Teknik Industri

Dua kata: Teknologi dan Industri. Teknologi adalah penerapan ilmu pengetahuan untuk memecahkan masalah dan meningkatkan kehidupan, sedangkan industri adalah kegiatan produksi global (produksi barang atau bahan). Tugas teknik yang dilakukan oleh insinyur meliputi pemecahan masalah, analisis sistem, dan desain.Teknik industri berkembang karena kebutuhan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas kegiatan (aktivitas) dalam dunia industri.

Energi adalah kemampuan untuk melakukan sesuatu atau menghasilkan sesuatu tanpa membuang sumber daya, waktu atau tenaga. Untuk mencapai tingkat efisiensi yang baik maka perlu dilakukan analisa dan perbaikan sistem, mengurangi waktu pemrosesan dan menetapkan standar.

Efisiensi adalah kemampuan untuk mencapai tujuan/sasaran secara efektif dengan menggunakan metode/metode yang tepat." Teknik industri adalah suatu disiplin ilmu yang merancang, meningkatkan, dan menerapkan sistem terpadu berbasis ilmu pengetahuan dalam bidang matematika, fisika, dan ilmu pengetahuan. Teknik seperti mekanika .analisis dan desain untuk menentukan, memprediksi dan mengevaluasi hasil yang ingin dicapai."

Maka, di Teknik Industri, materi yang dipelajari adalah metodologi rekayasa sistem dan industri (industrial and system engineering) dan perancangan sistem terintegrasi (integrated system design).

Metodologi Rekayasa Sistem dan Industri mencakup:

• Proses produksi (manufacturing engineering)
• Perencanaan lokasi dana perancangan (tata letak) pabrik
• Logistik (penanganan material dan distribusi)
• Perancangan sistem kerja dan pengukuran kerja
• Perencanaan dan pengendalian produksi
• Pengendalian mutu
• Kompensasi financial (evaluasi dan analisis pekerjaan)
• Ergonomi
• Pengelolaan sumber daya
• Pengelolaan keuangan dan ekonomi teknik

Perancangan sistem terintegrasi mencakup:

• Perancangan sistem manajemen
• Perancangan sistem informasi dan komputer
• Perancangan struktur organisasi
• Perancangan produk dan jasa

Program penelitian Teknik Industri UNPAR memilih sistem manufaktur sebagai sarana untuk mempelajari perilaku sistem yang terintegrasi. Saat ini, teknologi manufaktur sudah maju dengan pesat, sehingga Teknik Industri UNPAR berkomitmen untuk memastikan mahasiswa menguasai teknologi tersebut. Berdasarkan Keputusan No. 40/DIKTI/Kep/1998, Jurusan Teknologi Industri mendapat akreditasi pada tanggal 11 Februari 1998. Melalui Keputusan Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi, Departemen Pendidikan Republik Indonesia No. 773/SK/BAN-PT/Akred/S/VII/2015, tanggal 29 Juli 2015, diterima Departemen Teknologi Industri. Otoritas Otoritas.

Sumber: unpar.ac.id

Apakah Anda ingin melanjutkan gelar master di bidang bisnis? Ini hanyalah beberapa wawasan yang bisa Anda peroleh.

Teknologi adalah salah satu mata pelajaran universitas yang paling populer. Tak heran ribuan orang bersaing memperebutkan posisi di departemen ini setiap tahunnya. Salah satu alasannya adalah program pendidikan teknik menawarkan berbagai peluang karir.

Salah satunya adalah industri BINUS UNIVERSITY. BINUSIAN Tertarik pada tingkat pascasarjana termasuk tingkat Magister atau Pasca Sarjana. Siswa dalam program gelar ini akan memiliki keterampilan dalam manajemen industri yang mencakup semua aspek manusia, mesin, proses, keuangan, material, teknologi informasi dan lingkungan.

Belajar Apa Saja di S2 Teknik Industri?

Program studi Magister Teknik Industri Program Pascasarjana BINUS University (BGP) menawarkan dua peminatan yaitu Manajemen Industri dan Teknik Industri. Kurikulum departemen mencakup kurikulum internal dan internasional.

BINUSIAN mengajarkan segala hal tentang penerapan, analisis dan evaluasi sistem kompleks dalam permasalahan teknik industri. Selain itu, gelar master di bidang teknik industri menekankan manajemen, kepemimpinan dan keterampilan yang fleksibel untuk memenuhi kebutuhan perusahaan di sektor ini.

Ilmu yang akan Anda pelajari di BINUS University pada Magister Teknik Industri adalah sebagai berikut:

• Statistical Analysis & Research Methodology.

• Engineering Optimization.

• Quality Assurance & Total Quality Management.

• Selected Topic in Industrial Engineering.

• Operation Management.

• Industrial Management.

• Industrial System Design.

• Supply Chain Engineering.

• Supply Chain and Logistics.

• Human-Integrated System & Occupational Safety and Health Administration.

• Service Engineering.

• Supply Chain Modelling.

• System Simulation and Modelling.

Pilihan Karir Lulusan S2 Teknik Industri

Setelah menyelesaikan studi Magister Teknik Industri, BINUSIAN diharapkan mampu untuk:

• Memecahkan masalah yang berkaitan dengan rekayasa dan teknologi serta merancang sistem terpadu dengan memanfaatkan bidang keilmuan lainnya dengan memperhatikan faktor ekonomi, kesehatan dan keselamatan masyarakat, budaya, sosial dan lingkungan.
• Memperluas pengetahuan dalam desain, operasi, dan peningkatan sistem terintegrasi untuk memberikan kontribusi asli dan diuji melalui penelitian secara mandiri.
• Mampu merumuskan ide baru hasil penelitian untuk mengembangkan desain teknologi, operasi, dan sistem perbaikan yang terintegrasi.
• Beradaptasi dengan perubahan ilmu pengetahuan atau teknologi yang terjadi dalam proses implementasi dan substansi penelitian desain, operasi, dan peningkatan sistem terintegrasi
• Mengajukan solusi alternatif untuk mengatasi permasalahan industri jasa melalui riset desain, operasi, dan perbaikan sistem terintegrasi.
• Merancang sistem industri yang inovatif dan dibuktikan dengan teknologi informasi yang terintegrasi.
• Memberikan pilihan solusi dalam menyelesaikan permasalahan supply chain dengan pendekatan ilmu teknik industri.
• Merancang sistem dalam rantai pasok industri yang terintegrasi dengan teknologi informasi.

Lulusan program teknik industri BINUS UNIVERSITY di masa depan akan memenuhi syarat untuk menjadi pemimpin di bidang teknik rantai pasokan dan manajemen industri. Beliau juga akan bertanggung jawab atas pengelolaan sumber daya manusia, sumber daya, mesin, keuangan, proses dan teknologi informasi untuk mencapai visi dan misi perusahaan.

Selain itu, BINUSIAN juga dapat berperan sebagai konsultan teknik industri pertama yang membantu organisasi memecahkan masalah, termasuk penilaian dan evaluasi efektivitas dan efisiensi sistem di perusahaan.

Ada banyak posisi yang bisa Anda tuju di masa depan untuk peluang karir. Posisi yang tersedia bagi lulusan Magister Teknik Industri meliputi manajer, insinyur industri, konstruksi, sumber daya manusia, manajer proyek, konsultan dan instruktur.

Anda bisa menjadi pengusaha dan mengembangkan bisnis Anda sendiri. Karena BINUS UNIVERSITY tidak hanya memberikan BINUSIAN ilmu yang dapat mereka gunakan untuk bersaing mendapatkan pekerjaan impian mereka, tetapi juga sebagai wirausaha potensial.

Sumber: graduate.binus.ac.id

Manufaktur adalah istilah yang barangkali sudah tak asing lagi di telinga. Di Indonesia, ekonomi juga sangat bergantung pada perusahaan manufaktur. Lalu apa itu manufaktur? Dikutip dari Corporate Finance Institute, manufaktur adalah sebuah badan usaha atau perusahaan yang memproduksi barang jadi dari bahan baku mentah dengan menggunakan alat, peralatan, mesin produksi, dan sebagainya dalam skala produksi yang besar.  

Hasil produksi dengan nilai tambah itu kemudian dijual kepada konsumen melalui jaringan distribusi dari grosir hingga ke tingkat eceran, sehingga sampai ke tangan konsumen. Selain dari bahan mentah menjadi produk jadi, perusahaan manufaktur adalah mencakup industri yang mengolah barang mentah menjadi barang setengah jadi, atau barang setengah jadi menjadi barang jadi.

Perusahaan manufaktur juga bisa disematkan pada perusahaan perakitan, biasanya mengacu pada perusahaan yang bergerak di bidang elektronik dan otomotif. Karena dilakukan dengan skala produksi yang besar, perusahaan manufaktur tentunya memiliki jumlah pekerja atau tenaga kerja yang besar.

Beberapa perusahaan manufaktur bahkan melibatkan mesin-mesin besar. Itu sebabnya, di banyak negara keberadaan perusahaan manufaktur sangat penting karena membantu menciptakan lapangan pekerjaan yang sangat signifikan.  Selain itu karena produksinya yang masif, maka perusahaan manufaktur sangat mengandalkan standar operasional prosedur (SOP). Ini karena perusahaan manufaktur lazimnya memiliki proses produksi tahap demi tahap.

Di Indonesia, manufaktur adalah seringkali disebut dengan pabrik atau factory dalam Bahasa Inggris. Proses produksinya kemudian disebut dengan manufakturing atau fabrikasi. Berikut contoh perusahaan manufaktur:

• Industri tekstil dan garmen Industri otomotif
• Industri mesin dan alat berat
• Industri logam
• Industri berbasis plastik
• Industri kimia
• Industri farmasi
• Industri rokok
• Industri barang konsumsi

Sumber: money.kompas.com

Analisis data melibatkan pemeriksaan, penyempurnaan, transformasi, dan pemodelan data untuk mengungkap wawasan yang berharga, menginformasikan keputusan, dan meningkatkan proses pengambilan keputusan. Analisis data mencakup berbagai teknik di berbagai bidang seperti bisnis, sains, dan ilmu sosial, yang berfungsi sebagai alat penting untuk pengambilan keputusan yang tepat dalam lanskap bisnis saat ini.

Dalam analisis data, terdapat teknik khusus seperti data mining, yang berfokus pada pemodelan prediktif dan penemuan pengetahuan, bukan hanya untuk tujuan deskriptif. Di sisi lain, intelijen bisnis menekankan pada analisis data agregat yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis. Aplikasi statistik lebih lanjut mengkategorikan analisis data ke dalam statistik deskriptif, analisis data eksploratori (EDA), dan analisis data konfirmatori (CDA). EDA bertujuan untuk mengidentifikasi pola baru dalam data, sedangkan CDA memverifikasi atau menyangkal hipotesis yang ada. Analisis prediktif menggunakan model statistik untuk peramalan atau klasifikasi, sementara analisis teks mengekstrak dan mengkategorikan informasi dari sumber tekstual.

Integrasi data mendahului analisis data, menyoroti pentingnya mengumpulkan dan menyiapkan data untuk analisis. Selain itu, analisis data terkait erat dengan visualisasi dan penyebaran data, meningkatkan interpretasi dan komunikasi wawasan yang berasal dari data.

Secara keseluruhan, analisis data berfungsi sebagai alat fundamental bagi organisasi, memungkinkan mereka memanfaatkan data secara efektif untuk mendorong keputusan yang tepat dan mendapatkan keunggulan kompetitif di industri masing-masing.

Proses analisis data

_{Diagram alur proses ilmu data dari Doing Data Science, oleh Schutt & O'Neil (2013).}

Analisis data adalah proses memecah entitas yang kompleks menjadi komponen-komponen individual untuk diperiksa secara menyeluruh. Analisis ini melibatkan perolehan data mentah dan mengubahnya menjadi informasi berharga yang membantu pengambilan keputusan. Data dikumpulkan dan dianalisis untuk menjawab pertanyaan, menguji teori, atau menyangkal asumsi.

Pada tahun 1961, ahli statistik John Tukey mendefinisikan analisis data sebagai serangkaian prosedur dan teknik untuk menginterpretasikan hasil, merencanakan pengumpulan data, dan menerapkan metode statistik.

Proses analisis data terdiri dari beberapa tahap, masing-masing berulang dan dibangun di atas tahap sebelumnya. Kerangka kerja CRISP, yang biasa digunakan dalam penggalian data, mengikuti struktur yang serupa.

• Persyaratan Data: Fase ini melibatkan penentuan input data yang diperlukan berdasarkan tujuan analisis. Hal ini termasuk menentukan variabel yang diminati dan jenis data yang dibutuhkan.
• Pengumpulan Data: Data dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti wawancara, sumber online, atau sensor. Analis mengomunikasikan kebutuhan data kepada kustodian yang bertanggung jawab atas pengumpulan data.
• Pengolahan Data: Setelah diperoleh, data disusun ke dalam format terstruktur, biasanya berupa baris dan kolom dalam tabel. Langkah ini memfasilitasi analisis lebih lanjut dengan menggunakan perangkat lunak.
• Pembersihan Data: Data yang telah diproses mungkin mengandung kesalahan, duplikasi, atau entri yang tidak lengkap. Pembersihan data melibatkan perbaikan masalah-masalah ini untuk memastikan keakuratan dan keandalan data.
• Analisis Data Eksplorasi (EDA): Analis menggunakan berbagai teknik untuk mengeksplorasi data dan memahami pesan yang mendasarinya. Statistik deskriptif dan visualisasi data membantu dalam mendapatkan wawasan dari data.
• Pemodelan dan Algoritma: Model dan algoritma matematika diterapkan untuk mengidentifikasi hubungan antar variabel. Statistik inferensial, seperti analisis regresi, membantu dalam memahami hubungan antara variabel-variabel tertentu.
• Produk Data: Analisis data sering kali menghasilkan pengembangan produk data, seperti aplikasi atau algoritme, yang menghasilkan output berdasarkan input data.
• Komunikasi: Data yang dianalisis disajikan kepada pengguna dalam berbagai format untuk memenuhi kebutuhan mereka. Teknik visualisasi data, seperti tabel dan bagan, membantu dalam menyampaikan pesan-pesan kunci secara efektif.

Mengungkap Pesan Kuantitatif dari Data: Panduan dan Teknik Analisis

Dalam analisis data, terdapat berbagai pesan kuantitatif yang dapat diungkap melalui berbagai teknik dan grafik. Stephen Few mengidentifikasi delapan jenis pesan kuantitatif yang dapat dipahami atau disampaikan dari sebuah set data beserta grafik yang digunakan untuk membantu komunikasi pesan tersebut. Antara lain:

1. Time-series: Menunjukkan perkembangan suatu variabel dalam rentang waktu tertentu, misalnya tingkat pengangguran dalam 10 tahun terakhir.
2. Ranking: Menganalisis peringkat subdivisi kategorikal, seperti peringkat kinerja penjualan dari sejumlah penjual dalam periode waktu tertentu.
3. Part-to-whole: Membandingkan subdivisi kategorikal sebagai rasio terhadap keseluruhan, contohnya bagian pangsa pasar dari beberapa pesaing dalam pasar tertentu.
4. Deviation: Membandingkan subdivisi kategorikal terhadap referensi, seperti perbandingan pengeluaran aktual vs anggaran untuk beberapa departemen perusahaan dalam periode waktu tertentu.
5. Frequency distribution: Menampilkan jumlah observasi variabel tertentu dalam interval tertentu, seperti distribusi tahun-tahun dimana return pasar saham berada dalam interval tertentu.
6. Correlation: Membandingkan observasi antara dua variabel untuk menentukan apakah mereka cenderung bergerak ke arah yang sama atau berlawanan.
7. Nominal comparison: Membandingkan subdivisi kategorikal tanpa urutan tertentu, misalnya volume penjualan berdasarkan kode produk.
8. Geographic or geospatial: Membandingkan variabel melalui peta atau tata letak, seperti tingkat pengangguran per wilayah atau jumlah orang di setiap lantai gedung.

Untuk memahami data secara lebih baik, ada serangkaian praktik terbaik yang direkomendasikan oleh Jonathan Koomey. Ini meliputi:

• Memeriksa data mentah untuk anomali sebelum melakukan analisis.
• Mengkonfirmasi total utama sebagai jumlah subtotal.
• Memeriksa hubungan antara angka yang seharusnya berkaitan dengan cara yang dapat diprediksi.
• Melakukan normalisasi angka untuk memudahkan perbandingan.
• Membagi masalah menjadi bagian-bagian komponen dengan menganalisis faktor yang menyebabkan hasilnya.

Analisis data juga sering melibatkan penggunaan teknik statistik seperti uji hipotesis dan analisis regresi. Uji hipotesis digunakan untuk menguji apakah suatu hipotesis tentang keadaan yang sebenarnya didukung oleh data yang ada. Sementara analisis regresi digunakan untuk menentukan seberapa besar variabel independen memengaruhi variabel dependen.

Dengan memahami pesan kuantitatif dari data dan menerapkan teknik analisis yang tepat, organisasi dapat mengambil keputusan yang lebih tepat dan memperoleh keunggulan kompetitif di pasar bisnis.
 

Disadur dari: en.wikipedia.org

Statistik deskriptif adalah sekumpulan statistik ringkasan yang secara kuantitatif menggambarkan atau merangkum fitur dari kumpulan informasi, sedangkan statistik deskriptif merupakan proses penggunaan dan analisis statistik tersebut. Tujuan statistik deskriptif adalah untuk merangkum sampel data, bukan untuk menggunakan data tersebut untuk mempelajari populasi yang dianggap mewakili sampel data tersebut. Ini berbeda dengan statistik inferensial, yang bertujuan untuk membuat kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel data yang diperoleh.

Statistik deskriptif umumnya tidak dikembangkan berdasarkan teori probabilitas, dan seringkali merupakan statistik nonparametrik. Meskipun analisis data utamanya menggunakan statistik inferensial, statistik deskriptif biasanya juga disajikan. Misalnya, dalam laporan penelitian tentang subjek manusia, biasanya terdapat tabel yang mencantumkan ukuran sampel keseluruhan, ukuran sampel dalam subkelompok penting, dan karakteristik demografis atau klinis seperti usia rata-rata, proporsi subjek dari setiap jenis kelamin, proporsi subjek dengan penyakit penyerta terkait, dll.

Beberapa ukuran yang umum digunakan untuk menggambarkan kumpulan data adalah ukuran pusat dan ukuran keragaman atau dispersi. Ukuran pusat meliputi mean, median, dan mode, sedangkan ukuran keragaman meliputi standar deviasi (atau varians), nilai minimum dan maksimum variabel, kurtosis, dan skewness. Dengan memahami dan menggunakan statistik deskriptif ini, kita dapat mengungkap rahasia yang tersembunyi dalam data dan membuat kesimpulan yang lebih tepat tentang populasi yang direpresentasikan oleh sampel data tersebut.

Penggunaan Analisis Statistik

Statistik deskriptif memberikan ringkasan sederhana tentang sampel dan pengamatan yang telah dilakukan. Ringkasan tersebut dapat berupa ringkasan kuantitatif, yaitu ringkasan statistik, atau visual, yaitu grafik yang mudah dipahami. Ringkasan ini dapat menjadi dasar deskripsi awal data sebagai bagian dari analisis statistik yang lebih luas, atau dapat juga cukup untuk investigasi tertentu.

Sebagai contoh, persentase tembakan dalam bola basket adalah statistik deskriptif yang merangkum performa pemain atau tim. Angka ini adalah jumlah tembakan yang dilakukan dibagi dengan jumlah tembakan yang dilakukan. Sebagai contoh, seorang pemain yang melakukan tembakan 33% berarti melakukan sekitar satu tembakan dari setiap tiga tembakan. Persentase ini merangkum atau menggambarkan beberapa kejadian terpisah. Pertimbangkan juga indeks prestasi kumulatif. Angka tunggal ini menggambarkan kinerja umum seorang siswa di seluruh rentang pengalaman kursus mereka.

Penggunaan statistik deskriptif dan ringkasan memiliki sejarah yang panjang dan, memang, tabulasi sederhana dari populasi dan data ekonomi adalah cara pertama kali topik statistik muncul. Baru-baru ini, kumpulan teknik ringkasan telah dirumuskan di bawah judul analisis data eksplorasi: contoh dari teknik tersebut adalah plot kotak.

Dalam dunia bisnis, statistik deskriptif memberikan ringkasan yang berguna dari berbagai jenis data. Contohnya, investor dan pialang dapat menggunakan catatan historis mengenai perilaku imbal hasil dengan melakukan analisis empiris dan analitis pada investasi mereka untuk membuat keputusan investasi yang lebih baik di masa depan.

Analisis univariat

Analisis univariat melibatkan penggambaran distribusi variabel tunggal, termasuk tendensi sentral (termasuk rata-rata, median, dan modus) dan dispersi (termasuk rentang dan kuartil dari kumpulan data, dan ukuran penyebaran seperti varians dan deviasi standar). Bentuk distribusi juga dapat digambarkan melalui indeks seperti skewness dan kurtosis. Karakteristik distribusi variabel juga dapat digambarkan dalam format grafik atau tabel, termasuk histogram dan tampilan batang-dan-daun.

Analisis bivariat dan multivariat 

Ketika sebuah sampel terdiri dari lebih dari satu variabel, statistik deskriptif dapat digunakan untuk menggambarkan hubungan antara pasangan variabel. Dalam hal ini, statistik deskriptif meliputi:

• Tabulasi silang dan tabel kontingensi
• Representasi grafis melalui diagram pencar
• Ukuran kuantitatif ketergantungan
• Deskripsi distribusi bersyarat

Alasan utama untuk membedakan analisis univariat dan bivariat adalah karena analisis bivariat tidak hanya merupakan analisis deskriptif sederhana, tetapi juga menggambarkan hubungan antara dua variabel yang berbeda. Ukuran kuantitatif ketergantungan meliputi korelasi (seperti r Pearson ketika kedua variabel bersifat kontinu, atau Spearman's rho jika salah satu atau keduanya tidak kontinu) dan kovarians (yang mencerminkan skala variabel diukur). Kemiringan, dalam analisis regresi, juga mencerminkan hubungan antar variabel. Kemiringan yang tidak terstandardisasi menunjukkan perubahan unit dalam variabel kriteria untuk perubahan satu unit dalam prediktor. Kemiringan terstandardisasi menunjukkan perubahan ini dalam unit terstandardisasi (z-score). Data yang sangat miring sering kali ditransformasikan dengan menggunakan logaritma. Penggunaan logaritma membuat grafik menjadi lebih simetris dan terlihat lebih mirip dengan distribusi normal, sehingga lebih mudah diinterpretasikan secara intuitif.
 

Disadur dari: en.wikipedia.org

Profesi di bidang data kini tengah menjadi kebutuhan besar di banyak perusahaan. Hampir seluruh perusahaan kini membutuhkan tenaga praktisi data untuk dapat mengolah data dengan sebaik mungkin demi kemajuan bisnis.

Olahan data yang sempurna dapat mendatangkan informasi dan insight yang bermanfaat bagi kemajuan perusahaan. Oleh sebab itu, perusahaan pun rela memberikan upah besar kepada para praktisi data.

Tak heran, jika semakin tahun semakin banyak orang yang tertarik untuk bisa berkarier di dunia data. Sejalan dengan riset Kementerian Komunikasi dan Informatika RI yang menyatakan Indonesia membutuhkan setidaknya 9 juta Sumber Daya Manusia (SDM) atau talenta digital hingga tahun 2030 untuk bisa meraih manfaat maksimal dari ekosistem digital.

DQLab Universitas Multimedia Nusantara (UMN) membahas sejumlah profesi di ranah data yang bersinar di tahun 2022 dan semakin menjanjikan 5 tahun mendatang:

1. Analis Data

Seorang analis data bertanggung jawab untuk mengumpulkan, memproses, melaporkan, dan memvisualisasikan data sebagai kesimpulan. Mereka juga memanipulasi database dan melakukan analisis statistik serta interpretasi data. Keterampilan yang diperlukan termasuk penggunaan alat seperti spreadsheet, Google Analytics, SQL, dan Tableau, serta pemahaman dasar dalam bahasa pemrograman, visualisasi data, dan statistika.

2. Data Scientist

Profesi ini berperan membuat prediksi berdasarkan pola dari kumpulan data yang berasal dari masa lalu dan sekarang, kemudian data akan diolah dan dianalisis sampai menghasilkan informasi. Bisa dikatakan, Data Scientist lebih ke arah hal teknis seputar data, yang mana tugasnya meliputi perencanaan strategis untuk analisis data, melakukan data preprocessing dan visualisasi data. Seorang Data Scientist dituntut memiliki beberapa skill set, seperti statistika dan analytical skill, data mining, algoritma machine learning and deep learning, bahasa pemograman Python & R, serta komunikatif dalam menyampaikan hasil melalui visualisasi data. rapihkan tapi jangan rubah teks

3. Data Engineer

Profesi ini melibatkan penanganan data mentah dengan menggunakan pengetahuan logis dan dasar database. Insinyur data bertanggung jawab atas infrastruktur data di perusahaan, termasuk membangun data warehouse dan mempersiapkan data untuk digunakan oleh ilmuwan data dan analis data. Keterampilan yang dibutuhkan mencakup ETL, pemodelan data, data warehousing, manipulasi data dengan SQL dan NoSQL, serta visualisasi data.

4. Intelijen Bisnis

Dengan adanya profesi ini, perusahaan dapat menentukan langkah yang tepat berdasarkan fakta data yang sudah diolah sehingga menghasilkan kesimpulan. Business Intelligence merupakan gabungan antara business analytics, data mining, dan data visualization. Secara umum, perannya adalah meninjau data pelanggan yang telah dikumpulkan, mengawasi penyebaran data ke data warehouse, serta mengembangkan kebijakan dan prosedur untuk pengumpulan data dan analisis data. Skill set yang harus dikuasai untuk berkarier menjadi Business Intelligence, yang pertama kemampuan analisis data agar dapat melihat relevansi dan makna dari banyaknya data mentah. Ilmu komunikasi tak kalah penting, skill ini dibutuhkan saat kamu mempresentasikan hasil visualisasi data kamu serta yang terakhir adalah pengetahuan di bidang industri.

5. Analisis Bisnis

Pada dasarnya, business analytics juga memiliki peran penting ketika perusahaan berbicara soal big data. Sederhananya, business analytics adalah pendekatan yang dapat dimanfaatkan untuk akses dan eksplorasi data perusahaan. Tujuannya tidak lain untuk menggali wawasan baru yang dapat meningkatkan rencana bisnis dan kinerja perusahaan. Oleh sebab itu, business analytics disebut sebagai pelengkap kehadiran business intelligence. Jika mereka dapat berjalan secara bersamaan, makan bisa menginterpretasikan data sebaik mungkin dalam memprediksi apa yang akan terjadi berdasarkan data. Business analytics juga dapat membantu dalam menyusun strategi, mengenal peluang pasar, menunjukkan potensi risiko, dan lain semacamnya.
 

Sumber:  edukasi.kompas.com