Day to Day Data Scientist dalam Industri Revolusi Digital

Ilmu data modern muncul dalam teknologi, mulai dari mengoptimalkan peringkat pencarian pada search engine dan rekomendasi produk hingga mempengaruhi tajuk berita utama yang dijalankan editor Berita.

Tapi itu dapat diguanakan untuk mengubah semua sektor, dari ritel, telekomunikasi, dan pertanian ke kesehatan, truk, dan sistem pidana. Namun istilah "Data Science" dan "Data Scientist" tidak selalu mudah dipahami, dan digunakan untuk menggambarkan berbagai pekerjaan terkait data.

Secara umum, Ilmu data adalah proses membangun, membersihkan, dan menyusun kumpulan data untuk menganalisis dan mengekstrak makna. Jangan bingung dengan analisis data, yang merupakan tindakan menganalisis dan menafsirkan data. Proses ini memiliki banyak kesamaan dan keduanya berharga di tempat kerja. 

Ilmuwan data sering menulis algoritma dalam bahasa pengkodean seperti SQL dan R untuk mengumpulkan dan menganalisis data besar. 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.

Lalu, apa yang dilakukan oleh seorang Data Scientist dalam kesehariannya? Berikut beberapa hal yang bisa Sahabat DQ pelajari. 

1. Menggali Insight Analytics

Data tentang pelanggan Sahabat DQ dapat mengungkapkan detail tentang kebiasaan mereka, karakteristik demografis, preferensi, aspirasi, dan banyak lagi. Dengan begitu banyak sumber potensial data pelanggan, pemahaman dasar tentang ilmu data dapat membantu memahaminya.

Misalnya, Sahabat DQ dapat mengumpulkan data tentang pelanggan setiap kali mereka mengunjungi situs web atau toko fisik Sahabat DQ, menambahkan item ke keranjang mereka, menyelesaikan pembelian, membuka email, atau terlibat dengan pos media sosial. 

Setelah memastikan data dari setiap sumber akurat, Sahabat DQ perlu menggabungkannya dalam proses yang disebut data wrangling. Ini mungkin melibatkan pencocokan alamat email pelanggan dengan informasi kartu kredit mereka, pegangan media sosial, dan identifikasi pembelian. Dengan menggabungkan data, Sahabat DQ dapat menarik kesimpulan dan mengidentifikasi tren dalam perilaku mereka.

Memahami siapa pelanggan Sahabat DQ dan apa yang memotivasi mereka dapat membantu memastikan produk Sahabat DQ memenuhi tugas mereka yang harus diselesaikan dan upaya pemasaran dan penjualan Sahabat DQ berhasil.

Memiliki dan memahami data pelanggan yang andal juga dapat menginformasikan upaya penargetan ulang, pengalaman yang dipersonalisasi untuk pengguna tertentu, dan peningkatan pada situs web dan pengalaman pengguna produk Sahabat DQ.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Meningkatan Security dalam Data

Sahabat DQ juga dapat menggunakan ilmu data untuk meningkatkan keamanan bisnis Sahabat DQ dan melindungi informasi sensitif. Misalnya, bank menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang kompleks untuk mendeteksi penipuan berdasarkan penyimpangan dari aktivitas keuangan umum pengguna.

Algoritma ini dapat menangkap penipuan lebih cepat dan dengan akurasi lebih tinggi daripada manusia, hanya karena volume data yang dihasilkan setiap hari.

Bahkan jika Sahabat DQ tidak bekerja di bank, algoritma dapat digunakan untuk melindungi informasi sensitif melalui proses enkripsi. Mempelajari privasi data dapat memastikan perusahaan Sahabat DQ tidak menyalahgunakan atau membagikan informasi sensitif pelanggan, termasuk detail kartu kredit, informasi medis, nomor Jaminan Sosial, dan informasi kontak.

3. Merampingkan Manufaktur

Cara lain Sahabat DQ dapat menggunakan ilmu data dalam bisnis adalah dengan mengidentifikasi inefisiensi dalam proses manufaktur. Mesin manufaktur mengumpulkan data dari proses produksi dengan volume tinggi.

Dalam kasus di mana volume data yang dikumpulkan terlalu tinggi untuk dianalisis secara manual oleh manusia, sebuah algoritme dapat ditulis untuk membersihkan, mengurutkan, dan menafsirkannya dengan cepat dan akurat untuk mengumpulkan wawasan.

Misalnya, perusahaan otomasi industri Oden Technologies menciptakan alat pembelajaran mesin yang disebut Golden Run, yang mengumpulkan data manufaktur, mengidentifikasi waktu dengan efisiensi tertinggi, dan memberikan rekomendasi untuk mereplikasi status efisiensi tinggi tersebut. Saat algoritme mengumpulkan lebih banyak data, ia memberikan rekomendasi yang lebih baik untuk perbaikan.

Dengan menggunakan ilmu data untuk menjadi lebih efisien, perusahaan dapat memotong biaya dan menghasilkan lebih banyak barang.

4. Prediksi Tren Pasar Masa Depan

Mengumpulkan dan menganalisis data dalam skala yang lebih besar dapat memungkinkan Sahabat DQ mengidentifikasi tren yang muncul di pasar Sahabat DQ. Melacak data pembelian, selebritas dan influencer, serta kueri mesin telusur dapat mengungkapkan produk apa yang diminati orang. Misalnya, daur ulang pakaian telah meningkat sebagai cara sadar lingkungan untuk menyegarkan lemari pakaian.

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

Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab! 

Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!

Tags