Resensi Buku "Data Science For Business"

Judul Buku         : DATA SCIENCE FOR BUSINESS (Pengantar & Penerapan Berbagai Sektor)

Penulis               :

• Hartatik, S.Si., M.Si
• Dr. Bernadetta Kwintiana Titin Agustin Nengsih, S.Si., M.Si., Ph.D
• Abdillah Baradja, S.Kom., M.Eng
• Budi Harto, S.E., M.M
• Robet, S.Kom., M.Kom
• I Gede Iwan Sudipa, S.Kom., M.Cs
• I Putu Susila Handika, S.Kom., M.T
• Iwan Adhicandra, S.T., M.Sc
• Ir. Rudy Max Damara Gugat, SE., M.T
• Dr. Terttiaavini, S.Kom., M.Kom

Penerbit             : PT.  Sonpedia Publishing Indonesia

Tahun Terbit      : 2023

Jumlah Hal.        : 159 halaman 

ISBN                    : 978-623-09-3241-0

Sinopsis

" DATA SCIENCE FOR BUSINESS (Pengantar & Penerapan Berbagai Sektor)" adalah buku yang ditulis oleh Hartatik, S.Si., M.Si Dr. Bernadetta Kwintiana Titin Agustin Nengsih, S.Si., M.Si., Ph.D Abdillah Baradja, S.Kom., M.Eng Budi Harto, S.E., M.M Robet, S.Kom., M.Kom I Gede Iwan Sudipa, S.Kom., M.Cs I Putu Susila Handika, S.Kom., M.T Iwan Adhicandra, S.T., M.Sc Ir. Rudy Max Damara Gugat, SE., M.T Dr. Terttiaavini, S.Kom., M.Kom. Buku ini bertujuan untuk membahas tentang konsep dasar data science, termasuk definisi data science, manfaat dan tantangan data science, serta tren dan perkembangan data science di masa depan. Buku ini juga membahas tentang strategi data science, termasuk pemahaman tentang data, eksplorasi data, dan pemodelan data, Buku ini juga membahas tentang penerapan data science di berbagai sektor bisnis, termasuk pemasaran, keuangan, kesehatan, dan manufaktur, dan lainnya. Setiap topik dijelaskan secara rinci, termasuk teknik-teknik yang digunakan untuk mengolah data dan mengambil keputusan berdasarkan data.

Isi Buku

Buku ini mencakup beberapa topik utama dengan total 11 Bagian, sebagai berikut:

• PENGENALAN TENTANG DATA SCIENCE
• Dibagian ini menjelaskan tentang pengertian dari konsep data, apa saja ragam tool data science, kemudian menjelaskan juga insight dan penerapan data science berbagai bidang.
• PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
• Bagian ini menjelaskan bagaimana data (data science) untuk mengambil pemahaman, pengetahuan, serta wawasan yang berharga dari data bisnis, guna mendukung pengambilan keputusan yang cerdas dan strategis bisnis yang efektif. Kemudian dijelaskan juga beberapa konsep penting dalam data science for business , beberapa tipe data pengumpulan dan pengolahan data science for business, tantangan pengumpulan dan pengolahan data, serta contoh pengumpulan dan pengolahan data.
• PROSES DATA SCIENCE
• Bagian ini menjelaskan 6 tahapan serta bagaimana proses data science sehingga hasil dapat disajikan dengan baik dan menarik untuk menjelaskan apa yang ditemukan kepada para pemangku kepentingan.
• PENGEMBANGAN MODEL DAN MACHINE LEARNING
• Pada bagian ini  menjelaskan pemahaman tentang apa itu pengembangan model, kemudian melibatkan beberapa metode dan teknik untuk memastikan model yang dihasilkan dapat memberikan hasil yang akurat dan relevan, serta melibatkan penggunaan berbagai alat yang dapat membantu dalam setiap tahapan pengembangan, mulai dari eksplorasi data hingga produksi model.
• APLIKASI DATA SCIENCE DI DALAM BISNIS
• Bagian ini menjelaskan aplikasi data science untuk memproses data secara efisien dan menghasilkan wawasan bisnis yang berharga mengingat volume data yang terus meningkat dan kompleksitas operasi bisnis, kemudian mengumpulkan dan menganalisis data untuk menarik kesimpulan yang menguntungkan bisnis, menjelaskan bagaimana segmentasi pasar dan identifikasi tren dapat membantu bisnis dalam mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif, pengoptimalan bisnis, dan penjelasan yang lain mengenai aplikasi data science unutk bisnis.
• IMPLEMENTASI DATA SCIENCE DALAM BISNIS
• Bagian ini mejelaskan bagaimana data science menjadi tren untuk keperluan bisnis karena menambah nilai bagi bisnis apapun yang dapat menggunakan datanya dengan baik.
• TANTANGAN DAN SOLUSI DALAM IMPLEMENTASI DATA SCIENCE DI DALAM BISNIS
• Bagian ini menjelaskan bagaimana tantangan umum dalam implementasi data science dapat diatasi agar dapat memberikan manfaat maksimal.
• PENERAPAN DATA SCIENCE PADA SEKTOR RETAIL
• Bagian ini menjelasnkan bagaimana perusahaan retail juga dapat menggunakan teknik machine learning dan model prediktif untuk membuat peramalan penjualan yang lebih akurat, melakukan segmentasi pelanggan yang lebih baik, dan mempersonalisasi pemasaran.
• PENERAPAN DATA SCIENCE PADA SEKTOR TEKNOLOGI
• Bagian ini menjelaskan bagaimana data science dapat membantu perusahaan teknologi dalam melakukan analisis data yang akurat dan mendalam, sehingga mereka dapat membuat keputusan bisnis yang lebih cerdas dan tepat waktu.
• PENERAPAN DATA SCIENCE PADA SEKTOR TRANSPORTASI
• Bagian ini menjelaskan bagaimana penerapan data science pada sektor transportasi menjadi semakin penting untuk meningkatkan efisiensi, keamanan, dan kenyamanan dalam transportasi.
• PENERAPAN DATA SCIENCE PADA SEKTOR UMKM
• Bagian ini menjelaskan bagaimana data science dapat memberikan manfaat besar bagi UMKM dalam meningkatkan kinerja bisnis dan bersaing di pasar yang semakin ketat.

Kelebihan Buku

- Buku ini sangat cocok untuk mahasiswa teknologi informasi, bisnis, dan manajemen, serta praktisi dan peneliti di bidang data science dan bisnis.

- Penulis menggunakan bahasa yang sederhana dan jelas, membuat konsep-konsep yang kompleks menjadi lebih mudah dipahami oleh pembaca.

- Referensi Tambahan: Buku ini dilengkapi dengan referensi tambahan yang memungkinkan pembaca untuk mendalami topik yang dibahas lebih lanjut.

Kekurangan Buku

- Buku ini hanya mencakup dasar-dasar data science dalam bisnis, dan tidak membahas topik-topik yang lebih lanjut atau mendalam tentang data science, namun lebih kearah bisnis.

- Buku ini lebih cocok untuk pembaca yang ining mempelajari bagaimana data science menjadi salah satu hal penting untuk keefektifan dan keefisienan bisnis.

Kesimpulan

Buku ini dibuat sebagai buku untuk mengenalkan pentingnya data science untuk keperluan bisnis, bagaimana data science dapat diterapkan di berbagai sektor seperti retail, teknologi, transportasi, serta UMKM.