Data Science: Pengertian, Proses, dan Contoh Penerapannya

Tahukah kamu? Salah satu bidang yang diminati banyak pebisnis saat ini adalah data science, loh. Wajar sih, karena saat ini data digunakan untuk banyak hal. Dari meningkatkan kualitas produk, hingga memenangkan persaingan bisnis. 

Sayangnya, penelitian menunjukkan bahwa 95% bisnis masih memiliki masalah terkait data. Inilah sebabnya mengapa lebih dari 90% bisnis memilih untuk berinvestasi dalam data. Jadi, gak heran kalau saat ini semakin banyak perusahaan yang membuka lowongan untuk pekerjaan data science.

Bahkan, di Indonesia sendiri, rata-rata gaji data scientist di atas Rp 8 juta! Wow! Kira-kira gimana, nih, apakah kamu tertarik menjadi seorang data scientist? Tetapi sebelum itu, kamu perlu tau dulu apa itu data science. So, yuk, langsung aja baca artikel ini sampai akhir!

Data Science adalah ilmu yang menggabungkan keterampilan dalam disiplin ilmu tertentu dengan yang ada di pemrograman, matematika, dan statistik. Tujuannya adalah untuk mengekstrak pengetahuan atau informasi dari data. Orang yang akrab dengan data science biasanya menggunakan algoritma pembelajaran mesin atau machine learning.

Hal ini membantu untuk memproses teks, gambar, video, audio untuk membuat sistem kecerdasan buatan. Sistem kecerdasan buatan ini dapat dirancang untuk melakukan berbagai tugas yang terlalu sulit bagi kecerdasan manusia. Hasil data yang diproses oleh sistem kecerdasan buatan digunakan oleh analis dan pengguna bisnis untuk mengembangkan strategi yang tepat untuk memecahkan masalah dan mencapai tujuan.

Selain itu, seorang data scientist nantinya bekerja dalam tim untuk mengumpulkan berbagai data dan informasi. Data ini digunakan untuk memprediksi perilaku pelanggan dan mengidentifikasi peluang bisnis baru. Dalam praktiknya, para data scientist juga melakukan eksperimen terhadap data yang dikumpulkan untuk membuktikan dan memberikan solusi terbaik untuk pengembangan bisnis dan perusahaan.

Data science adalah ilmu yang penting karena bisnis besar dan kecil sangat bergantung pada data. Jika sebuah perusahaan tidak dapat memproses data, ia tidak memiliki pedoman untuk strategi operasional yang efektif dan efisien untuk menghasilkan keuntungan. Saat ini, bisnis di seluruh dunia semakin menyadari pentingnya ilmu data, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin.

Jika perusahaan ingin tetap kompetitif dan relevan, mereka harus mampu menerapkan Data Science. Hal Varian, seorang ekonom di Google dan profesor ilmu komputer dan manajemen bisnis di University of California, mengatakan kemampuan untuk memperoleh, memahami, memproses, mengekstrak, dan memvisualisasikan data akan menjadi semakin penting dalam dekade berikutnya. Tentu saja, orang yang paham Data Science sangat diminati.

Baca Juga: 11 Jenis Database Beserta Contohnya

Tentu saja proses dari data science adalah hal yang tidak mudah dan cukup kompleks. Namun, kira-kira prosesnya dapat dirangkum sebagai berikut:

Langkah pertama dalam memulai proyek data science adalah memperoleh atau mengumpulkan data. Data-data tersebut dikumpulkan dari berbagai sumber data. Kemudian untuk mengolah data, digunakan kemampuan teknis seperti MySQL. Jika kamu menggunakan Python atau R, kamu dapat membaca data langsung dari sumbernya ke dalam program data science. Untuk mengambil data dari sumber, juga membutuhkan keterampilan yang berbeda tergantung pada jenis dan ukuran file yang diterima.

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya dalam proses data science adalah data scrubbing. Scrubbing adalah membersihkan atau memfilter data. Jika terdapat data yang tidak penting atau tidak relevan maka data harus dihapus. Format data juga distandarisasi dalam proses ini.

Pada langkah pertama, semua data dalam format yang berbeda dikonversi ke format yang sama. Setelah itu, jika ada data yang hilang maka harus disesuaikan untuk menanganinya. Proses pembersihan juga mencakup penggabungan dan pemisahan kategori data sesuai kebutuhan. Jadi kesimpulannya, fase scrubbing adalah proses mengatur dan membersihkan data, menghapus apa pun yang tidak perlu, mengganti data yang hilang, dan menstandardisasi seluruh format.

Pada tahap ini, semua data tadi diekstraksi dan divalidasi. Pertama, kita perlu memeriksa properti semua data, karena tipe data yang berbeda ditangani secara berbeda. Selanjutnya, kita perlu menghitung statistik deskriptif untuk mengekstrak fitur dan menguji variabel penting. 

Terakhir, gunakan visualisasi data untuk mengidentifikasi pola dan tren penting dalam data yang kamu terima. Ini memberikan gambaran yang lebih jelas dalam baganmu sehingga dapat lebih memahami arti dari data.

Setelah memastikan bahwa proses scrubbing dan explore berjalan dengan optimal, kita dapat melanjutkan ke proses data science berikutnya, yaitu model. Pada fase ini, kamu membuat model data untuk mencapai tujuan. Dalam tahap ini, regresi dan prediksi digunakan untuk memperkirakan nilai masa depan, mengklasifikasikan dan mengelompokkan kelompok nilai dari data.

Langkah terakhir dalam proses data science adalah interpretasi data. Interpretasi data adalah proses penting dilakukannya model dan interpretasi data. Output dari pengolahan data yang ditafsirkan harus dapat dimengerti oleh non-ahli yang tidak memahami terminologi.

Presentasi bertujuan untuk menjawab pertanyaan bisnis berdasarkan data yang diperoleh. Pada tahap interpretasi data juga membutuhkan keterampilan komunikasi yang baik untuk mengomunikasikan poin-poin penting secara efektif kepada semua pemangku kepentingan.

Data science adalah bidang yang bertujuan untuk memberikan wawasan penting tentang ketersediaan data dalam jumlah besar. Mereka biasanya dikaitkan dengan berbagai ruang kerja untuk tujuan melakukan perhitungan dan proses transformasi pada data yang akan disaring. Oleh karena itu, ilmu yang satu ini telah diterapkan ke berbagai industri, dari sektor kesehatan hingga e-commerce untuk tujuan bisnis. 

Lalu, apa saja penerapan data science di era modern ini? Berikut daftar dan penyajiannya. Disimak, ya!

Contoh pertama untuk penerapan data science adalah deteksi penipuan di sektor keuangan. Sebagian besar bank dan perusahaan keuangan saat ini menggunakan data science untuk mengklasifikasikan, mengkategorikan, dan mengelompokkan data yang dapat mengindikasikan pola penipuan. Hal ini diperlukan untuk menghindari proses kriminalisasi yang sedang berlangsung dalam sistem perusahaan. Sistem pakar perusahaan keuangan juga dapat mengodekan data yang dapat mendeteksi penipuan dalam bentuk yang tidak terduga.

Selanjutynya, contoh penerapan data science dapat ditemukan di e-commerce untuk berbagai tujuan penetapan harga yang dinamis. Penetapan harga ini dibentuk oleh bisnis e-commerce untuk mengelompokkan pelanggan atau konsumen yang sesuai. Penetapan harga yang dinamis juga diperlukan agar setiap kelompok pelanggan dapat menawarkan produk dengan harga yang sesuai dengan kebutuhannya. Perhitungan harga dinamis perusahaan biasanya mempertimbangkan berbagai kategori data, termasuk: lead time, penilaian aset, dan fasilitas yang disediakan oleh produk.

Salah satu contoh penerapan terbesar penggunaan data science adalah dalam sektor kesehatan. Menurut situs Built-In, data science pertama kali diadopsi oleh industri perawatan kesehatan global pada tahun 2008. Tahun itu, Google menemukan bahwa epidemi influenza dapat dipetakan secara real time dengan melacak data lokasi dalam pencarian terkait flu. 

FluView, peta dari CDC  (Centers for Disease Control and Prevention) yang ada untuk kasus influenza terdokumentasi, diperbarui hanya sekali seminggu. Akibatnya, Google dengan cepat meluncurkan alat pesaing, Google Flu Trends, yang menyediakan pembaruan berita yang lebih tepat waktu.

Siapa yang mengira bahwa data science akan berdampak besar pada dunia olahraga profesional? Yap, ilmu ini sering digunakan untuk merekrut bintang muda potensial. Contoh aplikasi itu adalah tim baseball Oakland Athletics. Mereka menggunakan statistik dalam game yang sering diabaikan oleh tim lain untuk memprediksi pemain potensial dan membangun tim yang kuat dengan biaya rendah.

Dengan perkembangan data science, spesialisasi di bidang ini dicari oleh para kandidat. Faktanya, data science adalah bidang dengan pertumbuhan tercepat sejak 2017. Tren perkembangan ini diperkirakan akan meningkat di tahun-tahun mendatang. Sebenarnya, apa saja contoh pekerjaan yang berkaitan dengan data science? Yuk, simak daftar dan deskripsinya di bawah ini.

Data scientist juga perlu menafsirkan hasil analisis untuk membuat rencana yang dapat ditindak lanjuti yang memenuhi kebutuhan bisnis organisasi.

Pekerjaan lain yang dapat kamu pilih jika kamu tertarik untuk memasuki dunia data science adalah sebagai data analyst. Pekerjaan mereka adalah mengumpulkan, membersihkan, dan interpretasikan kumpulan data untuk menjawab pertanyaan dan memecahkan masalah pelanggan. Intinya, tanpa layanan mereka, kita tidak akan bisa menafsirkan dan menampilkan pendataan perusahaan. Data analyst dapat bekerja di berbagai industri, termasuk bisnis, keuangan, hukum, sains, perawatan kesehatan, dan pemerintahan.

Demikian gambaran ilmu data science serta pekerjaan yang berkaitan dengan data science yang perlu kamu ketahui. Data science tidak mudah dipelajari, tetapi keterampilan ini sangat penting bagi perusahaan. Oleh karena itu, jika kamu ingin mempelajari lebih lanjut tentang data science, kamu harus fokus pada belajar dan berlatih sendiri. Semangat, ya!