Belakangan ini, istilah data science sangat populer. Istilah ini sering dibicarakan dalam berbagai kesempatan, mulai dari konten media sosial hingga web seminar.
Namun, jika Anda tidak memiliki latar belakang IT, istilah tersebut mungkin akan terdengar membingungkan.
Sebenarnya apa itu data science? Untuk menjawab rasa penasaran Anda, inilah ulasan tentang pengertian, kegunaan, dan contoh penerapannya.
Pengertian Data Science
Data science adalah bidang ilmu yang digunakan untuk menarik informasi penting dari sekumpulan data. Keilmuan ini mencari pola, keanehan, ataupun suatu rentang dari data-data terstruktur dan tidak terstruktur.
Hasil analisis dari proses keilmuan ini kemudian dapat menjadi bahan pertimbangan saat membuat suatu keputusan.
Bidang ilmu ini menggabungkan beberapa konsep penting dalam keilmuan lainnya. Sebut saja programming, machine learning, database, matematika, statistika, dan bisnis.
Alasan Data Science Penting
Kepopuleran data science beberapa tahun terakhir ini disebabkan oleh perkembangan data yang sangat pesat.
Teknologi membuat data-data dari seluruh penjuru dunia terkumpul dalam internet. Akibatnya, keilmuan atau metode ini menjadi sangat penting.
Lebih jelas lagi, inilah penjelasan tentang pentingnya bidang ilmu ini.
1. Pertumbuhan Era Big data
Big data adalah istilah untuk menggambarkan sekumpulan data yang jumlahnya sangat besar. Kumpulan data ini ada yang terstruktur dan tidak terstruktur.
Saat ini, big data menjadi konsep yang sangat penting karena pertumbuhannya yang luar biasa. Hal ini dapat terjadi berkat teknologi yang membuat data lebih mudah dikumpulkan.
Bukan tidak mungkin big data akan semakin besar di masa depan. Karena itulah, data science sangat penting untuk mengolah data menjadi informasi yang berharga.
2. Pilihan Karier Masa Depan
Profesi yang berkaitan dengan data science diyakini akan menjadi pilihan karier yang baik untuk masa depan. Karena data semakin berkembang, tenaga kerja yang bertugas untuk mengurus data pun akan semakin dibutuhkan.
Bukan hanya itu, orang yang berkecimpung di dunia data juga memiliki pendapatan yang baik. Ini karena mengolah data menjadi suatu informasi yang bermanfaat membutuhkan keterampilan khusus.
Jika ingin berkarir di bidang data science, Anda akan membutuhkan skill programming, matematika, statistika, dan analytical thinking.
Berbagai pilihan karir di bidang ini yang dapat Anda pilih misalnya data scientist, data analyst, dan data engineer.
Baca Juga: Pahami Tipe Kepribadian ISFJ dan Kecocokannya Berkarir Sebagai Data Scientist
3. Menentukan Keberlangsungan Perusahaan
Keberlangsungan suatu perusahaan dipengaruhi oleh cara perusahaan mengambil keputusan, terutama dalam keputusan terkait bisnis.
Data science bisa memudahkan pengambilan keputusan dengan mengamati, menganalisis, dan menarik kesimpulan dari data-data yang ada.
Data yang dianalisis tentunya menghasilkan informasi penting yang dapat menjadi pertimbangan ketika menarik keputusan.
Kegunaan Data Science
Data science memiliki kepentingan dalam berbagai bidang. Seperti apa kegunaannya?
1. Kegunaan dalam Bisnis
Data science memiliki fungsi yang penting dalam bisnis, yaitu untuk menentukan keputusan bisnis perusahaan. Perusahaan mengolah data konsumen, kompetitor, dan tren terkini untuk dijadikan bahan pertimbangan dalam membuat strategi bisnis.
Selain itu, keilmuan ini dalam bisnis juga bisa digunakan untuk mengetahui anomali dalam struktur bisnis dan penyebab dari masalah bisnis.
2. Kegunaan dalam Teknologi
Data science dalam teknologi memiliki berbagai kegunaan, misalnya untuk mengidentifikasi pola dan objek dalam gambar untuk image recognition.
Tak hanya itu, teknologi ini juga digunakan untuk memastikan sensor dalam kendaraan tanpa awak lebih aman dan berjalan dengan baik.
3. Kegunaan dalam Kesehatan
Dalam bidang kesehatan, data science digunakan untuk mendeteksi dan menyembuhkan penyakit. Hal ini dilakukan dengan mengolah data kasus penyakit yang pernah terjadi sebelumnya.
4. Kegunaan dalam Institusi Keuangan
Terkait dengan keuangan, data science berguna untuk mendeteksi transaksi penipuan pada bank atau institusi keuangan lainnya.
Baca Juga: Pentingnya Menjadi Data Driven Company bagi Perusahaan
Tahapan Data Science
Terdapat 5 tahapan yang akan Anda lakukan jika berkarir di bidang ini, yaitu:
1. Capture
Tahap pertama yang harus dilakukan adalah mengumpulkan data mentah, baik yang terstruktur atau tidak terstruktur.
2. Maintain
Data mentah yang telah dikumpulkan lalu diubah menjadi bentuk yang dapat digunakan. Pengubahan data tersebut menggunakan konsep data warehousing, data cleansing, data staging, data processing, dan data architecture.
3. Process
Setelah data disiapkan, data biasanya diproses dengan cara mengklasifikasi, meringkas, dan membuat model. Hal ini dilakukan untuk melihat adanya pola, rentang, atau bias yang dapat berguna untuk analisis lebih lanjut.
4. Analyze
Tahap paling penting dalam data science adalah analyze. Data yang telah diproses dapat dianalisis menggunakan konsep-konsep regresi, analisis kualitatif atau kuantitatif, analisis prediktif, analisis eksploratif, analisis konfirmasi, dan text mining.
5. Communicate
Data yang telah dianalisis tidak bisa dipahami orang awam jika tidak disampaikan dengan baik. Karena itulah, seorang data scientist sebaiknya tahu cara mengubah data menjadi informasi yang bisa dipahami dengan mudah.
Data bisa disampaikan dalam bentuk visualisasi grafik, diagram, dan laporan.
Baca Juga: Tugas dan Kewajiban Data Scientist
Contoh Penggunaan Data Science
Agar Anda lebih mengenal dan memahami apa data science, Anda perlu mengetahui penerapannya. Inilah contoh penggunaannya dalam kehidupan sehari-hari.
1. Rekomendasi Netflix
Apakah Anda pernah menggunakan layanan Netflix, Disney Hotstar, atau yang sejenisnya? Jika iya, Anda pasti familiar dengan rekomendasi film atau serial yang ditampilkan di halaman utama aplikasi tersebut.
Rekomendasi itu ditampilkan berdasarkan data science. Pihak penyedia film mengumpulkan data film-film yang pernah Anda tonton lalu memprosesnya.
Dari pemrosesan data tersebut, akan muncul suatu pola tentang genre atau tipe film yang Anda suka. Hal itulah yang dimunculkan dalam rekomendasi di halaman utama Anda.
2. Rekomendasi Produk
Sama halnya dengan rekomendasi film pada Netflix, rekomendasi produk yang sering terlihat di marketplace atau media sosial juga menggunakan data science.
Berdasarkan pencarian dan hal-hal yang Anda lihat di media sosial, metode tersebut dapat mengetahui produk yang sesuai untuk Anda.
3. Penanganan Pandemi
Rhode Island di Amerika Serikat menggunakan data science untuk menangani pandemi. Mereka menerapkan metode ini untuk menganalisis kasus Covid-19, melacak orang yang positif Covid-19 dan orang-orang yang berhubungan dengannya, membangun call centre, dan membuat keputusan terkait pembukaan sekolah.
4. Pencegahan Kriminalitas
Satuan Kepolisian Belgia menggunakan data science untuk mencegah kriminalitas. Mereka mengumpulkan data-data lokasi, waktu, dan tipe kasus kriminal untuk mencari adanya suatu pola.
Penggunaan teknologi tersebut menemukan bahwa kejahatan banyak terjadi di sebuah lokasi dan waktu tertentu. Berdasarkan hal itu, kepolisian Belgia menempatkan lebih banyak personel polisi di tempat yang sering terjadi kejahatan.
Baca Juga: Data Ingestion, Apa Manfaatnya untuk Perusahaan?
Beberapa pembahasan di atas telah mengungkapan pentingnya penerapan data science di zaman sekarang ini, terlebih untuk bisnis. Bisnis yang memanfaatkan teknologi ini akan membuat mereka selangkah lebih depan ketimbang para kopetitornya.
Sudahkah perusahaan Anda menerapkannya?
Semoga artikel ini bermanfaat.
