Memahami Ilmu Data

VIT - Ilmu Data dan AI

Ilmu Data, pada intinya, adalah proses mengekstraksi wawasan dari data yang tumbuh dengan kecepatan luar biasa. Menurut artikel dari HBR, "Ilmuwan Data" adalah salah satu pekerjaan yang paling dicari di abad ke-21. Untuk menjadi ilmuwan data yang baik, ada tiga area utama yang perlu dipahami dengan baik.

Aplikasi Populer dari Ilmu Data

1. Sistem Rekomendasi

Amazon, sebagai salah satu e-commerce terbesar, memanfaatkan data untuk merekomendasikan produk kepada pelanggan. Algoritme ilmu data yang digunakan mempertimbangkan faktor-faktor seperti pembelian historis pelanggan dan ulasan dari pengguna lain. Menurut McKinsey, 35% pembelian konsumen di Amazon dipicu oleh sistem rekomendasi perusahaan.

2. Analisis Harga

Uber menerapkan model penetapan harga dinamis yang berdasarkan pada berbagai data, termasuk lokasi awal dan akhir perjalanan, waktu, durasi perjalanan, serta permintaan dan pasokan pengemudi. Harga dinamis ini ditentukan menggunakan algoritme pembelajaran mesin yang kompleks.

3. Wawasan Konsumen

Pandemi telah mendorong pertumbuhan luar biasa dalam industri eCommerce, mendorong bisnis untuk mengadopsi strategi omnichannel. Konsumen kini dapat berbelanja secara online dan mengembalikan barang secara offline, atau sebaliknya. Data yang dihasilkan dari perilaku belanja online, serta data media sosial (seperti Facebook, Twitter, dan Instagram), membantu perusahaan memahami sentimen konsumen. Dengan menggabungkan kumpulan data ini dengan pembelian dan demografi historis, bisnis dapat memperoleh wawasan konsumen yang berharga.

Wawasan ini memungkinkan perusahaan untuk menentukan segmen target dan merumuskan strategi pemasaran. Hal ini sangat berguna dalam Pengembangan Produk Baru, di mana perusahaan mencari peluang untuk produk baru. Wawasan ini juga penting untuk meningkatkan keterlibatan, mengoptimalkan perjalanan pelanggan, dan mempertahankan pelanggan.

4. Peramalan Efektif

Selama pandemi, banyak bisnis menghadapi fluktuasi dalam perkiraan permintaan mereka. Sementara beberapa perusahaan mengalami penurunan permintaan yang signifikan, yang lainnya menghadapi lonjakan permintaan yang menyebabkan kekurangan stok. Ini mendorong perusahaan untuk mengadopsi ilmu data dalam peramalan.

5. Deteksi Penipuan

Antara 2015 dan 2020, penipuan kartu kredit meningkat sebesar 161,7%, mendorong bank untuk menerapkan langkah-langkah ketat dalam pencegahan penipuan. Salah satu langkah tersebut adalah penggunaan data lokasi bersama dengan profil pelanggan untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan. Misalnya, jika seorang pengguna melakukan transaksi di Delhi dan kemudian dalam waktu dua jam melakukan transaksi di Sydney, sistem akan menandai transaksi tersebut sebagai penipuan.

6. Analisis Lokasi

Perusahaan kini menggunakan data lokasi dari pengguna seluler untuk menentukan lokasi toko baru. Dengan menggabungkan data lokasi dengan demografi konsumen, perusahaan dapat mengidentifikasi lokasi terbaik untuk membuka toko baru.