Mengapa Data Science Menjadi Kunci Sukses dalam Era Digital di Indonesia
Di era digital yang terus berkembang pesat seperti sekarang, data science menjadi kunci utama bagi kesuksesan perusahaan maupun individu. Mengapa demikian? Karena data science memungkinkan kita untuk menggali informasi berharga dari data yang kita miliki, sehingga dapat digunakan untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan cerdas.
Menurut Bambang Permadi Soemantri, seorang pakar data science dari Universitas Indonesia, “Data science adalah kunci utama dalam menghadapi era digital. Dengan data science, kita dapat menganalisis data secara mendalam dan menghasilkan insight-insight yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang strategis.”
Di Indonesia sendiri, penggunaan data science sudah mulai diterapkan di berbagai bidang, mulai dari e-commerce, perbankan, hingga pemerintahan. Hal ini dikarenakan potensi besar yang dimiliki oleh data science dalam meningkatkan efisiensi dan produktivitas.
Menurut Menteri Komunikasi dan Informatika, Johnny G. Plate, “Data science menjadi kunci sukses dalam transformasi digital di Indonesia. Dengan data science, kita dapat mengoptimalkan layanan-layanan publik dan meningkatkan kualitas hidup masyarakat.”
Tidak hanya itu, data science juga dapat memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan. Dengan menganalisis data konsumen, perusahaan dapat lebih memahami kebutuhan dan keinginan konsumen, sehingga dapat menghasilkan produk atau layanan yang lebih sesuai dengan pasar.
Oleh karena itu, penting bagi perusahaan maupun individu untuk mulai memahami dan menerapkan data science dalam aktivitas sehari-hari. Dengan memanfaatkan data secara efektif, kita dapat memaksimalkan potensi yang dimiliki dan meraih kesuksesan di era digital ini. Sebagaimana disampaikan oleh Stephen Brobst, Chief Technology Officer dari Teradata, “Data is the new oil. It’s valuable, but if unrefined it cannot really be used. It has to be changed into gas, plastic, chemicals, etc to create a valuable entity that drives profitable activity; so must data be broken down, analyzed for it to have value.”