8 Peran Penting Data Science Untuk Bisnismu!

212
Data Science untuk Bisnis
8 min read

Hi, Exabytes Friends!

Di dalam dunia bisnis, data adalah fakta yang diperoleh secara kolektif selama proses bisnis berjalan. Fakta ini bisa digunakan untuk memperkirakan dan mencatat berbagai aktivitas bisnis, baik internal maupun eksternal. Akan tetapi, agar mampu mengelola data dengan maksimal, kamu perlu menerapkan data science. Pelajari kegunaan data science untuk meningkatkan efektivitas bisnis lewat pembahasan berikut ini.

Apa itu data science

Data science adalah kunci penting untuk bisnismu.
Data science adalah kunci penting untuk bisnismu. (Sumber: Adobe Photo Images)

Data science adalah proses membangun, mengoreksi, dan menyusun kumpulan data untuk menganalisis dan mengekstrak makna. Jangan keliru memahaminya sebagai data analytics, yang merupakan tindakan menganalisis dan menafsirkan data. Proses ini memiliki banyak kesamaan dan keduanya merupakan hal yang berharga di tempat kerja.

Data science mengharuskanmu untuk:

  • Membentuk hipotesis
  • Menjalankan eksperimen untuk mengumpulkan data
  • Menilai kualitas data
  • Mengoreksi dan menyederhanakan set data
  • Mengatur dan menyusun data untuk analisis

Data scientist sering menulis algoritma — dalam bahasa pengkodean seperti SQL dan R — untuk mengumpulkan dan menganalisis big data. Ketika dirancang dengan benar dan diuji secara menyeluruh, algoritma dapat menangkap informasi atau tren yang terlewatkan oleh manusia. Mereka juga dapat secara signifikan mempercepat proses pengumpulan dan analisis data.

Keunggulan Data Science Untuk Bisnis

Ada setidaknya 5 keunggulan utama data science dalam bisnis:

Mengurangi risiko dan penipuan. 

Data scientist terlatih untuk mampu mengidentifikasi data yang menonjol dalam beberapa hal. Mereka membuat metodologi statistik, jaringan, jalur, dan big data untuk model kecenderungan penipuan yang prediktif dan menggunakannya untuk membuat peringatan yang membantu memastikan respons yang tepat waktu, ketika menemukan data yang tidak wajar.

Memberikan produk yang relevan. 

Salah satu keuntungan data science adalah bahwa perusahaan dapat menemukan kapan dan di mana produk mereka paling laku. Ini dapat membantu menawarkan produk yang tepat pada waktu yang tepat — serta juga mengembangkan produk baru untuk memenuhi kebutuhan pelanggan.

Pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi. 

Salah satu manfaat data science yang paling berharga adalah kemampuan tim penjualan dan pemasaran untuk memahami audiens mereka pada tingkat yang sangat terperinci. Dengan pengetahuan ini, perusahaan dapat menciptakan pengalaman pelanggan (customer experience) yang sebaik mungkin.

Meningkatkan keamanan. 

Kamu juga dapat menggunakan data science untuk meningkatkan keamanan bisnis dan melindungi informasi yang sifatnya sensitif. Misalnya, bank menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang kompleks untuk mendeteksi penipuan berdasarkan penyimpangan dari aktivitas keuangan umum para nasabah. Algoritma ini dapat mengungkap penipuan lebih cepat dan dengan akurasi lebih tinggi daripada manusia, karena banyaknya volume data yang dihasilkan setiap hari.

Meskipun kamu tidak bekerja di bank, algoritma dapat digunakan untuk melindungi informasi sensitif melalui proses enkripsi. Mempelajari privasi data dapat memastikan perusahaan kamu tidak menyalahgunakan atau membagikan informasi sensitif pelanggan, termasuk detail kartu kredit, informasi medis, nomor jaminan sosial, dan informasi kontak.

Kombinasi algoritma dan penilaian manusia-lah yang dapat membawa bisnis selangkah lebih dekat menuju tingkat keamanan yang lebih tinggi dan penggunaan data yang etis (sesuai etika). 

Memprediksi Tren Pasar Kedepan. 

Mengumpulkan dan menganalisis data dalam skala yang lebih besar dapat memungkinkanmu untuk mengidentifikasi tren yang akan muncul di pasar kamu. Melacak data pembelian, selebriti dan pemberi pengaruh (influencer), serta kueri mesin telusur, bisa mengungkapkan produk apa yang diminati orang.

Dengan tetap mengikuti perkembangan perilaku pasar yang kamu targetkan, kamu dapat membuat keputusan bisnis yang memungkinkanmu untuk menjadi yang terdepan dalam persaingan bisnis.

8 Peran Penting Data Science

Tanpa keahlian profesional big data bisa jadi sia-sia, disinilah peran data scientist bermain.
Tanpa keahlian profesional big data bisa jadi sia-sia, disinilah peran data scientist bermain. (Sumber: Adobe Photo Images)

Tanpa keahlian profesional yang mengubah teknologi mutakhir menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, big data bukanlah apa-apa. Saat ini, semakin banyak perusahaan yang membuka pintu mereka ke big data dan kelebihannya — serta data scientist, yang tahu cara mendapatkan insight yang dapat ditindaklanjuti dari gigabyte data.

Semakin hari semakin jelas bahwa ada nilai yang sangat besar dalam pemrosesan dan analisis data — dan disanalah data scientist menjadi sorotan. Para eksekutif perusahaan telah mengetahui bahwa data science adalah industri yang “seksi,” dan bagaimana data scientist seperti pahlawan super jaman modern, tetapi sebagian besar masih tidak menyadari nilai yang dimiliki data scientist dalam sebuah perusahaan.

Sebagian besar data scientist di industri ini telah mahir dan terlatih di bidang statistik, matematika, dan ilmu komputer. Pengalaman mereka adalah cakrawala luas yang juga meluas ke visualisasi data, penggalian data, dan manajemen informasi. Sangat umum bagi mereka untuk memiliki pengalaman sebelumnya dalam desain infrastruktur, cloud computing, dan pergudangan data.

Berikut 8 cara bagaimana data scientist bisa menambah value untuk bisnismu dengan menggunakan data science

Memberdayakan Manajemen untuk Membuat Keputusan Terbaik 

Seorang data scientist yang berpengalaman kemungkinan besar akan menjadi penasihat terpercaya dan mitra strategis bagi manajemen atas perusahaan dengan memastikan bahwa staf memaksimalkan kemampuan analitik mereka. 

Seorang data scientist mengkomunikasikan dan mendemonstrasikan nilai data divisi untuk memfasilitasi proses pengambilan keputusan yang lebih baik di seluruh perusahaan, melalui pengukuran, pelacakan, dan pencatatan metrik kinerja serta informasi lainnya.

Mengarahkan Tindakan Berdasarkan Tren

Seorang data scientist memeriksa dan mengeksplorasi data perusahaan, setelah itu mereka akan merekomendasikan dan menentukan tindakan tertentu yang akan membantu meningkatkan kinerja divisi, melibatkan pelanggan dengan lebih baik, dan pada akhirnya meningkatkan profitabilitas. Hal ini pada akhirnya akan membantu dalam menentukan tujuan bisnismu. 

Menantang Staf Untuk Mengadopsi Praktik Terbaik

Salah satu tanggung jawab data scientist adalah memastikan bahwa staf memahami dan memahami produk analisis perusahaan. Mereka mempersiapkan staf untuk sukses dengan mendemonstrasikan penggunaan sistem yang efektif untuk mengekstrak wawasan dan menyarankan tindakan. Setelah staf memahami kapabilitas produk, fokus mereka dapat bergeser ke masalah yang penting saja, untuk mengatasi tantangan bisnis utama.

Mengidentifikasi Peluang 

Selama interaksi mereka dengan sistem analisis perusahaan saat ini, data scientist akan mempertanyakan proses dan asumsi yang ada untuk tujuan mengembangkan metode tambahan dan algoritma analitik. Pekerjaan mereka menuntut mereka untuk terus-menerus meningkatkan nilai yang diperoleh dari data perusahaan.

Pengambilan Keputusan dengan Bukti yang Dapat Diukur

Dengan kehadiran data scientist, pengumpulan dan analisis data dari berbagai saluran telah mengesampingkan kebutuhan untuk mengambil risiko tinggi. Data scientist membuat model menggunakan data yang ada yang mensimulasikan berbagai tindakan potensial — dengan cara ini, perusahaan dapat mempelajari jalur mana yang akan memberikan hasil bisnis terbaik.

Menguji Keputusan Ini 

Separuh dari pertempuran bisnis melibatkan pengambilan keputusan tertentu dan menerapkan perubahan itu. Bagaimana dengan setengah lainnya? Sangat penting untuk mengetahui bagaimana keputusan tersebut telah mempengaruhi perusahaan. Disinilah seorang data scientist berperan. Sebaiknya ada seseorang yang dapat mengukur metrik utama yang terkait dengan perubahan penting dan mengukur keberhasilannya.

Identifikasi dan Pemurnian Audiens Target 

Dari Google Analytics hingga survei pelanggan, sebagian besar perusahaan akan memiliki setidaknya satu sumber data pelanggan yang dikumpulkan. Tetapi jika tidak digunakan dengan baik — misalnya, untuk mengidentifikasi demografi — datanya tidak akan berguna. 

Pentingnya data science didasarkan pada kemampuan untuk mengambil data yang ada, (yang tidak selalu berguna dengan jika “berdiri sendiri”), dan menggabungkannya dengan poin data lain untuk menghasilkan wawasan yang dapat digunakan perusahaan untuk mempelajari lebih lanjut tentang pelanggan dan audiensnya.

Seorang data scientist dapat membantu mengidentifikasi kelompok-kelompok kunci dengan presisi, melalui analisis menyeluruh terhadap sumber data yang berbeda. Dengan pengetahuan yang mendalam ini, perusahaan dapat menyesuaikan layanan dan produk untuk kelompok pelanggan, dan membantu margin keuntungan untuk berkembang.

Merekrut Bakat yang Tepat Untuk Perusahaan  

Membaca resume sepanjang hari adalah tugas sehari-hari dalam kehidupan perekrut (HRD), tetapi itu telah berubah karena big data. Dengan jumlah informasi yang tersedia tentang bakat — melalui sosial media, database perusahaan, dan situs web pencarian pekerjaan — data scientist dapat menelusuri semua titik data ini untuk menemukan kandidat yang paling sesuai dengan kebutuhan perusahaan.

Dengan “menambang” sejumlah besar data yang sudah tersedia, pemrosesan internal untuk resume dan aplikasi — dan bahkan tes bakat dan permainan berbasis data yang canggih — data science dapat membantu tim perekrutan kamu untuk membuat pilihan yang lebih cepat dan lebih akurat. 

Data scientist adalah profesi yang populer sekarang ini.
Data scientist adalah profesi yang populer sekarang ini. (Sumber: Adobe Photo Images)

Penutup dan Kesimpulan

Tak ada yang sempurna, data science tampaknya merupakan jenis istilah umum yang tidak mengandung definisi khusus apapun atau biasa disebut ambigu. Karena kekurangan ini, banyak perusahaan tidak mengenal istilah ini dan tidak dapat menggunakannya untuk kemajuan perusahaan mereka.

Kekurangan utama lain dari data science adalah butuh pengetahuan yang cukup mendalam untuk menerapkannya, karena sangat bergantung pada pengetahuan tipe domain. Kelemahan ini akan membuat perusahaan berada dalam situasi yang membingungkan dan menimbulkan rintangan tertentu dalam kemajuan perusahaan. 

Akan tetapi, jika dibandingkan dengan hanya dua kekurangan tersebut, kelebihan yang bisa didapatkan dari data science jelas jauh lebih banyak. Selain keunggulan yang telah disebutkan di atas, data science juga dapat menambah nilai bagi bisnis apapun yang dapat menggunakan datanya dengan baik. Dari statistik dan wawasan di seluruh alur kerja dan perekrutan kandidat baru, hingga membantu staf senior membuat keputusan yang lebih tepat. Jadi, data science sangatlah berharga bagi perusahaan manapun di industri apapun.


Demikian pembahasan tentang manfaat data science untuk meningkatkan efektivitas bisnismu. Ternyata, data science itu penting, ‘kan? Sebelumnya Exabytes juga pernah membahas bahwa data science termasuk 13 skill yang perlu kamu pelajari di 2021. Jadi, selamat belajar!

Apakah artikel ini membantu?
YaTidak
0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments