data scientist

Ingin Menjadi Data Scientist? Kenali Skill Wajib dan Tugas Berikut Ini!

Pekerjaan seputar data belakangan sangat populer dan dibutuhkan banyak perusahaan. McKinsey Global Institute telah melakukan riset dan menyatakan bahwa data dapat meningkatkan margin keuntungan penjualan perusahaan hingga 60%. Kini pun perusahaan kian menyadari pentingnya data bagi integrasi bisnis dan membutuhkan Data Scientist untuk koleksi data perusahaan. 

 

Apa itu Data Scientist

Data scientist adalah orang yang berperan untuk mengumpulkan dan menganalisis seperangkat data (terstruktur maupun tidak terstruktur) menggunakan kombinasi ilmu komputer, statistik, dan matematika. Selain kombinasi ilmu-ilmu tersebut,  social science berupa pengetahuan industri perusahaan yang bersangkutan juga wajib digunakan. Seluruh data akan dianalisis dan diproses ke dalam sebuah model yang kemudian dipresentasikan untuk menghasilkan keputusan strategis atau solusi dalam menghadapi tantangan bisnis. 

Data Scientist sendiri merupakan bagian dari Data Science, yaitu suatu proses mengumpulkan, menganalisis, memvisualisasikan, dan mengkomunikasikan data untuk memecahkan masalah di dunia nyata. Kegunaan Data Science di bidang perusahaan adalah mengubah data menjadi informasi untuk meningkatkan pendapatan, mengurangi biaya, meningkatkan bisnis dan juga meningkatkan kepuasan pelanggan melalui customer experience.

 

Tugas Data Scientist

Dalam tugasnya sehari-hari, seorang Data Scientist berperan untuk mengolah data kemudian menganalisisnya menggunakan beberapa metode teknologi. Tugas-tugas tersebut antara lain: 

  1. Membangun algoritma dan desain untuk menggabungkan, mengatur, mengekstrak data
  2. Menggunakan serta membangun machine learning tools dan teknik statistik untuk menghasilkan solusi
  3. Melakukan uji coba data mining model dan memilih yang paling cocok untuk perusahaan
  4. Mengidentifikasi masalah dan penggunaan data yang sesuai dalam menghasilkan keputusan strategis
  5. Membina komunikasi secara verbal dan tertulis untuk dengan user terkait di perusahaan
  6. Membuat report data dan bagaimana kinerja atau pengaruhnya dengan bisnis 
  7. Menilai efektifitas teknik sumber dan pengumpulan data
  8. Improvisasi metode pengumpulan data
  9. Mengikuti perkembangan teknologi, teknik, dan metode yang berkaitan dengan data
  10. Research konsep dan cara membangun prototype 
  11. Mencari peluang untuk menggunakan wawasan mengenai data di divisi lain dalam organisasi

 

Skill Wajib 

Mengelola data dalam jumlah besar tidaklah mudah. Diperlukan skill khusus agar agar data terkumpul mampu berubah menjadi informasi yang berguna bagi perusahaan. Skill wajib dalam bidang Data Science terbagi dalam dua jenis, yaitu soft skill dan hard skill

 

Soft Skill

Karena berkutat dengan manusia, diperlukan soft skill khusus dalam Data Science. Berikut soft skill yang dibutuhkan dalam pengelolaan data: 

 

Berpikir Kritis

Berpikir kritis adalah keterampilan berharga dalam profesi apapun. Berpikir kritis berarti melihat semua sudut masalah dan mempertimbangkan sumber data. Pemikiran yang kritis dapat membingkai pertanyaan dengan tepat dan memahami bagaimana pertanyaan tersebut berhubungan dengan bisnis yang selanjutnya diterjemahkan ke dalam tindakan. Penting juga untuk menganalisis masalah secara objektif ketika berhadapan dengan interpretasi data sebelum membentuk pendapat. 

 

Komunikasi

Ketika data menawarkan solusi untuk berbagai masalah atau menjawab pertanyaan bisnis, perusahaan akan berusaha memecahkan masalah berdasarkan data yang ada sebelum mengambil tindakan. Data yang telah dianalisis kemudian harus dipresentasikan dengan jelas dan lancar kepada pihak-pihak yang berkepentingan dalam perusahaan. Komunikasi inilah yang membantu menyalurkan informasi di seluruh perusahaan. 

 

Problem Solving

Problem solving atau kemampuan memecahkan masalah  berguna untuk menggali akar masalah dan mencari cara untuk menyelesaikannya.  Orang yang memiliki kemampuan problem solving yang baik akan mudah mengidentifikasi masalah rumit yang tersembunyi, dan kemudian dengan cepat mencari cara bagaimana mengatasinya dan metode apa yang akan digunakan.

 

Baca Juga: Tugas dan Syarat Menjadi Business Development

 

Hard Skill

Selain soft skill, hard skill juga berperan banyak dalam pengelolaan data. Di bawah ini adalah hard skill yang harus dikuasai oleh Data Scientist.

 

Pemprograman

Handal dalam pemrograman adalah hal mutlak dalam pengelolaan data. Bahasa pemrograman dapat memanipulasi algoritma agar data dapat diolah menjadi lebih berarti.  Python adalah salah satu contoh bahasa pemrograman yang sering digunakan dalam machine learning suatu data. 

 

Statistika dan Matematika 

Seperti pemrograman, kemampuan statistik dan matematika bermain besar dalam Data Science. Memiliki pengetahuan statistik dan matematika yang kuat memungkinkan untuk memilah tentang nilai berbagai data. Lalu, data akan dikelola menggunakan model matematis dan statistik agar lebih mudah melakukan data mapping sesuai tipe data. 

 

Machine Learning

Machine learning adalah proses mesin cerdas  yang memiliki kekuatan untuk berpikir, menganalisis dan membuat keputusan. Sehingga perusahaan memiliki peluang lebih baik untuk mengidentifikasi peluang atau menghindari risiko yang berpotensi di masa depan.

 

Baca Juga: Big Data Memberikan Solusi Untuk Sistem HR

 

Data Mapping

Data mapping merupakan proses pencocokan jenis atau tipe dari satu data ke data lainnya. Sebelum data dapat dianalisis untuk keperluan bisnis, harus dihomogenisasi sedemikian rupa sehingga membuatnya dapat diakses oleh para pembuat keputusan. 

 

Data Visualization

Data yang telah diolah akan dipresentasikan kepada pihak lain dalam perusahaan. Tak semua istilah dalam Data Science mudah difahami orang awam. Maka dari itu, penting untuk melakukan visualisasi data agar lebih mudah dipahami dan dimengerti sehingga keputusan maupun solusi yang dihasilkan sesuai keputusan bersama. 

 

Implementasi Keahlian Data Scientist

Pengolahan data tak selalu berhubungan dengan bisnis dan meningkatkan efisiensi perusahaan. Pengolahan data dalam skala besar juga dapat menolong nyawa banyak orang. Contoh yang bisa diambil adalah penanganan wabah Ebola di Afrika. Pada 2014 – 2015, wabah Ebola merebak di Afrika dan menyebabkan 11.000 kematian. Dengan kondisi Afrika yang merupakan negara miskin, sulit bagi masyarakat untuk mendapatkan informasi medis. Ditambah lagi minimnya infrastruktur kesehatan di negara benua Afrika.

Di sinilah peranan Data Scientist dalam menangani wabah. Menggunakan real-time mapping software, dilakukan kegiatan pelacakan terhadap wilayah persebaran wabah, memprediksi area yang paling rentan, dan perkembangan wabah di masa depan. Menyatukan poin-poin data tentang lokasi, kepadatan populasi, waktu perjalanan dari pemukiman terdekat, dan beberapa faktor lain, dapat dilakukan tindakan preventif sedini mungkin agar wabah tak menyebar dan kembali menelan korban jiwa. Dari pengalaman tersebut, bukan tak mungkin Data Science diterapkan dalam berbagai sektor kehidupan termasuk penanganan pandemi COVID-19.