6 Cara Meningkatkan Efisiensi Data Science di Kantor

Tanpa keahlian para profesional yang mengubah teknologi mutakhir menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, big data tidak ada artinya. Itulah mengapa, saat ini semakin banyak perusahaan yang meningkatkan efisiensi data science di kantor agar big data dapat dikelola dan dimanfaatkan secara maksimal.

Cara Meningkatkan Efisiensi Data Science di Kantor

Untuk Anda yang baru memulai, yuk, simak informasi cara meningkatkan efisiensi data science di kantor berikut ini!

1. Bentuk tim yang mumpuni

Membentuk tim yang mumpuni merupakan langkah pertama untuk meningkatkan efisiensi data science di kantor. Daripada mencari satu orang data scientist serba bisa yang memiliki semua keterampilan data science, lebih baik prioritaskan membangun tim data science lintas fungsi. Tim ini dapat berbagi beban kerja, menawarkan berbagai perspektif saat memecahkan masalah, serta meningkatkan pengambilan keputusan secara keseluruhan. Tim data science lintas fungsi umumnya terdiri dari:

• Data Scientist - Bertugas mengumpulkan, mengonversi, dan menggabungkan data yang belum dimurnikan menjadi informasi yang dapat diakses dan digunakan untuk anggota tim;
• Machine Learning Engineer - Membuat model data machine learning untuk mengenali pola dalam data yang dikumpulkan;
• Business Analyst - Memahami persyaratan perusahaan serta pasar yang ditargetkan;
• Team Leader - Bertugas membimbing, memantau, dan memimpin tim. Team leader bertanggung jawab memotivasi rekan satu tim, serta memastikan komunikasi positif sehingga setiap anggota tim dapat bekerja sama untuk mencapai tujuan.

2. Buat program Data Science khusus

Salah satu alasan utama perusahaan sulit meningkatkan efisiensi data science di kantor adalah karena tidak adanya infrastruktur data science khusus. Umumnya, perusahaan mempunyai tim data science yang terdiri dari dua atau tiga orang karyawan yang mengerjakan berbagai tugas secara bersamaan. Tim data science ini tidak memiliki metrik khusus untuk mengukur keberhasilan setiap tugas yang diselesaikan.

Dalam banyak kasus, tim data science juga tidak mendapat dukungan teknis yang diperlukan untuk melengkapi potensi yang ditawarkan. Dengan demikian, nilai yang ditawarkan untuk pertumbuhan bisnis secara keseluruhan tidak terlalu besar. Jika ingin mengoptimalkan kemampuan tim data science, setiap bisnis perlu membuat program data science khusus yang akan mencakup:

• Tujuan inisiatif dari data science;
• Punya infrastruktur data science yang diperlukan, seperti ahli terlatih dan peralatan wajib;
• Roadmap agar tim data science bisa mencapai tujuan dan garis waktu inisiatif;
• Membuat metrik kinerja untuk mengukur tingkat keberhasilan tim data science.

3. Kerucutkan permasalahan

Mengerucutkan permasalahan memungkinkan data scientist memeriksa setiap konstituen dan mengukur parameter konkret masalah, seperti prioritas, kejelasan, data yang dapat digunakan, dan ROI. Hal ini juga memungkinkan data scientist untuk mengidentifikasi pemangku kepentingan primer dan sekunder yang diperlukan untuk mengatasi masalah tersebut. Setelah masalah dikerucutkan, data scientist dapat mengumpulkan data, menganalisis, dan menginterpretasikannya.

4. Buat KPI sedetail mungkin

Membuat Key Performance Indicators (KPI) sedetail mungkin membuat bisnis dapat menentukan apakah upaya efisiensi data science di kantor sudah optimal atau belum. Sementara sebagian besar perusahaan yang menerapkan data science memiliki serangkaian tujuan bisnis, mereka tidak memiliki cukup KPI yang relevan untuk memantau kemajuan menuju tujuan bisnis.

Jadi, bisnis perlu membuat KPI terukur, seperti ROI, peningkatan pendapatan per konsumen dalam persentase, skor CSAT, dan lain-lain untuk menentukan kinerja data science. Misalnya, jika bisnis menerapkan algoritma pengoptimalan untuk meningkatkan pendapatan, bisnis dapat menggunakan KPI seperti angka penjualan bulanan, jumlah pengunjung situs web, dan sebagainya.

5. Presentasikan hasil sesuai audiens

Mempresentasikan hasil sesuai audiens sangat penting untuk meningkatkan efisiensi data science di kantor karena data science pada dasarnya berinisiatif memenuhi kebutuhan bisnis. Tim data science dapat mendapatkan hasil sesuai audiens dengan memilih data yang tepat. Misalnya, tim analitik perusahaan ritel, menemukan cara untuk mengetahui potensi kehamilan seorang pelanggan.

Target memanfaatkan informasi itu untuk menawarkan produk ibu hamil dan bayi beserta kupon diskon. Data science memberikan peluang besar bagi bisnis untuk memanfaatkan dan mengubah data pelanggan menjadi wawasan yang pada akhirnya meningkatkan income.

6. Ciptakan suasana produktif

Cara meningkatkan efisiensi data science di kantor yang terakhir adalah menciptakan suasana produktif. Kantor yang memiliki suasana produktif berkontribusi pada kebahagiaan karyawan di tempat kerja dan membantu meningkatkan hubungan antarrekan kerja. Merasa nyaman di tempat kerja tidak hanya memberikan motivasi yang besar, tapi juga membuat karyawan menjadi lebih santai dan mempengaruhi kemampuan untuk memecahkan masalah.

Suasana produktif di kantor bisa Anda ciptakan dengan berbagai langkah. Mulai dari meletakkan tanaman pot di dekat meja kerja, mendapat pencahayaan yang baik, menggunakan furnitur yang nyaman, menyiapkan minuman agar tetap terhidrasi dengan baik, hingga menjaga ruang kerja tetap bersih dan higienis. Menciptakan suasana produktif akan berpengaruh terhadap kebahagiaan karyawan yang secara langsung meningkatkan produktivitas secara keseluruhan.

Kesimpulan

Meningkatkan efisiensi data science di kantor bisa Anda lakukan dengan cara membentuk tim yang mumpuni, membuat program data science khusus, mengerucutkan permasalahan, membuat KPI sedetail mungkin, mempresentasikan hasil sesuai audiens, dan menciptakan suasana produktif. Dengan meningkatkan efisiensi data science di kantor, big data dapat dikelola dan dimanfaatkan secara maksimal untuk kemajuan perusahaan.

Tertarik belajar data science? Anda bisa belajar di Algoritma Data Science School. Menawarkan kurikulum yang disusun oleh para ahli, Anda bisa memperdalam data science dan membuka peluang pekerjaan yang lebih baik bersama para ahli dan profesional. Yuk, daftar sekarang dan maju bersama kami!

Referensi:

• datasciencecentral - 10 Best Practices For Data Science (diakses pada tanggal 29 Juni 2022)
• kdnuggets - How to Make Remote Work Effective for Data Science Teams (diakses pada tanggal 29 Juni 2022)