Manfaat Utama Belajar Data Science dalam Ekspansi Industri Bisnis

Oleh: DQLab
Jumat, 23 Juli 2021 | 18:06 WIB

 

Perkembangan teknologi yang terus terjadi nampaknya memberi kemudahan terhadap sejumlah aktivitas manusia di berbagai lini.

Tidak hanya dalam lingkup informasi, teknologi juga sangat membantu banyak sektor bisnis di dunia untuk melakukan scaling up atau ekspansi, baik produk atau wilayah yang akhirnya menunjang industri yang sedang dijalani.

Peran teknologi yang saat ini sedang marak diadaptasikan di segala aspek salah satunya adalah teknologi big data.

Secara garis besar dalam big data akan ditemukan sekumpulan data dalam jumlah yang sangat banyak untuk dapat diolah dengan tepat dan menghasilkan informasi yang aktual untuk kebutuhan bisnis.

Untuk bisa menemukan cara yang tepat dalam mengolah data, seseorang perlu memiliki kemampuan dan ketangkasan dalam ilmu data science.

Dengan memiliki ilmu ini, seseorang bisa dengan mudah dalam memanfaatkan sekumpulan data dalam bentuk big data.

Lalu, apa lagi ya manfaat lain mempelajari data science khususnya dalam ekspansi sektor bisnis? Ini dia jawabannya!

Cuci Gudang dengan Kombinasi Algoritma Apriori dan Market Basket Analysis

 

Apriori algorithm adalah salah satu algoritma yang merupakan penerapan praktis dari Market Basket Analysis (MBA).

Biasanya, algoritma yang satu ini digunakan untuk menganalisa banyaknya kombinasi produk yang terjadi di dalam transaksi ritel, yang akan sulit dan lama jika dilakukan secara manual.

Dengan metode analisis data dengan Apriori Algorithm ini nantinya akan menghasilkan rekomendasi yang dapat digunakan sebagai acuan dalam membuat keputusan yang sangat menguntungkan bagi keberlanjutan bisnismu. 

Berbicara teknis, metode analisis data ini nantinya akan mencari tingkat asosiasi antar item di dalam banyak kombinasi kelompok data secara otomatis.

Kombinasi ini juga bisa disusun dengan suatu aturan asosiasi "Jika membeli produk A maka akan membeli produk B", sehingga algoritma ini dikategorikan sebagai Association Rules di ranah machine learning. Dengan menemukan paket produk yang asosiasinya kuat, seorang praktisi dapat menyarankan kepada tim bisnis agar melakukan berbagai action item seperti membuat paket produk dengan penawaran khusus, mendekatkan produk-produk tersebut saling berdekatan dalam satu rak, mengeluarkan rekomendasi produk di sistem e-commerce, mengurangi masalah stok di inventori, dan lain sebagainya.

Baca juga : Pentingnya Data Science di Era Pandemi Buktikan George Budi Sukse Berkarir sebagai Intern Finance di Amartha

Membantu Hasilkan Rekomendasi untuk Scaling Up Bisnismu 

 

Dalam memberikan sebuah rekomendasi, pada kasus ini praktisi data akan menggunakan algoritma clustering dalam mengimplementasikan Python dengan bantuan recommender system.

Recommender system ini juga bisa digunakan untuk mencegah tindakan curang atau biasa dikenal dengan istilah fraud. Sederhananya, fraud dapat diartikan sebagai bentuk tindak kecurangan yang sangat menghantui para e-commerce.

Salah satu bentuk fraud adalah penyalahgunaan penggunaan promosi yang justru digunakan untuk kepentingan pribadi dengan melanggar beberapa peraturan yang sudah ditentukan. 

Selain itu, implementasi penggunaan recommender system juga dapat memberi rekomendasi konten seperti konten Youtube.

Youtube sebagai platform yang cukup besar dapat membantu kamu mendapatkan rekomendasi konten yang serupa dengan konten yang sering kamu lihat.

Proses ini menggunakan penggabungan metadata. Nantinya perhitungan terhadap seberapa banyak persamaan setiap konten dan diurutkan dari persamaan yang paling tinggi ke yang paling rendah kemudian direkomendasikan ke pengguna Youtube.

Mengoptimalkan Pencarian Data dengan SEO

 

Dalam praktik implementasi teknologi big data, machine learning ternyat juga dapat dimanfaatkan dalam melakukan pencarian yang dinamis, bahkan berkualitas.

Hal ini karena mesin pencari menerapkan machine learning dalam melakukan pemeringkatan terhadap website atau halaman yang dicari oleh para pengguna mesin pencari. Namun  masing-masing developer menggunakan algoritma yang berbeda beda dalam mengimplementasikannya.

Untuk memunculkan kata kunci yang diinginkan adalah dengan memunculkan hasil pencarian yang mendekati kata kunci yang dicari.

Proses pemeringkatan bisa dilakukan dengan perhitungan lama waktu yang dihabiskan dalam menjelajahi suatu halaman tertentu. Sehingga, mesin pencari akan mendeteksi secara otomatis terhadap kata kunci yang ditujukan kepada alamat web tersebut.

Ketika data terkumpul maka mesin pencari akan menampilkan hasil pencarian yang berkualitas dan dinamis.  

Baca juga : Belajar Data Science Anti Ribet Tanpa Install Software bersama DQLab

Yuk, Waktunya Kamu Belajar Data Science di DQLab!

 

Gimana, sudah tahu apa saja manfaat dari belajar data science? Yuk, mulai pelajari data science lebih dalam bersama DQLab.

Di DQLab kamu akan belajar secara kursus online yang nantinya materi-materi pembelajaran bisa kamu dapatkan hanya dengan mengaksesnya di sini.

Materi pembelajaran akan diberikan dalam bentuk modul-modul yang harus kamu selesaikan. Dalam mengerjakan modul, kamu akan dibantu dengan fitur Live Code Editor yang akan mengarahkanmu. Jadi tidak perlu takut ya!

 

Penulis : Sandi Sabar Rahman

Editor : Annissa Widya Davita