Data Analyst dalam pertambangan

Kini industri pertambangan dihadapkan dengan tantangan yang semakin kompleks, mulai dari regulasi pemerintah, harga komoditas yang fluktuatif, harga bahan bakar dan spare parts yang semakin mahal, hingga banyaknya sorotan terhadap dampak lingkungan akibat aktivitas tambang. Selain itu efisiensi harus selalu dilakukan oleh perusahaan untuk menekan cost produksi agar penambangan berjalan secara berkelanjutan. Penggunaan teknologi adalah salah satu upaya dalam memecah masalah kompleks tersebut, selain mendapatkan efisiensi dalam hal teknis, teknologi canggih seperti machine learning dan AI dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat, baik dalam perencanaan tambang, optimasi operasi, maupun dalam memenuhi standar keberlanjutan lingkungan.

Data analyst adalah salah satu implementasi dari penggunaan teknologi, mengolah data dan menganalisa data yang direkam dari waktu ke waktu sehingga output berupa yang berupa analisa atau informasi yang akan digunakan oleh user untuk membantu dalam pengambilan keputusan.

Bagaimana Data Analyst menjawab tantangan:
- Efisiensi Operasional: Optimalisasi alat berat, prediksi kerusakan alat, dan peningkatan produktivitas.
- Manajemen Lingkungan: Pemantauan kualitas air dan udara, serta pengelolaan limbah tambang.
- Keamanan Tambang: Analisis pola kecelakaan dan pencegahan insiden.
- Pengambilan Keputusan Strategis: Prediksi harga komoditas, analisis geologi, dan perencanaan tambang.

Menurut laporan McKinsey, perusahaan tambang yang berinvestasi dalam teknologi digital dan analitik data mengalami peningkatan produktivitas sebesar 5–8% dan pengurangan biaya operasional hingga 10–15%.

Laporan dari Burning Glass Technologies menunjukkan bahwa permintaan untuk profesional dengan keterampilan analitik data di industri pertambangan meningkat sebesar 15% dalam lima tahun terakhir, mencerminkan kebutuhan yang berkembang untuk keahlian ini. Sumber: Link Contoh penggunaan data analyst dalam industri pertambangan Kita ambil contoh dalam kegiatan penambangan, data yang direkam dari kegiatan ini seperti data produksi, idle, delay, ritase, cuaca, dll dapat diolah secara akurat dan spesifik. Sebagai contoh pengolahan data spesifik dengan pemilihan parameter tertentu, misal delay unit digger setiap hari senin dalam kurun waktu 3 tahun terakhir.

Output pengolahan data ini dapat berupa grafik dan kesimpulan dari seluruh parameter yang diinginkan, sehingga engineer dapat melihat masalah lebih luas untuk mengambil keputusan perbaikan yang tepat. Output analisa dapat berupa dashboard berisi grafik. penggunaan dashboard memungkinkan manajemen untuk memantau operasi tambang secara langsung, memberikan visibilitas penuh terhadap kinerja, dan memungkinkan pengambilan keputusan cepat yang berbasis data.

Contoh lain dalam penggunaan data analyst dalam pengolahan data dalam analisa kecelakaan kerja, berdasarkan data kecelakaan kerja atau data laporan near miss. Parameter dapat berupa penyebab kecelakaan / near miss dalam waktu tertentu. output dari analisa tersebut dapat membantu departemen terkait dalam mengambil keputusan dan kebijakan perusahaan dalam keselamatan kerja.

Selengkapnya : https://medium.com/@galang.harindito/data-analytics-dalam-industri-pertambangan-32cacb3ebaec