Ini 4 Pola Kerja yang Dilakukan “Data Scientist” di Perusahaan Fintech

KOMPAS.com - Tugas utama seorang data scientist adalah membersihkan, memproses serta mengolah data besar. Untuk menghasilkan pengolahan data tepat, posisi data scientist memiliki peran penting di dalamnya.

Jangan salah, posisi pekerjaan data scientist juga melakukan uji coba model data yang bertujuan mengarahkan strategi manajemen selanjutnya secara tepat.

Kemampuan komunikasi yang baik pun juga dibutuhkan seorang data science. Pasalnya, seorang data science harus mampu mengomunikasikan data dengan sederhana dan jelas agar hasil data yang disampaikan valid.

DQLab sebagai platform belajar online mendapatkan bocoran langsung dari Izzuddin Ahsanujunda, Data Analyst dari DANA mengenai pola kerja yang dihadapi data scientist pada industri Fintech.

Apa saja ya?

1. Diskusi Permasalahan

Saling bertukar pikiran dengan business user merupakan langkah awal seorang Data Scientist di industri fintech untuk memulai pengolahan datanya.

Hal ini dilakukan untuk mengetahui kebutuhan apa yang diperlukan agar bisa menghasilkan solusi tepat.

“Diskusi dengan business user untuk mengetahui kebutuhan. Misalnya kita mau tahu apakah ada perubahan promotion atau ada perubahan objektivitasnya? Selain itu, kita juga bisa mengukur parameter suksesnya di mana,” ujar Junda, sapaan akrabnya.

2. Menerjemahkan Data

Setelah memperoleh data, sebagai data scientist langkah selanjutnya adalah menerjemahkan data menjadi matematika model. Dengan demikian akan memudahkan seorang data scientist untuk mengetahui data apa yang dicari dan yang akan diolah.

3. Pengumpulan Data

Melakukan tahap pengumpulan data merupakan hal paling banyak menyita waktu. Mengapa demikian?