Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Tugas Data Scientist di Ranah Logistik, Apa Saja?

Belajar Data Science di Rumah 04-Juli-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b5ea6950-6593-45ee-be4a-af1d3c057f1b-2023-07-04-172324_x_Thumbnail800.jpeg

Data Scientist merupakan salah satu profesi yang sangat versatile untuk bisa dimasuki oleh bidang apa saja. Hal ini disebabkan setiap perusahaan punya karakteristik dan tugas-tugas secara khusus sesuai dengan latar belakang industri yang mereka pimpin. Misalnya, seorang data scientist yang berada dalam lingkup kesehatan akan memiliki tugas yang berbeda jika dibandingkan data scientist yang lebih berfokus pada industri telekomunikasi. Secara beban tugas dan tanggung jawab juga senantiasa mengikuti dari si perusahaan tersebut. Maka dari itu, tenaga data scientist kini banyak diburu dari berbagai lini. Bisa dari perusahaan multinasional, perusahaan startup, sampai perusahaan besar apapun latar belakangnya pasti membutuhkan posisi ini.


Salah satu bidang yang tidak terlepas dari perkembangan data science adalah bidang logistik. Bidang ini mencakup penjadwalan, pengiriman, packing, rute, biaya transportasi dan hal-hal yang berhubungan dengan logistik suatu barang. Data scientist pada bidang ini akan banyak berkutat pada isu-isu rantai pasokan. Tidak menutup kemungkinan apabila mereka akan mengumpulkan data pelanggan berbagai macam. Mulai dari data alamat pengiriman, jasa pengiriman, sampai rute terpendek dan terjauh yang bisa dilewati untuk mendapatkan biaya seminimal mungkin. Nah, tugas dari seorang data scientist untuk bidang logistik juga memiliki kekhususan tersendiri. Apa saja tugas-tugasnya? Pastiin kalian jangan sampai skip artikelnya ya sahabat DQLab!


1. Prediksi Permintaan

Data scientist dapat menganalisis pola dan tren permintaan pelanggan yang membantu perusahaan logistik meramalkan permintaan di masa depan. Dengan pemodelan statistik dan teknik machine learning, data scientist dapat memprediksi dengan akurasi tinggi berapa banyak produk yang dibutuhkan di lokasi tertentu dan kapan permintaan akan meningkat atau menurun. Informasi ini memungkinkan perusahaan logistik untuk mengoptimalkan perencanaan persediaan dan menghindari kekurangan atau kelebihan stok yang dapat mengganggu rantai pasokan.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist 


2. Pengoptimalan Rute dan Pengiriman

Data scientist dapat menggunakan algoritma optimasi untuk menganalisis data logistik, seperti data geografis, jadwal pengiriman, dan informasi transportasi. Dengan memanfaatkan teknik-teknik seperti pemetaan jalur terbaik, penggabungan pengiriman, dan pengaturan pengiriman yang efisien, data scientist membantu meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi biaya logistik. Mereka juga dapat memprediksi waktu pengiriman yang akurat berdasarkan faktor-faktor seperti lalu lintas jalan, cuaca, dan kendala lainnya.


3. Pengelolaan Rantai Pasokan

Rantai pasokan yang efisien adalah faktor penting dalam logistik. Data scientist dapat menganalisis data dari berbagai sumber seperti pemasok, produsen, distributor, dan pelanggan untuk mengidentifikasi kesenjangan dan perbaikan dalam rantai pasokan. Dengan memahami pola permintaan, data scientist dapat membantu dalam pengelolaan persediaan yang lebih efektif, pemilihan pemasok yang tepat, penjadwalan produksi yang optimal, dan pengendalian kualitas yang lebih baik.


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


4. Analisis Biaya dan Kinerja

Data scientist membantu perusahaan logistik dalam menganalisis biaya operasional dan kinerja sistem logistik. Mereka dapat mengidentifikasi area di mana biaya dapat dikurangi, seperti pengurangan waktu tunggu atau pengoptimalan penggunaan aset. Dengan memanfaatkan data historis dan metode analisis yang canggih, data scientist dapat mengevaluasi efektivitas operasional dan membantu perusahaan logistik mengambil keputusan yang lebih baik.


5. Inovasi dan Penyesuaian

Data scientist membantu mendorong inovasi dalam bidang logistik dengan menerapkan teknologi baru seperti machine learning, analisis Big Data, dan Internet of Things (IoT). Mereka dapat mengidentifikasi peluang baru dan mengembangkan model prediktif yang lebih baik untuk meningkatkan efisiensi dan keandalan sistem logistik. Data scientist juga membantu perusahaan logistik dalam menghadapi tantangan baru seperti peningkatan e-commerce, kebutuhan akan pengiriman yang lebih cepat, dan tuntutan pelanggan yang semakin tinggi.


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.


Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login