Definisi Data Science, Manfaat, dan Contoh Penerapannya

Data science kini diminati banyak pebisnis, karena bisa digunakan untuk banyak hal, mulai dari meningkatkan kualitas produk dan layanan hingga memenangkan persaingan bisnis. Sayangnya banyak yang belum paham definisi data science dan cara kerjanya. 

Padahal riset TechJury menunjukkan bahwa 95% bisnis masih memiliki masalah dengan data, sehingga lebih dari 90% bisnis memutuskan untuk mulai berinvestasi di bidang data.  

Definisi Data Science

Data science adalah ilmu yang mempelajari proses pengolahan data, sehingga mencakup persiapan data, pemrosesan, hingga analisis data tingkat lanjut untuk menyajikan hasil yang bermanfaat bagi para pemangku kepentingan di suatu perusahaan. Orang yang mengerjakan hal ini disebut sebagai data scientist. 

Proses persiapan data mencakup pembersihan, penggabungan, dan manipulasi untuk jenis pemrosesan tertentu. Sementara proses analisis membutuhkan pengembangan dan penggunaan algoritma, analitik, dan model Artificial Intelligence (AI). 

Untuk melakukannya, dibutuhkan software yang mampu menyisir data untuk menemukan pola dan mengubahnya menjadi prediksi yang mendukung pengambilan keputusan bisnis. Akurasinya harus divalidasi melalui tes dan eksperimen yang dirancang secara ilmiah dan hasilnya harus dibagikan melalui penggunaan alat visualisasi data yang memungkinkan siapa saja untuk melihat pola dan memahami trennya.   

Manfaat Data Science

Terdapat banyak manfaat data science yang dapat diperoleh perusahaan dari berbagai industri, di antaranya: 

• Divisi marketing bisa memprediksi perilaku konsumen berdasarkan riwayat penjualan.
• Divisi sales dapat menganalisis data riwayat penjualan untuk memprediksi produk apa saja yang laku pada periode tertentu dan produk apa saja yang tidak terlalu laku, sehingga bisa mengurangi pengadaannya.
• Divisi IT dapat mendeteksi celah keamanan website berdasarkan data dari plugin keamanan.
• Pemilik bisnis manufaktur bisa mengevaluasi data produk yang gagal untuk mengetahui letak kesalahan dan meningkatkan kualitas produk pada masa mendatang.
• Pemilik bisnis logistik dapat memeriksa data terkait rute dan kemacetan untuk membuat proses pengiriman jadi lebih efisien.
• Divisi HR bisa mengevaluasi data yang berasal dari kritik dan saran karyawan.
• Manajer investasi bisa memantau data tentang pola pasar finansial untuk membuat keputusan investasi yang tepat dan efektif.

Cara Kerja Data Science

Setelah memahami pengertian data science dan manfaat data science bagi perusahaan, yuk, pahami cara kerja data science yang dikutip dari situs IBM berikut ini: 

Pengumpulan Data

Langkah pertama adalah pengumpulan data mentah, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur dari semua sumber yang relevan melalui entri manual, web scraping, hingga pengambilan data dari sistem dan perangkat secara real-time. 

Persiapan dan Pemeliharaan

Langkah ini meliputi penempatan data mentah ke dalam format yang konsisten atau machine learning agar dapat dianalisis. Langkah ini mencakup pembersihan, penggandaan, format ulang, hingga ETL (extract, transform, load) atau teknologi integrasi data lainnya untuk menggabungkan data ke dalam penyimpanan terpadu untuk dianalisis. 

Praproses atau Proses

Data scientist akan memeriksa bias, pola, rentang, dan distribusi nilai di dalam menentukan kesesuaian data untuk digunakan dengan analitik prediktif, machine learning, dan/atau metode analitik lainnya. 

Analisis

Data scientist akan melakukan analisis statistik, prediktif, regresi, machine learning, deep learning algorithms, memperoleh (wawasan) dari data yang telah disajikan.   

Komunikasi

Terakhir, data scientist mempresentasikan insights tersebut di dalam laporan, bagan, grafik, atau bentuk visualisasi data lainnya agar tampak jelas bagi para pengambil keputusan. Bahasa pemrograman seperti R atau Python serta alat visualisasi khusus turut membantu data scientist untuk menghasilkan visualisasi tersebut.   

Contoh Penerapan Data Science

Berikut ini beberapa contoh penerapan data science di dalam meningkatkan efisiensi bisnis perusahaan: 

• Bank internasional membuat aplikasi smartphone yang menyediakan layanan pinjaman online menggunakan risiko kredit yang didukung hybrid machine learning yang aman dan kuat.
• Perusahaan elektronik mengembangkan sensor 3D yang kuat, sehingga manusia dapat mengoperasikan mobil tanpa perlu mengemudikannya (driverless car). Solusi ini bergantung pada data science dan alat analisis untuk meningkatkan kemampuan deteksi objek secara real-time.
• Departemen kepolisian menciptakan alat analisis untuk memberitahu petugas kepolisian tentang waktu dan tempat terjadinya kecelakaan secara aktual, sehingga meningkatkan kesadaran situasional petugas dan mempercepat proses penanganan.

Kesimpulan

Data science adalah ilmu pengolahan data yang mencakup persiapan data hingga analisis data tingkat lanjut untuk menyajikan hasil yang bermanfaat bagi para pemangku kepentingan di suatu perusahaan. Melalui hasil tersebut, para pemangku kepentingan bisa mengambil keputusan yang tepat dan meningkatkan efisiensi berbagai proses bisnis perusahaan tersebut.