Bagaimana Peran Data Scientist Pada Dunia Perbankan ?

Perkembangan informasi sangat berdampak terhadap kehidupan manusia, salah satunya adalah penggunaan data. Setiap individu saat ini menggunakan dan menghasilkan data baru setiap harinya.

Dimana data tersebut dihasilkan dari segala aktivitasnya pada setiap perangkat yang digunakan maupun jejaring sosial. Jika keadaan tersebut pada setiap individu digabungkan akan menghasilkan data yang besar.

Baca Artikel Terkait : Ternyata Ternak Ayam Juga Butuh Data Science

Hal itu dikarenakan besarnya pengaruh individu untuk memperoleh data yang diinginkan seperti musik, game, dan artikel melalui internet. Selain itu, perkembangan teknologi penyimpanan data juga mempengaruhi pertumbahan data dengan pesat.

Pertumbuhan data yang sangat pesat dan bervariasi dalam skala besar membutuhkan pengelolaan agar menghasilkan suatu data atau informasi baru yang lebih berguna atau yang disebut dengan Big data.

Gerakan transformasi digital mengubah data menjadi suatu yang sangat bernilai untuk strategis bisnis. Sehingga di era saat ini pengelola data atau data scientist merupakan suatu pekerjaan yang memiliki peluang yang sangat menguntungkan.

Data scientist adalah mengelola data sehingga menghasilkan suatu informasi terbaru yang dapat digunakan dan bernilai tinggi.

Big data memiliki pengaruh yang besar dari berbagai segi, seperti industri perbankan mengalami krisis yang disebabkan karena munculnya pesaing raksasa pada era internet dan juga perubahan pola kebutuhan konsumen yang sangat cepat.

Untuk mengatasi hal tersebut industri bank harus memanfaatkan big data dan data science. Saat ini beberapa industri bank global besar telah menguasai pengguanaan ilmu pengolahan data untuk meningkatkan pelanggan, memperbaiki produk, optimasi pemasaran, penetapan biaya untuk mengurangi kerugian dan biaya yang bekelanjutan.

Pada dasarnya masa depan bank sangat dipengaruhi oleh seberapa baik bank menggunakan teknologi untuk memanfaatkan big data, untuk memahami pola tersembunyinya dari perilaku pengguna.

Manfaat yang diperoleh adalah bank dapat meningkatkan layanan yang diperlukan dan dapat melakukan penawaran yang tepat sesuai dengan kebutuhan pengguna.

Agar dapat merealisasikan hal tersebut bank harus memiliki data scientist untuk dapat mengumpulkan, menyaring, dan menerapkan makna dari data  untuk memajukan tujuan bisnis.

Data scientist akan melihat hubungan antara data baru dengan data sebelumnya, yang kemudian dianalisis data untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat.

Seperti contohnya­ setiap bank memiliki  2 juta nasabah penggunaan kartu kredit, yang dimana setiap bulannya bank harus mengirim tagihannya kepada nasabah tersebut. Untuk satu tagihan bank harus mengeluarkan Rp. 20.000 untuk biaya amplop, perangko dan lainnya.

Tempat Kursus Komputer Terbaik | Digital Marketing, Programming, SEO, Dll.

Yang artinya bank harus mengeluarkan 40 milyar rupiah hanya untuk mengirim tagihan kredit, yang tentunya itu bukan angka yang kecil.

Untuk mengurangi pengeluaran yang besar bank memanfaatkan data nasabah yang setelah dianalisa terdapat nasabah yang mengerti dengan teknologi sehingga bank bisa mengirim tagihan secara elektronik.

Selain itu, bank juga dapat menjual data yang diperoleh aktivitas penggunaan kartu kredit kepada perusahaan-perusahaan sehingga menghasilkan keuntungan yang besar kepada bank sendiri.

Solusi yang diperoleh dari mempelajari data nasabah tersebut dapat mengurangi pengeluaran biaya yang besar.

Menghasilkan suatu informasi yang sangat bermakna seperti diatas data scientist  mengalami beberapa kendala dalam menerapkan strategi data scient yang efektif.

Mengakses dan mengelompokkan data adalah salah satu kunci data scientist berhasil menambang data. Bank memiliki data yang besar dan memiliki data yang terstruktur dan tidak terstruktur.

Data scientist harus menganalisis dan mengkorelasikan data, yang mana hal tersebut membuat pekerjaan yang semakin kompleks. Selain itu, memilah data yang bersifat noise juga merupakan tantangan terhadap data scientist.

Kendala juga terjadi apabila transplantasi data kurang sehingga informasi yang didapatkan oleh data scientist itu tidak tersampaikan.

Biasanya yang bisa data scientist lakukan adalah mengambil data eksternal, misalnya data twitter, facebook atau instagram. Dan inilah biasanya yang menjadi tantangan itu soal birokrasi untuk mendapatkan data-data tersebut.

Tentu hal ini juga akan memakan waktu seorang data scientist, yang tadinya satu bulan harusnya sudah selesai bisa jadi di 20 harinya data saja belum terkumpul dengan sempurna.

Selain tantangan akan data, data scientist harus mampu mengintegrasikan hasil yang diperoleh ke dalam operasional pada Bank yang dapat digunakan secara real time.

Dan juga hasil yang diperoleh bisa mengembalikan investasi yang bank keluarkan dengan menjual informasi kepada perusahan yang dapat di untungkan.

Seperti bank bisa melakukan kerja sama dengan perusahan besar di era internet seperti Google, Amazon, Facebook, dan Apple untuk dapat memudahkan konsumen mengelola tabungan yang sehingga bank mendapat keuntungan.

Selain itu bank juga mampu membuat inovasi berupa asuransi yang dibutuhkan oleh konsumen dari hasil menambang data oleh data scientist.

Dibutuhkan data scientist yang terampil untuk bisa menyelesaikan tantangan atau permasalahan yang kemudian memperoleh informasi yang sangat bernilai. Menjadi data scientist yang terampil tidaklah mudah.

Mereka tidak hanya melaporkan data namun mereka juga melihat data dari berbagai aspek dan menjalankan pertanyaan yang kompleks untuk menemukan korelasi dan pola pada data.

Data scientist  haruslah memiliki pengetahuan matematika atau statistik yang baik, pengetahuan mengenai analisis data, keterampilan programming yang solid, mengerti serta mampu mengelola penyimpanan data yang besar dan menguasai pengetahuan bisnis analitik.

Dalam bekerja data scientist membutuhkan tools sebagai pendukung agar menghasilkan informasi terbaru. Seperti untuk menganalisis data scientist menggunakan weka. Dan untuk menambang data para scientist menggunakan python untuk memudahkan pekerjaan mereka.

Di era big data ini kebutuhan data scientist pada setiap perusahaan sangat besar, termasuk industri bank.

Bank membutuhkan data scientist untuk dapat meningkatkan pendapatan dan mengatasi permasalahan yang terjadi. Selain itu juga, menciptakan inovasi terbaru untuk kebutuhan konsumen.

Jika anda ingin bertanya kepada Sudimin Mina mengenai topik wawancara di atas. Anda bisa input pertanyaan anda pada kolom di bawah

Dan ayo nikmati materi kursus terlengkap yang hanya ada di babastudio (Bekerja sama dengan techfor.id). cukup klik link di bawah ini :

https://academy.babastudio.com