Semua yang Harus Diketahui Tentang Data Science

Data science saat ini sangat populer dan sangat dibutuhkan seiring dengan perkembangan teknologi. Data Science adalah ilmu yang merupakan gabungan dari berbagai macam ilmu diantaranya Ilmu Komputer, Matematika, Statistik, dan Strategi Bisnis. Tiga komponen ilmu tersebut dalam data science adalah organizing, packaging, dan delivering atau disebut sebagai The OPD of Data. Data science pertama kali dikenalkan pada tahun 1962 oleh John Tukey yang menggambarkan sebuah bidang pengetahuan yang dia sebut “data analisis”, yang telah menyusun data sains modern. Pada perkembangannya data science berkembang sebagai perpaduan dari ilmu eksakta dan ilmu sosial untuk menyelesaikan berbagai permasalahan. 

Perbedaan antara data science, Artificial Intelligence, dan Machine learning?

Untuk bisa memahami data science secara lebih dalam sebaiknya memahami konsep dasar dan pengertian dari data science, artificial intelligence, dan machine learning dan manfaatnya. 

Artificial Intelligence (AI) berarti membuat komputer meniru perilaku manusia dalam beberapa cara yang sudah di program. 

Data Science adalah bagian dari AI, dan ini lebih mengacu pada bidang statistik, metode ilmiah, dan analisis data yang tumpang tindih, semuanya digunakan untuk mengekstrak makna dan wawasan dari data supaya dapat digunakan untuk analisa dan bahan dalam melakukan evaluasi dan mengambil keputusan.

Learning Machine  adalah subset lain dari AI, dan terdiri dari teknik yang memungkinkan komputer untuk mencari tahu dari data dan mengirimkan aplikasi AI. Pembelajaran mendalam yang merupakan bagian dari Learning Machine yang memungkinkan komputer untuk memecahkan masalah yang lebih kompleks.

Pengertian Data Science

Mengutip dari Urban Institute, data science merupakan keterampilan yang membutuhkan ilmu komputer, pemrograman, teknologi, dan statistik. Data science membutuhkan keterampilan yang mencakup teknologi yang memanfaatkan komputasi cloud, analisis big data, pemrosesan natural language, pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised learning) seperti analisis cluster, Web Scraping, teknik fuzzy, machine learning, dan lain sebagainya. 

Data Science secara luas didefinisikan sebagai studi yang berhubungan dengan volume data yang besar dengan menggunakan alat dan teknik modern untuk menemukan pola yang tidak terlihat, memperoleh informasi yang berarti, dan membuat keputusan bisnis. Data Science diolah menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang kompleks untuk membangun model prediktif. Dalam pelaksanaannya, Data Science merupakan suatu multidisiplin ilmu yang mempertemukan paling tidak tiga disiplin ilmu lain yakni : Pemrograman, Statistika & Matematika, dan juga Pengetahuan Bisnis atau bidang tertentu

Ilmuwan Data Science

Seseorang yang memahami data science disebut sebagai scientist. Seorang data scientist tidak tidak harus memahami semua kemampuan yang dibutuhkan karena biasanya data scientist bekerja bersama dalam satu tim yang memiliki kemampuan dan ketrampilan yang berbeda – beda sehingga saling melengkapi. Keterampilan dasar yang penting untuk dimiliki oleh seorang data scientist adalah kemampuan menggunakan bahasa pemrograman Phyton dan R. Ketrampilan umum lainnya adalah keterampilan organisasi, komunikasi, dan menguasai konsep baru dengan cepat. 

Data science sangat membantu para peneliti, pebisnis, dan profesional sehingga dapat bekerja lebih efektif dengan mendapatkan dan menghasilkan informasi baru yang tepat waktu dan akurat, menjelajahi kumpulan data yang benar-benar baru dengan cara baru, mengubah pemodelan simulasi, dan lain sebagainya dengan tujuan untuk meningkatkan kuantitas dan kualitas data pendukung  yang diperlukan untuk membuat kebijakan yang lebih baik, memperkuat komunitas, dan meningkatkan kehidupan masyarakat. 

Manfaat Data Science

Data science mendorong inovasi dengan memungkinkan tim berbagi kode, hasil, dan laporan. Sehingga dapat menghilangkan hambatan dalam alur kerja dengan menyederhanakan manajemen dan menggabungkan praktik terbaik. Secara umum, platform ilmu data terbaik bertujuan untuk:

• Membantu mereka mempercepat dan menghadirkan model lebih cepat, dan dengan lebih sedikit kesalahan
• Mempermudah dalam bekerja dengan volume dan variasi data yang besar
• Membantu perusahaan mendapatkan kepercayaan dengan memberikan data yang akurat dan valid serta cepat.  
• Semua bagian dapat mengakses data sesuai kebutuhan dengan cepat dan akurat dari manapun dan kapanpun.

Alat dan Perangkat untuk Data Science

Dalam proses operasinya data science membutuhkan alat diantaranya big data, machine learning, data mining, deep learning, dan artificial intelligence. 

• Big Data adalah sekumpulan informasi yang bersumber dari semua data yang ada sebagai sumber data bagi data science untuk mengolah dan memproses menjadi data yang bisa dianalisa
• Machine learning adalah komponen pengolah data yang menggunakan kemampuan ilmu komputer, statistic, dan artificial intelligence.  Komponen utama dari Machine learning adalah algoritma yang dapat belajar dan bergerak otomatis 
• Data Mining adalah penerapan algoritma yang khusus untuk mengekstrak pola pada sebuah kumpulan data 

Dalam pemrosesan data science ada beberapa tahap diantaranya :

• Packaging data merupakan proses manipulasi dan penggabungan data mentah yang akan direpresentasikan. 
• Delivering data merupakan proses untuk memastikan bahwa pesan data telah diakses oleh mereka yang memerlukannya. Menurut research tahun 2011, pada tahun 2020 dunia akan menghasilkan 50 kali lipat data dibandingkan tahun 2011. Jadi dengan peningkatan aliran data yang drastis tersebut, akan muncul alat-alat baru yang dapat digunakan untuk memanfaatkan data mentah dengan tepat. 

Cara Kerja Data Science

Proses menganalisis dan bertindak berdasarkan data bersifat iteratif dan bukan linier, tetapi beginilah siklus hidup ilmu data biasanya mengalir untuk proyek pemodelan data:

Perencanaan: Mendefinisikan proyek dan output potensialnya.

Membangun model data: Ilmuwan data sering menggunakan berbagai pustaka sumber terbuka atau alat dalam basis data untuk membangun model pembelajaran mesin. Seringkali, pengguna menginginkan API untuk membantu penyerapan data, pembuatan profil dan visualisasi data, atau rekayasa fitur. Mereka akan membutuhkan alat yang tepat serta akses ke data yang tepat dan sumber daya lainnya, seperti daya komputasi.

Mengevaluasi model: Ilmuwan data harus mencapai persentase akurasi yang tinggi untuk model mereka sebelum mereka merasa percaya diri untuk menerapkannya. Evaluasi model biasanya akan menghasilkan rangkaian metrik dan visualisasi evaluasi yang komprehensif untuk mengukur kinerja model terhadap data baru, dan juga memeringkatnya dari waktu ke waktu untuk memungkinkan perilaku optimal dalam produksi. Evaluasi model melampaui kinerja mentah untuk memperhitungkan perilaku dasar yang diharapkan.

Menjelaskan model: Mampu menjelaskan mekanika internal hasil model pembelajaran mesin dalam istilah manusia tidak selalu mungkin—tetapi ini menjadi semakin penting. Ilmuwan data menginginkan penjelasan otomatis tentang bobot relatif dan pentingnya faktor-faktor yang digunakan untuk menghasilkan prediksi, dan detail penjelasan khusus model pada prediksi model.

Menerapkan model: Mengambil model pembelajaran mesin yang terlatih dan memasukkannya ke dalam sistem yang tepat seringkali merupakan proses yang sulit dan melelahkan. Ini dapat dibuat lebih mudah dengan mengoperasionalkan model sebagai API yang scalable dan aman, atau dengan menggunakan model pembelajaran mesin dalam database.

Model pemantauan: Sayangnya, menerapkan model bukanlah akhir dari segalanya. Model harus selalu dipantau setelah penerapan untuk memastikan bahwa mereka bekerja dengan benar. Data model yang dilatih mungkin tidak lagi relevan untuk prediksi masa depan setelah jangka waktu tertentu. Misalnya, dalam deteksi penipuan, penjahat selalu menemukan cara baru untuk meretas akun

Yang Bekerja, Memproses dan Mengawasi data Science

Manajer bisnis: Manajer ini bekerja dengan tim ilmu data untuk mendefinisikan masalah dan mengembangkan strategi untuk analisis. Mereka mungkin kepala lini bisnis, seperti pemasaran, keuangan, atau penjualan, dan memiliki tim ilmu data yang melapor kepada mereka. Mereka bekerja sama dengan ilmu data dan manajer TI untuk memastikan bahwa proyek disampaikan.

Manajer TI: Manajer TI senior bertanggung jawab atas infrastruktur dan arsitektur yang akan mendukung operasi ilmu data. Mereka terus memantau operasi dan penggunaan sumber daya untuk memastikan bahwa tim ilmu data beroperasi secara efisien dan aman. Mereka mungkin juga bertanggung jawab untuk membangun dan memperbaiki lingkungan TI untuk tim ilmu data.

Manajer ilmu data: Manajer ini mengawasi tim ilmu data dan pekerjaan sehari-hari mereka. Mereka adalah pembangun tim yang dapat menyeimbangkan pengembangan tim dengan perencanaan dan pemantauan proyek.

Bagaimana data Science mentransformasi bisnis

Organisasi menggunakan data science untuk mengubah data menjadi keunggulan kompetitif dengan menyempurnakan produk dan layanan. Kasus penggunaan ilmu data dan pembelajaran mesin meliputi:

• Menentukan pelanggan dengan menganalisis data yang dikumpulkan dari pusat panggilan, sehingga pemasaran dapat mengambil tindakan untuk mempertahankannya
• Meningkatkan efisiensi dengan menganalisis pola lalu lintas, kondisi cuaca, dan faktor lainnya sehingga perusahaan logistik dapat meningkatkan kecepatan pengiriman dan mengurangi biaya
• Meningkatkan diagnosis pasien dengan menganalisis data tes medis dan gejala yang dilaporkan sehingga dokter dapat mendiagnosis penyakit lebih awal dan mengobatinya dengan lebih efektif
• Mengoptimalkan rantai pasokan dengan memprediksi kapan peralatan akan rusak
• Mendeteksi penipuan dalam layanan keuangan dengan mengenali perilaku mencurigakan dan tindakan anomaly
• Meningkatkan penjualan dengan membuat rekomendasi untuk pelanggan berdasarkan pembelian sebelumnya

Banyak perusahaan telah menjadikan ini sebagai prioritas dan berinvestasi besar-besaran di dalamnya. Dalam survei terbaru Gartner terhadap lebih dari 3.000 CIO, responden menempatkan analitik dan intelijen bisnis sebagai teknologi pembeda teratas untuk organisasi mereka. CIO yang disurvei melihat teknologi ini sebagai yang paling strategis untuk perusahaan mereka, dan berinvestasi sesuai dengan itu. Data Science sangat dibutuhkan di semua perusahan dalam mentransformasi bisnis dan ini menjadi peluang kerja bagi mereka yang sangat menyenangi data science. 

Artikel ini ditulis oleh Kredit Pintar, perusahaan fintech terdaftar dan diawasi OJK yang memberi kemudahan dalam penyaluran pinjaman online bagi seluruh rakyat Indonesia. Ikuti blog Kredit Pintar untuk mendapatkan informasi dan tips lain yang bermanfaat.