Data science tidak hanya menyediakan wawasan (insight). Dengan menerapkan model yang tepat ke data yang tepat, data science memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi pola (patterns) dalam volume yang data yang besar untuk diprediksi dan pada akhirnya akan mempengaruhi hasil bisnis.

Dengan kata lain, data science memberi perusahaan pandangan ke depan yang diperlukan untuk melayani pelanggan dengan lebih baik, mengembangkan produk yang lebih menarik, dan mendorong efisiensi operasional.

Pengertian dari Data Science

Data science mengacu pada proses pengungkapan pola dan insight yang tersembunyi dalam volume data yang besar, dari data yang berantakan menggunakan teknik seperti machine learning, data mining, predictive analytics, deep learning, dan cognitive computing.

Berbeda dengan traditional business intelligence dan pendekatan terkait, data science tidak terbatas pada data terstruktur, tidak memerlukan data untuk disusun ke dalam baris dan tabel yang rapi, dan tidak terbatas pada kumpulan data yang kecil.

Teknik data science dapat diterapkan dalam skala volume yang besar dari data semi-terstruktur dan tidak terstruktur seperti text-based data, machine data, sensor data, dan social media data.

Apakah pentingnya Data Science bagi Bisnis?

1. Unlock the value of data

Dengan menerapkan Data Science dapat membuka nilai data dengan mengungkap insights yang dapat ditindaklanjuti.

2. Be predictive and proactive

Data Science memungkinkan perusahaan untuk bersikap proaktif dan mengambil tindakan untuk mengoptimalkan hasil.

3. Continuous learning

Karena data science yang digerakkan oleh ilmu pengetahuan dimasukkan ke dalam tindakan, hasil dari tindakan tersebut dimasukkan kembali ke dalam sistem model prediktif dan algoritma. Hasilnya adalah sistem self-learning yang terus meningkat.

4. Data science applies to all industries

Data science digunakan di hampir semua industri. Seorang petani pun menggunakan data science untuk menentukan waktu terbaik dalam menanam tanaman. Seorang pengecer (retailers) menggunakan data science untuk melakukan penawaran kepada pelanggan. Hingga layanan keuangan dan asuransi pun menggunakan Data Science.

Aksi Pivotal dan Pelanggan dalam Menggunakan Data Science

1. Mendeteksi penipuan

Menerapkan model prediktif ke real-time transaction data untuk mengidentifikasi dan menghentikan aktivitas penipuan apapun.

2. Segmentasi pelanggan

Mengembangkan segmentasi pelanggan berdasarkan analisis data perilaku, transaksional, sosial dan lainnya.

3. Customer churn

Identifikasi pola yang menunjukkan pelanggan yang cenderung meninggalkan produk atau layanan dan mengambil langkah untuk menghentikannya.

4. Predictive maintenance

Memprediksi kemungkinan kegagalan bagian di dalam mobil, peralatan industri dan mesin lain sehingga tindakan pencegahan dapat diambil.

5. Sentiment analysis

Menganalisa text-based data seperti konten email dan pembaruan media sosial untuk mengumpulkan sentimen pengguna dan pelanggan.

6. Cybersecurity

Mengenali kemungkinan serangan yang berbahaya dan ancaman online lainnya ke IT dan jaringan lainnya dan ambil tindakan pencegahan.

7. Recommendation engine

Sarankan produk, layanan dan action items yang ditargetkan kepada pengguna berdasarkan analisis perilaku pembelian sebelumnya dan data lainnya.

8. Demand forecasting

Prakiraan permintaan untuk produk dan suku cadang terlebih dahulu untuk mempertahankan tingkat persediaan yang optimal.

Source:

https://pivotal.io/data-science

Info lebih lanjut: www.phintraco.com | www.phintracotech.com  | marketing@phintraco.com