Memanfaatkan keahlian analitik

Kefasihan Data

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Melampaui keterampilan eksplorasi dan deskripsi data

• Melampaui analisis eksploratif dasar atau metode deskriptif
• Metode analitik lanjutan mencakup:
  • Analisis dataset besar
  • Membangun dasbor KPI
  • Mengembangkan model prediktif

Mengenali teknik

• Individu yang fasih data tidak perlu menguasai seluk-beluk metode analitik lanjutan
• Namun mereka harus tahu keberadaan dan potensi metode tersebut
• Serta berkolaborasi dengan ahli data
• Ini membantu menerapkan solusi analitik yang lebih efektif

Mengidentifikasi use case untuk analitik lanjutan

• Individu yang fasih data dapat mengidentifikasi use case bisnis untuk analitik lanjutan
• Contoh:
  • Seorang manajer pemasaran melihat potensi memprediksi churn pelanggan untuk menargetkan strategi retensi

Berkolaborasi dengan ahli data

• Kolaborasi dengan ahli data adalah kunci keberhasilan
• Pihak bisnis memberikan keahlian domain
• Ahli data membawa pengetahuan teknis
• Lingkungan kolaboratif ini mendorong inovasi saat wawasan bisnis dan keahlian teknis bersatu untuk menyelesaikan tantangan kompleks

Memahami keterbatasan

• Efektivitas metode analitik lanjutan bergantung pada kualitas data masukan
  • Menangani nilai hilang dan outlier itu penting
• Ini memerlukan:
  • Keahlian khusus
  • Sumber daya komputasi
  • Waktu

Contoh: menyeimbangkan akurasi dan batas waktu

• Manajer operasional ritel meminta pengembangan peramalan permintaan untuk mendukung keputusan restok
• Model kompleks dapat memberi akurasi lebih tinggi namun butuh waktu dan sumber daya besar
• Pendekatan lebih sederhana dipakai untuk menyeimbangkan akurasi dan batas waktu

Ayo berlatih!

Kefasihan Data