Big Data Semakin Populer, SDM Data Science Dilirik Industri


BigData

Ilustrasi BigData

Teknologi digital saat ini sudah jauh berubah. Seringkali, pengguna media sosial akan menemukan rekomendasi artikel atau laman internet, atau pola iklan lainnya yang merekomendasikan hal-hal yang kebetulan diakses oleh pengguna sebelumnya. Hal ini bisa terjadi berkat fenomena penggunaan big data yang saat ini marak digunakan perusahaan digital.

Seiring dengan kemunculan iklan-iklan tersebut, maka konten seperti teks, foto, video data diri, bahkan data pribadi sekalipun menjadi hal yang tidak memiliki nilai privasi lagi di era ini. Jumlah data tersebar yang luar biasa ini pun perlu dikelola dengan baik untuk memenuhi berbagai kepentingan, termasuk dalam bidang bisnis.

Alexander Gunawan, Head of Data Science Program Bina Nusantara (Binus University) mengatakan, perkembangan teknologi yang semakin pesat saat ini membuat hampir semua perusahaan memiliki serta memanfaatkan big data, baik data yang bersifat publik maupun privat.

“Di Indonesia, semakin banyak perusahaan berbasis teknologi informasi (TI) seperti startup yang berjalan secara online menggunakan data digital,” kata Alexander, Kamis (26/11/2020).

Alex juga menuturkan, big data yang jumlahnya luar biasa banyak tidak hanya dapat dimanfaatkan untuk bisnis perusahaan teknologi, tetapi juga bisa digunakan di bidang lain seperti pemerintahan, perbankan, asuransi, konsultasi jasa statistik, telekomunikasi, industri pabrik, pemasaran, industri kimia dan farmasi, hingga riset kesehatan.

Big data memberikan berbagai keuntungan di berbagai bidang, misalnya di bidang pemerintahan, big data bisa digunakan untuk mempercepat pengambilan keputusan, pengawasan, serta evaluasi. Pada bidang perbankan, big data bisa mengurangi terjadinya kredit bermasalah dan kerugian bank, serta menjadi basis informasi rekam jejak debitur dalam aktivitas bisnis.

Mengambil, menyimpan, serta menganalisis data-data tersebut menurut Alexander memerlukan keilmuan data science dengan sumber daya manusia (SDM) yang mumpuni dan kompeten di bidangnya. Optimalisasi pengelolaan data dapat membantu perusahaan memperbaiki dan meningkatkan layanan kepada konsumen.

“Jika perusahaan tidak mengacu pada data dan melihat perkembangan tren selera customer, mereka tidak dapat mengembangkan aplikasi maupun layanan yang relevan dengan kebutuhan konsumen,” tutur Alexander.

Maka dari itu, Alex menambahkan, perusahaan perlu untuk melakukan peningkatan terhadap SDM data analis sehingga karyawan menjadi mahir sebagai data scientist. Terutama dengan kondisi Indonesia yang kekurangan SDM dengan kompetensi data science.

Alexander menyampaikan, guna memenuhi kebutuhan atas SDM tersebut perusahaan harus melakukan upgrading skill melalui pelatihan yang umumnya sudah disediakan oleh pihak ketiga. Melalui pelatihan ini, SDM yang sudah ada bisa dimanfaatkan untuk mengolah data.

Meski pelatihan tetap diperlukan, Alexander menuturkan, akan tetap lebih efektif jika perusahaan tetap memiliki karyawan yang memiliki disiplin ilmu data science. Hal ini untuk memudahkan perusahaan mengelola data, membaca proyeksi bisnis, serta mengambil keputusan.

“Makanya, kalau misal di perusahaan ada yang berlatar belakang Pendidikan data science, orang-orang ini biasanya yang dijadikan pemimpin divisi,” kata Alexander.

Kebutuhan akan SDM data science sendiri disebut Alex berdasarkan publikasi World Economic Forum (WEF) 2020 yang menyebutkan bahwa data analyst dan data scientist akan menjadi peringkat pertama dari 10 pekerjaan paling bertumbuh di tahun 2022 mendatang.

Keahlian dari disiplin ilmu ini menurut Alexander akan terus berkembang dan dibutuhkan, terutama dengan jumlah data yang semakin besar setiap tahunnya. Keilmuan sata science yang dinamis pun menjadi tantangan tersendiri, karena seiring dengan perkembangan teknologi yang semakin cepat, maka keahlian SDM data science harus diperbaharui setiap tahunnya.

“Tahun ini pakai program apa, tahun depan sudah ganti program lain yang lebih relevan untuk pelatihan,” ungkap Alexander.

Selain itu, ilmu data science pun membutuhkan dasar yang kuat dalam bidang matematika dan statistik, ini menjadi dasar untuk kemampuan analisis. Dua dasar kuat tersebut menurut Alexander juga menjadi tantangan dalam menyiapkan SDM yang relevan.