Media

Kok data science penting sih, buat startup?
By Widyanto Gunadi - 4 June 2018
99 Views

Setiap harinya kita berurusan dengan data, bukan? Facebook menyimpan semua tautan yang kita bagikan dalam basis data. Bahkan mungkin kita mengirimkan laporan dan dokumen yang tersimpan dalam basis data. Saat ini semua berbasis data, bahkan tren modern seperti kecerdasan buatan juga membutuhkan sumber data. Apalagi bagi startup, yang memang selalu berhubungan dengan data. 

Kebanyakan startup telah memiliki saluran data yang baik. Akan tetapi, tidak sedikit yang masih belum menjalankan proses analisis yang dapat direproduksi. Padahal, aspek data science ini sangat penting untuk mendorong perkembangan bisnis. Nah, simak ulasan berikut ini untuk mengetahui pentingnya data science untuk startup.

 

Mengapa data science penting?

Dengan data science, Anda dapat mengumpulkan dan mempelajari pola perilaku pelanggan. Dengan demikian, Anda bisa meningkatkan kualitas produk berdasarkan data yang diperoleh. Selain itu, beberapa manfaat ini akan Anda peroleh berkat menggunakan data science:

•    Mengidentifikasi metrik bisnis utama untuk melacak dan memperkirakan strategi
•    Membangun model prediksi perilaku pelanggan
•    Menjalankan eksperimen untuk menguji perubahan produk
•    Membangun produk data yang memungkinkan fitur baru 

Rata-rata bisnis terjebak pada dua atau tiga langkah awal, kemudian tidak memanfaatkan potensi penuh data science. Namun percayalah, beberapa pengetahuan dasar mengenai data science berikut ini sangat bermanfaat bagi startup Anda. 

 

Dasar-dasar data science

Pelajari enam dasar data science ini untuk mengembangkan startup Anda.

 

Tracking Data: 

Dalam fase ini, Anda bisa mengambil data dari aplikasi dan halaman web, mencoba metode yang berbeda untuk melakukan tracking data, meningkatkan fokus terhadap masalah privasi dan penipuan, hingga memanfaatkan tool Google PubSub.

 

Data pipelines:

Manfaatkan saluran ini untuk mengumpulkan data yang digunakan oleh tim analisis dan data science, membahas pendekatan dengan flat file, basis data, dan data lakes, serta menyajikan implementasi menggunakan PubSub, DataFlow, dan BigQuery.

 

Business Intelligence:

Identifikasikan praktik umum untuk ETL, laporan/dasbor otomatis, hingga menghitung metrik dan KPI run-the-bisnis. Langkah ini memanfaatkan beberapa tool, seperti R Shiny, Apache Airflow, dan Data Studio.

 

Exploratory Analysis: 

Proses ini meliputi analisis umum yang digunakan untuk menggali data seperti membangun histogram, fungsi distribusi kumulatif, analisis korelasi, dan fitur penting untuk model linier. Anda bisa menyajikan analisis contoh, dengan set data public Natality.

 

Predictive Modeling: 

Selanjutnya, temukan pendekatan untuk pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, menyajikan model prediktif churn dan lintas promosi, serta metode untuk mengevaluasi kinerja model offline.

 

Model Production: 

Langkah ini mencakup productizing data science di Twitch, dan model productizing dengan DataFlow. Dengan demikian, Anda berpotensi menemukan pendekatan batch maupun offline untuk penyebaran model.

 

Jadi, data science memang penting untuk bisnis startup bukan? Cobalah untuk mempelajari lebih dalam data science dan pastikan startup Anda memiliki data scientist. Jika Anda saat ini sedang mencari kandidat data scientist berkualitas, silakan kunjungi talent marketplace EKRUT

 

Rekomendasi bacaan:
Microsoft bakal akuisisi GitHub?
Berbagai cara unik rekrutmen, dari game hingga kurasi
Sepenting apa sih, branding untuk perusahaan teknologi

 

Sumber:
towardsdatascience.com
bisnisbisnis.id
micresearch.net

Tags: startup, data science, data

Share Group 1 Group 3 Group 4
Bergabung dengan EKRUT

Bergabung dengan EKRUT dan dapatkan pekerjaan impianmu!
Daftar Sekarang