Data Scientist dan Data Analyst : Definisi dan Lingkup Kerjanya
Seiring berkembangnya dunia teknologi dan big data, profesi data scientist dan data analyst semakin dibutuhkan di berbagai industri. Keduanya termasuk pekerjaan yang menjanjikan dengan prospek gaji tinggi, terutama sejak tahun 2021 hingga saat ini. Namun, meski keduanya berfokus pada pengolahan data, tugas dan tanggung jawab mereka berbeda cukup signifikan. Yuk, kita bahas perbedaannya supaya kamu bisa menentukan jalur karier yang paling sesuai! Apa itu Data Scientist? Data Scientist adalah profesional yang menggunakan kemampuan matematika, statistik, dan coding untuk membangun model prediktif dan algoritma. Mereka bertanggung jawab merancang metode dan eksperimen guna mengolah data dalam skala besar. Tugas utama Data Scientist antara lain: Mengumpulkan dan membersihkan data (baik terstruktur, semi-struktur, maupun tidak terstruktur) Mendesain model prediktif dan algoritma machine learning Menganalisis serta memvisualisasikan data untuk mendukung pengambilan keputusan Mengotomatiskan proses pengolahan data Membangun tools analitik dan dashboard Apa Itu Data Analyst? Data Analyst adalah seseorang yang menafsirkan data menjadi informasi yang mudah dipahami dan berguna bagi perusahaan. Biasanya mereka menggunakan tools seperti SQL, Python, atau Excel serta software visualisasi seperti Power BI atau Tableau. Tugas utama Data Analyst antara lain: Mengidentifikasi data yang dibutuhkan dari berbagai sumber Membersihkan dan mengorganisasi data Menganalisis data untuk menemukan pola, tren, dan insight Membuat laporan dan visualisasi untuk membantu pengambilan keputusan Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst Kedua profesi ini sama-sama bekerja dengan data, namun perbedaannya terletak pada kompleksitas tugas dan tujuan akhirnya. Data analyst biasanya fokus pada pengambilan keputusan berbasis data yang telah tersedia. Data scientist mengambil langkah lebih lanjut dengan membangun model prediktif dan menganalisis data mentah yang belum terstruktur. Secara umum, data scientist terlibat dalam eksperimen, pengembangan algoritma, dan pengolahan data lanjutan. Sementara data analyst berperan besar dalam membantu manajemen memahami kondisi bisnis saat ini melalui laporan dan visualisasi. Mana yang Lebih Cocok Untukmu? Jika kamu menyukai algoritma, pemrograman, dan menyelesaikan masalah kompleks, maka Data Scientist bisa jadi pilihan yang tepat. Namun jika kamu lebih tertarik pada visualisasi data dan membuat laporan, Data Analyst adalah awal yang bagus untuk berkarier di dunia data. Mulai Karirmu di Dunia Data Bersama Intelligo Tertarik menjadi seorang praktisi data? 📌 Daftarkan dirimu di Bootcamp Data Science Intelligo – program belajar intensif yang cocok untuk pemula maupun profesional. Dapatkan materi terstruktur, bimbingan dari mentor berpengalaman, dan dukungan karier yang siap membawamu ke level berikutnya. 💡 Pelajari lebih lanjut tentang Bootcamp Data Science di sini🔗 Baca juga: Tips Memilih Bootcamp Data yang Tepat Untuk kamu yang ingin belajar lebih dalam tentang profesi ini, kamu bisa membaca artikel lengkap dari Towards Data Science yang membahas perbedaan peran perbedaan yang signifikan.
Apa Itu Data Scientist
Apa Itu Data Scientist Mau tahu Apa itu Data Scientist? Data Scientist adalah seseorang yang bertanggung jawab untuk menganalisis dan menafsirkan data untuk membantu organisasi atau perusahaan membuat keputusan yang lebih baik. Data Scientist akan menggunakan keahlian dalam matematika dan statistik untuk mengidentifikasi pola dan trend dalam data dan kemudian menggunakan temuannya untuk merekomendasikan solusi yang dapat meningkatkan operasi bisnis. Selain bekerja dengan data, Data Scientist juga harus dapat mengkomunikasikan hasil kepada orang lain dengan jelas dan ringkas. Sebagai Data Scientist harus dapat bekerja dengan berbagai program perangkat lunak terkait data, seperti Excel, SQL, dan Tableau. Skill ini akan sangat membantu jika kamu merasa nyaman membuat kode dalam bahasa seperti Python dan R. Keakraban dengan teknik Machine Learning juga sangat diperlukan oleh seorang Data Scientist. Jika kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Scientist haruslah memiliki keterampilan analitis dan pemecahan masalah yang kuat. Latar belakang dalam matematika dan statistik juga sangat membantu. Selain itu, penting untuk mengkomunikasikan temuan kepada orang lain secara efektif. Jika kamu tertarik untuk berkarir di bidang ilmu data, pastikan kamu memiliki keterampilan dan kemampuan yang tercantum di atas. Tugas dan Tanggung Jawab Seorang Data Scientist Lantas apa aja saja tugas dan tanggung jawab Data Scientist. Berikut adalah 5 tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist yang wajib kamu tahu! 1. Mengumpulkan dan Membersihkan Data Data Scientist harus bisa mengakses dan menggabungkan data dari berbagai sumber, termasuk database internal, API, atau data publik. Karena data seringkali dalam kondisi tidak rapi, mereka juga harus menguasai teknik data cleaning agar data siap dianalisis. 2. Melakukan Eksplorasi dan Analisis Data Setelah data bersih, langkah berikutnya adalah melakukan eksplorasi (EDA) dan analisis statistik. Proses ini bertujuan untuk menemukan wawasan, pola tersembunyi, serta outlier yang bisa mempengaruhi hasil analisis. 3. Membangun Model Prediktif Salah satu tugas utama Data Scientist adalah membangun model prediktif menggunakan algoritma machine learning. Model ini dapat digunakan untuk membuat proyeksi masa depan, seperti prediksi penjualan, churn pelanggan, hingga rekomendasi produk. 4. Mengkomunikasikan Hasil Data Scientist harus bisa menjelaskan hasil temuannya melalui laporan tertulis, dashboard interaktif, atau presentasi. Mereka juga perlu membuat visualisasi data agar informasi yang kompleks bisa dipahami dengan mudah oleh semua pihak. 5. Terus Mengikuti Perkembangan Teknologi Bidang Data Science terus berkembang, sehingga seorang Data Scientist perlu mempelajari teknik dan teknologi baru secara terus menerus. Mereka dapat melakukannya dengan mengikuti kursus online, menghadiri konferensi, atau membaca makalah penelitian. Kisaran Gaji dan Penghasilan Profesi Data Scientist di Indonesia Profesi Data Scientist dikenal sebagai pekerjaan dengan gaji tinggi karena tanggung jawab dan keahliannya yang kompleks. Menurut Glassdoor, berikut adalah kisaran gaji Data Scientist di Indonesia: Entry-level (0–1 tahun pengalaman): Rp 22,8 juta/bulan di Jakarta, dengan rata-rata nasional sekitar Rp 8,5 juta/bulan All experience level: Rata-rata Rp 30,6 juta/bulan di Jakarta dan Rp 8,5 juta di wilayah lain Gaji ini bisa meningkat signifikan seiring bertambahnya pengalaman dan keahlian yang kamu miliki. Cara Memulai Karier Sebagai Seorang Data Scientist Tertarik menjadi Data Scientist. Berikut langkah-langkah awal yang bisa kamu ambil: Pelajari dasar statistik, matematika, dan logika data Mulai belajar coding, terutama bahasa Python dan R Gunakan platform seperti Kaggle untuk latihan proyek data Pelajari visualisasi data dengan tools seperti Tableau atau Power BI Ikut serta dalam bootcamp data science atau komunitas belajar Bootcamp Data Science Intelligo: Belajar Apa Itu Data Scientist dari Nol Kalau kamu ingin belajar data science secara bertahap, coba ikuti Bootcamp Data Science dari Intelligo. Program ini: Cocok untuk pemula tanpa latar belakang teknis Memberikan pendampingan langsung Bisa diakses dengan harga terjangkau Masih ragu? Kamu bisa ikut Trial Bootcamp Data Science GRATIS dari Intelligo. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi Instagram @IntelligoID atau bergabung ke grup Telegram “Komunitas Intelligo ID” untuk berdiskusi dan mendapat update terbaru seputar data science. Kami juga menyediakan Bootcamp Data Science Online untuk pemula. Dengan membaca artikel ini, kamu sudah lebih memahami apa itu Data Scientist, tugas dan tanggung jawabnya, skill yang dibutuhkan, kisaran gajinya, serta langkah-langkah awal untuk berkarir di bidang ini. Dengan mengikuti pelatihan yang tepat, siapa pun bisa menjadi Data Scientist yang handal dan dibutuhkan oleh banyak perusahaan. Tertarik memulai karir sebagai Data Scientist. Mulai persiapkan karirmu dengan mengikuti Bootcamp Data Science Intelligo yang tersedia dengan harga terjangkau dan cocok bagi pemula yang ingin dibimbing sampai mahir.
8 Tips Cara Mudah Tingkatkan Bisnis dengan Data Science
Pentingnya Ilmu Data bagi Bisnis Delapan hal di bawah ini memperkuat asumsi bahwa ilmu data bernilai penting bagi bisnis : Memitigasi risiko dan penipuan Ilmuwan data juga dilatih untuk mengidentifikasi data yang menonjol. Dengan memanfaatkan metodologi statistik dan jaringan serta jalur data besar, maka dapat diprediksi adanya data yang tidak dapat dikenali untuk segera menindaklajuti dengan peringatan dan respon yang sesuai. Menginformasikan produk yang relevan Dengan adanya analisa data oleh ilmuwan data maka dapat dikategorikan jenis prduk yang paling disuakai dan laris terjual. Hal ini dapat menunjang ketepatan perusahaan untuk memprediksi permintaan serta menempatkan kapasitas produksinya didasarkan oleh kemampuan sumber daya yang dimiliki perusahaan. Personalisasi pengalaman pelanggan Dengan adanya analisa kepuasan pelanggan yang ditunjang dengan Ilmu Data dapat menunjang tim penjualan dan pemasaran dalam menentukan strategi yang disesuaikan kebutuhan dari pelanggan. Selain itu, Imuwan data dapat mengevaluasi pengalaman pelanggan untuk dapat ditingkatkan lebih baik lagi. Penerapan Data Science Dalam Bisnis Setelah memahami keuntungan data science dalam meningkatkan bisnis, berikut 8 Tips mudah penerapan Data Science dalam bisnis : Memperkuat manajemen dalam mengambil keputusan yang lebih baik Ilmuwan data dapat menjadi penasihat sekaligus mitra strategis pada manajemen puncak di suatu organiasasi. Dimana data yang diperoleh harus mampu dikomunikasikan dan didemonstrasikan oleh ilmuwan data guna memfasilitasi prosses pengambilan keputusan, di seluruh lini organiasasi secara terarah melaui pengukuran, pelacakan dan dan pencatatan informasi kinerja dan lainnya. Mengarahkan tindkaan berdasarkan trend dimana membantu mencapai tujuan (Profitabilitas) Ilmuwan data memeriksa dan mengeksplorasi data organisasi, setelah itu mereka merekomendasikan dan memformulasikan tindakan tertentu. Hal ini dapat membantu meningkatkan kinerja institusi, melibatkan pelanggan dengan lebih baik, yang pada akhirnya berdampak pada peningkatan profitabilitas. Melatih manajemen menentukan tindakan terbaik pada fokus masalah utama Tanggung jawab penting seorang ilmuwan data adalah memastikan bahwa produk dikenali dengan baik sehingga dapat segera ditemukan solusi untuk mengatasi tantangan bisnis. Mengidentifikasi peluang Dengan adanya data yang relevan, ilmuwan data dapat menyarankan celah dari kompetitor dimana celah tersebut dapat menjadi nilai tambah dari perusahaan yang tidak dimiliki oleh kompetitor. Pengambilan keputusan dengan bukti berbasis data yang terukur Ilmuwan data membuat model menggunakan data yang ada yang mensimulasikan berbagai tindakan potensial dengan cara ini, sehingga organisasi dapat mempelajari jalur mana yang akan memberikan hasil bisnis terbaik. Pengujian keputusan Dalam persaingan bisnis, adanya modifikasi keputusan dapat berpengaruh pada keputusan sebelumnya yang sudah ada. Oleh karena itu, ilmuwan data memanfaatkan matrix terukur dimana guna mengukur keberhasilan baik keputusan sebelumnya maupun keputusan yang telah dimodifikasi. Identifikasi dan penyempurnaan targeting audience Ilmuwan data dapat membantu mengidentifikasi key groups dengan presisi, melalui analisis menyeluruh terhadap sumber data yang berbeda. Dengan pengetahuan mendalam ini, organisasi dapat menyesuaikan layanan dan produk dengan kelompok pelanggan, dan membantu mengembangkan margin keuntungan. Perekrutan bakat yang tepat untuk organisasi Membaca resume sepanjang hari adalah tugas sehari-hari dalam kehidupan perekrut atau HRD. Dengan banyaknya informasi yang tersedia tentang bakat melalui media sosial, database perusahaan, dan situs website pencarian kerja ilmuwan data dapat menelusuri bakat yang ada dalam data ini untuk menemukan kandidat yang paling sesuai dengan kebutuhan organisasi. Nah, itulah 8 tips cara mudah meningkatkan bisnis dengan Data Science. Kamu bisa mendapatkan informasi penting untuk meningkatkan pengambilan keputusan bisnis dengan 8 tips mudah menggunakan Data Science, AI, dan Machine Learning. Optimalkan data pelanggan Anda sekarang! Khusus buat kamu yang tertarik mengembangkan kemampuan Data Science gune meningkatkan bisnis kamu, temukan banyak informasi bootcamp, webinar serta mentoring Data Science dari trainer professional dibidangnya hanya di website Intelligo.ID Tunggu apalagi?? Ayo kembangkan skill dan bisnismu sekarang juga!.
Bisakah Data Science Merugikan Kita? Ini Keuntungan dan Kerugian Data Science
Data Science menjadi bagian penting dalam berbagai aspek industri. Data Science memiliki metode-metode yang mengubah data bisnis menjadi aset penting. Hal ini dapat membantu organisasi dalam hal meningkatkan pendapatan, mengurangi biaya, melihat peluang bisnis, dan meningkatkan customer experience. Popularitas Data Science telah berkembang pesat dan hampir semua perusahaan menerapkan teknik Data Science. Keuntungan Menerapkan Data Science dalam Kehidupan Di era Big Data saat ini, data dihasilkan dengan kecepatan yang luar biasa. Setiap detik, banyak data yang dihasilkan, baik dari media sosial maupun sekedar log panggilan telepon. Besarnya jumlah data memberikan keuntungan bagi beberapa pihak dalam berbagai sektor. Berikut merupakan kegunaan data science yang menguntungkan dalam berbagai sektor : 1. Memperluas peluang kerja Peluang kerja ahli data terbuka lebar karena besarnya kebutuhan perusahaan akan pengolahan data. Tak hanya Data Scientist saja, kesempatan kerja juga terbuka bagi ahli data lain di bidang Data Analyst, Research Analyst, Business Analyst, Analytics Manager, Big Data Engineer, dan pekerjaan berbasis data lainnya yang belum disebutkan. 2. Bermanfaat bagi perkembangan semua jenis bisnis Data Science membantu organisasi mengetahui bagaimana dan kapan produk dan jasa mereka laku di pasaran, serta membantu memutuskan penyebarannya. Semakin cepat keputusan yang dihasilkan, maka semakin efisien pula bagi perusahaan untuk mendapat keuntungan yang tinggi. 3. Peluang karir dan gaji yang tinggi The Institute for Business Value (IBV) melakukan survei akan kebutuhan perusahaan akan Data Scientist, dan memprediksikan lonjakannya akan meningkat, dari 364.000 pekerjaan hingga 2.720.000 pekerjaan di seluruh dunia. Tak hanya kesempatan pekerjaan yang luas, Data Scientist rata-rata gaji Data Scientist pemula bisa mencapai 7,5 juta rupiah per bulannya. Sementara Data Scientist level menengah (2 tahun pengalaman) mencapai 12-15 juta rupiah per bulan. Siapa sih yang tidak tergiur pekerjaan gaji 2 digit? 4. Perekrutan kandidat terbaik Dengan memanfaatkan Data Science, rekruter bisa melakukan sortir kandidat dengan lebih mudah. Big Data dan Data Mining memungkinkan efisiensi proses dan pemilihan CV serta saat tes kemampuan. Kemudahan ini membuat perusahaan menemukan kandidat terbaik diantara seluruh calon kandidat. Data Science Bisa Merugikan? Faktanya, meskipun Data Science menguntungkan bagi individu dalam karir dan memberi manfaat untuk perusahaan, kita tidak bisa menyangkal keberadaan beberapa konsekuensi yang bisa merugikan. Beberapa kerugian Data Science kira-kira sebagai berikut: 1. Masalah privasi data Data adalah komponen inti yang dapat meningkatkan produktivitas dan pendapatan industri dengan membuat keputusan bisnis strategis. Informasi data yang diekstrak secara terstruktur maupun tidak terstruktur sangat rawan disalahgunakan untuk menjatuhkan lawan. Maka dari itu, sebelum terjun ke dunia data, penting bagi Data Scientist untuk memahami cyber security dalam teknologi dan data. 2. Biaya operasional yang tinggi Alat yang digunakan untuk ilmu data dan analitik tidaklah murah, karena cukup kompleks dan membutuhkan pelatihan khusus untuk menguasainya. Tak hanya itu, pemilihan alat yang tepat sangatlah penting agar analisis data yang dihasilkan akurat dan sesuai dengan keadaan. Walau biaya operasional yang harus dikeluarkan tidak murah, namun pemanfaatan data dengan baik dan optimal bisa membayar modal tersebut dengan keuntungan berkali-kali lipat. 3. Luasnya domain yang harus dikuasai Luasnya cakupan Big Data membuat banyaknya materi dan ilmu yang harus dikuasai. Disinilah pentingnya mengenali dasar-dasar ilmu Data Science dan menentukan roadmap terstruktur bagi pemula data. Intelligo ID sendiri telah menyediakan roadmap Data Science terstruktur bagi para pemula data yang ingin belajar dan menjadi Data Scientist. 4. Butuh waktu dan pengalaman lama untuk menguasai seluruh aspek Data Science Menguasai banyak ilmu saja tentunya tidak cukup, karena bidang Data Science adalah bidang yang harus diterapkan untuk mencapai tujuan tertentu. Sistem belajar pemula data di Intelligo ID tidak hanya mempelajari teori dan ilmu semata, namun juga langsung menerapkannya pada real project. Tentunya, melalui bimbingan 1-on-1 dengan trainer profesional di bidangnya. Tak perlu makan banyak waktu, tak perlu bingung cari pengalaman mengembangkan portfolio! Program-program yang ada di Intelligo ID telah menyediakan sistem belajar yang efektif dan efisien. Beberapa program yang ada di Intelligo ID antara lain webinar, mini class, dan trial bootcamp yang tidak memungut biaya apapun.
Peran Data Science Dalam Kehidupan Berbagai Profesi
Apa yang pertama kali terlintas di pikiranmu tentang “Data Science”? Mungkin, sering kamu temui data statistik mengenai tren akan suatu hal yang kemudian divisualisasikan melalui berbagai bagan. Lalu, bagaimana caranya memperoleh dan mengekstraksi data-data faktual tersebut dari sumber di Internet? Nah, pada artikel ini kita akan mengenali apa itu data science, bagaimana perannya dalam kehidupan berbagai profesi. Apa itu Data Science? Secara teknis, data science merupakan studi data yang menggabungkan proses pengembangan berbagai metode untuk merekam, menyimpan, menganalisis, atau mengekstraksi informasi/data yang mendalam. Data Science mengkombinasikan beberapa algoritma, alat, prinsip machine learning. Jadi, data science bisa disimpulkan dengan seni menganalisis data, menyimpulkan dan memvisualisasikan hasil data yang diperoleh untuk dimanfaatkan. Mengapa Data Science sangat dibutuhkan? Pemanfaatan data science sangat luas untuk segala lini profesi, baik dalam bisnis dalam skala kecil sampai skala besar. Perusahaan tentu perlu untuk memiliki pedoman atau acuan untuk strategi operasi yang efektif dan efisien bagi perusahaan untuk memperoleh keuntungan. Selain itu, juga diperlukan analisa faktual tentang kompetisi dalam bisnis yang relevan. Oleh karenanya, data science dengan menggabungkan prinsip kerja machine learning berperan penting untuk memperoleh data faktual yang dibutuhkan oleh perusahaan. Apa saja ruang lingkup Data Science? Setelah kita ketahui peran data science, perlu kita ketahui juga terkait ruang lingkupnya. Kebutuhan akan ilmuwan data atau biasa disebut dengan data scientist sangat besar. Kemampuan menganalisa data hampir dibutuhkan di berbagai industri di dunia. Dengan dunia yang serba terhubung dan pesatnya perkembangan media sosial saat ini, terdapat arus data masuk yang begitu besar setiap harinya. Kemudian kemajuan artificial intelligent (AI) dan internet of things (IOT), telah membuat kecepatan data yang dihasilkan dapat berlipat ganda atau bahkan bisa mencapai 3 kali lipat. Karena jumlah data yang dihasilkan secara vertikal sangatlah besar, maka permintaan tentang Data Scientist sangat tinggi di berbagai lini industri. Berikut merupakan alur kerja dan siklus data science : Apa peran Data Science bagi organisasi dan karir? Belajar Data Science? Data science kini menjadi disiplin ilmu yang penerapannya sangat penting di berbagai lini industri. Tidak ada batasan profesi untuk mempelajari data science. Jika tertarik mempelajari data science , kamu bisa belajar dari situs dan kelas berikut ini : Kamu bisa belajar dimana aja dan kapan aja. Kelas online yang fleksibel cocok buat upgrade skill kamu atau bahkan belajar mulai dari Nol. Program dari Intelligo 100% cocok buat kamu Data Science Enthusiast. Jika sudah mempelajari dasar penerapan Data Science, kamu siap mencari lowongan kerja menjadi data scientist! Ada banyak peluang yang menanti kandidat terbaik sepertimu. Tertarik? Yuk, daftarkan dirimu sekarang juga!
5 Manfaat Data Science untuk Optimalkan Bisnis
Manfaat data science sangat terasa pada sektor bisnis karena menghadapi persaingan bisnis di era digital tidak cukup hanya bermodalkan insting atau sekedar meraba saja. Era digital saat ini telah menuntut seorang pebisnis untuk lebih kritis dan cerdas dalam membaca data yang ada. Oleh karena itu, data menjadi hal yang krusial dan praktisi data semakin dibutuhkan. Pengolahan data dalam jumlah besar memerlukan data science yang berperan dalam mengumpulkan, mengorganisir, mengolah, dan menganalisis kumpulan data. Selanjutnya, data ini akan menghasilkan insight berupa solusi terhadap permasalahan dan strategi dalam pengembangan bisnis secara akurat. Yuk, simak apa aja sih manfaat data science untuk bisnis di bawah ini! Membantu Pengambilan Keputusan Bisnis dengan data science membantu dalam analisis data dan risiko untuk membuat keputusan bisnis yang tepat. Pengumpulan dan analisis data yang tepat dan akurat dapat menjadi bukti objektif untuk mengarahkan pada pengambilan keputusan yang tepat di antara pilihan bisnis yang sulit. Oleh karena itu, manfaat data science saat pengambilan keputusan berbasis data membantu perusahaan dalam meminimalkan resiko kegagalan karena kesalahan dalam pengambilan keputusan atau kesalahan strategi bisnis. Data science membantu perusahaan dalam merinci tren apa yang sedang berlangsung, produk apa yang memang dibutuhkan konsumen, hingga detail kecil. Sebagai contoh, bagaimana melakukan pengembangan terhadap produk dan apa saja yang perlu diperbaiki dari strategi pemasaran yang sudah dilakukan sebelumnya. Dengan begitu perusahaan dapat membuat strategi bisnis yang lebih efektif untuk diterapkan ke pasar. Melakukan Prediksi Secara Tepat Berbicara bisnis, perusahaan harus cerdas dalam mengambil setiap peluang pasar yang tersedia karena tren digital tidak selalu stabil dan cepat berubah dalam waktu yang relatif singkat. Manfaat data science berikutnya adalah membantu prediksi. Dengan menggunakan data konsumen, perusahaan dapat menyesuaikan dengan tren pasar digital yang tengah berjalan. Faktanya, tren pasar digital memang bisa dikalkulasikan dan diprediksi melalui data yang dikumpulkan, diolah dan kemudian dikonversi sebagai insight dalam pengambilan strategi pemasaran perusahaan. Membantu Memahami Konsumen Pada poin sebelumnya dijelaskan bahwa bisnis dengan data science membantu perusahaan dalam memahami apa saja yang diperlukan konsumen. Manfaat data science sangat terasa dalam segmentasi pasar suatu bisnis. Setiap konsumen memiliki latar belakang, preferensi, dan profil demografis berbeda sehingga kamu tidak bisa begitu saja menggunakan strategi dengan tolak ukur satu untuk semua. Manfaat data science lainnya, yaitu memberi wawasan bagi tim dalam bisnis untuk menghasilkan produk dan layanan yang memenuhi kebutuhan customer sehingga dapat mencapai kepuasan customer. Data juga akan memberikan wawasan mengenai bagaimana melakukan pendekatan kepada customer melalui berbagai media komunikasi sehingga pemasaran lebih efektif. Meningkatkan Kualitas Keamanan Data Data science memiliki peran penting dalam melindungi informasi penting dalam bisnis. Salah satu manfaat data science adalah mencegah cyber attack dengan otomasi task. Misalnya, mencari pola yang sama pada data, identifikasi anomali, atau menghubungkan informasi dari sumber yang berbeda dalam waktu yang sangat cepat. Data science dapat menganalisis rekam jejak cyber crime berdasarkan perilaku khas dari pengguna dengan menerapkan algoritma machine learning. Nah itu tadi berbagai manfaat data science untuk bisnis. Selain bisnis, ternyata masih banyak manfaat data science di sektor lainnya lho. Pentingnya peran data science dalam berbagai sektor dan tingginya permintaan praktisi data telah menjadikan profesi Data Scientist menjadi profesi yang populer. Ingin ikut belajar data science juga? Yuk ikutan Bootcamp dari Intelligo. Bootcamp Data Science ini harganya terjangkau, jadwal fleksibel, dan terbuka bagi pemula. Intelligo.id juga punya kelas data science gratis lho yang bisa kamu cobain biar semakin yakin nih berkarir jadi Data Scientist. Mau tahu lebih lanjut benefit lainnya dari kelas data science IntelligoID? Kunjungi instagram @Intelligo.id atau klik disini.
Fundamental Data Science: Pengambilan Keputusan Bisnis Berbasis Analisis Data
Penggunaan data science dapat membantu pemilik bisnis mengetahui dan melacak informasi yang dibutuhkan untuk membuat keputusan bisnis. Dalam melakukan bisnis, diperlukan pembuatan keputusan yang tepat. Pembuatan keputusan yang tepat dapat menentukan langkah yang tepat pula dalam menentukan strategi bisnis. Bagaimana kita bisa tau kalau pembuatan keputusan kita sudah tepat? Disinilah data berperan penting dalam berbisnis. Pentingnya Menganalisis Data Pemilik bisnis biasanya lebih mengandalkan data yang bersifat subjektif, namun faktanya, sumber data ini tidak dapat dipercaya untuk membuat keputusan bisnis yang penting. Dengan kata lain, tidak memanfaatkan data dalam pengambilan keputusan bisnis dapat menempatkan perusahaan dalam resiko. Dari segi pemasaran, pemilik bisnis cenderung mendapat data dari “pengalaman masa lalu” atau bertanya langsung pada konsumen. Kebanyakan pemilik bisnis kurang memahami bagaimana cara memperoleh data yang berkualitas. Padahal, penggunaan data sangat berpengaruh pada perkembangan bisnis usaha segala jenis sektor. Data dapat membantu kita mempelajari tingkah laku konsumen dan memprediksi tren pasar. Sementara, analisis data memungkinkan kita menilai dan memantau perkembangan perusahaan. Tidak hanya itu, analisis data membantu kita memahami target audience, serta membuat keputusan yang berdasarkan fakta, bukan emosional semata. Maka dari itu, beberapa perusahaan kecil kini telah menerapkan strategi pemasaran digital dan mengumpulkan data dengan bantuan internet. Internet menjadi hal pertama yang dicapai untuk mencari info produk atau layanan, sehingga strategi pemasaran digital menjadi hal yang penting bagi perusahaan jaman kekinian. Bagaimana cara melakukan analisis data? Ada 4 (empat) cara analisis berbeda yang dapat digunakan berdasarkan data dan informasi yang kita peroleh. Yang pertama, analisis deskriptif. Analisis deskriptif memungkinkan kita untuk memberi gambaran, pemahaman, dan meninjau sesuatu yang telah terjadi. Yang kedua, analisis diagnostik. Analisis diagnostik memungkinkan kita untuk memperdalam deskripsi info yang telah kita dapat, dengan cara menentukan alasan dibalik sesuatu yang telah terjadi. Yang ketiga, analisis prediktif. Analisis prediktif memungkinkan kita untuk memanfaatkan data sebelumnya untuk mempelajari sejarah tren, sehingga kita dapat membuat asumsi akan apa yang terjadi di masa depan. Yang keempat, analisis preskriptif. Analisis preskriptif memungkinkan kita untuk menyusun tujuan atau sasaran bisnis dan merancang kegiatan yang bisa dilakukan. Manfaat Analisis Data untuk Pengambilan Keputusan Meskipun sulit menentukan apa yang terjadi di masa depan, analisis prediktif membantu kita untuk memahami perilaku konsumen, sehingga kita bisa memprediksi reaksi target audiens akan strategi tertentu. Contohnya, perangkat lunak analisis web dapat membantu kita melihat konversi terbanyak, sehingga kita dapat memodifikasi hal tersebut agar semakin optimal. Analisis data juga dapat digunakan untuk memahami hasil yang didapatkan dan memahami faktor-faktor yang mengakibatkan hasil tersebut. Contohnya, Ketika sebuah campaign tidak berjalan dengan memuaskan, data yang diperoleh bisa memberi tahu kita apa yang salah, sementara analisis data bisa membantu kita membuat keputusan yang lebih baik lagi. Bahkan terkadang, campaign yang kelihatan kurang berhasil, ketika diteliti secara data, bisa saja justru memberi gambaran yang semakin lengkap dan menunjukkan adanya perkembangan – atau sebaliknya. Dari sini, analisis data memberikan keuntungan tersendiri dengan memungkinkan kita untuk melakukan modifikasi secara garis besar. Memiliki pemahaman data mengenai pelanggan dari berbagai aspek akan membantu kita membuat keputusan yang lebih signifikan. Semakin dalam wawasan kita terhadap pelanggan, semakin strategis pula keputusan dan relasi kita terhadap pelanggan. Menetapkan Keputusan Bisnis Berbasis Data Untuk mendorong keputusan bisnis, pemilik bisnis sebaiknya membangun kebiasaan untuk mengumpulkan data dan menjadikan analisis data sebagai prioritas sebelum mengambil keputusan. Beberapa hal yang dapat dipertimbangkan sebelum pengambilan keputusan, antara lain: 1. Tetapkan tujuan atau sasaran yang jelas Dengan menetapkan tujuan dan menentukan sasaran penggunaan data, kita bisa memilih apakah data akan digunakan untuk meningkatkan prospek penjualan, brand awareness, dan lain-lain. 2. Gunakan tools yang tepat Meluangkan waktu untuk mempelajari tools pengolah data adalah sebuah investasi diri. Penggunaan teknologi akan mempermudah pekerjaan apabila dipelajari dengan baik, dan tentunya akan merugikan jika tidak dimanfaatkan dengan maksimal. 3. Pelajari kompetitor bisnis Salah satu cara cepat mengetahui target audiens adalah melalui kompetitor. Selalu ingat bahwa pembuatan keputusan strategis ini berfungsi untuk mengungguli kompetitor kita. Selain itu, kesuksesan kompetitor dapat membantu kita memahami bagaimana cara mereka menarik pelanggan. 4. Penyajian data secara visual Visualisasi data sama pentingnya seperti melakukan analisis data. Untuk memastikan data dapat dipahami, visualisasi data dapat membantu memaparkan analisis data yang telah dilakukan. Semakin jelas pemahaman diberikan, semakin cepat pula pengambilan keputusan. Keputusan bisnis yang tidak didukung oleh analisis data akan membahayakan perusahaan. Hal ini memicu setiap pemilik bisnis – baik itu dari skala kecil, menengah, maupun besar – untuk merekrut pakar data. Dalam sesi WEBINAR yang diadakan oleh Intelligo.ID bertajuk, “Data Science for Business: Transforming Data into Data Driven Solution Making,” yang diadakan pada tanggal 15 Februari 2023, akan dibahas secara lengkap, bagaimana mengubah data menjadi keputusan bisnis berbasis data. Dengan pemateri yang pastinya profesional di bidangnya, Sobat Mintell tak hanya dijejali dengan teori-teori, melainkan juga bagaimana mempraktekkan teori tersebut. Maka dari itu, panjang durasi Webinar ini tidak ditentukan secara pasti, karena Intelligo.ID memberi kesempatan untuk melakukan sesi QnA tak terbatas.