Tahapan Data Science untuk Boost Cuan Bisnis

Ilmu data science semakin berkembang dan digunakan dalam berbagai kebutuhan. Penelitian, pengembangan teknologi, bahkan sebagai solusi menyelesaikan permasalahan bisnis. Ini dikarenakan berkembangnya big data menjadikan segala aspek di kehidupan dan pengambilan keputusan berdasarkan oleh data. Untuk kepentingan bisnis pun, data science dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan di berbagai aspek. Salah satunya untuk meningkatkan pertumbuhan bisnis.

Data science memiliki tahapan-tahapan yang bisa diaplikasikan untuk membantu perusahaan meningkatkan bisnisnya. Tahapan ini akan membantu perusahaan lebih mengenal kebutuhan konsumen, mengembangkan produk dengan lebih akurat, mengevaluasi strategi advertising atau marketing, dan masih banyak lainnya. Apa saja tahapan tersebut? Yuk simak penjelasannya!

1. Mengapa Data Science Penting Untuk Bisnis?

Kebutuhan data science saat ini di industri yang bergerak pada bisnis tidak bisa lagi dipungkiri. Hal ini karena semakin pesatnya perkembangan teknologi, maka semakin meningkat pula kegunaan data sebagai dasar pengambilan keputusan. Inilah alasan profesi yang mengaplikasikan ilmu data science dibutuhkan bahkan permintaannya semakin meningkat. Keputusan yang berdasarkan oleh histori data akan membuat bisnis dapat bertahan di persaingan pasar yang semakin ketat. Histori data membantu stakeholder mengetahui kondisi nyata pasar dan kebutuhan konsumen.

Berikut secara detail dijelaskan pentingnya data science dalam perkembangan bisnis.

• Data science berguna untuk pengambilan keputusan bisnis. Perusahaan dapat mengevaluasi performa suatu campaign atau strategi berdasarkan report yang ada. Report ini merupakan hasil akhir dari analisis data yang dilakukan oleh ilmu data science. Bahkan perusahaan dapat memperkirakan kondisi perusahaan ke depan berdasarkan data yang dimiliki. Beragam metode data science akan membantu pengambilan keputusan yang lebih tepat.

• Menghasilkan produk yang berkualitas. Bisnis dapat berjalan jika produk yang dihasilkan memang laku di pasar. Dengan melihat kebutuhan konsumen, feedback produk yang dijual, dan strategi kompetitor, perusahaan dapat membuat rencana pengembangan produk yang lebih matang dan berdampak pada perkembangan bisnis.

• Prediksi peluang bisnis di masa mendatang. Ilmu data science juga memiliki metode yang dapat digunakan untuk memprediksi peluang bisnis yang ada. Dengan melihat tren, pola, atau insight lainnya, ilmu data science akan memberikan sudut pandang yang bermanfaat untuk perusahaan dalam mengambil strategi selanjutnya.

  
  

Baca juga : 4 Implementasi Data Science Di Bidang Kesehatan 

2. Manfaat Penggunaan Data Science Pada Bisnis

Pusat informasi dan pengembangan bisnis suatu perusahaan adalah data konsumen. Data ini memiliki beragam aspek yang bisa digali lebih dalam menggunakan data science. Misalnya, kebutuhan konsumen, rentang pendapatan konsumen sehingga dapat digunakan untuk memperkirakan harga produk, demografi konsumen sehingga pemasaran lebih tepat sasaran, kebiasaan belanja konsumen sehingga mampu memaksimalkan strategi advertising atau marketing, dan masih banyak lainnya. 

Oleh karena itu, kehadiran data science pada suatu bisnis tentu akan memberikan manfaat diantaranya:

• Ide bisnis baru dan pengembangan produk yang relevan. 

• Otomatisasi pekerjaan yang berulang.

• Peningkatan pelayanan bagi konsumen.

• Manajemen resiko.

• Pengaturan data sehingga mudah diakses dan rapi.

• Meningkatkan campaign pemasaran produk yang lebih menarik.

3. Contoh Penerapan Data Science Pada Pertumbuhan Bisnis

Berikut sejumlah contoh penerapan data science yang sering dilakukan pada perusahaan.

• Website Recommendation. Penerapan data science yang paling populer datang dari industri e-commerce yaitu sistem website recommendation. Ketika user membuka platform e-commerce pasti mereka terbiasa dengan saran tentang produk serupa.  Saran tersebut tidak hanya membantu user menemukan produk yang relevan dari miliaran produk yang tersedia, tetapi juga menambahkan banyak hal pada pengalaman user.

• Fraud and risk detection. Sama halnya dengan bank yang memiliki analisis resiko otomatis, industri keuangan juga menggunakan data science untuk tugas ini. Industri keuangan akan mengotomatiskan analisis risiko untuk menjalankan keputusan strategis bagi perusahaan. Dengan menggunakan machine learning, maka mereka mengidentifikasi, memantau, dan memprioritaskan risiko.

• Customer segmentation. Mengenali kebutuhan yang berbeda dari tiap pelanggan sangat penting untuk rencana pemasaran yang produktif. Pelanggan dapat tersegmentasi berdasarkan atribut seperti lokasi mereka, histori pola pembelian mereka, dan bagaimana mereka telah menavigasi melalui sistem yang akan dibuat dengan menerapkan algoritma machine learning tertentu.

• Sentiment analysis. Perusahaan bisa mengetahui sentimen pelanggan melalui social listening, serta market research atau riset pasar di media sosial. Melalui riset market tersebut, data science akan mengumpulkan berbagai macam data seperti ulasan, opini, feedback, dan lain sebagainya. Dari data tersebut, perusahaan akan menemukan konsumen yang memberikan ulasan positif, netral, atau bahkan negatif terhadap suatu produk. Data ini dapat digunakan untuk mengetahui apa saja yang menjadi kelebihan dan kekurangan produk/layanan perusahaan.

  
  

Baca juga : Sejarah Singkat Pentingnya Data Science pada Bisnis 

4. Strategi Data Science Untuk Meningkatkan Bisnis 

Data science memiliki beberapa tahapan atau strategi yang bisa digunakan untuk meningkatkan bisnis. Berikut pembahasan detailnya.

4.1 Obtain

Untuk memulai sebuah proyek, langkah pertama data science adalah obtain, yaitu mendapatkan atau mengumpulkan data. Data perlu dikumpulkan dari sumber-sumber data, kemudian diproses menggunakan tools tertentu seperti MySQL sehingga data bisa secara mudah dikumpulkan dalam satu database. Untuk mengambil data dari sumber, maka dibutuhkan kemahiran manajemen data sesuai dengan tipe dan ukuran file yang didapatkan.

4.2 Scrub

Setelah data dikumpulkan, maka langkah selanjutnya yang harus dilakukan dalam tahap proses data science adalah scrubbing data. Scrubbing data ini merupakan proses pembersihan atau filter data. Jika ada data yang tidak penting atau tidak relevan, maka harus disingkirkan. Pada tahap ini, dilakukan juga standarisasi format data, di mana dari format bermacam-macam di tahap pertama, seluruh data dikonversi ke satu format yang sama. Setelah itu, jika ada data yang kurang atau hilang, maka harus dilakukan penyesuaian supaya dapat diproses. Proses scrubbing juga meliputi penyatuan dan juga pemisahan kategori data tergantung kebutuhan.

4.3 Explore

Pada tahap ini, penggalian dan juga pemeriksaan data dilakukan. Pertama, semua data harus diperiksa propertinya, karena tipe data yang berbeda memerlukan perlakuan yang berbeda pula. Setelah itu, statistik deskriptif harus dihitung untuk dapat mengekstrak fitur dan menguji variabel yang signifikan. Dan yang terakhir, visualisasi data digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren signifikan dalam data yang sudah didapatkan.

4.4 Modeling

Setelah memastikan tahap scrub dan explore sudah dilakukan secara maksimal, maka dapat dilanjutkan ke tahap data science berikutnya, yaitu model. Pada tahap ini, dibuat model data untuk mencapai tujuan-tujuan yang diinginkan. Pada tahap ini pula, digunakan regresi atau  prediksi untuk memperkirakan nilai di waktu mendatang serta melakukan klasifikasi dan pengelompokan grup nilai dari

4.5 Interpret

Tahap yang terakhir dalam proses data science adalah interpretasi data, yang merupakan proses penting di mana dilakukan interpretasi model dan data. Output dari pengolahan data yang diinterpretasi harus dapat dipahami oleh orang-orang awam yang tidak mengerti istilah teknis. Presentasinya bertujuan untuk menjawab persoalan bisnis berdasarkan dengan data yang diperoleh.

Ternyata data science berperan sangat penting dalam menyelesaikan permasalahan bisnis ya Sahabat DQ? Inilah mengapa kebutuhan praktisi data semakin meningkat. Semakin tertarik untuk ikut berkontribusi menyelesaikan permasalahan bisnis di suatu perusahaan dengan kemampuan data science? Yuk, segera persiapkan diri kalian dengan belajar melalui DQLab. 

Siapa pun bisa menjadi praktisi data bersama DQLab. Modul pembelajarannya didesain untuk pemula yang tidak memiliki dasar pemrograman atau pemahaman statistika. Selain itu dilengkapi dengan studi kasus yang memperluas gambaran kalian terkait permasalahan nyata di dunia kerja. Lebih menarik lagi, tersedia Live Code Editor sehingga praktis tanpa aplikasi untuk praktik coding kalian. Tunggu apalagi, daftarkan diri kalian dengan Sign Up di DQLab!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya