Apa itu Data Science? Definisi, Tugas, dan Tahapannya

Di era digital seperti saat ini, fenomena data yang kompleks kian menjadi tantangan tersendiri bagi perusahaan. Oleh karena itu, konsep data science muncul sebagai solusi yang dapat digunakan. 

Data science adalah ilmu yang bertujuan untuk mengekstraksi informasi dari berbagai jenis data menggunakan algoritma, metode ilmiah, dan sistem teknologi.

Dalam praktiknya, tugas utama data science meliputi pengumpulan, pembersihan, analisis, interpretasi, dan penerapan data. Selain itu, tahapannya juga mencakup berbagai proses. 

Mari pelajari lebih jauh apa itu data science, fungsi, tugas, proses, tools yang diperlukan, hingga profesi data science pada artikel berikut!

Apa itu Data Science?

Data Science adalah bidang ilmu yang berurusan dengan big data menggunakan alat dan teknik untuk menemukan pola yang tidak terlihat, mengekstrak informasi, hingga membuat keputusan bisnis. 

Orang-orang yang mahir dalam bidang ini biasanya menggunakan algoritma machine learning atau pembelajaran mesin untuk mengolah teks, gambar, video, audio, dan lainnya dan menghasilkan sistem AI (Artificial Intelligence). 

Nantinya, sistem AI dapat digunakan untuk menangani berbagai tugas rumit dan sulit.Selain itu, hasil data dari sistem Artificial Intelligence ini juga dapat dimanfaatkan dalam bisnis untuk merancang strategi yang tepat dan menyelesaikan suatu masalah untuk mencapai tujuan tertentu.

Mengapa Data Science Penting Bagi Bisnis?

Secara umum, fungsi data science adalah untuk mengidentifikasi pola, tren, dan informasi yang terdapat dalam kumpulan data. Berikut adalah fungsi data science selengkapnya. 

• Mendeteksi pola data yang tidak terstruktur atau tidak terhubung.
• Mengubah data menjadi informasi yang bernilai dan dapat dianalisis lebih lanjut.
• Diterapkan dalam mobil otonom untuk mengurangi kecelakaan.
• Menentukan produk atau fitur yang dibutuhkan oleh masyarakat.
• Untuk mengevaluasi kinerja bisnis dan pengembangan strategi berdasarkan analisis data.
• Memprediksi tren dan perilaku konsumen berdasarkan data real-time.
• Memberikan analisis yang akurat dan efisien.

Tugas Data Science

Adapun tugas data science meliputi penentuan masalah, pengumpulan dan pembersihan data, analisis menggunakan algoritma dan model statistik, serta interpretasi hasil. 

Untuk memahami lebih jauh, berikut adalah tugas data science yang sering dilakukan:

• Menentukan masalah atau pertanyaan sebelum mengumpulkan dan menganalisis data.
• Menentukan variabel dan kumpulan data yang sesuai untuk menyelesaikan masalah.
• Mengumpulkan data terstruktur dan tidak terstruktur dari berbagai sumber, seperti data perusahaan dan data publik.
• Memproses data mentah menjadi format yang sesuai untuk analisis dengan membersihkan dan memvalidasi data untuk memastikan kelengkapan serta akurasinya.
• Menganalisis data menggunakan model statistik untuk mengidentifikasi pola dan tren.
• Menginterpretasikan hasil analisis untuk menemukan peluang bisnis dan solusi.
• Menyiapkan hasil dan informasi untuk dibagikan kepada pimpinan.

Proses Data Science

Proses data science melibatkan langkah-langkah yang memerlukan keterampilan teknis dan pemahaman mendalam tentang domain masalah yang ditangani. Berikut penjelasan lengkap seputar prosesnya:

1. Obtain

Dalam proses data science, langkah pertama adalah obtain, yaitu mengumpulkan data dari berbagai sumber sepeti platform dan sistem. Kemampuan teknis seperti MySQL juga sering digunakan untuk memproses data tersebut. 

Selain itu, menggunakan bahasa pemrograman lainnya seperti Python atau R juga berguna untuk membaca dan menyederhanakan proses data secara langsung ke dalam program yang Anda gunakan.

Di tahap ini, kemampuan dalam mengambil data dari berbagai sumber sangat dibutuhkan karena adanya banyak tipe dan ukuran file yang bervariasi. 

2. Scrub

Setelah Anda mengumpulkan data, langkah selanjutnya adalah melakukan scrubbing data, yaitu proses membersihkan dan menyaring data. 

Di tahap ini, Anda dapat menghapus data yang tidak relevan atau tidak penting, serta melakukan standarisasi format untuk memastikan konsistensi data. 

Proses ini nantinya akan melibatkan konversi seluruh data ke format yang sama dan menyesuaikan data yang kurang atau hilang agar dapat segera diproses. 

Pada intinya, tahap scrubbing berfokus untuk merapikan data, menghilangkan data yang tidak diperlukan, mengganti data yang hilang, dan menstandarisasi format secara menyeluruh.

3. Explore

Tahap eksplorasi dilakukan dengan  penggalian dan pemeriksaan data yang diperlukan untuk memahami karakteristik dan kualitas data. Adapun cara pelaksanaannya adalah sebagai berikut:

• Periksa properti data untuk menyesuaikan masalah berdasarkan tipe data yang berbeda.
• Lakukan perhitungan statistik deskriptif untuk mengidentifikasi fitur penting dan menguji signifikansi variabel.
• Gunakan visualisasi data untuk mengidentifikasi pola dan tren untuk memperoleh gambaran yang lebih jelas tentang data.

4. Model

Setelah menyelesaikan eksplorasi data, tahap selanjutnya adalah pembuatan model. Pada tahap ini, Anda akan mengimplementasikan teknik seperti regresi dan prediksi untuk mengestimasi nilai di masa depan, serta melakukan klasifikasi dan pengelompokan grup nilai dari data. 

Melalui penggunaan algoritma dan teknik statistik, Anda dapat mengembangkan model untuk mengumpulkan informasi dan mengambil keputusan yang lebih baik bagi perusahaan. 

Dengan menerapkan berbagai metode seperti regresi, klasifikasi, dan pengelompokan, Anda dapat mengoptimalkan penggunaan data untuk mencapai tujuan yang diinginkan.

5. Interpretation

Pada tahap interpretasi dalam proses data science, Anda akan melakukan analisis mendalam terhadap model dan data yang telah diproses sebelumnya.

Interpretasi data merupakan tahap penguraian hasil analisis dalam format yang mudah dipahami. Tujuannya adalah untuk memberikan jawaban yang jelas terhadap masalah bisnis berdasarkan informasi yang dihasilkan dari data. 

Dalam hal ini, kemampuan komunikasi yang baik sangat diperlukan agar Anda dapat menyampaikan hasil dari analisis kepada semua pihak yang terlibat dalam pengambilan keputusan.

Tools Data Science

Untuk memudahkan proses data science, Anda dapat memanfaatkan sejumlah tools. Berikut adalah tools data science yang digunakan secara umum: 

• Big Data
• Machine Learning
• Data Mining
• Deep Learning
• Artificial Intelligence

Profesi Data Science

Setelah mengetahui apa itu data science, fungsi dan prosesnya, beberapa dari Anda mungkin akan tertarik untuk menggeluti profesi data science. 

Pada dasarnya, profesi ini membutuhkan pemahaman kuat tentang domain bisnis, keterampilan teknis tools, dan bahasa pemrograman seputar analisis data. Umumnya profesi data science meliputi:

1. Data Storyteller

Sebagai seorang data storyteller, Anda akan bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menganalisisnya secara mendalam untuk menemukan informasi dari data. Selain itu, Anda perlu memiliki keahlian dalam memvisualisasikan data dengan cara yang menarik dan mudah dipahami oleh stakeholder.

2. Data Engineer

Profesi selanjutnya adalah data engineer. Di sektor ini, Anda bertugas merancang dan membangun sistem untuk  mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data dalam skala besar. Profesi ini sangat penting dalam setiap industri karena menjadi tulang punggung bagi bidang machine learning dan deep learning. 

3. Data Analyst

Profesi lainnya yang dapat dipertimbangkan lainnya adalah data analyst. Di profesi ini, Anda akan bertanggung jawab untuk mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis kumpulan data untuk memecahkan masalah yang dihadapi oleh perusahaan. 

Data analyst dapat bekerja di berbagai sektor industri, seperti bisnis, keuangan, hukum, sains, kedokteran, dan pemerintahan.

4. Data Scientist

Terakhir, Anda dapat menjadi seorang data scientist yang bertugas mengumpulkan dan menganalisis berbagai jenis big data terstruktur maupun tidak terstruktur. 

Selain itu, Anda juga bertanggung jawab menginterpretasikan hasil analisis secara menyeluruh dan menyusun rencana terbaik yang dapat diterapkan oleh perusahaan. 

Contoh Penerapan Data Science

Contoh penerapan data science dapat ditemukan dalam berbagai industri dan bidang yang meliputi:

• Bidang Kesehatan: Digunakan sebagai  alat medis canggih yang dapat mendeteksi dan menyembuhkan penyakit.
• Bidang E-commerce:  Untuk menerapkan dynamic pricing untuk meningkatkan pengalaman belanja pelanggan dan meningkatkan keuntungan perusahaan melalui strategi penetapan harga yang lebih cerdas.
• Bidang Keuangan: Untuk mendeteksi penipuan dalam berbagai bentuk serta membantu meningkatkan keamanan dan kepercayaan operasi finansial perusahaan.
• Bidang Olahraga: Untuk mengidentifikasi pemain muda yang berpotensi untuk menjadi bintang di masa depan untuk membentuk tim kompetitif tanpa harus mengeluarkan biaya besar.

Demikian penjelasan lengkap tentang data science. Kemampuannya untuk mengubah data menjadi informasi yang actionable membuatnya menjadi aset berharga bagi perusahaan di berbagai sektor. 

Selain praktik mengolah data, aset berharga lainnya yang tidak kalah penting adalah kemampuan memasarkan produk secara digital dan organik. Dalam hal ini, Jasa SEO dari cmlabs dapat membantu Anda melakukan pemasaran organik di mesin pencari. 

Strategi SEO yang tepat memungkinkan bisnis Anda lebih mudah dilihat oleh target audiens tanpa mengandalkan iklan berbayar. Hubungi Tim Marketing Kami dan dapatkan penawaran khusus sekarang!