Popular Articles

December 13, 2024

Data Analytics vs Data Science

data-analytics-vs-data-science

Data Analytics vs Data Science: Memahami Perbedaan dan Keterkaitannya

Dalam dunia yang semakin terhubung dan berbasis data ini, istilah data analytics dan data science sering digunakan secara bergantian. Meskipun keduanya berfokus pada pemrosesan data untuk mendapatkan wawasan yang berharga, mereka memiliki fokus dan pendekatan yang berbeda. Artikel ini akan membahas perbedaan antara data analytics dan data science serta bagaimana keduanya saling melengkapi.

Apa Itu Data Analytics?

Data Analytics adalah proses mengumpulkan, mengorganisasi, dan menganalisis data untuk membuat keputusan yang lebih baik. Biasanya, data analytics berfokus pada analisis data historis untuk mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan. Tujuannya adalah untuk membantu organisasi memahami apa yang telah terjadi, mengapa hal itu terjadi, dan bagaimana mereka dapat memanfaatkannya di masa depan.

Tipe-tipe Data Analytics:

  1. Descriptive Analytics: Menyediakan gambaran tentang apa yang telah terjadi. Contoh: laporan penjualan bulanan.
  2. Diagnostic Analytics: Menganalisis penyebab suatu kejadian. Contoh: mengidentifikasi alasan penurunan penjualan.
  3. Predictive Analytics: Menggunakan data historis untuk memprediksi masa depan. Contoh: prediksi permintaan produk.
  4. Prescriptive Analytics: Memberikan rekomendasi tentang langkah-langkah yang harus diambil. Contoh: rekomendasi strategi pemasaran.

Alat dan Teknologi Data Analytics:

  • Alat BI (Business Intelligence) seperti Tableau, Power BI
  • SQL untuk querying database
  • Spreadsheet seperti Microsoft Excel

Apa Itu Data Science?

Data Science adalah disiplin ilmu yang lebih luas yang mencakup berbagai teknik dan metode untuk mengekstraksi wawasan dari data. Data science tidak hanya melibatkan analisis data tetapi juga mencakup pengumpulan data, pembersihan data, dan penggunaan algoritma pembelajaran mesin (machine learning) dan statistik untuk membuat prediksi dan model yang kompleks.

Fokus Utama Data Science:

  1. Pengumpulan Data: Mengambil data dari berbagai sumber, termasuk data yang tidak terstruktur.
  2. Pembersihan Data: Memastikan data bersih dan siap digunakan, serta mengatasi masalah seperti missing values atau data yang duplikat.
  3. Analisis Data: Menggunakan teknik statistik dan pembelajaran mesin untuk menganalisis data.
  4. Modeling: Membangun model prediktif dan preskriptif untuk memahami data dan membuat keputusan yang berbasis data.

Alat dan Teknologi Data Science:

  • Bahasa pemrograman seperti Python, R
  • Alat analisis statistik seperti SPSS
  • Platform big data seperti Hadoop, Spark

Perbedaan Utama

  1. Fokus: Data analytics lebih fokus pada analisis data historis untuk wawasan saat ini, sedangkan data science mencakup keseluruhan siklus data dari pengumpulan hingga modeling untuk membuat prediksi.
  2. Pendekatan: Data analytics biasanya menggunakan teknik analisis data yang lebih sederhana, sementara data science sering menggunakan teknik yang lebih kompleks seperti machine learning.
  3. Tujuan: Data analytics berfokus pada memahami data yang ada untuk keputusan saat ini, sementara data science bertujuan untuk membangun model dan algoritma yang dapat memberikan prediksi dan wawasan baru.

Keterkaitan dan Kolaborasi

Meskipun berbeda, data analytics dan data science saling melengkapi. Data science menyediakan alat dan teknik yang dapat meningkatkan kemampuan data analytics dengan model prediktif dan algoritma canggih. Sebaliknya, hasil dari data science dapat digunakan dalam data analytics untuk menghasilkan laporan dan wawasan yang lebih mendalam.

Kombinasi dari kedua pendekatan ini memungkinkan organisasi untuk tidak hanya memahami apa yang telah terjadi dan mengapa, tetapi juga meramalkan apa yang akan terjadi di masa depan dan bagaimana menghadapinya.

Kesimpulan

Baik data analytics maupun data science memiliki peran penting dalam dunia data saat ini. Memahami perbedaan dan keterkaitannya dapat membantu organisasi dan individu untuk memilih pendekatan yang tepat untuk kebutuhan mereka. Dengan memanfaatkan kekuatan dari kedua disiplin ini, kita dapat membuat keputusan yang lebih baik dan lebih informasional di berbagai sektor.

Tujuan dan Manfaat Mengikuti Pelatihan “Data Analytics vs Data Science”

Di era digital saat ini, keterampilan dalam analisis data dan ilmu data semakin penting. Pelatihan dalam bidang ini tidak hanya membantu individu untuk mengembangkan keterampilan teknis tetapi juga untuk memahami bagaimana kedua disiplin ini dapat digunakan untuk mencapai tujuan bisnis dan penelitian. Artikel ini akan membahas tujuan dan manfaat dari mengikuti pelatihan mengenai data analytics dan data science.

Tujuan Pelatihan Data Analytics dan Data Science

  1. Meningkatkan Keterampilan Teknis Pelatihan ini dirancang untuk mengembangkan keterampilan teknis yang diperlukan dalam data analytics dan data science. Peserta akan belajar tentang alat dan teknik yang digunakan dalam analisis data, seperti SQL, Excel, Tableau, serta bahasa pemrograman seperti Python dan R.
  2. Memahami Perbedaan dan Keterkaitan Salah satu tujuan utama pelatihan adalah untuk membedakan antara data analytics dan data science. Peserta akan memahami perbedaan dalam fokus, pendekatan, dan metodologi kedua disiplin tersebut, serta bagaimana mereka saling melengkapi untuk memberikan wawasan yang lebih mendalam dan strategis.
  3. Penerapan Praktis di Dunia Nyata Pelatihan ini juga bertujuan untuk mengajarkan peserta bagaimana menerapkan teknik dan metode data analytics dan data science dalam situasi nyata. Ini termasuk analisis data historis, pembuatan model prediktif, dan pengambilan keputusan berbasis data.
  4. Pengembangan Kemampuan Problem Solving Dengan mempelajari cara menganalisis dan menafsirkan data, peserta dapat mengembangkan kemampuan untuk menyelesaikan masalah yang kompleks dan membuat keputusan yang lebih baik. Pelatihan ini sering kali mencakup studi kasus dan proyek praktis untuk mengasah kemampuan problem solving.
  5. Persiapan untuk Karir di Bidang Data Pelatihan ini juga membantu peserta mempersiapkan diri untuk karir di bidang data analytics atau data science. Ini mencakup pemahaman tentang tren industri, keterampilan yang dicari oleh pemberi kerja, dan bagaimana membangun portofolio yang kuat.

Manfaat Mengikuti Pelatihan Data Analytics dan Data Science

  1. Peningkatan Kompetensi Profesional Memiliki keterampilan dalam data analytics dan data science sangat berharga di pasar kerja saat ini. Pelatihan dapat membantu individu untuk menjadi lebih kompetitif dan mendapatkan posisi yang lebih baik atau meningkatkan kemampuan mereka dalam pekerjaan yang sudah ada.
  2. Kemampuan untuk Membuat Keputusan Berbasis Data Dengan keterampilan yang diperoleh dari pelatihan, peserta dapat membuat keputusan yang lebih baik dan lebih informasional berdasarkan analisis data yang mendalam. Ini dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam berbagai bidang, dari pemasaran hingga operasi bisnis.
  3. Peningkatan Kemampuan Analisis dan Pemecahan Masalah Pelatihan ini mengajarkan peserta bagaimana menganalisis data untuk menemukan pola dan wawasan yang tersembunyi. Ini tidak hanya meningkatkan kemampuan analisis tetapi juga keterampilan pemecahan masalah yang dapat diterapkan dalam berbagai situasi.
  4. Peluang Karir yang Lebih Luas Dengan pengetahuan di kedua bidang ini, peserta membuka peluang karir yang lebih luas, termasuk posisi sebagai analis data, ilmuwan data, atau bahkan peran manajerial yang memerlukan pemahaman mendalam tentang analisis data.
  5. Kepemimpinan dalam Inovasi dan Strategi Memahami cara menggunakan data untuk mendorong inovasi dan strategi bisnis adalah manfaat besar dari pelatihan ini. Peserta dapat mengembangkan strategi yang lebih efektif dan inovatif untuk mengatasi tantangan bisnis dan mencapai tujuan organisasi.
  6. Pengembangan Portofolio dan Kredibilitas Pelatihan sering kali mencakup proyek praktis yang dapat digunakan untuk membangun portofolio. Memiliki portofolio yang kuat dapat meningkatkan kredibilitas dan menarik perhatian pemberi kerja atau klien potensial.
  7. Adaptasi terhadap Perubahan Teknologi Dunia data terus berkembang dengan teknologi baru dan teknik analisis yang lebih canggih. Pelatihan ini membantu peserta tetap up-to-date dengan perkembangan terbaru dalam data analytics dan data science.

Kesimpulan

Mengikuti pelatihan “Data Analytics vs Data Science” menawarkan berbagai manfaat yang signifikan, dari peningkatan keterampilan teknis hingga peluang karir yang lebih luas. Dengan memahami tujuan dan manfaat pelatihan ini, individu dan organisasi dapat membuat keputusan yang lebih baik tentang bagaimana memanfaatkan data untuk mencapai tujuan mereka. Pelatihan ini bukan hanya tentang memperoleh keterampilan baru tetapi juga tentang mempersiapkan diri untuk menjadi pemimpin di era data yang berkembang pesat.

Kelebihan dan Kekurangan Mengikuti Pelatihan “Data Analytics vs Data Science

Pelatihan dalam data analytics dan data science menawarkan berbagai keuntungan, namun juga datang dengan tantangan tersendiri. Memahami kelebihan dan kekurangan dari mengikuti pelatihan di kedua bidang ini dapat membantu individu dan organisasi membuat keputusan yang lebih baik mengenai investasi waktu dan sumber daya mereka. Berikut adalah analisis mendalam tentang kelebihan dan kekurangan dari pelatihan data analytics dan data science.

Kelebihan Mengikuti Pelatihan Data Analytics

  1. Keterampilan Praktis yang Langsung Dapat Digunakan Pelatihan data analytics sering kali berfokus pada alat dan teknik yang dapat langsung diterapkan dalam pekerjaan sehari-hari, seperti penggunaan SQL, Excel, dan alat BI. Ini memungkinkan peserta untuk segera mulai menggunakan keterampilan mereka untuk menganalisis data dan menghasilkan wawasan.
  2. Peningkatan Kemampuan Pengambilan Keputusan Dengan keterampilan dalam data analytics, peserta dapat membuat keputusan yang lebih berbasis data. Ini meningkatkan kemampuan untuk menganalisis kinerja bisnis, mengidentifikasi tren, dan membuat keputusan yang lebih strategis.
  3. Biaya dan Durasi yang Relatif Lebih Rendah Pelatihan data analytics cenderung lebih singkat dan lebih terjangkau dibandingkan dengan pelatihan data science. Ini memungkinkan peserta untuk memperoleh keterampilan penting tanpa komitmen waktu dan biaya yang tinggi.
  4. Permintaan Pasar yang Tinggi Keterampilan dalam data analytics sangat dibutuhkan di berbagai industri. Pelatihan ini dapat membantu peserta untuk memposisikan diri mereka sebagai profesional yang dicari oleh banyak perusahaan.
  5. Fokus pada Analisis Data Historis Jika fokus utama adalah memahami dan menganalisis data historis untuk laporan dan wawasan saat ini, pelatihan data analytics memberikan pengetahuan yang tepat dan terfokus.

Kekurangan Mengikuti Pelatihan Data Analytics

  1. Kurangnya Pendalaman dalam Teknik Canggih Pelatihan data analytics mungkin tidak mencakup teknik canggih seperti machine learning dan pemodelan statistik yang sering dibutuhkan dalam data science. Ini bisa membatasi kemampuan peserta untuk mengatasi masalah yang lebih kompleks.
  2. Kurang Fokus pada Pengumpulan dan Pembersihan Data Meskipun data analytics sering mencakup analisis data, pelatihan mungkin kurang mendalam dalam aspek pengumpulan dan pembersihan data, yang merupakan bagian penting dari siklus data.
  3. Keterbatasan dalam Menangani Data Besar dan Tidak Terstruktur Pelatihan data analytics mungkin tidak membekali peserta dengan keterampilan untuk menangani big data atau data yang tidak terstruktur, yang semakin penting di banyak industri.

Kelebihan Mengikuti Pelatihan Data Science

  1. Pemahaman Menyeluruh tentang Data Pelatihan data science mencakup seluruh siklus data, dari pengumpulan dan pembersihan hingga analisis dan pemodelan. Ini memberikan pemahaman yang komprehensif tentang bagaimana data dapat digunakan untuk berbagai tujuan.
  2. Keterampilan dalam Teknik Canggih Peserta pelatihan data science belajar teknik canggih seperti machine learning, pemodelan statistik, dan big data analytics. Keterampilan ini sangat berharga untuk memecahkan masalah kompleks dan membuat prediksi yang lebih akurat.
  3. Kemampuan untuk Mengembangkan Model Prediktif Pelatihan ini memberikan pengetahuan tentang cara membangun dan menerapkan model prediktif, yang dapat membantu dalam peramalan dan pengambilan keputusan strategis.
  4. Persiapan untuk Karir di Berbagai Bidang Keterampilan yang diperoleh dari pelatihan data science dapat diterapkan di berbagai industri, termasuk teknologi, kesehatan, keuangan, dan pemasaran, membuka berbagai peluang karir.
  5. Keterampilan dalam Menangani Data Besar dan Tidak Terstruktur Pelatihan ini sering mencakup teknik untuk menangani big data dan data yang tidak terstruktur, yang sangat relevan dalam dunia data modern.

Kekurangan Mengikuti Pelatihan Data Science

  1. Biaya dan Durasi yang Lebih Tinggi Pelatihan data science sering kali memerlukan waktu yang lebih lama dan biaya yang lebih tinggi dibandingkan dengan pelatihan data analytics. Ini bisa menjadi kendala bagi individu dan organisasi dengan anggaran terbatas.
  2. Kompleksitas Materi Materi pelatihan data science bisa sangat kompleks dan membutuhkan latar belakang yang kuat dalam matematika, statistik, dan pemrograman. Ini bisa menjadi tantangan bagi peserta tanpa pengalaman sebelumnya.
  3. Kebutuhan Perangkat dan Infrastruktur Beberapa teknik data science memerlukan perangkat keras dan perangkat lunak khusus yang mungkin tidak tersedia untuk semua peserta. Ini bisa mempengaruhi kemampuan untuk menerapkan keterampilan yang dipelajari.
  4. Kurangnya Fokus pada Analisis Data Historis Jika tujuan utama adalah analisis data historis untuk laporan dan wawasan saat ini, pelatihan data science mungkin terasa berlebihan, karena fokus utamanya adalah pada teknik dan model yang lebih canggih.

Kesimpulan

Mengikuti pelatihan dalam data analytics dan data science masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan yang perlu dipertimbangkan. Data analytics menawarkan keterampilan praktis dan langsung dapat digunakan dengan biaya dan durasi yang relatif lebih rendah. Sementara itu, data science memberikan pemahaman mendalam dan keterampilan dalam teknik canggih yang dapat membuka berbagai peluang karir, tetapi dengan biaya dan kompleksitas yang lebih tinggi.

Memilih pelatihan yang tepat tergantung pada tujuan, kebutuhan, dan sumber daya individu atau organisasi. Dengan memahami kelebihan dan kekurangan dari masing-masing pelatihan, peserta dapat membuat keputusan yang lebih baik dan memperoleh manfaat maksimal dari investasi mereka dalam pengembangan keterampilan data.

Cara Mengikuti Pelatihan “Data Analytics vs Data Science” di Risconsulting

Mengikuti pelatihan dalam bidang data analytics dan data science merupakan langkah penting untuk mengembangkan keterampilan yang relevan di era digital ini. Risconsulting, sebagai salah satu penyedia pelatihan terkemuka, menawarkan berbagai program pelatihan untuk membantu Anda menguasai keterampilan penting dalam kedua bidang ini. Artikel ini akan membahas langkah-langkah cara mengikuti pelatihan “Data Analytics vs Data Science” di Risconsulting.

1. Menilai Kebutuhan dan Tujuan Anda

Sebelum mendaftar untuk pelatihan, penting untuk menilai kebutuhan dan tujuan Anda. Apakah Anda lebih tertarik pada analisis data historis dan laporan (data analytics) atau Anda ingin mengembangkan model prediktif dan menangani big data (data science)? Menentukan tujuan Anda akan membantu Anda memilih program pelatihan yang sesuai.

2. Kunjungi Website Risconsulting

Langkah pertama adalah mengunjungi website Risconsulting. Di situs web mereka, Anda akan menemukan informasi lengkap tentang berbagai pelatihan yang mereka tawarkan, termasuk program data analytics dan data science. Anda bisa mengaksesnya di Risconsulting.

3. Tinjau Program Pelatihan

Di situs Risconsulting, cari bagian yang menjelaskan program pelatihan data analytics dan data science. Tinjau kurikulum, modul, dan durasi pelatihan yang ditawarkan. Pastikan untuk memeriksa informasi terkait pengajar, biaya, dan materi yang akan dipelajari. Biasanya, Risconsulting menyediakan deskripsi rinci tentang apa yang akan Anda pelajari di setiap program.

4. Pilih Program yang Sesuai

Setelah meninjau program yang tersedia, pilih program pelatihan yang paling sesuai dengan tujuan dan kebutuhan Anda. Risconsulting biasanya menawarkan berbagai level pelatihan, dari pemula hingga tingkat lanjut, sehingga Anda dapat memilih program yang sesuai dengan tingkat pengalaman Anda.

5. Daftar dan Daftarkan Diri Anda

Setelah memilih program pelatihan, Anda dapat mendaftar melalui formulir pendaftaran yang tersedia di situs web Risconsulting. Biasanya, Anda akan diminta untuk mengisi informasi pribadi, memilih jadwal pelatihan, dan melakukan pembayaran. Pastikan untuk mengikuti semua langkah pendaftaran dengan teliti.

6. Persiapkan Diri Anda

Sebelum memulai pelatihan, pastikan Anda mempersiapkan diri dengan baik. Baca materi pendahuluan jika tersedia, siapkan perangkat dan perangkat lunak yang diperlukan, dan pastikan Anda memahami jadwal serta format pelatihan. Beberapa pelatihan mungkin memerlukan pengetahuan dasar tertentu, jadi pastikan Anda memenuhi persyaratan tersebut.

7. Ikuti Pelatihan dengan Aktif

Saat pelatihan dimulai, ikuti sesi dengan aktif. Berpartisipasi dalam diskusi, menyelesaikan tugas, dan berinteraksi dengan pengajar dan peserta lain. Ini akan membantu Anda mendapatkan manfaat maksimal dari pelatihan. Risconsulting sering menawarkan berbagai format pelatihan, seperti kelas tatap muka, online, atau hybrid, sehingga Anda dapat memilih format yang paling sesuai dengan gaya belajar Anda.

8. Manfaatkan Dukungan dan Sumber Daya

Selama pelatihan, manfaatkan dukungan dan sumber daya yang tersedia. Risconsulting biasanya menyediakan materi tambahan, forum diskusi, dan akses ke mentor atau pengajar untuk membantu Anda dengan pertanyaan atau tantangan yang mungkin Anda hadapi.

9. Selesaikan Pelatihan dan Dapatkan Sertifikat

Setelah menyelesaikan pelatihan, Anda biasanya akan menerima sertifikat sebagai tanda bahwa Anda telah berhasil menyelesaikan program. Sertifikat ini dapat menjadi tambahan berharga untuk resume atau profil profesional Anda dan dapat membantu dalam pencarian pekerjaan atau promosi.

10. Terapkan Pengetahuan yang Diperoleh

Akhirnya, terapkan pengetahuan dan keterampilan yang telah Anda pelajari dalam pekerjaan atau proyek pribadi Anda. Gunakan keterampilan data analytics atau data science untuk membuat keputusan yang lebih baik dan menyelesaikan masalah dengan cara yang lebih efisien.

Kesimpulan

Mengikuti pelatihan “Data Analytics vs Data Science” di Risconsulting adalah langkah yang sangat bermanfaat untuk mengembangkan keterampilan yang relevan di dunia data saat ini. Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, Anda dapat memastikan bahwa Anda memanfaatkan pelatihan tersebut secara maksimal dan mendapatkan manfaat yang signifikan untuk karir atau proyek Anda. Kunjungi Risconsulting untuk informasi lebih lanjut dan untuk memulai perjalanan pembelajaran Anda dalam data analytics dan data science.

Penjelasan Singkat dari Risconsulting tentang “Data Analytics vs Data Science

Di era digital yang penuh dengan data, penting untuk memahami perbedaan antara data analytics dan data science. Risconsulting, sebagai salah satu penyedia pelatihan terkemuka di bidang ini, menyediakan penjelasan singkat dan jelas tentang kedua disiplin ini untuk membantu Anda memilih jalur yang tepat sesuai kebutuhan Anda. Berikut adalah penjelasan singkat dari Risconsulting tentang “Data Analytics vs Data Science.”

Data Analytics

Data Analytics adalah proses yang berfokus pada analisis data untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Fokus utama dari data analytics adalah pada pemrosesan data historis untuk memahami apa yang telah terjadi dan bagaimana hal tersebut dapat mempengaruhi keputusan di masa depan.

Aspek Utama Data Analytics:

  • Pengumpulan dan Pembersihan Data: Data analytics melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber dan memastikan data tersebut bersih serta siap untuk dianalisis.
  • Analisis Deskriptif dan Diagnostik: Teknik analisis deskriptif digunakan untuk menggambarkan apa yang telah terjadi, sedangkan analisis diagnostik digunakan untuk memahami penyebab terjadinya kejadian tertentu.
  • Alat yang Digunakan: Data analytics sering menggunakan alat seperti SQL, Excel, dan Business Intelligence (BI) tools seperti Tableau dan Power BI.

Tujuan Data Analytics:

  • Menghasilkan laporan dan visualisasi yang membantu dalam pengambilan keputusan berbasis data.
  • Mengidentifikasi tren dan pola dari data historis untuk meningkatkan strategi bisnis saat ini.

Data Science

Data Science adalah disiplin yang lebih luas yang mencakup berbagai teknik dan metode untuk menganalisis data dan membangun model prediktif. Data science tidak hanya melibatkan analisis data tetapi juga mencakup pengumpulan, pembersihan, serta pengembangan algoritma dan model yang dapat memprediksi hasil di masa depan.

Aspek Utama Data Science:

  • Pengumpulan dan Pembersihan Data: Selain analisis, data science melibatkan teknik canggih dalam pengumpulan dan pembersihan data, termasuk menangani big data dan data tidak terstruktur.
  • Pemodelan dan Machine Learning: Data science menggunakan teknik statistik dan algoritma machine learning untuk membangun model prediktif dan preskriptif yang dapat memberikan wawasan baru.
  • Alat yang Digunakan: Data science sering menggunakan bahasa pemrograman seperti Python dan R, serta alat big data seperti Hadoop dan Spark.

Tujuan Data Science:

  • Membuat model prediktif yang dapat memprediksi kejadian masa depan dan membantu dalam pengambilan keputusan strategis.
  • Menerapkan teknik canggih untuk menemukan wawasan yang tidak dapat diidentifikasi melalui analisis data tradisional.

Perbedaan dan Keterkaitan

Meskipun data analytics dan data science memiliki fokus yang berbeda, keduanya saling melengkapi:

  • Data Analytics berfokus pada analisis data historis dan laporan untuk pemahaman saat ini.
  • Data Science mencakup seluruh siklus data, termasuk pemodelan dan prediksi untuk masa depan.

Risconsulting menekankan bahwa memahami perbedaan ini penting untuk memilih jalur pelatihan yang sesuai dengan tujuan profesional Anda. Jika fokus Anda adalah pada analisis data historis dan laporan, pelatihan data analytics mungkin lebih tepat. Namun, jika Anda tertarik untuk membangun model prediktif dan menggunakan teknik canggih dalam analisis data, pelatihan data science akan memberikan pengetahuan yang lebih mendalam.

Kesimpulan

Mengikuti pelatihan di Risconsulting tentang data analytics dan data science akan memberikan Anda pemahaman yang komprehensif tentang kedua bidang ini dan bagaimana menerapkannya untuk mencapai hasil yang optimal. Dengan penjelasan singkat ini, Anda dapat membuat keputusan yang lebih baik tentang jalur pelatihan yang sesuai dengan kebutuhan dan tujuan Anda. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi Risconsulting.

Tentang Risconsulting

  • Risconsulting, konsultan training yang berfokus pada pengembangan SDM untuk peningkatan karakter, soft skill, pengetahuan untuk performa karyawan atau individu di tempat kerja. Risconsulting memiliki program training Offline maupun Online sekaligus  yang akan meningkatkan produktivitas individu dalam organisasi atau perusahaan.
  • Program training Risconsulting merancang konten training sesuai kebutuhan perusahaan (custome content). Sementara program offline memformulasikan dengan baik setiap session nya untuk mendapat insight dari fungsi yang berbeda di dalam satu organisasi. Komunikasi dua arah menjadikan sistem pelatihan menjadi lebih intensif, sehingga coach akan semakin mudah menggali permasalahan dan menstrukturkan pikiran klien sehingga produktifitas klien semakin prima.Untuk selengkapnya, silakan kunjungi Kontak atau Cs kami unruk mendapatkan program training yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan Anda dan akan mengupgrade time ataupun karyawan Anda!

Kami adalah solusi kreatif untuk
kapabilitas & kapasitas di era digital.

Capai tujuan bisnis Anda bersama tim ahli kami.
Klik tombol di bawah untuk konsultasi gratis.

Mulai Konsultasi Gratis

Company

  • Tentang Kami
  • Solusi
  • Event
  • Blog
  • Hubungi Kami
Risconsulting

Podomoro City Blok
Garden Shopping Arcade Blok B/8DH
Jakarta Barat - 11470

info@ris.co.id
(021) 278 99 508