Yuk Pelajari Tugas-tugas Seorang Data Scientist Dalam Perusahaan
Data bisa menjadi elemen yang paling penting untuk mengembangkan suatu perusahaan, jika digunakan secara tepat. Dengan mengolah data yang tepat Kamu mendapat berbagai keuntungan seperti mengetahui strategi apa yang cocok dengan suatu perusahaan, perkembangan perusahaan, meningkatkan brand awareness, dan masih banyak lagi. Adanya pengolahan data yang baik dan tepat akan meningkatkan performa dari perusahaan itu sendiri, oleh karna itu profesi Data Scientist merupakan profesi yang sangat dicari oleh banyak perusahaan. Data Scientist bertugas untuk memproses data menggunakan berbagai cara dan mengolah data tersebut.
Data Scientist mengandalkan kemampuan analisis data seperti menggabungkan data dari berbagai sumber dan memastikan konsistensi dataset, memilih algoritma yang mempengaruhi hasil prediksi, serta membuat infografis untuk mempermudah pengambilan keputusan dalam membaca data. Terdapat 4 jenis tugas yang akan ditangani oleh seorang Data Scientist antara lain :
1. Analisis Data Perusahaan
Sering kali Data Scientist akan mengambil data dari database menggunakan query SQL, tabel pivot dengan microsoft excel atau menggunakan software serupa seperti SPSS. Data Scientist juga harus menguasai bahasa pemrograman karna bahasa pemrograman dapat membantu dalam membuat visualisasi data dalam bentuk grafik.
Dari analisis data perusahaan Data Scientist juga diharapkan mampu ,menguji dan juga memberikan saran atau solusi berdasarkan hasil temuan yang telah diuji. Sehingga, dapat meningkatkan kepuasaan dan layanan kepada para pelanggan. Analisis ini juga bisa bertujuan untuk menjadi tindakan preventif perusahaan agar dapat membuat rangkaian data permasalahan yang dialami oleh perusahaan.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Data Mining
Dalam bahasa Indonesia mining memiliki arti menambang. Data mining dapat diartikan sebagai suatu proses pengumpulan informasi dari data-data yang terdapat dalam big data. Di dalam big data, data-data yang tersimpan masih dalam bentuk yang beragam mulai dari yang terstruktur maupun yang tidak terstruktur.
Data Mining ini memiliki beberapa proses dalam menemukan data yang baru, tahapan-tahapan tersebut dimulai data yang masih raw hingga informasi yang telah diolah dan siap untuk digunakan. Proses tersebut terdiri dari :
Data Cleansing
Ini merupakan tahapan paling awal, dimana data-data yang tidak lengkap dan masih mempunyai banyak error dan data yang tidak konsisten dibuang dari koleksi data.
Data Integration
Proses dimana jika terdapat data yang berulang akan digabungkan menjadi satu data di tahap ini.
Selection
Di tahap ini, data-data yang sudah dibersihkan dan juga sudah digabungkan akan dipilah-pilah menjadi data yang relevan terhadap apa yang dibutuhkan perusahaan.
Data Transformation
Setelah melewati tahap seleksi akan dikirimkan ke dalam tahap mining procedure melalui agresi data.
Data Mining
Proses ini merupakan proses yang krusial, karna di tahap ini akan dilakukan berbagai teknik untuk mengekstrak berbagai pola yang potensial untuk mendapatkan data yang berguna.
Pattern Evolution
Di tahap ini merupakan proses dimana pola-pola potensial yang telah ditemukan akan dilakukan tahapan identifikasi berdasarkan standar yang telah diberikan
Knowledge Presentation
Di tahap akhir ini, data-data yang sudah dikumpulkan akan diberi visualisasi yang bertujuan untuk membantu client paham dengan hasil data mining ini.
3. Big Data
Seringkali perusahaan yang berurusan dengan big data sebagian besar merupakan perusahaan yang tidak bergerak dibidang data. Tugas ini berkaitan dengan melakukan analisis data perusahaan tersendiri dalam jumlah yang besar. Big data adalah kumpulan proses yang terdiri dari berbagai jenis data dan juga jenis data baik yang terstruktur ataupun tidak terstruktur digunakan untuk membantu kegiatan bisnis.
Big Data juga perlu untuk di maintenance, Data Scientist biasanya mempunyai 2 cara untuk menjaga Big Data tetap berjalan dengan lancar yaitu :
Predictive Maintenance
Maintenance ini mengharuskan menginstall sensor dengan begitu Data Scientist dapat melihat kondisi mesin big data secara real time dan dapat memprediksi kapan mesin tersebut membutuhkan perawatan, metode ini dapat memahami kesehatan dan juga kinerja dari Big Data itu sendiri. Metode ini juga merupakan metode yang paling murah dibandingkan dengan metode lainya.
Preventive maintenance
Metode ini mengharuskan adanya pengecekan secara rutin untuk melihat apakah ada hardware yang perlu diganti ataupun rusak akibat pemakaian. Metode ini sama seperti saat Kamu punya motor dan diwajibkan setiap 3.00KM ganti oli agar mesin-mesinnya tidak rusak.
Preventive maintenance menjadwalkan apa saja yang perlu diganti agar data-data yang ada di Big Data tidak corrupt ataupun hilang akibat adanya hardware yang tidak berjalan secara maksimal.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Rintis Karir Sebagai Data Scientist Bersama DQLab
Yuk bergabung di DQLab! Kamu bisa belajar data science dari nol hingga bisa bergabung di perusahaan besar. Dengan bergabung sekarang kamu bisa mendapat module GRATIS œIntroduction to Data Science loh! Kamu juga bisa mendapat banyak benefits lainya jika belajar di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
Penulis: Yohanes Ricky
Editor: Annissa Widya Davita
Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab
Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.