Melihat Besarnya Peluang Kebutuhan Teknisi Data, Skystar Ventures Lahirkan DQLab

Salah satu tren digital yang dibawa revolusi industri 4.0 adalah optimasi data -- dalam artian mencoba memanfaatkan data yang ada di bisnis untuk dikonversi menjadi pengetahuan. Tak heran jika saat ini hampir setiap perusahaan membutuhkan tim data, baik dari sisi analis, teknisi, hingga pemrogram. Melihat peluang tersebut, DQLab hadir memberikan wadah berupa kanal pembelajaran soal data. Program-programnya memberikan pengajaran komprehensif tentang pengelolaan data dengan studi kasus industri.

Untuk mengetahui lebih dalam tentang program DQLab, DailySocial telah berbincang Yovita Surianto selaku Program Director. Ia mendefinisikan DQLab sebagai program pembelajaran data science yang dikemas dengan metode praktik dan aplikatif berbasis proyek. Pendekatan tersebut diambil untuk membawa pengalaman dan kompleksitas riil terkait pengolahan data di perusahaan, khususnya di Indonesia. Program ini diinisiasi Universitas Multimedia Nusantara (dalam hal ini melalui Skystar Ventures) dan PHI-Integration.

"Visi kami menciptakan talenta data yang dapat berkontribusi secara tepat bagi perusahaan tempat mereka bekerja. Dengan terciptanya banyak talenta data yang dapat memberikan impact, akan menciptakan ekosistem data yang kuat untuk menuju Indonesia yang lebih data-driven," terang Yovita.

Kebutuhan talenta data masih sangat besar

Mengutip hasil penelitian Microsoft dan IDC yang diterbitkan awal 2018 ini, dari 79% perusahaan di Indonesia yang tengah menjalankan proses transformasi digital, hanya 7% memiliki strategi digital secara menyeluruh. Dalam tulisan sebelumnya, DailySocial juga pernah membahas tentang transformasi digital, dua aspek berkaitan langsung dengan data, yakni data-driven strategy dan data analytics. Industri 4.0 yang mengarah ke digitalisasi dan otomasi, menuntut pelaku industri untuk cepat beradaptasi dengan perubahan.

"Banyaknya program edukasi teknis di Indonesia untuk membangun talenta transformasi digital adalah inisiatif yang tepat. Edukasi di bidang data science yang terstruktur dan tepat dapat membantu mengoptimalkan proses pengolahan dan analisis data. Kami percaya, exposure ke beragam studi kasus dan penanganan data akan membantu pemahaman para praktisi data, bukan hanya dalam penggunaan tools melainkan mengasah problemsolving dan analytical skills," lanjut Yovita.

Kondisinya saat ini perusahaan memiliki banyak sekali data, seiring dengan komputerisasi di berbagai segmen. Sayangnya, menurut Yovita, hingga saat ini masih banyak sekali permasalahan pada data sehingga belum layak untuk diolah menjadi pengetahuan yang berguna dan menyebabkan hasil analisis menjadi kurang terpercaya. Isu-isu seperti struktur hingga redudansi data masih banyak dijumpai. Sementara di tengah kompetisi global, perusahaan perlu menjadi tangkas dan memutuskan sesuatu dengan cepat, tentu tidak hanya berdasarkan asumsi, melainkan analisis yang terukur.

"Pengolahan data yang tepat dapat memunculkan insight menarik untuk membantu pengambilan keputusan bagi bisnis. Contoh studi kasusnya: untuk menentukan paket produk yang tepat dan berdampak pada penjualan, melakukan proses segmentasi konsumen untuk membantu aktivitas pemasaran yang tertarget, menentukan variabel untuk memprediksi credit scoring, dan masih banyak lainnya," jelas Yovita.

DQLab dengan pendekatan berbasis komunitas

Saat ini sudah banyak program edukasi yang secara khusus mengajarkan tentang data science. Selain DQLab, ada juga Algoritma yang secara khusus menyelenggarakan workshop terpadu tentang data science. Pendekatan berbasis komunitas dinilai relevan oleh DQLab. Dengan pendekatan tersebut, DQLab menghubungkan berbagai pihak, mulai dari industri, praktisi, dan pengajar; untuk saling mengisi satu dengan lainnya. PHI-Integration sebagai mitra strategis DQLab adalah konsultan data di Indonesia. PHI-Integration fokus ke pengembangan konten, dan platform.

"Program DQLab terbuka untuk umum. Saat ini kami bekerja sama dengan beberapa perusahaan untuk memberikan rekomendasi data talents yang memenuhi kriteria. Untuk memberikan pemahaman proses dan teknik pengolahan data secara tepat, secara berkala kami melakukan sesi bedah kasus mengundang pakar data di industri," tutup Yovita.

--

Baca juga seri tulisan tentang data science dari DailySocial:

1. Bagian 1 – Dasar Data Science
2. Bagian 2 – Big Data
3. Bagian 3 – Business Intelligence
4. Bagian 4 – Machine Learning