Tantangan Pekerjaan yang Sering Dialami Data Scientist

Pekerjaan seorang data scientist melibatkan pengumpulan, analisis, dan interpretasi data untuk mendapatkan informasi yang bernilai. Namun, dalam perjalanan pekerjaannya, data scientist sering dihadapkan pada sejumlah tantangan yang dapat mempengaruhi produktivitas, akurasi, dan hasil akhir dari analisis yang dilakukan.

Nah, kita akan membahas tantangan yang sering dialami oleh data scientist dalam menjalankan tugas pekerjaannya. Mulai dari berbagai aspek pekerjaan data scientist, deskripsi pekerjaan hingga tantangan khusus yang dihadapi. Selain itu, akan diberikan pula solusi yang dapat diimplementasikan untuk mengatasi tantangan tersebut. Yuk segera simak pembahasannya!

1. Job Description Data Scientist

Sebagai seorang data scientist, tugas utama adalah mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk mendapatkan insight yang berharga bagi perusahaan. Mereka menggunakan berbagai metode, algoritma, dan teknik dalam pengolahan data untuk memecahkan masalah yang kompleks dan mendukung pengambilan keputusan yang informatif.

Data scientist juga bekerja dengan beragam jenis data. Termasuk data terstruktur dan tak terstruktur. Serta menggunakan teknik seperti analisis statistik, machine learning, dan deep learning. Profesi ini juga bertanggung jawab untuk mengkomunikasikan hasil analisis dengan stakeholder bisnis secara jelas dan efektif.

Baca juga: Bootcamp Data Scientist: Solusi Praktis Mulai Karir di Era AI

2. Tantangan Pekerjaan yang Dialami

Meskipun pekerjaan data scientist menarik, ada beberapa tantangan yang sering dihadapi dalam melaksanakan tugas-tugasnya. Berikut adalah beberapa tantangan yang sering dialami oleh data scientist.

• Keterbatasan data. Seringkali, data yang relevan, berkualitas, dan jumlahnya memadai sulit ditemukan atau tidak tersedia. Data yang tidak lengkap atau tidak representatif dapat mempengaruhi keakuratan dan keandalan analisis yang dilakukan.

• Preprocessing data. Sebelum melakukan analisis, data scientist harus melalui proses preprocessing data yang melibatkan pembersihan, penanganan nilai yang hilang, normalisasi, atau transformasi data. Proses ini memakan waktu dan memerlukan pemahaman yang baik tentang data yang sedang ditangani.

• Kompleksitas data. Dalam beberapa kasus, data scientist perlu mengembangkan model yang sangat kompleks untuk memecahkan masalah yang kompleks. Mengembangkan, melatih, dan mengoptimalkan model-machine learning atau deep learning yang rumit dapat menjadi tantangan yang signifikan, terutama jika data yang tersedia terbatas atau tidak memadai.

• Interpretasi dan komunikasi hasil. Setelah melakukan analisis dan membangun model, data scientist harus menginterpretasikan hasil secara tepat dan mengkomunikasikan temuan dengan berbagai pihak yang tidak memiliki latar belakang teknis. Mengartikan hasil yang rumit menjadi bahasa yang dapat dimengerti oleh non-teknis bisa menjadi tantangan tersendiri.

• Perubahan teknologi. Bidang data science terus berkembang dengan cepat, dan data scientist harus selalu memperbarui keterampilan dan pengetahuan untuk mengikuti perkembangan terbaru. Belajar dan mengadopsi tools dan teknik baru memerlukan usaha yang berkelanjutan dan berkesinambungan.

3. Solusi Mengatasi Tantangan Data Scientist

Untuk mengatasi tantangan-tantangan tersebut, data scientist dapat menerapkan beberapa solusi berikut.

• Pengumpulan data yang lebih baik. Melakukan upaya lebih untuk mendapatkan data yang berkualitas, seperti eksplorasi sumber data baru, kerja sama dengan tim teknik data, atau memanfaatkan teknik web scraping, dapat membantu mengatasi keterbatasan data.

• Automatisasi preprocessing data. Menggunakan tools dan teknik otomatisasi untuk preprocessing data, seperti algoritma imputasi nilai yang hilang atau algoritma normalisasi otomatis, dapat membantu mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan dalam proses ini.

• Kolaborasi dengan tim lain. Berinteraksi dan berkolaborasi dengan anggota tim lain, seperti business analyst, data engineer, atau product manager, dapat membantu memecahkan masalah kompleks secara holistik dan memperkuat pemahaman tentang tujuan bisnis.

• Melatih kemampuan berkomunikasi. Melatih keterampilan komunikasi yang efektif, termasuk kemampuan untuk menyampaikan informasi teknis secara jelas dan sederhana kepada non-teknis, akan membantu dalam mengatasi tantangan interpretasi dan komunikasi hasil.

• Pengembangan diri yang berkelanjutan. Mengikuti perkembangan terbaru dalam bidang data science, menghadiri konferensi, mengikuti kursus online, atau membaca materi terbaru dapat membantu data scientist untuk mengikuti tren teknologi dan alat yang berkembang.

Baca juga: Prospek Karir Data Scientist di Era Transformasi Digital

4. Tantangan Tersulit yang Dialami Data Scientist

Sebagai seorang Data Scientist, kamu akan menghadapi berbagai tantangan yang menguji kemampuan teknis dan analitis. Namun, salah satu tantangan tersulit adalah menangani data yang tidak bersih atau tidak terstruktur. Data dalam dunia nyata sering kali berantakan. Mulai dari banyak nilai yang hilang, format yang tidak konsisten, hingga duplikasi yang mengacaukan hasil analisis.

Membersihkan data ini membutuhkan waktu yang tidak sedikit, bahkan bisa memakan sebagian besar proses kerja sebelum masuk ke tahap pemodelan. Jika data tidak diproses dengan benar, hasil analisis pun akan bias atau tidak akurat, yang pada akhirnya dapat menyesatkan pengambilan keputusan bisnis.

Selain itu, kesenjangan antara ekspektasi bisnis dan hasil analisis juga menjadi tantangan besar. Tidak jarang, tim manajemen atau pemangku kepentingan mengharapkan solusi yang instan dan hasil yang selalu akurat, padahal data science adalah proses iteratif yang membutuhkan eksperimen berulang.

Kamu perlu memiliki keterampilan komunikasi yang kuat untuk menjelaskan kompleksitas model yang dibuat, risiko yang mungkin terjadi, serta batasan dari hasil yang diberikan. Jika tidak ada keselarasan antara ekspektasi bisnis dan realitas teknis, pekerjaan sebagai Data Scientist bisa terasa semakin menantang dan penuh tekanan.

FAQ

1. Apa tantangan terbesar dalam pekerjaan sebagai Data Scientist?

Salah satu tantangan terbesar adalah menangani data yang tidak bersih atau tidak terstruktur. Data yang hilang, duplikat, atau tidak sesuai format bisa memperlambat analisis dan model machine learning.

2. Bagaimana cara mengatasi kesenjangan antara ekspektasi bisnis dan hasil analisis data?

Komunikasi yang efektif sangat penting. Data Scientist harus mampu menjelaskan hasil analisis dengan bahasa yang mudah dipahami oleh pemangku kepentingan agar solusi yang diberikan sesuai dengan kebutuhan bisnis.

3. Mengapa model machine learning sering gagal dalam implementasi?

Model bisa gagal karena beberapa alasan, seperti kurangnya data berkualitas, perubahan tren di dunia nyata, atau kurangnya monitoring setelah deployment. Oleh karena itu, pemeliharaan model secara berkala sangat penting.

Salah satu modal terpenting yang harus kamu miliki untuk bisa berkarir menjadi seorang data analyst atau data scientist adalah sertifikasi data. DQLab sebagai platform pembelajaran data science unggulan di Indonesia sudah menyediakan berbagai modul interaktif yang bisa dipelajari secara mandiri dengan waktu yang fleksibel. Mau belajar tapi nggak yakin dengan kualitas pembelajaran online?

Tenang! Semua modul yang disajikan dalam platform DQLab untuk persiapan sertifikasi sudah teruji dan berhasil mencetak ratusan talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data, karena kurikulumnya dirancang oleh para ahli sesuai dengan kebutuhan industri.

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode pembelajaran HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based yang dirancang ramah untuk pemula dengan para mentor pengajar profesional. Gimana menarik kan? Segera Sign Up yuk! Ikuti Bundle Pelatihan & Sertifikasi BNSP Data Scientist (Ilmuwan Data) untuk upgrade karirmu sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid