Tentang Peran Talenta Ilmuwan Data dalam Teknologi Big Data

Kemarin, 7-8 Desember 2016, idBigData kembali menggelar Konferensi Big Data Indonesia untuk ketiga kalinya dengan tema “Leveraging National Capacities and Capabilities”.  Ajang yang digelar selama dua hari di Auditorium BPPT, Jakarta ini menghadirkan banyak pembicara berpengalaman dengan topik menarik untuk disimak. Salah satunya adalah topik “The Evolving Roles of Chief Data Scientist” yang dibawakan Deputy Research and Big Data Telkom Komang Aryasa di hari pertama yang juga menyoroti masih kurangnya talenta data scientist (ilmuwan data) di Indonesia.

Teknologi big data telah menjadi hype di industri teknologi digital dalam beberapa tahun belakangan ini. Pengapliaksikan yang luas dan manfaat yang dirasakan dalam membantu mengambil keputusan bisnis telah menjadi dorongan kuat untuk mengimplementasikan teknologi ini dalam perusahaan, termasuk perusahaan rintisan yang kini menjamur di Indonesia. Bersamaan dengan hype-nya tersebut, peran baru dalam tim pun muncul, yakni peran ilmuwan data yang bisa mengolah hingga menceritakan data.

Komang menjelaskan “Saat ini pertumbuhaan data itu sudah luar biasa, terutama dengan banyak hadirnya layanan-layanan online. […] Sekarang ini kita banyak dihadapkan kepada data-data unstructured [dan ditutut] untuk mencari sesuatu dalam data itu, mencari insight. Objectifnya sama dengan small data yang lebih terstuktur, tetapi datanya jadi lebih kompleks.”

“Volume data akan terus meningkat dan sekarang ini kita sedang bekerja dengan 80% data unstructured. Diperkirakan, hingga 2020 nanti kita akan sangat banyak bekerja dengan data untuk mencari ‘sesuatu’ di sana. Dengan demikian, talenta-talenta untuk mengolah data itu ke depannya akan semakin banyak dibutuhkan,” lanjut Komang.

Talenta yang dimaksud oleh Komang adalah data scientist (ilmuwan data) yang mampu mengolah, menganalisa data, dan pada akhirnya memberikan value pada data tersebut untuk bisa diceritakan. Di awal persentasinya, Komang sendiri menakankan bahwa Value adalah nilai terpenting dalam data karena pada akhirnya itu yang akan ditanya oleh jajaran direksi.

Komang mengatakan, “Dalam big data, ada tiga V umum yaitu Variety, Velocity, dan Volume, tetapi beberapa peneliti menambahkan V lain seperti Veracity, Visualization, Variability, dan Value. […] Namun, saya menganggap yang paling penting itu adalah Value […] karena at the end of the day, BoD [Board of Director] akan menanyakan, apa value-nya?”

Peran Ilmuwan data dalam teknologi big data

Pada dasarnya, ilmuwan data memiliki peran penting dalam memberikan value dari data-data yang diolahnya. Untuk melakukan hal tersebut, menurut Komang, ada empat kompetensi yang pelu dipenuhi yaitu Technical Skill, Data Analyst, Business Acumen, dan Story Telling.

Technical Skill mencakup kemampuan Computer Science, Programming, dan Database. Data Analyst mencakup kemampuan Mathematic, Statistic, dan Modeling. Business Acumen mencakup Communication, Technology Alignment, dan Strategic & Performance. Terakhir adalah Story Telling yang mencakup Creativity, Story Telling, dan Visual Design.

“Story Telling ini sangat penting karena dari sini data yang tidak benar bisa menjadi benar kalau ceritanya bagus. Kalau ceritanya tidak bagus, data benar juga bisa menjadi salah. […] Bagaimana kita meyakinkan top level management kita, itu adalah dengan story telling yang bagus,” jelas Komang.

Namun, Komang juga menyadari bahwa untuk mencari orang yang memiliki kompetensi sekomples itu bukan perkara yang mudah. Solusinya, menurut dia, adalah dengan membentuk tim yang terdiri dari beberapa grup yang memiliki kompetensi-kompetensi  dari seorang ilmuwan data. Grup atau tim inilah yang kemudian akan dipimpin oleh Chief of Data Scientist.

Peran Chief of data Scientist sendiri telah mengalami pergeseran. Komang menjelaskan bahwa peran Chief of Data Scientist telah berevolusi dari technology executive embedded in business menjadi business executive responsible for new technology and revenue generation. Sementara tugasnya dalam memimpin tim bisa dilihat dari sisi bisnis dan teknologi.

Di sisi bisnis, seorang Chief of Data Scientist harus bisa creating business and product vision hingga menjadi owner of P & L [Product & License] yang dibuatnya. Sedangkan dari sisi teknologi, dia harus bisa creatingscience & technology vision, hiring top scientist and technologist, hingga mengambil keputusan untuk memaksimalkan gross margin.

Namun, ada satu tantangan yang akan dihadapi. Komang menyampaikan bahwa berdasarkan data yang diperolehnya dari McKinsey, diperkirakan akan terjadi kekurangan talenta ilmuwan data ke depannya. Hal ini diantisipasi oleh kampus-kampus di luar negeri dengan mulai menghadirkan jurusan baru, Business Analytics. Pertanyaan yang masih terseisa adalah, bagaimana dengan Indonesia? Apakah sudah melakukan hal yang sama atau belum?

Ini harus segara di antisipasi karena ke depannya kehadiran talenta-talenta yang bisa menyerap dan melakukan pengolahan data yang kompleks (big data) akan memegang peranan yang penting dalam pengambilan keputusan bisnis.

- Disclosure: DailySocial adalah media partner Konferensi Big Data Indonesia 2016