5 Contoh Studi Kasus Data Science di Industri yang Beragam

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

29 January 2024

•

1162

Data science adalah disiplin ilmu yang telah merevolusi berbagai sektor industri. Dari berbagai studi kasus data science di industri yang beragam, disiplin ilmu ini telah menunjukkan peran pentingnya dalam ciptakan inovasi.

Peran penting data science ini beragam penerapannya, mulai dari pengambilan keputusan hingga peningkatan layanan. Yuk, pelajari perannya dari studi kasus data science di industri yang beragam di bawah ini!

Contoh Studi Kasus Data Science di Industri

Secara garis besar, data science adalah ilmu yang dinamis dan revolusioner. Oleh sebab itu, data science adalah disiplin yang memberikan dampak signifikan di berbagai industri. Untuk melihat dampak dan perannya, berikut adalah studi kasus data science di industri:

1. Industri Ritel

Pertama adalah studi kasus data science di industri ritel. Pada industri ini, data science digunakan untuk analisis data yang bermanfaat dalam optimasi operasional dan pengalaman pengguna.

Hal tersebut mencakup identifikasi pola belanja, pengelolahan inventaris secara efisien, dan personalisasi penawaran pada konsumen. Peran data science dalam kasus ini adalah untuk membantu pengambilan keputusan strategis.

Keputusan tersebut diambil berdasarkan analisis tren pasar dan perilaku konsumen. Implementasi data science dalam industri ini ditunjukkan oleh salah satu perusahaan ritel terbesar yaitu Alfamart.

Dilansir dari SWA.co.id, perusahaan tersebut telah menggunakan data science dan digitalisasi dalam membuat strategi bisnis. Salah satu strateginya adalah dengan memanfaatkan big data analytics untuk personalisasi dan engagement konsumen.

Dengan pemanfaatan big data analytics, mereka bisa meningkatkan pengalaman belanja konsumen dan efisiensi operasional.

2. Sektor Keuangan dan Perbankan

Berikutnya adalah studi kasus data science di industri keuangan dan perbankan. Dalam industri ini, data science digunakan untuk meningkatkan keamanan transaksi, analisis risiko, pemasaran ke target sasaran, dan pengelolahan hubungan dengan konsumen.

Lebih lanjut, data science digunakan oleh bank untuk menganalisis tren transaksi, mendeteksi dan mencegah penipuan, serta memahami perilaku pelanggan.

Penggunaan big data memungkinkan bank untuk membuat keputusan berbasis data. Tujuannya adalah untuk tingkatkan efisiensi operasional dan layanan pelanggan.

Penerapan data science dalam sektor keuangan dan perbankan bisa dilihat di Bank Mandiri. Dilansir dari Computer Weekly, Bank Mandiri mengimplementasikan data science melalui pembangunan platform big data.

Platform tersebut digunakan oleh mereka untuk melacak transaksi keuangan, memantau kesehatan karyawan, dan mempercepat proses restrukturisasi utang. Implementasi tersebut membantu mereka dalam mengambil keputusan operasional secara cepat dan efektif.

Baca Juga: 10V - Sepuluh Karakteristik Paling Penting dari Big Data

3. Sektor Pariwisata

Setelah itu, terdapat studi kasus data science di industri pariwisata. Pada sektor pariwisata, data science digunakan untuk menganalisis preferensi dan perilaku wisatawan, memprediksi tren, dan optimasi strategi pemasaran.

Hal ini bisa dicapai dengan menggunakan sumber data dari pemesanan online, ulasan pelanggan, dan tren di media sosial. Dengan hasil analisis tersebut, industri pariwisata dapat menyediakan pengalaman yang lebih personal pada pelanggan.

Selain itu, analisis tersebut juga membantu dalam mengembangkan paket wisata, menentukan harga kompetitif, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

4. Bidang Kesehatan

Selanjutnya adalah studi kasus data science di industri kesehatan. Di industri ini, data science berperan dalam analisis data klinis untuk diagnosa yang lebih akurat, pengembangan obat, dan penelitian epidimiologi.

Selain itu, data science juga bisa mengidentifikasi pola penyakit dan prediksi wabah dari sumber data rekam medis pasien. Hasil analisis tersebut bisa bermanfaat dalam pengembangan strategi perawatan yang lebih efektif.

Lebih lanjut, data science juga digunakan dalam penelitian genetika dan personalisasi perawatan medis.

Salah satu contoh kasusnya bisa dilihat dari penelitian oleh ilmuwan di Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health. Dilansir dari HealthITAnalytics, peneliti di sana memanfaatkan big data analytics dalam penelitian kesehatan masyarakat.

Mereka menggunakan sumber data kesehatan masyarat di AS. Data tersebut dipakai untuk melihat tantangan warga dalam menjaga kesehatan. Dengan big data analytics, mereka bisa mengambil keputusan akurat dalam bidang kesehatan masyarakat.

5. Industri E-Commerce

Terakhir adalah studi kasus data science di industri e-commerce. Dalam e-commerce, data science digunakan untuk memahami perilaku pelanggan, personalisasi rekomendasi produk, dan mengoptimalkan logistik.

Sementara itu, analisis datanya bertujuan untuk mengidentifikasi tren pembelian, meningkatkan pengalaman belanja, dan optimasi manajemen inventaris. Data science juga digunakan untuk segmentasi pasar, penargetan iklan, dan pengelolaan supply chain.

Pada intinya, data science di industri e-commerce memiliki fungsi untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional.

Contoh Studi Kasus Data Science di Perusahaan-Perusahaan Besar

1. Amazon

Sistem Rekomendasi : Amazon menggunakan teknologi ilmu data untuk memahami preferensi pelanggan dan menyajikan rekomendasi produk sebelum pelanggan mencarinya. Dengan memanfaatkan data dari jutaan transaksi pembelian, Amazon berhasil menghasilkan lebih dari sepertiga dari total penjualannya melalui Sistem Rekomendasi.

Optimalisasi Harga Eceran: Dalam menetapkan harga produknya, Amazon mengandalkan model prediktif yang mempertimbangkan berbagai faktor seperti perilaku pengguna, harga pesaing, dan preferensi produk. Pendekatan ini memungkinkan Amazon untuk menetapkan harga yang menarik bagi pelanggan tanpa mengurangi keuntungan perusahaan.

Deteksi Penipuan: Amazon menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi transaksi penipuan dengan menganalisis data historis dan real-time. Melalui langkah-langkah ini, Amazon dapat mengurangi risiko penipuan dan mengelola pengembalian produk dengan lebih efektif, memastikan integritas dan keamanan transaksi pelanggan.

2. Airbnb

Algoritma Pencarian dan Sistem Rekomendasi: Airbnb mengoptimalkan algoritma pencarian untuk memahami preferensi pengguna, peringkat, harga, dan ketersediaan, memberikan rekomendasi yang sesuai. Algoritma ini menggunakan "skor kualitas tempat" dan jaringan saraf untuk menyesuaikan rekomendasi sesuai dengan kebutuhan pengguna.

Analisis Tinjauan dengan Pemrosesan Bahasa Alami: Airbnb menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk menganalisis sentimen di balik ulasan pelanggan dan tuan rumah. Dengan mengembangkan model menggunakan jaringan saraf konvolusional, Airbnb dapat mengekstrak informasi yang berharga dari ulasan untuk memahami kebutuhan pengguna secara lebih mendalam.

Penetapan Harga Cerdas dengan Analisis Prediktif: Airbnb membantu tuan rumah menetapkan harga yang kompetitif dan optimal dengan menggunakan analisis prediktif. Dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti lokasi, musim, dan fasilitas di sekitar listing, Airbnb dapat memprediksi harga yang paling sesuai dalam waktu nyata, membantu meningkatkan profitabilitas tuan rumah dan memberikan dampak positif bagi komunitas lokal.

3. Spotify

Personalisasi Konten melalui Sistem Rekomendasi di Spotify: Spotify menerapkan metode Pohon Regresi Aditif Bart atau Bayesian untuk memberikan rekomendasi musik secara langsung kepada pengguna. Bart secara otomatis mengabaikan lagu yang didengarkan kurang dari 30 detik. Model ini diperbarui setiap hari untuk menyajikan rekomendasi terbaru. Dengan menggunakan teknologi kecerdasan buatan, Spotify mengidentifikasi preferensi musik pengguna berdasarkan sinyal audio dan demografis seperti jenis kelamin, usia, dan bahasa. Hal ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi musik yang lebih akurat dan sesuai dengan preferensi pengguna.

Pemasaran yang Tertarget melalui Segmentasi Pelanggan: Dengan memanfaatkan data pengguna, Spotify meningkatkan rekomendasi musik yang dipersonalisasi serta mengarahkan kampanye iklan yang disesuaikan untuk pelanggan. Spotify menggunakan model pembelajaran mesin untuk menganalisis perilaku pendengar dan mengelompokkannya berdasarkan preferensi musik, demografi, dan faktor lainnya. Dengan wawasan ini, mereka dapat membuat kampanye iklan yang lebih efektif, seperti penggunaan meme dalam iklan, yang berhasil menarik perhatian calon pelanggan di seluruh dunia.

Penggunaan CNN untuk Klasifikasi Lagu dan Trek Audio di Spotify: Spotify mengembangkan model audio untuk mengevaluasi lagu dan trek, membantu menyusun daftar putar dan rekomendasi yang lebih sesuai dengan preferensi pengguna. Dengan teknologi Convolutional Neural Network (CNN), Spotify dapat menyaring lagu-lagu baru berdasarkan karakteristik seperti lirik dan ritme, serta merekomendasikannya kepada pengguna yang menyukai lagu serupa. Selain itu, Spotify menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) untuk menganalisis artikel dan blog guna mengekstraksi informasi tentang lagu dan artis. Hal ini memungkinkan mereka untuk mengelompokkan dan mengidentifikasi artis serta lagu yang serupa, yang kemudian digunakan untuk menyusun playlist yang lebih baik sesuai dengan preferensi pengguna.

4. Shell

Pengeboran yang Tepat Sasaran : Perusahaan telah menerapkan pembelajaran penguatan untuk mengawasi dan mengendalikan peralatan pengeboran yang digunakan dalam kegiatan tambang. Pendekatan pembelajaran penguatan ini beroperasi dengan sistem penghargaan yang didasarkan pada hasil model kecerdasan buatan (AI). Algoritme tersebut dirancang untuk memandu operasi pengeboran dengan memperhitungkan faktor-faktor seperti dimensi bor, suhu, tekanan, serta data historis dari seismik dan catatan pengeboran. Dengan demikian, model ini membantu operator manusia untuk memahami kondisi lingkungan dengan lebih baik, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengurangi risiko kerusakan mesin.

Terminal Pengisian yang Efisien : Dalam menghadapi tantangan perubahan iklim, pemerintah telah mendorong adopsi kendaraan listrik untuk mengurangi emisi gas rumah kaca. Namun, ketersediaan terminal pengisian yang terbatas telah menjadi hambatan dalam beralih ke mobil listrik. Shell menggunakan kecerdasan buatan untuk memantau dan meramalkan permintaan di terminal pengisian guna menyediakan pasokan yang efisien. Dengan memperhitungkan berbagai faktor seperti kebutuhan dan pola penggunaan, prediksi permintaan ini membantu meningkatkan efisiensi operasional dan memastikan ketersediaan infrastruktur pengisian yang memadai bagi pengguna kendaraan listrik.

Pemantauan Layanan dan Stasiun Pengisian : Shell juga menguji penggunaan teknologi kamera computer vision di layanan dan stasiun pengisian mereka di Thailand dan Singapura. Teknologi ini mampu mendeteksi dan mengantisipasi aktivitas yang berpotensi berbahaya, seperti merokok di sekitar area pengisian bahan bakar. Model ini menggunakan pengolahan gambar untuk melakukan identifikasi dan klasifikasi aktivitas tersebut. Dengan demikian, algoritme tersebut dapat memberikan peringatan kepada staf secara cepat, mengurangi risiko kebakaran, dan membantu mempertahankan lingkungan yang aman. Potensi pengembangan lebih lanjut termasuk deteksi perilaku mengemudi yang berisiko atau tindak pencurian di masa depan.

5. Netflix

Personalisasi Rekomendasi dalam Netflix: Netflix memanfaatkan lebih dari 1300 kelompok rekomendasi yang disesuaikan dengan preferensi menonton pengguna untuk menciptakan pengalaman yang personal. Data yang dikumpulkan oleh Netflix mencakup informasi seperti waktu menonton, pencarian kata kunci, dan metadata terkait perilaku pengguna terhadap konten, seperti jeda waktu, putar ulang, dan ulang. Dengan menggunakan data ini, Netflix mampu memprediksi tontonan yang paling mungkin diminati oleh penonton dan menyajikan daftar tontonan yang dipersonalisasi. Beberapa algoritma yang digunakan oleh sistem rekomendasi Netflix termasuk Peringkat Video yang Dipersonalisasi, Peringkat Terkini, dan Peringkat Lanjutkan Menonton.

Pengembangan Konten melalui Analisis Data: Netflix menggunakan ilmu data untuk menganalisis perilaku dan pola pengguna guna mengidentifikasi tema dan kategori yang diminati oleh audiens. Data ini digunakan dalam proses produksi untuk acara seperti The Umbrella Academy, Orange Is the New Black, dan Queen's Gambit. Meskipun acara-acara ini memiliki risiko yang tinggi, keputusan untuk memproduksinya didasarkan pada analisis data yang mengonfirmasi kesuksesan potensial dengan pemirsa. Dengan bantuan analisis data, Netflix dapat menciptakan konten yang diminati oleh pemirsa, bahkan sebelum mereka menyadari minat mereka.

Analisis Pemasaran untuk Kampanye Netflix: Netflix menggunakan analisis data untuk menentukan waktu yang tepat dalam meluncurkan acara dan kampanye iklan guna mencapai dampak maksimal pada audiens target. Analisis pemasaran membantu dalam pembuatan cuplikan dan gambar mini yang disesuaikan untuk berbagai kelompok penonton. Sebagai contoh, trailer untuk House of Cards Musim 5 yang menampilkan bendera raksasa Amerika diluncurkan selama pemilihan presiden Amerika, karena diprediksi akan diterima dengan baik oleh penonton.

Mulai Karir Baru di Data Science Bareng Dibimbing.id

Itulah beberapa contoh studi kasus data science di industri yang cukup beragam. Dari studi kasus di atas, bisa dilihat bahwa data science ternyata membawa dampak signifikan di berbagai sektor dan bidang.

Oleh sebab itu, data science adalah salah satu disiplin ilmu dengan potensi karir yang menjanjikan. Selain pilihan pekerjaan yang beragam, bidang ini cenderung memiliki rate gaji di atas rata-rata. Menarik bukan?

Apabila Sobat MinDi ingin beralih karir ke data science, MinDi rekomendasiin kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Buat para career switcher yang baru mulai, program ini cocok banget karena kamu bakal diajarin dari nol.

Di sini, Sobat MinDi bakal belajar A-Z data science dengan silabus terupdate dan beginner-friendly. Kamu juga bakal dapetin hands-on experience dari real-case project yang diberikan semasa program.

Pokoknya, kamu bakal dibimbing sampai jadi lewat program ini! So, segera gabung dan kejar karir yang lebih baik bareng Dibimbing.id!