Sadar atau tidak, ada banyak contoh penerapan data science di kehidupan sehari-hari yang mungkin kamu sering gunakan. Banyaknya penerapan data science ini karena kini perusahaan berusaha untuk memanfaatkan ilmu data science untuk membantu mengolah banyak data yang dimiliki untuk berbagai kebutuhan bisnis mulai dari meningkatkan kualitas produk, memprediksi kebutuhan produk, merancang produk baru yang sesuai kebutuhan target pasar, hingga membantu perusahaan untuk mengambil keputusan strategis di saat ada masalah yang terjadi.
Data science adalah kombinasi ilmu matematika, statistika, programming, advanced analytics, artificial intelligence, dan machine learning yang bermanfaat untuk berbagai kebutuhan bisnis (Sumber: IBM). Secara umum, cara kerja data science adalah:
- Pengumpulan atau obtain dalam menggunakan Python atau R
- Scrubbing atau pembersihan data untuk menyatukan data menjadi kategori-kategori yang diperlukan
- Memeriksa data dan menguji variabel yang akan digunakan
- Membuat model data
- Interpretasi data
Cara kerja data science ini diterapkan oleh perusahaan untuk pengembangan bisnisnya. Salah satu perusahaan yang contoh penerapan data science sukses adalah perusahaan Netflix. Simak artikel ini sampai akhir untuk tahu penjelasannya secara lengkap!
Baca juga: Manfaat Data Science di Balik Kesuksesan McDonald’s
Contoh Penerapan Data Science di Netflix
Mungkin kamu juga menyadari, setelah selesai menonton suatu film atau series di Netflix, otomatis kamu akan mendapatkan rekomendasi yang serupa di beranda. Bahkan, biasanya tontonan yang dipilih oleh pengguna Netflix kebanyakan berasal dari recommendation system platform yaitu sistem yang digunakan Netflix untuk memprediksi peringkat yang mungkin pengguna berikan untuk suatu item tertentu. Untuk bisa memaksimalkan sistem ini, Netflix menerapkan ilmu data science, berikut penjelasan lengkapnya:
Contoh Penerapan Data Science: Cara Netflix Menerapkan Data Science
Ada dua jenis sistem rekomendasi yang umum digunakan oleh streaming platform, yaitu:
- Content-based system = Sistem rekomendasi yang dibuat berdasarkan film yang sudah ditonton oleh pengguna. Contoh, jika profil A sebelumnya menonton film genre romance comedy, maka rekomendasi di beranda yang muncul akan dominan genre romance comedy.
- Collaborative-filtering system = Sistem rekomendasi yang dibuat berdasarkan profil pengguna yang serupa. Contoh, jika profil A dan profil B mirip, maka profil A akan mendapatkan rekomendasi yang serupa dengan profil B.
Menariknya, Netflix tidak menggunakan satu diantara dua sistem tersebut melainkan menggunakan sistem rekomendasi hybrid yaitu menggabungkan sistem content-based dan collaborative-filtering. Kombinasi dua sistem ini membuat Netflix berhasil memberikan rekomendasi yang lebih akurat dibanding streaming platform lain. Ada banyak data yang dipertimbangkan Netflix untuk menentukan rekomendasi film, diantaranya:
- Acara atau film yang pengguna tonton
- Waktu pengguna menonton
- Lokasi pengguna menonton
- Perangkat yang digunakan pengguna saat menonton
- Durasi menonton film
- Frekuensi menonton film
- Adegan yang sering ditonton ulang
- Film yang ditonton sampai selesai
- Keyword yang diketik pengguna saat mencari tontonan
Bisa disimpulkan, ada banyak sekali data yang harus diolah oleh Netflix agar bisa memberikan rekomendasi yang sangat akurat untuk pengguna. Maka dari itu, Netflix membutuhkan sosok data scientist yang bisa mengelola berbagai data dan membuat model prediktif untuk memberikan rekomendasi tiap penggunanya secara akurat. Tak hanya itu, data scientist di Netflix berperan untuk meningkatkan berbagai aspek bisnis mulai dari mengelola algoritma, penilaian konten, hingga pengoptimalan streaming (Sumber: Netflix).
Contoh Penerapan Data Science: Hasil Penerapan Data Science Netflix
Tak hanya rekomendasi film, ada contoh penerapan data science di Netflix yang lain yaitu:
- Thumbnail otomatis = Netflix menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis pilihan film dan serial pengguna, serta memahami jenis thumbnail yang kemungkinan besar akan diklik. Faktanya, dalam satu film biasanya ada dua sampai tiga thumbnail berbeda yang nantikan akan disesuaikan dengan preferensi pengguna.
- Kualitas streaming = Netflix memprediksi pola penonton dan memahami waktu untuk menyimpan cache server regional untuk menghindari kualitas streaming yang buruk di periode high demand.
Contoh Penerapan Data Science: Manfaat yang Didapat Netflix
Fakta menariknya, riset dari Netflix menunjukkan bahwa 75% penggunanya mengandalkan fitur rekomendasi untuk menemukan tontonan yang mereka sukai. Alasannya karena pengguna tidak perlu mengeluarkan waktu atau energi lebih untuk mencari-cari film di fitur pencarian. Hasilnya, jumlah konsumen Netflix yang bertahan atau customer retention Netflix meningkat.
Bahkan, berdasarkan data Netflix pencapaian Netflix bisa raih karena 80% penggunanya mengikuti rekomendasi yang diberikan dan menontonnya sampai habis. Berkat penerapan data science yang optimal juga membuat Netflix menjadi perusahaan media yang memiliki valuasi tertinggi di dunia (Sumber: Investopedia).
Baca juga: 5 Rekomendasi Sertifikasi Data Scientist Terbaik
Peluang Karier di Bidang Data Science
Tak hanya di perusahaan media besar seperti Netflix, peluang karier di bidang data science juga terbuka di banyak perusahaan lain. Di berbagai job platform terkenal seperti Linkedin, Glints, dll juga ada banyak lowongan data scientist di perusahaan skala menengah hingga besar. Kamu bisa manfaatkan kesempatan ini dengan belajar dari nol sampai siap kerja dalam waktu 3 bulan bersama Bootcamp Digital Skola. Kamu akan mendapatkan materi terstruktur dan sesuai kebutuhan industri dengan bimbingan mentor expert di bidangnya. Kamu juga akan dapat fasilitas lengkap seperti:
- Job connector
- Real experience internship
- Sertifikasi BNSP
- Pembuatan 7 portofolio
- 1on1 career counseling with HR expert
Cari tahu info lengkapnya dengan klik button di bawah ini!