Apa itu data science?

Di dunia kita yang didorong oleh teknologi, data memungkinkan bisnis tumbuh tidak seperti sebelumnya. Inilah sebabnya mengapa data science adalah praktik penting di setiap industri, karena membantu organisasi membuat keputusan dan prediksi yang lebih tepat dengan mengevaluasi sejumlah besar data yang tersedia.

Inilah masalahnya: Kecuali Anda terbiasa dengan data science dan aplikasinya, Anda sama sekali tidak memanfaatkan data yang tersedia secara maksimal. Akibatnya, bisnis Anda bisa kehilangan peluang berharga untuk menumbuhkan dan memperluas pendapatan komersial Anda.

Dalam panduan ini, Anda akan mempelajari apa itu data science, dan mengapa data science sangat penting bagi kesuksesan bisnis Anda.

Apa itu data science?

Data science adalah bidang multidisiplin yang menyatukan statistik, analisis data, informatika, dan metode terkait untuk memahami dan mengeksplorasi fenomena dalam data terstruktur dan tidak terstruktur. Ini terkait erat dengan bidang-bidang termasuk:

• Data mining
• Big data
• Machine learning

Data science juga menggunakan praktik dan konsep yang dipinjam dari beberapa bidang lain yang melibatkan:

• Matematika
• Statistik
• Ilmu Komputer
• Ilmu Informasi
• Pengetahuan domain

Kata ‘data science’ telah ada sejak tahun 1960-an, tetapi di masa lalu, itu juga berarti ‘ilmu komputer’. Namun, sebagai bidang studi, data science dianggap masih muda. Ini berkembang dari disiplin analisis statistik dan penambangan data.

Data Science Journal dirilis pada tahun 2002, dan pada tahun 2008, gelar ilmuwan data telah diciptakan dan bidang ini dengan cepat menjadi terkenal.

Mengapa data science itu penting?

Mari kita lihat beberapa alasan mengapa data science sangat penting.

• Hubungan yang lebih dalam dengan pelanggan. Data science memungkinkan perusahaan untuk terhubung dengan pelanggan mereka pada tingkat yang lebih dalam dan lebih bermakna daripada sebelumnya, berkat analisis data yang tersedia. Data ini memberikan gambaran yang lebih komprehensif tentang target pelanggan perusahaan, dan pemahaman ini memainkan peran penting dalam keberhasilan suatu produk atau layanan.
• Pemasaran yang lebih kuat. Ini juga menciptakan koneksi produk yang lebih baik dengan menyediakan data yang dibutuhkan organisasi untuk menceritakan kisah mereknya dengan lebih kuat. Data science dapat menjawab segudang pertanyaan tentang audiens target perusahaan, sehingga memungkinkan mereka untuk menyesuaikan pesan pemasaran dan identitas merek mereka.
• Berlaku untuk setiap industri. Data science dan hasilnya dapat diterapkan ke industri apa pun, baik itu pendidikan, perjalanan, perawatan kesehatan, dan banyak lagi. Dengan bantuan ilmuwan data, setiap bidang dapat menggunakan data untuk membuat keputusan yang lebih tepat bagi pelanggan mereka dan mengatasi tantangan dengan lebih berhasil.
• Data adalah sumber daya yang tidak terbatas. Ketersediaan data dalam skala global meningkat setiap detiknya, sehingga merupakan sumber daya yang tidak akan pernah terbatas. Ketika data ini digunakan dengan benar dan secara maksimal oleh seorang ilmuwan data, data ini memegang kunci untuk potensi dan pertumbuhan yang tidak terbatas.
• Digunakan di setiap departemen. Data science juga dapat digunakan di setiap departemen dalam suatu organisasi, artinya memiliki potensi untuk membantu setiap tim. Dari sumber daya manusia dan TI hingga manajemen sumber daya dan layanan pelanggan — data science bukan hanya bidang studi yang membantu peran kepemimpinan senior saja. Setiap orang memiliki potensi untuk mendapatkan keuntungan.
• Dapat menekan biaya yang ada. Selain membantu perusahaan menghasilkan lebih banyak uang dengan meningkatkan penjualannya, data science juga dapat mengungkapkan bagaimana perusahaan dapat menghemat uang dengan mengurangi biaya yang ada. Seorang ilmuwan data dapat menggunakan data untuk mengukur keberhasilan prosedur, alat, atau teknologi saat ini. Dengan menggunakan data ini, mereka juga dapat menyarankan metode alternatif yang lebih berhasil, namun juga paling hemat biaya.

Siklus hidup data science

Siklus hidup data science berisi lima tahap berbeda, yang semuanya mencakup tugas dan teknik yang berbeda:

• Capture (Akuisisi Data, Entri Data, Penerimaan Sinyal, Ekstraksi Data). Tahap ini terdiri dari pengumpulan data yang relevan dengan masalah bisnis yang akan Anda pecahkan dan sangat bergantung pada pemeriksaan data terstruktur dan tidak terstruktur untuk mendapatkan wawasan.
• Data terstruktur adalah data kuantitatif, artinya berupa angka dan nilai. Ini sangat terorganisir dan mudah dicari di database yang mengelola data dalam format tabel tradisional. Data tidak terstruktur, di sisi lain, tidak memiliki format atau organisasi yang telah ditentukan sebelumnya, sehingga lebih sulit untuk dikumpulkan, diproses, dan diperiksa. Disebut sebagai data kualitatif, artinya terdiri dari data berupa file teks, file audio, dan file video.
• Memelihara (Data Warehousing, Data Cleansing, Data Staging, Data Processing, Data Architecture). Tahap ini melibatkan pengambilan data mentah dan penghapusan kesalahan yang dapat berdampak negatif pada model data Anda. Ini mungkin termasuk entri yang digandakan, data input yang tidak akurat, entri data yang dimodifikasi, diperbarui, atau dihapus, dan nilai yang hilang.
• Proses (Data Mining, Clustering/Classification, Data Modeling, Data Summarization). Di sini ilmuwan data menganalisis pola penting yang terlibat dengan membangun dasbor interaktif untuk melihat bagaimana data mencerminkan wawasan penting. Ini akan memungkinkan dia untuk menganalisis apa yang memandu fitur variabel bisnis, seperti kenaikan atau penurunan.
• Analisis (Eksplorasi/Konfirmatori, Analisis Prediktif, Regresi, Penambangan Teks, Analisis Kualitatif). Tahap ini melibatkan pencarian melalui sejumlah besar data terkomputerisasi untuk menemukan pola atau tren yang berguna, serta untuk membuat keputusan dan prediksi yang lebih tepat. Ini juga disebut sebagai arkeologi data, pengumpulan informasi, penemuan informasi, atau ekstraksi pengetahuan.
• Berkomunikasi (Pelaporan Data, Visualisasi Data, Intelijen Bisnis, Pengambilan Keputusan). Pada tahap akhir ini, data scientist membuat laporan akhir yang mungkin juga mencakup presentasi final dan mendalam dari hasil data mining.

Apa yang dilakukan seorang ilmuwan data?

Seorang ilmuwan data memeriksa, memproses, dan memodelkan data, kemudian menginterpretasikan temuan untuk membuat rencana yang dapat ditindaklanjuti untuk organisasi. Mereka harus bekerja dengan kumpulan data yang besar — ​​baik terstruktur maupun tidak terstruktur — dari berbagai sumber, termasuk umpan media sosial, perangkat seluler, email, dan banyak lagi.

Seringkali, data ini bisa rumit dan tidak cocok dengan database biasa. Oleh karena itu, mereka harus memanfaatkan pengetahuan mereka dari berbagai bidang termasuk ilmu komputer, statistik, dan matematika sambil memanfaatkan keterampilan mereka baik di bidang teknologi maupun ilmu sosial untuk menemukan tren di antara data dan mengungkap solusi sukses untuk tantangan bisnis.

Ilmuwan data bekerja secara kolaboratif dengan departemen lain di seluruh organisasi mereka, seperti pemasaran, kesuksesan pelanggan, dan operasi.

Selain membuat keputusan organisasi berdasarkan data, ilmuwan data juga harus mampu mengomunikasikan ide-ide kompleks, bekerja sebagai pemimpin dan anggota tim, dan menjadi pemikir analitis tingkat tinggi.

Biasanya, tugas dan tanggung jawab ilmuwan data dapat mencakup:

• Menyelesaikan tantangan bisnis melalui penelitian tidak langsung dan menentukan pertanyaan industri terbuka
• Mengekstrak data terstruktur dan tidak terstruktur dalam jumlah besar dari database relasional, serta data tidak terstruktur melalui pengikisan web, API, dan survei
• Mengatur data untuk digunakan dalam pemodelan prediktif dan preskriptif melalui metode analisis yang kompleks, pembelajaran mesin, dan metode statistik
• Membersihkan data untuk mempersiapkannya untuk pra-pemrosesan dan pemodelan
• Menetapkan cara mengelola data yang hilang dan mencari tren dan/atau peluang dalam kumpulan data
• Menemukan algoritme baru untuk membantu mengotomatiskan pekerjaan berulang dan memecahkan masalah bisnis lainnya
• Membuat visualisasi data dan laporan, serta mengkomunikasikan prediksi dan hasil kepada staf manajemen dan departemen lain
• Mengusulkan perubahan yang hemat biaya dan waktu untuk prosedur dan strategi perusahaan yang ada

Kesimpulan

Data science mungkin merupakan bidang studi yang relatif baru, tetapi dengan cepat menjadi bidang yang signifikan di dunia bisnis. Tidak hanya digunakan di setiap industri dalam skala global, tetapi juga memberikan kunci untuk mengatasi sejumlah masalah bisnis dan mencapai kesuksesan yang belum pernah ada sebelumnya.

Dengan memahami apa itu data science, dan mengapa itu penting bagi bisnis, Anda sekarang memiliki pengetahuan menyeluruh untuk mulai merangkul data science dan manfaatnya dalam usaha Anda sendiri.