Sejalan dengan dunia bisnis yang makin berkembang, penggunaan data juga menjadi kian dibutuhkan. Tak heran, jika kini ada begitu banyak perusahaan yang membuka lowongan pekerjaan untuk posisi data scientist.
Menurut World Economic Forum, posisi data scientist termasuk ke dalam deretan sepuluh pekerjaan yang sangat dibutuhkan pada tahun 2022. Hal serupa juga disampaikan oleh Hasanuddin Ali, Founder & CEO Alvara Research Center dalam acara Marketeers XFest 2023.
“Ada satu profesi yang paling dicari di dunia dan bayaran gajinya paling mahal, yaitu data scientist,” ujarnya dalam acara yang berlangsung pada Rabu (8/3/2023) di Binus University, Kampus Anggrek, Jakarta Barat.
Sekilas dari namanya, pekerjaan ini begitu erat kaitannya dengan pengolahan data. Namun faktanya, data scientist sendiri merupakan gabungan dari tiga disiplin ilmu yakni matematika dan statistik, informatika dan programming, serta bisnis manajemen.
BACA JUGA Bergantung Pada Big Data, Home Credit Gesit Cari Data Scientist
Perkembangan era digital ini membuat hampir semua perusahaan teknologi yang ada sekarang membutuhkan posisi data scientist, menurut Hasanuddin Ali.
“Perlu diketahui, bahwa hampir semua perusahaan e-commerce, transportasi online jantungnya itu ada di data scientist, karena dia yang meng-generate data, menganalisa data, dan kemudian menawarkan ke kita,” kata Hasanuddin Ali.
Hal tersebut karena tujuan akhir dari seorang data scientist adalah untuk membuat keputusan yang didukung oleh data guna memperbaiki kinerja bisnis dan perusahaan. Terkait dengan hal tersebut, Hasanuddin Ali menceritakan tahapan proses analisis data yang dilakukan oleh seorang data scientist.
BACA JUGA Indonesia Sangat Kekurangan Data Scientist
1. Descriptive analytic
Descriptive analytic merupakan analisis paling dasar yang dilakukan oleh seorang data scientist. Ini menjadi tahapan paling sederhana dan banyak dilakukan di Indonesia.
“Ini (descriptive analytic) adalah yang paling sederhana dan paling banyak dilakukan di Indonesia. Dia ini untuk menjawab pertanyaan what happen atau apa yang sedang terjadi,” ujar Hasan.
“Ini tidak perlu teknik statistik yang jelimet, semua orang bisa, karena bicara rata-rata, mean, percentage, dan lain-lain,” Hasan melanjutkan.
2. Diagnostic analytic
Diagnostic analytic adalah proses pemeriksaan data untuk mengetahui penyebab terjadinya suatu peristiwa dan mengapa hal itu bisa terjadi.
BACA JUGA Dicari Data Scientist di Indonesia!
“Diagnostic analytic ini untuk menjawab pertanyaan kenapa sesuatu itu terjadi, maka di sini analisisnya kita menjawab hubungan sebab akibat,” tutur Hasan.
Teknik ini, Hasan menambahkan, mulai banyak digunakan, seperti untuk mengukur tingkat kepuasan pelanggan.
3. Predictive analytic
Sesuai namanya, teknik ini adalah bentuk analisis lanjutan yang menggunakan data baru dan data lama untuk memperkirakan aktivitas, perilaku, dan tren.
“Jika sudah sampai tahap ini, kita sudah seperti peramal karena kita melakukan prediksi atas apa yang akan terjadi di masa depan. Jadi, predictive itu tugasnya adalah menjawab apa yang sebetulnya terjadi di masa depan,” ujar Hasan.
BACA JUGA Data Science Bisa Jadi Insight untuk Sukseskan Bisnis UKM
4. Prescriptive analytic
Terakhir, prescriptive analytic, yakni proses analytics yang menghasilkan jawaban atas pertanyaan kenapa sesuatu akan terjadi serta memberikan saran terhadap kondisi yang kemungkinan terjadi pada masa yang akan datang. Hasan menyebutkan ini adalah analisis yang paling kompleks dilakukan.
“Tidak hanya sekadar meramalkan apa yang akan terjadi di masa depan, tapi juga menjawab apa yang harus dilakukan atas apa yang kita ramalkan di masa depan, di sini kita bicara scenario planning,” kata Hasan.
Editor: Ranto Rajagukguk