Data Science ada dimana-mana

Assalammu’alaikum wr.wb,

Kemarin saya sehabis pulang dari salah satu ecommerce di Indonesia untuk mendiskusikan berbagai possibility yang bisa mereka lakukan pada beberapa sistem mereka agar lebih pintar dan memanfaatkan seluruh data yang mereka miliki, bertemu dengan seseorang kita sebut saja mas boy yang berprofesi sebagai salesman produk makanan di perusahaan makanan lokal yang ternama.

Saya kebetulan mendapatkan tempat duduk yang bersebelahan dengan mas boy setelah itu berkenalan dan ngobrol lalu membicarakan mengenai kultur perusahaan, tempat kerja dan lain-lain. Saya ketahui ternyata mas boy ini salesman senior di suatu perusahaan dan sudah mencoba berbagai perusahaan. Lalu saya tanya-tanya mengenai pekerjaannya, apa yang dikerjakannya.

Dia menjelaskan dia harus memasok barang ke berbagai outlet (warung atau toko) pada daerah tertentu, dia memberi contoh Bandung, misalkan ada 1000 (saya merubah angka agar lebih mudah) kepala keluarga di daerah yang bernama Bandung, maka mereka membagi menjadi 4 daerah masing-masing bagian dipegang oleh satu tim sales. Misalkan bandung itu daerah baru atau membuka market, maka biasanya mereka mencari outlet di daerah tersebut dan maksimal satu hari mereka hanya dapat mendatangi 30 outlet tergantung dari jarak setiap outletnya.

Setiap sales memiliki target tertentu dalam memasok atau menjual barang, dan penjualan tentu akan di review oleh pihak management di atas sana. Sehingga para sales harus memutar otak (otaknya gak harus diputer beneran) untuk mencari solusi agar target tersebut tercapai. Nah yang dilakukan mas boy dan teman-teman menarik juga, yaitu mengambil data histori setiap outlet, melakukan pengecekan setiap hasil pembelian di setiap outlet, mana outlet yang masih hidup mana yang sudah mati atau sama sekali tidak laku, mana yang masih punya potensi dan mana yang outlet yang super potensial hehe..

Mas boy mengatakan yang mereka gunakan excel dan melakukan sorting, melihat histori setiap outlet, misalkan 4 bulan lalu disuatu outlet ada penjualan, lalu 3 bulan lalu tidak ada penjualan, 2 bulan lalu ada penjualan lalu pada bulan ini biasanya mereka datang menanyakan apakah ada masalah dan apa yang bisa dibantu dan lain-lain untuk membantu outlet tersebut. Dan saat ekskusi mendatangi setiap outlet, mereka memperhitungkan jarak setiap outlet agar lebih optimal (di ilmu komputer atau matematika dikenal dengan travelling salesman problem).

Mereka pun melihat frekuensi penjualan jumlah penjualan dari setiap outlet, sehingga mereka mengetahui produk mana yang lebih laku dan dapat menambah pasokan dengan persetujuan outlet. Namun penambahan pasokan ini akan dianalisis berdasarkan histori data yang mereka miliki untuk melihat kondisi setiap outlet, apakah termasuk outlet lancar atau malah outlet bermasalah misal seperti pembayarannya terhambat.

Bukankah itu yang sekarang biasa dilakukan di industri digital terutama e-commerce?? menganalisis data transaksi mencoba menggali insight yang ada didalam kumpulan data yang dimiliki??

Perbedaannya di area computer science semua dibuat otomatis, lebih cepat, lebih mudah dengan memanfaatkan teknologi, dan matematika menuliskan pola seperti yang dilakukan oleh salesman tersebut dalam suatu fungsi matematis sehingga terdokumentasi dan dapat diduplikasi, atau diimplementasikan dalam mesin komputasi.

Lalu sayapun menjelaskan apa yang saya lakukan sebelumnya tidak jauh berbeda, hanya tugas saya sebelumnya adalah menuliskan skill yang mas boy miliki atau pengetahuan yang mas boy miliki kedalam suatu fungsi sehingga lebih formal dan dapat digunakan kembali. Menurut saya , mas boy dan teman-teman sales lainnya adalah seorang expert karena memiliki pengetahuan atau fungsi untuk melakukan prediksi berbagai hal dalam bidang penjualan. Namun sayangnya perusahaan tempat mereka bekerja dan hampir disetiap perusahaan lokal tidak terlalu menghargai skillnya tersebut. :)))

Padahal bayangkan jika perusahaan lokal tersebut dapat menuliskan pengetahuan si mas boy dan teman-teman salesnya tersebut? dia bisa mereplikasi pengetahuan tersebut kedalam suatu sistem lalu menjalankan pengetahuan tersebut lebih cepat dan dengan kasus yang lebih banyak dari sebelumnya.

tapi itu juga mungkin… hahahaa….

(kalau perusahaan luar gak perlu ditanya hahahaa) mungkin itu juga… hahahaa

Ya sedikit curhat, tapi kesimpulannya, terkadang kita tidak sadari kita melakukan analisis terhadap data yang kita miliki dan menggunakan statistik untuk menganalisis untuk menunjang keputusan yang akan diambil.

Advertisements

3 thoughts on “Data Science ada dimana-mana

    • situkangsayur January 24, 2016 / 1:49 pm

      maaf saya baru sempat balas, karena kemarin masih mengurus pekerjaan dan paper.
      Pertanyaannya apakah ada teknik lain untuk menangani data time series ya?
      Saya baca artikel selanjutnya yang menggunakan linear regressiona dengan deseasonalized, itu bagus, tp galatnya masih lumayan besar ya.

      Kalau saya mungkin karena backgroundnya computer science, kita biasanya menggunakan stochastic gradient descent untuk menyelesaikan metode seperti linear regressiona.
      Untuk kasus time series sendiri saya mungkin lebih banyak menggunakan artificial neural network, dan support vector machine. Untuk tesis sy sendiri kebetulan timeseries kemarin menggunakan deep neural network.

      • 陳大衛 January 25, 2016 / 7:19 pm

        wah… 😀 terima kasih banyak pak, sudah berkenenan memberi kata kunci-kata kunci, saya masih meraba-raba soal bidang tersebut, terima kasih lagi pak 😀

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s