam memprediksi pasar?
A: Tidak sepenuhnya. Predictive analytics meningkatkan probabilitas keputusan yang tepat, tetapi faktor eksternal seperti gejolak geopolitik atau kebijakan moneter masih bisa memengaruhi hasil.

Q: Apa skill utama yang dibutuhkan untuk karier di bidang ini?
A: Skill yang paling dicari adalah SQL, Python, machine learning, statistik, serta pemahaman konteks bisnis keuangan.

Jadi bagaimana? Kamu tertarik untuk menjadi profesional dibidang Data Science khususnya untuk dalam industri teknologi di tahun 2025 ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu tidak 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? Segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa join Beasiswa Belajar Data Science Gratis 1 Bulan sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari