Data science adalah salah satu ilmu yang penting untuk bisnis masa kini. Karena, data bisa dimanfaatkan untuk banyak hal. Mulai dari memperbaiki kualitas produk hingga memenangkan persaingan bisnis.
Maka, tak heran jika lebih dari 90% bisnis memutuskan untuk mulai berinvestasi di bidang data. Selain itu, makin banyak juga bisnis yang membuka lowongan kerja untuk data scientist.
Ingin tahu lebih dalam tentang apa itu data science? Yuk simak artikel ini sampai selesai!
Apa itu Data Science?
Data science adalah ilmu yang mempelajari proses pengolahan data. Mulai dari penggalian hingga presentasi datanya. Tujuan utamanya adalah untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat. Biasanya, seorang ahli ilmu data perlu menguasai matematika, statistik, dan pemrograman.
Lalu, apa perbedaan data science dan data analyst? Walau kerap dianggap sama, keduanya punya fungsi yang sangat berbeda.
Data scientist adalah orang yang bertugas untuk mengumpulkan dan mengolah data. Sedangkan data analyst adalah orang yang melakukan analisa data dan menafsirkan datanya.
Berdasarkan riset Statista, diprediksi akan ada sekitar 74 zettabyte data baru yang muncul di tahun 2021. Jumlah ini tentu luar biasa besar, karena satu zettabyte saja setara dengan satu triliun gigabyte.
Dengan besarnya peningkatan jumlah data, para pebisnis bisa memanfaatkan data science untuk membuat keputusan-keputusan bisnis yang lebih logis dan kredibel.
Apakah manfaat data science hanya sebatas itu aja? Ngga dong! Masih banyak manfaat lain yang bisa kamu ambil dari ilmu data.
Apa Manfaat Data Science?
Sekilas, data memang terlihat sangat simpel. Tapi, sebetulnya banyak manfaat yang bisa bisnis dapatkan melalui data. Contohnya seperti:
- Prediksi – Contohnya seperti memprediksi perilaku konsumen berdasarkan histori penjualan.
- Deteksi – Contohnya seperti mendeteksi celah keamanan website berdasarkan data yang diperoleh dari plugin keamanan.
- Pengambilan keputusan – Contohnya seperti menentukan nilai akreditasi berdasarkan data terkait performa instansi.
- Klasifikasi – Contohnya seperti membedakan produk berkualitas tinggi dan produk berkualitas rendah berdasarkan data dari tim quality control.
- Rekomendasi – Contohnya seperti rekomendasi produk dari toko online berdasarkan halaman produk yang dikunjungi calon pembeli.
Dengan menguasai data science, kamu juga akan punya bekal untuk berkarir di bidang data, seperti data analyst, data engineer, hingga AI Specialist.
Baca juga: Tipe Data Pemrograman yang Wajib Diketahui Programmer
Bagaimana Alur Proses Data Science?
Jika dijelaskan secara keseluruhan, alur proses data science sebenarnya cukup kompleks. Oleh karena itu, berikut adalah alur penerapan data science yang lebih simpel:
1. Obtain (Mendapatkan Data)
Langkah pertama dalam proses data science adalah menggali data yang diperlukan untuk analisis. Data ini dapat diperoleh dari berbagai sumber, seperti database perusahaan, API, file CSV, web scraping, atau sumber data lainnya.
Yang harus dilakukan pada tahap ini adalah mengumpulkan data dengan cara yang sistematis dan mengatur data ke dalam format yang dapat diolah. Ini termasuk mengidentifikasi jenis data (misalnya, data terstruktur atau tidak terstruktur) dan mencari tahu cara mengaksesnya.
2. Scrub (Membersihkan Data)
Data yang diperoleh mungkin memiliki beragam masalah seperti variabel yang hilang, data outlier, atau duplikat. Untuk itu, proses Scrub bertujuan untuk membersihkan kumpulan data agar data yang digunakan untuk analisis akan jadi lebih akurat.
Kegiatan dalam tahap ini meliputi:
- Mengisi nilai yang hilang atau menghapus baris/data yang tidak lengkap.
- Mengidentifikasi dan menangani outlier yang dapat mempengaruhi hasil analisis.
- Menghapus atau menggabungkan data duplikat.
- Mengubah format data jika diperlukan (misalnya, mengonversi string menjadi numerik).
3. Explore (Eksplorasi Data)
Setelah datanya bersih, langkah selanjutnya adalah menjelajahi data untuk memahami karakteristiknya. Tujuannya adalah untuk menemukan pola, hubungan, atau tren yang muncul di dalam data.
Aktivitas yang dilakukan pada tahap ini meliputi:
- Visualisasi data menggunakan grafik dan plot untuk memahami distribusi variabel.
- Menghitung statistik deskriptif seperti mean, median, dan deviasi standar.
- Menganalisis korelasi antara variabel.
- Membuat hipotesis awal tentang apa yang mungkin ditemukan selama analisis lebih lanjut.
4. Model (Modeling)
Tahap ini melibatkan pembangunan model statistik atau algoritma machine learning untuk melakukan analisis lebih lanjut. Tujuan tahap ini adalah untuk memprediksi, mengklasifikasikan, atau mengidentifikasi pola dalam data.
Kegiatan dalam tahap ini meliputi:
- Pemilihan model yang sesuai dengan tujuan analisis.
- Melatih model dengan menggunakan data yang telah dipersiapkan.
- Menyesuaikan model dan mengoptimasi parameter untuk meningkatkan kinerja.
- Evaluasi model menggunakan metrik yang sesuai (misalnya, akurasi, presisi, atau recall).
5. Interpret (Interpretasi Hasil)
Setelah model diterapkan pada data, tahap terakhir adalah menginterpretasi hasilnya. Dengan begitu, kamu akan memahami apa yang ditemukan selama analisis dan bagaimana hasil ini dapat digunakan untuk mengambil keputusan bisnis.
Aktivitas yang dilakukan pada tahap ini meliputi:
- Menggambarkan temuan secara jelas dan komunikatif kepada pemangku kepentingan.
- Mengidentifikasi implikasi hasil analisis terhadap masalah atau pertanyaan yang mendasari.
- Menerjemahkan hasil analisis menjadi tindakan konkret atau rekomendasi.
- Menilai kualitas model dan menjelaskan faktor yang mempengaruhi hasil.
Contoh Penerapan Data Science
Data science dapat diterapkan di berbagai bidang. Sebagai contoh, berikut adalah penerapan data science di bidang-bidang tertentu, lengkap dengan manfaatnya:
Perbankan dan Keuangan
- Pengelolaan Risiko Kredit – Bank menggunakan analisis data untuk menilai risiko kredit pelanggan dengan melihat riwayat kredit, pendapatan, dan faktor-faktor lainnya.
- Prediksi Pergerakan Harga Saham – Data science digunakan untuk memprediksi pergerakan harga saham dengan menganalisis pola historis dan faktor eksternal.
Kesehatan dan Perawatan Kesehatan
- Diagnostik Medis – Algoritma machine learning kerap digunakan untuk mendiagnosis penyakit seperti kanker berdasarkan alat seperti CT scan atau MRI.
- Pengelolaan Data Pasien – Rumah sakit dan lembaga kesehatan dapat menggunakan data science untuk mengelola data pasien dan mengidentifikasi tren penyakit.
Retail dan E-commerce
- Rekomendasi Produk – Platform e-commerce menggunakan algoritma berbasis data untuk merekomendasikan produk kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian.
- Pengelolaan Rantai Pasokan – Data science bisa digunakan untuk mengoptimalkan rantai pasokan dengan memprediksi permintaan pelanggan dan jumlah stok.
Telekomunikasi
- Analisis Perilaku Pelanggan – Operator telekomunikasi menggunakan data science untuk memahami perilaku pelanggan dan mencegah churn (pindah ke operator lain).
- Optimasi Jaringan – Data science digunakan untuk mengoptimalkan jaringan telekomunikasi, termasuk alokasi sumber daya dan perbaikan layanan.
Transportasi dan Logistik
- Pengaturan Rute – Data science digunakan untuk menghitung rute tercepat dan terhemat energi bagi kendaraan pengiriman.
- Prediksi Ketersediaan Kendaraan – Perusahaan ridesharing dapat menggunakan data science untuk memprediksi ketersediaan pengemudi sekaligus menentukan harganya.
Apa Saja Skill yang Dibutuhkan oleh Data Scientist?
Di awal artikel, kita sudah membahas bahwa profesi di bidang data sangat prospektif. Selain gajinya besar, banyak juga perusahaan yang membutuhkannya. Lalu, skill apa saja sih yang dibutuhkan untuk menguasai data science?
Berikut adalah beberapa skill yang wajib dimiliki oleh data scientist:
- Statistik – Karena kamu akan berkutat dengan banyak data, wajar jika kamu mesti menguasai ilmu statistik. Sebab, skill ini akan membantumu saat mengolah data.
- Bahasa Pemrograman – Salah satu tugas data scientist adalah mengelola database. Untuk itu, kamu perlu menggunakan bahasa pemrograman seperti R dan Python.
- Analytics dan Modeling – Skill ini berguna untuk meramal pola data berdasarkan informasi yang sudah kamu dapat sebelumnya.
- Machine Learning – Skill ini memang tidak wajib dipelajari oleh data scientist. Namun, machine learning adalah salah satu ilmu yang sedang hits di bidang data. Jadi, tidak ada salahnya jika kamu mempelajarinya juga.
- Visualisasi Data – Dengan skill ini, data yang kamu olah akan bisa dipahami banyak orang. Contoh alat visualisasi data yang cukup populer adalah Tableau, Visme, dan Datawrapper.
- Wawasan Bisnis – Pemahaman tentang industri dan bisnis akan membantumu menggali data yang benar-benar dibutuhkan oleh perusahaan tempatmu bekerja.
Yuk Belajar Lebih Dalam tentang Ilmu Data!
Setelah memahami apa itu data science, kegunaannya, cara kerjanya, hingga skill yang dibutuhkannya, sekarang kamu sudah siap untuk belajar lebih dalam tentang data science!
Kenapa harus sekarang? Karena ahli data science di Indonesia saat ini masih belum banyak. Jadi, ini adalah momen yang tepat untuk mengasah skill agar bisa bersaing di bidang data science.
Stay tuned di blog dan website Bitlabs untuk update terkini seputar data science, yaa!
