Apa itu Data Science? Pengertian dan Penerapan Data Science

Pendahuluan

Memahami pengertian data science penting dilakukan terlebih dahulu jika ingin memulai belajar data science. Ketika sudah memahami dengan benar apa itu data science, maka akan lebih mudah mempelajari metode atau teknik yang dipakai dalam data science. Berada di era data seperti sekarang, data science menjadi ilmu yang mulai banyak dipelajari karena perannya yang sangat mendukung untuk mengolah kumpulan data yang besar. 

Kemudahan berbagi informasi di masa sekarang membuat data science semakin dikenal. Banyak forum, grup, artikel, atau media sosial yang mendiskusikan dan memperkenalkan data science. Tools-tools yang bisa digunakan untuk data science juga semakin beragam. Beberapa tools yang sering digunakan dalam data science yaitu SQL, Python, R, dan Excel. Tools tersebut ada yang bersifat open source serta mudah dipelajari dan dipahami. Simak pembahasan lebih dalam mengenai data science dibawah ini, yuk!

1. Pengertian Data Science

Data science merupakan ilmu yang sedang naik daun saat ini yang dibangun berdasarkan disiplin ilmu matematika, statistik, dan komputer. Kombinasi disiplin ilmu tersebut membuat data science powerful untuk mengolah big data. Data science dapat membantu proses pengolahan data yang meliputi pengumpulan data, manipulasi data, hingga analisis data dengan melakukan pemodelan pada kumpulan data untuk menghasilkan informasi berupa insight yang berguna dan bisa bisa dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan di masa depan. Data science mengolah big data dimana berisi data terstruktur maupun tidak terstruktur. Jadi tidak hanya data numerik saja, tetapi juga data berupa suara, gambar, teks, dan sebagainya. 

Baca juga : Apa itu Data? Pengertian dan Fungsi Data

2. Contoh Penerapan Data Science 

Data Science sebenarnya sudah dimanfaatkan perusahaan-perusahaan untuk membantu pengelolaan data yang dimiliki. Mereka menyadari bahwa dari kumpulan data yang diolah dengan tepat akan menghasilkan informasi yang berguna bagi kemajuan perusahaan. Data science mulai santer terdengar pada tahun 2018. Sejak itu data science menjadi populer dan mulai banyak diterapkan di berbagai bidang karena manfaat yang diberikan. Misalnya dalam industri makanan seperti restoran cepat saji. Dengan menerapkan data science kita bisa mengolah data penjualan seperti melihat preferensi konsumen dalam memilih menu makanan berdasarkan gender atau umur untuk menentukan komposisi paket menu sehingga penjualan item tertentu yang sebelumnya kurang menjadi meningkat. Hal ini juga bisa diterapkan dalam industri retail untuk menentukan strategi promosi pada produk tertentu agar hasil penjualan untuk produk tersebut tidak menurun. Selain dalam industri bisnis, data science juga bisa diterapkan dalam bidang kesehatan, pemerintahan, dan lainnya. Contoh penerapan data science di bidang kesehatan yang paling relevan dengan kondisi sekarang ini adalah untuk mengetahui perkembangan Covid-19 di Indonesia. Dengan mengetahui perkembangannya, pemerintah akan lebih mudah dalam mengambil tindakan yang dapat menahan persebaran virus, memberikan wawasan kepada masyarakat khususnya wilayah yang sudah parah persebaran virusnya untuk lebih menjaga kesehatannya, dan sebagainya. Terdapat juga penelitian yang menggunakan data science untuk membantu pengobatan kanker. Adapun alat yang digunakan dalam data science yaitu machine learning, data mining, deep learning, dan artificial intelligence. 

Baca Juga: Kecerdasan Buatan Artificial Intelligence (AI) Dan Contohnya

3. Profesi Yang Berkaitan Dengan Data Science

Kepopulerannya membuat data science menjadikan profesi terkait data science menjanjikan. Mulai banyak perusahaan yang mencari praktisi data handal. Profesi sebagai praktisi data yang paling banyak dicari yaitu Data Scientist, Data Engineer, dan Data Analyst. Pendapatan untuk profesi tersebut bisa mencapai dua digit. Walaupun sama-sama mengolah data menggunakan data science, ketiga profesi tersebut memiliki role yang berbeda. Data Engineer bertugas membangun dan memelihara infrastruktur data serta memastikan data mudah diakses ketika diperlukan. Data Scientist bertugas melakukan pengolahan data yang sudah dikumpulkan oleh Data Engineer. Data Analyst bertugas membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Profesi terkait data science hingga saat ini masih memberikan peluang karir yang cukup besar. Selain itu data science bisa dipelajari oleh siapa saja tanpa harus memiliki background IT. Jadi jika kamu ingin berprofesi sebagai praktisi data, pahami pengertian data science dengan baik agar tidak salah makna sehingga bisa menerapkannya dengan tepat. 

4. Pentingnya Data Science

Dari waktu ke waktu, banyak bermunculan pelaku bisnis dengan bisnisnya masing-masing. Bahkan, banyak sekali bisnis yang muncul dengan produk atau layanan yang sama. Ini artinya, persaingan dalam dunia bisnis semakin ketat. Maka dari itu, data science menjadi starter pack atau senjata khusus yang bisa membuat bisnis bisa berkembang dan selangkah lebih maju.

Salah satu aset utama yang dimiliki oleh sebuah perusahaan adalah "data". Bahkan, belakangan ini  mulai populer kalimat “Data is The New Oil” yang artinya saat ini data dianggap sebagai aset yang nilainya jauh lebih tinggi daripada minyak.

Banyak perusahaan perlahan mulai memperhatikan data mereka. Mereka menyadari bahwa data harus dikelola dan dijaga dengan baik agar tidak hilang. Bahkan jika sebuah data perusahaan dicuri oleh pihak lain, maka habislah sudah perusahaan tersebut. Strategi yang selama ini digunakan dan data-data rahasia dapat diketahui oleh pihak lain. 

Penggunaan teknologi sudah bukan soal pilihan, melainkan suatu keharusan. Implementasi data science harus mampu dijalankan oleh perusahaan agar tetap bertahan di era disrupsi teknologi seperti sekarang. Semakin lama sebuah perusahaan beroperasi maka semakin besar dan rumit pula data yang dikumpulkan.

Jika sebuah perusahaan tidak mampu mengolah data, maka bisnis tidak akan bisa mengambil kebijakan yang tepat dan tidak bisa menentukan strategi yang efektif dan efisien. Jika hal itu terjadi, bagaimana sebuah perusahaan bisa berkembang?

5. Siapa yang Membutuhkan Data Science ?

Perusahaan yang berjalan di bidang apapun pasti membutuhkan data science untuk menjalankan usahanya dengan lebih efektif.

Di bidang kesehatan contohnya, setiap rumah sakit pasti memiliki pasien baru setiap harinya. Untuk merekap banyaknya informasi pasien baik itu informasi umum maupun medis. Tenaga medis harus menghimpun data untuk di kelola dengan baik oleh seorang ahli data (data scientist).

Setelah data berhasil di kumpulkan, maka data scientist akan mendapatkan informasi mengenai berapa orang yang sakit, jenis sakit apa yang diderita, dan obat-obatan apa yang diberikan oleh dokter. Dari informasi-informasi  diatas, dapat dianalisis dan disimpulkan trend penyakit apa yang sering diderita, berapa lama seseorang bisa sembuh dari penyakit tertentu, dan obat apa yang manjur untuk mengobati suatu penyakit.

6. Proses Data Science

Jika kamu bisa menjadi data scientist yang handal, kamu harus mengetahui terlebih dahulu bagaimana proses data science itu berlangsung. Hal ini penting agar tujuan dari data science tercapai yaitu menghasilkan informasi yang memiliki kuantitas tepat dan kualitas yang baik. Untuk lebih mudah memahami proses data science, perhatikan tabel berikut ini:

1. Obtain (Pengumpulan Data)

Pada Langkah pertama ini terdapat obtain, yaitu proses mengumpulkan data dari sumber-sumber data yang ada. Nantinya semua data akan di proses menggunakan teknis seperti MySQL atau Python R. Jika kita menggunakan Phyton R dalam memproses data, maka kita bisa membaca data langsung dari sumbernya ke program data science yang kita gunakan. Untuk memperoleh data dari sumbernya, maka diperlukan keahlian yang baik sesuai dengan ukuran file dan tipenya.

2. Analysis (Menganalisis Data)

Menganalisis data merupakan bagian inti dari sebuah proses data science, pada tahap ini kita bisa melakukan beberapa tips.

a. Scrubbing

Scrubbing adalah proses melakukan filter atau standarisasi data yang telah didapatkan. Data yang tidak penting dan tidak relevan harus dieliminasi, sedangkan data yang terpakai harus dikelompokkan sesuai jenisnya masing-masing agar mempermudah membaca data.

Pada tahap ini, seorang data scientist harus melakukan standarisasi format data yang lolos tahap scrubbing. Apabila terdapat data yang kurang bahkan hilang sekalipun, data scientist harus segera melakukan penyesuaian terhadap data tersebut agar nantinya bisa diproses. 

Baca Juga: Apa itu Big Data? Pengertian, Manfaat, Cara Kerja Dan Contohnya

b. Explore

Kita sudah mendapatkan kategori-kategori data dari proses scrubbing, hal yang pertama dilakukan dari data tersebut adalah memeriksa data properti karena setiap jenis data akan memiliki perlakuan yang berbeda juga. Setelah itu statistik deskriptif harus dihitung agar variabel dapat diuji dengan signifikan agar data scientist bisa mengidentifikasi tren dan pola dari data-data yang telah diperoleh. 

3. Visualization (Visualisasi Data)

Tahap terakhir adalah visualisasi, pada tahap ini seorang data scientist harus mengolah data final yang telah dianalisis agar menghasilkan sebuah output yang bisa dipahami oleh orang-orang awam yang tidak mengerti istilah teknis. Dalam tahap ini, seorang data scientist juga harus memiliki kemampuan komunikasi yang baik agar mampu menjelaskan secara verbal kepada pihak lain secara jelas dan detail.

Lokasi:

Berbagi :