Perubahan Peluang di Dunia Kerja Karena Data Science
Setiap era memiliki pasar kerjanya sendiri, dan data science membentuk pasar kerja kita saat ini. Tidak banyak bidang yang memicu minat dan transformasi sebanyak data science. Data science dulunya merupakan disiplin ilmu yang khusus dan sempit, tetapi dengan cepat mengubah cara kita memandang pekerjaan dan karier.
Pada intinya, data science adalah seni dan sains untuk mengekstrak wawasan yang berarti dari data. Aktivitas data science memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan yang tepat dan membawa inovasi — yang dapat menyentuh semua jenis bisnis.
Persimpangan data science dengan jalur karier tradisional telah mengubah pekerjaan yang ada dan menciptakan peran dan disiplin baru. Artikel ini akan mengeksplorasi bagaimana data science membentuk karier, mengubah keterampilan yang dibutuhkan untuk pekerjaan, dan masa depan pekerjaan. Dengan pemikiran tersebut, mari kita mulai.
Dampak pada Karier Tradisional
Data science dimulai dari disiplin akademis yang tidak jelas dan berkembang menjadi peran yang disegani di pasar kerja global. Ini adalah bukti dari kemajuan pesat teknologi dan analitik. Anda dapat melihat kemajuan data science melalui timeline paper dan penelitian di bawah ini.
Data science telah berkembang jauh dari yang awalnya sebagai bidang yang sempit menjadi sangat penting bagi setiap industri. Dari ide-ide dasar komputasi dan statistik, data science telah berkembang dengan terobosan seperti big data dan machine learning. Tahun 2000-an ditandai dengan ledakan dengan munculnya alat-alat seperti Hadoop, dan pada tahun 2010-an, menjadi data scientist adalah pekerjaan baru yang menarik. Dengan Python memimpin perubahan dan alat yang menyederhanakan yang kompleks, kita berada di era di mana pekerjaan membutuhkan teknologi ini.
Data science mengubah karier tradisional dengan cara yang belum pernah terjadi sebelumnya. Menggabungkan pengambilan keputusan berdasarkan data dan analitik lanjutan di berbagai industri telah menggeser fungsi pekerjaan, persyaratan keterampilan, dan proses bisnis.
Misalnya, keputusan marketing biasanya didasarkan pada focus groups discussion (FGD), survei, atau intuisi. Sekarang, keputusan bergantung pada analitik data untuk memahami perilaku konsumen, memprediksi tren, dan mempersonalisasi upaya marketing. Contoh lain adalam bidang keuangan, di mana data science telah memperkenalkan algoritma untuk penilaian risiko, manajemen portofolio, dan perdagangan algoritmik, di mana analis memerlukan pengetahuan domain keuangan dan keahlian data science.
Transformasi ini menciptakan lingkungan di mana pekerjaan bisa lebih efisien tetapi menantang karena kita perlu meningkatkan keterampilan kita lebih lanjut. Mari kita lihat peran-peran apa yang muncul karena data science.
Munculnya Jalur Karier Baru
Kemajuan teknologi telah menciptakan banyak jalur karier baru. Peran-peran ini muncul dari ekonomi berbasis data dan kebutuhan akan keahlian di area bisnis tertentu. Gambar dari Gartner di bawah dapat memberikan wawasan tentang berapa banyak peran baru yang muncul karena data science.
Kita dapat mencoba mengelompokkan peran-peran tersebut berdasarkan tugas dan tanggung jawabnya, yaitu:
Peran Berpusat pada Data dan Analitik
Data Engineers adalah mereka yang membangun dan memelihara data pipeline, memastikan data mengalir dengan efisien untuk analisis.
Data Analysts mengubah data menjadi wawasan, memberikan dasar untuk keputusan bisnis.
Data Scientists/AI Experts mendalami lebih dalam, menggunakan algoritma canggih untuk memprediksi tren dan perilaku.
Machine Learning Validators memastikan akurasi dan keandalan model machine learning.
Peran Integrasi Bisnis
Data Translators menjembatani tim teknis dan pemangku kepentingan bisnis, menerjemahkan wawasan data menjadi strategi bisnis yang dapat ditindaklanjuti.
Product Managers yang berfokus pada data, mengawasi pengembangan produk berbasis data, memastikan produk tersebut memenuhi kebutuhan pasar dan harapan pengguna.
Chief Data (Analytics) Officers mengawasi strategi manajemen data perusahaan, tata kelola, dan pemanfaatannya untuk mendorong hasil bisnis.
Peran yang Muncul dan Berkembang
Citizen Data Engineers dan Citizen Data Scientists mewakili demokratisasi kemampuan data, memungkinkan mereka yang tidak memiliki pelatihan data formal untuk melakukan tugas data.
Data Stewards dan Lead Data Stewards adalah penjaga kualitas dan tata kelola data, memastikan data dikelola dengan benar di seluruh organisasi.
Behavioural Scientists menggunakan data untuk memahami perilaku pelanggan dan menginformasikan strategi bisnis.
Peran Inovatif dan Niche
Innovation Leads dan Model Managers mempelopori pengembangan inisiatif baru berbasis data dan mengelola siklus hidup model analitik.
Ethicists fokus pada implikasi etis penggunaan data, memastikan kepatuhan terhadap hukum dan standar moral.
Data Literacy Coaches dan XOps Coaches adalah pendidik dalam organisasi, meningkatkan keterampilan data dan praktik operasional karyawan.
Peran di Persimpangan Data dan Strategi Bisnis
Decision Engineers merancang sistem dan kerangka kerja untuk pengambilan keputusan yang efektif menggunakan data.
Master Data Management (MDM) Managers menangani aset data utama organisasi, memastikan konsistensi dan kontrol dalam pemeliharaan dan penerapan yang berkelanjutan.
Setiap peran dalam spektrum yang muncul ini mewakili fungsi penting dalam memanfaatkan data untuk keunggulan kompetitif. Peran-peran ini tidak statis; mereka berkembang seiring dengan pertumbuhan industri, tergantung pada kebutuhan.
Kesimpulan
Data science telah mengubah lanskap kerja kita, mengubah data menjadi keterampilan penting di berbagai peran tradisional. Di era berbasis data ini, tetap ingin tahu dan mengikuti keterampilan baru adalah kunci kesuksesan di pasar kerja yang berkembang.
Komentar