William S. Cleveland menyebutnya sebagai "An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics," menegaskan bahwa Data Science sejatinya adalah perpanjangan teknis dari ilmu statistik. Vasant Dhar, dengan definisinya yang tajam, melihat Data Science sebagai kekuatan yang menggunakan metode ilmiah, algoritma, dan sistem untuk meramu pengetahuan paling dalam dari data terstruktur dan tak terstruktur. Jadi, Data Science adalah suatu bidang ilmu yang digunakan untuk memperoleh wawasan dari data, khususnya data besar, yang menggabungkan pengetahuan subjek dengan keterampilan pemrograman, matematika, dan statistik.
Data Science dapat diterapkan di segala bidang, salah satunya di industri. Karena berkembangnya zaman dan industri, maka berkembang pula data-data dari industri tersebut yang harus diolah untuk menghasilkan suatu output yang dapat bermanfaat bagi industri. Konsep dari Data Science ini menjadi salah satu faktor untuk meningkatkan kinerja sektor industri dalam hal mengumpulkan, memahami, menganalisis hingga membuat suatu keputusan bagi industri. Dalam proses ini, akan memberikan kemudahan bagi industri untuk mengetahui pola tersembunyi, peluang untuk memperbaiki sistem dan kinerja industri, serta membuat strategi untuk meningkatkan efisiensi industri. Maka dari itu, penerapan dan peran Data Science sangat besar untuk membantu meningkatkan efisiensi industri.
Berikut beberapa contoh penerapan Data Science dalam meningkatkan efisiensi industri :
1. Memprediksi Permintaan : Perusahaan manufaktur dapat meningkatkan efisiensi operasional dengan menganalisis data historis dan tren pasar untuk memprediksi permintaan produk di masa depan. Dengan memanfaatkan model prediksi, mereka dapat mengoptimalkan perencanaan produksi, manajemen persediaan bahan baku, dan koordinasi rantai pasok secara menyeluruh.
2. Mengontrol Kualitas : Manufaktur berbasis data memantau dan mengendalikan kualitas produk secara real-time dengan menggunakan teknik analitik. Dengan sensor dan alat pemantauan yang mengumpulkan data di setiap tahap produksi, serta model analitik untuk mendeteksi penyimpangan atau potensi cacat, perusahaan dapat segera mengambil tindakan untuk mencegah produk cacat mencapai konsumen.
3. Pemeliharaan yang dapat Diprediksi : Dalam manufaktur berbasis data, analitik prediktif digunakan untuk memproyeksikan kegagalan mesin atau peralatan produksi. Dengan pemantauan data sensor dan analisis, sistem memberikan peringatan dini terhadap potensi masalah, memungkinkan perusahaan melakukan pemeliharaan tepat waktu dan menghindari waktu henti produksi yang tidak terduga.
4. Peningkatan Efisiensi pada Rantai Pasok : Analitik data berperan kunci dalam meningkatkan efisiensi rantai pasok manufaktur. Data digunakan untuk memahami performa pemasok, meramalkan waktu pengiriman, efisien mengelola inventaris, dan mengoptimalkan produksi sesuai permintaan pasar, dengan hasil pengurangan biaya dan peningkatan efisiensi keseluruhan.
5. Penggunaan Efisiensi Energi : Manufaktur berbasis data dapat membantu perusahaan mengelola penggunaan energi secara efisien dengan memantau dan menganalisis data konsumsi energi dari peralatan produksi. Langkah-langkah seperti mengganti peralatan lama dengan yang lebih efisien atau mengatur jadwal produksi dapat diambil untuk mengoptimalkan penggunaan energi dan mengurangi beban puncak.
Dari contoh penerapan diatas dapat memberikan gambaran bahwa Data Science memberikan dampak positif untuk meningkatkan efisiensi industri. Pemanfaatan Data Science memberikan banyak keuntungan bagi perusahaan dalam meningkatkan efisiensi bisnis. Dengan kemampuan mengumpulkan dan menganalisis data secara cepat, perusahaan dapat memperoleh wawasan yang lebih baik tentang pelanggan, pasar, dan operasional bisnis. Teknologi ini memungkinkan pengumpulan data dari berbagai sumber seperti sosial media, website, dan transaksi pelanggan.
Selain itu, keuntungan lainnya melibatkan kemampuan untuk memprediksi tren dan perilaku di masa depan. Dengan teknologi Data Science, seperti machine learning dan predictive analytics, perusahaan dapat membuat prediksi akurat tentang perilaku pelanggan, permintaan pasar, dan kinerja bisnis di masa mendatang. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan yang tepat guna meningkatkan efisiensi dan mengelak dari risiko.
Data Science juga membantu perusahaan mengidentifikasi masalah bisnis dan menemukan solusi yang tepat. Dengan menganalisis data, perusahaan dapat mengidentifikasi masalah seperti penurunan penjualan atau biaya yang tinggi. Dengan menggunakan teknologi Data Science seperti data mining dan decision support system, perusahaan dapat mencari solusi yang efektif untuk mengatasi masalah tersebut.
Namun disamping dampak positifnya, terdapat pula tantangan yang mungkin muncul seperti implementasi data science menantang banyak perusahaan, terutama karena kurangnya sumber daya manusia terampil dan terbatasnya pendidikan serta pelatihan di bidang ini. Tantangan lain termasuk kebutuhan akan infrastruktur teknologi yang kuat dan keamanan data yang ketat. Perusahaan mungkin dihadapkan pada biaya besar untuk meningkatkan atau membangun infrastruktur teknologi yang memadai. Selain itu, penting untuk menjaga keamanan data agar tidak ada kebocoran atau akses yang tidak sah, sementara memastikan data yang digunakan dalam analisis adalah berkualitas dan valid.
Dengan menerapkan Data Science, industri modern tidak hanya mendapatkan wawasan yang mendalam dari data, tetapi juga melepaskan keterbatasan efisiensi. Prediksi permintaan, pengendalian kualitas real-time, dan pemeliharaan prediktif hanya sebagian kecil dari manfaat yang ditawarkan oleh Data Science.
Peran analitik prediktif dalam mencegah gangguan produksi sangat signifikan, sementara pengelolaan pemasok dan inventaris yang teroptimalkan membuat rantai pasok menjadi semakin efisien.
Meskipun membawa dampak positif yang besar, tantangan seputar sumber daya manusia dan infrastruktur harus diatasi agar kita dapat sepenuhnya memanfaatkan potensi Data Science.
Dalam perpaduan antara statistik dan teknologi, Data Science tidak hanya mengubah cara kita memandang data, melainkan juga membentuk masa depan industri menuju efisiensi dan keberlanjutan. Mari bersama-sama membuka bab baru transformasi industri dengan daya pendorong luar biasa dari Data Science.
Oleh : Rayya Andina Nathania
S1 Teknologi Sains Data, Universitas Airlangga
References
2023. IT Telkom Surabaya. Mei 16. Sains Data: Meningkatkan Keputusan Bisnis yang Baik. Accessed Desember 2, 2023. https://smb.ittelkom-sby.ac.id/sains-data-meningkatkan-keputusan-bisnis-yang-lebih-baik/.
2023. DQ Lab. April 26. Ini Pentingnya Data Science untuk Efisiensi Bisnis. Accessed Desember 2, 2023. https://dqlab.id/ini-pentingnya-data-science-untuk-efisiensi-bisnis.
Chandra, Daniel. 15. Binus University. Mei 2021. PERAN DATA SCIENCE DALAM DUNIA INDUSTRI. Accessed Desember 2, 2023. https://student-activity.binus.ac.id/himmat/2021/05/peran-data-science-dalam-dunia-industri/.
Laraswati, Bunga Dea. 2023. Maret 31. Peran Data Science dalam Optimasi di Industri Logistik. Accessed Desember 2, 2023. https://blog.algorit.ma/data-science-industri-logistik/.
Leonardi, Anjas. 2023. Manufaktur Berbasis Data: Mengoptimalkan Produksi dengan Analisis Big Data. April 27. Accessed Desember 2, 2023. https://idmetafora.com/news/read/3307/Manufaktur-Berbasis-Data-Mengoptimalkan-Produksi-dengan-Analisis-Big-Data.html.
