Salah satu bidang pekerjaan dengan bayaran tertinggi saat ini adalah dengan menjadi Data Science. Tapi banyak yang mengatakan pekerjaanya sangat sulit apakah itu benar? Kenali lebih jauh yuk Fanbot
Hampir setiap hari, ada banyak informasi yang kita terima dari berbagai sumber. Mulai dari sumber media cetak, media online, hingga sosial media. Informasi tersebut bisa jadi merupakan informasi penting juga bagi sebagian pihak yang berkepentingan dalam suatu industri atau organisasi.
[lwptoc]
Banyaknya informasi penting di dunia ini, membuatnya harus di olah menjadi sebuah data baru yang lebih terstruktur dan lebih mudah di pahami.
Inilah Data science, yang begitu besar manfaatnya dalam dunia digital seperti saat ini. Seperti apa pengertian, proses dan manfaat Data science itu? Berikut ulasan selengkapnya:
Pengertian Data Science
Bagi yang belum pernah mendengar mengenai Data science, ini merupakan suatu multi di siplin ilmu yang di pelajari menggunakan metode ilmiah, sistem, dan algoritma khusus.
Semua bentuk informasi, wawasan, dan pengetahuan yang ada, akan di bedakan menjadi sebuah data yang terstruktur dan tak terstruktur.
Ada beberapa cabang ilmu lain yang terhubung dengan Data science, seperti teknik, statistika, ilmu komputer, matematika, dan bidang-bidang lainnya yang dapat menganalisis dan menafsirkan kumpulan data yang kompleks. Seorang data scientist memiliki tanggung jawab untuk membersihkan, mengumpulkan, serta mentransformasi data.
Setelah itu, data-data tersebut akan di ubah menggunakan model statistic dan machine learning hingga membentuk pola untuk di prediksi. Alat berupa visualisasi data biasanya di gunakan oleh para data scientist untuk mengkomunikasikan apa yang menjadi temuan mereka.
Hasil temuan data prediksi ini kemudian di berikan untuk lembaga yang membutuhkannya, seperti para eksekutif bisnis, peneliti, pembuat kebijakan dan lain sebagainnya.
Saat ini, data science sudah mulai di terapkan di berbagai industri penting dalam sektor kehidupan. Mulai dari industri keuangan, kesehatan, teknologi, hingga pemasaran.
Dalam suatu organisasi, data science menjadi suatu hal yang memudahkan pihak manajemen dalam mengambil keputusan, berdasarkan data untuk pengembangan produk atau jasa yang lebih inovatif.
Proses Data Science
Mungkin ada benarnya juga, pendapat orang yang mengatakan bahwa pekerjaan Data scientist itu sangat sulit dan rumit. Hal ini bisa jadi karena data science harus mengolah big data yang ada dan itu tentu tidak mudah. Adapun proses data science yang wajib di ketahui sebagai berikut:
Proses Obtain
Langkah pertama yang di lakukan dalam data science adalah proses obtain. Proses ini di lakukan dengan mendapatkan dan mengumpulkan data dari sumber data.
Para data scientist harus mengumpulkan informasi mengenai tujuan bisnis, stakeholders yang terlibat, hingga proyek seperti apa yang di harapkan.
Scrubbing Data
Proses selanjutnya dalam data science adalah pemahaman terhadap data yang tersedia. Kemudian data-data yang diperoleh akan melalui tahapan scrubbing atau filter data.
Data-data yang tidak penting dan kurang relevan harus dihilangkan. Kemudian data akan kembali diatur dan dirapikan dalam bentuk kategori khusus.
Explore Data
Proses data science selanjutnya adalah explore untuk penggalian data serta pemeriksaan pada data yang telah melalui proses sebelumnya.
Data akan terbagi dalam tipe yang berbeda-beda. Baik statistic dan deskriptifnya juga harus benar-benar dihitung agar bisa diuji variable-nya secara signifikan.
Data dalam proses ini juga sudah mulai divisualisasikan dalam bentuk grafik, sehingga dapat di ketahui pola dan tren yang sedang terjadi dengan lebih mudah.
Pemodelan Data
Proses pemodelan data adalah proses berikutnya dari data science, yang melibatkan pengembangan model prediktif.
Pengembangan tersebut umumnya menggunakan teknik khusus, seperti teknik regresi atau teknik pembelajaran mesin ( machine learning ).
Implementasi dan Penyajian
Sampai di proses akhir pada data science yaitu implementasi dan penyajian data. Hasil analisis keseluruhan akan di tampilkan dalam bentuk tindakan atau keputusan bisnis.
Hasil analisis tersebut sebaiknya di presentasikan dengan baik, agar bisa menjelaskan kesimpulan serta rekomendasi untuk orang-orang yang mungkin belum terbiasa dengan data science.
Meskipun merupakan serangkaian proses data science, biasanya proses tersebut tidak selalu berjalan dengan berurutan, tetapi berjalan sesuai dengan siklus dan waktu analisis yang berkelanjutan.
Manfaat Data Science
Di era serba digital seperti saat ini, adanya Data science memang memiliki sejumlah manfaat yang penting bagi sebuah industri maupun organisasi pribadi.
Manfaat ini nantinya akan di sampaikan berupa tindakan yang berdampak pada suatu organisasi atau lembaga itu sendiri. Ingin tahu apa saja manfaat dari data science, berikut ulasan selengkapnya:
Membantu Pengambilan Keputusan
Manfaat yang pertama dari adanya Data science adalah bisa membantu dalam pengambilan keputusan dengan lebih cerdas dan informatif.
Hal ini terjadi karena proses tersebut di lakukan melalui analisis data yang akurat dengan menggunakan alat dan teknis analisis yang tepat.
Meningkatkan Efisiensi Operasional
Tahapan analisis data operasional serta pemahaman tren yang di lakukan data science, dapat membantu sebuah organisasi dalam meningkatkan efisiensi operasional ( produk dan inventaris ).
Meningkatkan Kepuasaan Pelanggan
Data science juga bermanfaat untuk meningkatkan kepuasaan pelanggan, sebab dapat membantu organisasi untuk memahami kebutuhan pelanggan dengan baik.
Kemudian, pihak organisasi dapat lebih menghasilkan produk dan layanan terbaik sesuai kebutuhan mereka.
Meningkatkan Keamanan Data
Manfaat data science berikutnya adalah dapat meningkatkan keamanan data terkait. Kejadian seperti kebocoran data atau cyber crime dapat di hindari dengan baik.
Mengungkapkan Pola dan Tren
Data science dapat membantu sebuah organisasi untuk mengungkapkan suatu pola dan tren dari big data yang mereka peroleh. Dengan begitu, pihak organisasi akan lebih mudah untuk mengidentifikasi peluang dan mengatasi setiap masalah bisnis yang baru.
Dalam dunia marketing, penggunaan perangkat iot dan beacon dapat menjadi sumber data mengenai tren perilaku konsumen saat berkunjung ke showroom kita sehingga memungkinkan strategi penempatan barang yang lebih sesuai dengan kebiasaan user kita.
Membantu Penelitian Ilmiah
Data science juga bermanfaat dalam penelitian ilmiah, karena dapat mengeksplorasi beberapa bidang penelitian penting seperti kesehatan, kedokteran, astronomi, hingga biologi.
Meningkatkan Kualitas Produk
Hasil temuan data science tentunya dapat meningkatkan kualitas produk. Data science membantu organisasi dalam mengidentifikasi, memperbaiki proses produksi, dan meningkatkan kualitasnya.
Meningkatkan Prediksi dan Akurasi
Suatu organisasi yang ingin merencanakan kegiatan bisnis mereka dengan lebih baik, membutuhkan data science. Hal ini di karenakan data tersebut menghasilkan prediksi dengan akurasi yang lebih baik.
Penerapan Data Science dalam Industri
Penerapan data science bisa kita lihat dalam berbagai industri saat ini. Seperti machine learning yang memudahkan dokter menganalisa penyakit di industri kesehatan.
Begitu juga dengan analisis kredit dan risiko di perbankan, analisis perilaku pembeli pada e-commerce dan retail, machine learning dalam industri manufaktur, serta machine learning industri telekomunikasi.
Dalam keseluruhan industri tersebut, data science bisa di gunakan untuk melakukan analisis data serta menghasilkan wawasan baru yang lebih berharga. Dengan begitu, suatu organisasi atau industri dapat meningkatkan efisiensinya, memangkas biaya, serta meningkatkan keuntungan bisnisnya.
Data science sangat bermanfaat baik bagi organisasi maupun masyarakat secara menyeluruh. Penggunaan data science dengan cerdas, maka dapat mempengaruhi pengambilan keputusan dengan lebih baik lagi.
