Dalam era digitalisasi rantai pasok yang semakin kompleks, kebutuhan akan pengelolaan data
logistik yang akurat, cepat, dan terintegrasi menjadi sangat penting bagi keberlangsungan
operasional perusahaan. Data bukan lagi sekadar pelengkap, melainkan aset strategis yang
menentukan efisiensi distribusi, optimalisasi persediaan, hingga pengambilan keputusan
bisnis secara real-time. Logistic Data Engineering hadir sebagai solusi untuk membangun
sistem pengelolaan data logistik yang andal, mulai dari pengumpulan, pemrosesan, hingga
analisis data operasional secara sistematis. Melalui pelatihan ini, peserta diharapkan mampu
memahami prinsip-prinsip dasar engineering data logistik serta penerapannya untuk
meningkatkan kecepatan, ketepatan, dan visibilitas informasi dalam seluruh rantai pasok
perusahaan. Pelatihan ini merupakan turunan dari keilmuan Data Engineering yang berpadu
dengan disiplin Manajemen Logistik dan Supply Chain Management.
Pelatihan Logistic Data Engineering adalah program pengembangan kompetensi yang
dirancang untuk membekali peserta dengan pengetahuan dan keterampilan dalam
membangun, mengelola, serta menganalisis data logistik secara sistematis dan terstruktur.
Pelatihan ini mencakup proses pengumpulan, pemrosesan, penyimpanan, hingga visualisasi
data yang berkaitan dengan aktivitas logistik dan distribusi, dengan tujuan mendukung
efisiensi operasional, pengambilan keputusan berbasis data, serta optimalisasi sistem rantai
pasok perusahaan. Logistic Data Engineering menekankan integrasi antara pemahaman teknis
data engineering dan praktik manajemen logistik, sehingga peserta mampu merancang
sistem informasi logistik yang akurat, cepat, dan relevan sesuai kebutuhan bisnis.
Pelatihan ini biasanya diperuntukkan bagi para profesional yang terlibat dalam pengelolaan
logistik, distribusi, dan manajemen rantai pasok, serta pihak yang bertanggung jawab
terhadap pengolahan dan analisis data operasional perusahaan. Pesertanya dapat berasal
dari berbagai posisi seperti staf hingga manajer logistik, warehouse supervisor, supply chain
analyst, data analyst yang fokus di bidang logistik, IT support logistik, hingga business
intelligence specialist di perusahaan manufaktur, distribusi, retail, e-commerce, dan industri
transportasi. Selain itu, pelatihan ini juga relevan diikuti oleh profesional yang ingin
meningkatkan pemahaman tentang pemanfaatan data engineering dalam mendukung
efisiensi dan ketepatan pengelolaan logistik perusahaan berbasis data.
Tujuan
- Memberikan pemahaman tentang konsep dasar data engineering dalam konteks logistik dan supply chain.
- Meningkatkan kemampuan peserta dalam mengelola, memproses, dan menyajikan data logistik secara akurat dan real-time.
- Membekali peserta dengan keterampilan merancang alur data logistik dari proses pengumpulan hingga analisis.
- Mendorong peserta mampu membangun sistem informasi logistik berbasis data yang mendukung efisiensi operasional.
- Mengembangkan kemampuan analisis data logistik untuk pengambilan keputusan strategis dan optimalisasi proses distribusi.
- Memfasilitasi peserta dalam memahami penerapan tools dan platform data engineering yang umum digunakan dalam dunia logistik.
Materi Pokok
- Pendahuluan Logistic Data Engineering
- Definisi dan ruang lingkup Logistic Data Engineering
- Peran data dalam manajemen logistik dan supply chain
- Tantangan pengelolaan data logistik di era digital
- Dasar-dasar Data Engineering
- Konsep data pipeline dalam logistik
- Struktur data logistik: transactional, operational, dan analytical data
- Data governance dan data quality management
- Pengumpulan dan Integrasi Data Logistik
- Metode pengumpulan data operasional logistik
- Integrasi data dari berbagai sistem: ERP, WMS, TMS, GPS, dan IoT
- Data ingestion: batch vs real-time
- Pemrosesan dan Penyimpanan Data
- Data preprocessing untuk logistik (cleansing, transformation, validation)
- Penyimpanan data: database relasional vs big data platform
- Data warehouse dan data lake untuk supply chain
- Analisis dan Visualisasi Data Logistik
- Dasar-dasar data analytics untuk logistik
- Penerapan business intelligence tools (contoh: Power BI, Tableau)
- Visualisasi KPI logistik: lead time, inventory turnover, delivery accuracy
- Perancangan Sistem Informasi Data Logistik
- Menyusun kebutuhan data logistik perusahaan
- Desain arsitektur data pipeline logistik
- Monitoring dan maintenance sistem data logistik
- Studi Kasus dan Simulasi Data Engineering Logistik
- Simulasi pembuatan data pipeline logistik sederhana
- Analisis data distribusi dan inventory secara real-time
- Penyajian laporan dan dashboard operasional logistik
- Evaluasi, Diskusi, dan Rencana Implementasi di Perusahaan
