Data saat ini seakan menjadi hal yang penting dalam menentukan strategi dan keberhasilan suatu produk. Bahkan dipercaya bahwa kemampuan perusahaan bersaing dapat dilihat dari seberapa sukses penerapan hasil analisis data.
Data science sendiri adalah disiplin ilmu dan pencarian kebenaran yang menggunakan data untuk mengekstrak pengetahuan dan wawasan. Lalu, seberapa penting data science untuk startup?
Mengapa data science penting?
Dengan data science, kamu dapat mengumpulkan dan mempelajari pola perilaku pelanggan. Dengan demikian, kamu bisa meningkatkan kualitas produk berdasarkan data yang diperoleh atau bahkan membuat sebuah invoasi.
Adapun manfaat lain dari data science untuk startup adalah sebagai berikut,
- Membantu menentukan produk atau fitur apa yang dibutuhkan oleh khalayak
- Membantu mengevaluasi bisnis, dan menciptakan target serta strategi
- Memprediksi tren di masa mendatang serta perilaku pelanggan
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 kamu.
Dasar-dasar data science
Pelajari enam dasar data science ini untuk mengembangkan startup.
Tracking Data
Dalam fase ini, kamu bisa mengambil data dari aplikasi dan halaman situs, 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-bussiness. Langkah ini memanfaatkan beberapa tool, seperti R Shiny, Apache Airflow, dan Data Studio.
Baca juga: Apa itu data lake? Yuk, cari tahu di sini!
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. Kamu 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, kamu berpotensi menemukan pendekatan batch maupun offline untuk penyebaran model.
Jadi, sekarang kamu sudah tahu seberapa penting data science untuk startup, bukan? Nah, untuk dapat melakukan proses analisis data dan menemukan solusi atau strategi yang diperlukan, peran seorang Data Scientist sangat diperlukan.
Agar lebih paham, cari tahu perbedaan Data Scientist dan Data Analyst di sini.
Semoga bermanfaat!
Sumber:
- towardsdatascience.com
- micresearch.net
