Data science adalah ilmu yang menggabungkan sebuah kemahiran di bidang ilmu tertentu dengan keahlian pemrograman, matematika, serta statistik. Tujuannya adalah untuk mengekstrak sebuah pengetahuan ataupun informasi dari data. Biasanya, orang-orang yang mahir dalam bidang data science ini akan menggunakan algoritma machine learning atau pembelajaran mesin. Hal ini berguna dalam mengolah teks, gambar, video, audio, dan lainnya untuk menghasilkan sistem kecerdasan buatan.
Sistem kecerdasan buatan ini dapat dirancang untuk melakukan berbagai tugas yang terlalu sulit bagi kecerdasan manusia. Hasil data yang diolah sistem kecerdasan buatan dapat dimanfaatkan oleh analis dan pengguna dalam bisnis untuk merancang strategi yang tepat untuk menyelesaikan suatu masalah atau mencapai sebuah tujuan.
Kenapa Data Science itu Penting?
Data science menjadi sebuah ilmu yang penting, mengingat bisnis kecil maupun besar sangat bergantung pada data. Jika perusahaan tidak mampu mengolah data, maka tentunya bisnis tidak akan memiliki pedoman untuk strategi operasi yang efektif dan efisien untuk mendapat keuntungan.
Saat ini, perusahaan-perusahaan di seluruh dunia semakin menyadari betapa pentingnya data science, kecerdasan buatan, dan machine learning. Jika sebuah bisnis ingin berkompetisi dan tetap relevan, maka ia harus mampu mengimplementasi data science.
Data science dapat digunakan untuk berbagai ilmu. Namun, ada tiga pilar penting yang mendukungnya, di antaranya adalah bisnis, matematika dan statistika, serta teknologi.
Proses Data Science yang Perlu Dipahami
Proses data science adalah hal yang tidak mudah, namun kira-kira prosesnya dapat dirangkum dalam lima poin berikut ini:
1. Obtain
Untuk memulai sebuah proyek data science langkah pertamanya adalah obtain, yaitu mendapatkan atau mengumpulkan data. Data perlu dikumpulkan dari sumber-sumber data, kemudian digunakan kemampuan teknis seperti MySQL untuk memproses datanya. Jika menggunakan Python atau R, maka data bisa dibaca dari sumbernya secara langsung ke program data science yang digunakan.
Untuk mengambil data dari sumber, maka dibutuhkan kemahiran bermacam-macam sesuai dengan tipe dan ukuran file yang didapatkan.
2. Scrub
Setelah data dikumpulkan, maka langkah selanjutnya yang harus dilakukan dalam tahap proses data science adalah scrubbing data. Scrubbing data ini merupakan proses pembersihan atau filter data. Jika ada data yang tidak penting atau tidak relevan, maka harus disingkirkan.
Pada tahap ini, dilakukan juga standarisasi format data, di mana dari format bermacam-macam di tahap pertama, seluruh data dikonversi ke satu format yang sama. Setelah itu, jika ada data yang kurang atau hilang, maka harus dilakukan penyesuaian supaya dapat diproses. Proses scrubbing juga meliputi penyatuan dan juga pemisahan kategori data tergantung kebutuhan.
Pada dasarnya, tahap scrubbing ini merupakan proses mengatur, merapikan data, serta membuang apa pun yang tidak diperlukan, dan mengganti data yang hilang serta menstandarisasi seluruh format-nya.
3. Explore
Pada tahap ini, penggalian dan juga pemeriksaan data dilakukan. Pertama, semua data harus diperiksa propertinya, karena tipe data yang berbeda memerlukan perlakuan yang berbeda pula. Setelah itu, statistik deskriptif harus dihitung untuk dapat mengekstrak fitur dan menguji variabel yang signifikan. Dan yang terakhir, visualisasi data digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren signifikan dalam data yang sudah kamu dapatkan.
Dengan begitu, maka bisa diperoleh gambaran yang lebih jelas dengan grafik supaya pentingnya data dapat lebih dipahami.
4. Model
Setelah memastikan tahap scrub dan explore sudah dilakukan secara maksimal, maka dapat dilanjutkan ke tahap data science berikutnya, yaitu model. Pada tahap ini, dibuat model data untuk mencapai tujuan-tujuan yang diinginkan. Pada tahap ini pula, digunakan regresi dan prediksi untuk memperkirakan nilai di waktu mendatang serta melakukan klasifikasi dan pengelompokan grup nilai dari data.
5. Interpret
Tahap yang terakhir dalam proses data science adalah interpretasi data, yang merupakan proses penting di mana dilakukan interpretasi model dan data. Output dari pengolahan data yang diinterpretasi harus dapat dipahami oleh orang-orang awam yang tidak mengerti istilah teknis. Presentasinya bertujuan untuk menjawab persoalan bisnis berdasarkan dengan data yang diperoleh.
Pada tahap interpretasi data ini, kemampuan komunikasi yang baik juga sangat dibutuhkan untuk menyampaikan poin-poin pentingnya secara efektif pada semua orang yang berkepentingan.
Baca juga: Kenali Penyebab Kebocoran Data dan 4 Upaya Pencegahannya
Contoh Penerapan Data Science
Data science memang menjadi salah satu bidang keilmuan yang dapat diterapkan hampir di semua sektor. Ada banyak contoh penerapan data science, dan berikut ini adalah beberapa yang paling populer. Mari jelajahi ulasannya di bawah ini.
1. Website Recommendation
Penerapan data science yang paling populer datang dari industri e-commerce yaitu sistem website recommendation. Ketika user membuka platform e-commerce pasti mereka terbiasa dengan saran tentang produk serupa. Saran tersebut tidak hanya membantu user menemukan produk yang relevan dari miliaran produk yang tersedia, tetapi juga menambahkan banyak hal pada pengalaman user. Banyak perusahaan yang telah menggunakan sistem ini untuk mempromosikan produk mereka sesuai dengan minat user dan relevansi informasi.
2. Medical Image Analysis
Selain dari industri e-commerce, ternyata penerapan data science juga sangat populer di industri kesehatan. Salah satu penerapan yang populer di industri kesehatan adalah medical image analysis, di mana dengan sistem tersebut data science digunakan untuk mendeteksi tumor, stenosis arteri, CT scan. Caranya adalah menerapkan metode MapReduce agar dapat menemukan parameter optimal untuk tugas-tugas seperti klasifikasi kondisi paru-paru dengan menerapkan metode machine learning atau deep learning.
Sebelumnya, dokter serta pemeriksa medis harus mencari petunjuk dalam citra medis secara manual. Namun berkat kemajuan teknologi komputasi dan lonjakan data, maka dimungkinkan untuk membuat mesin yang dapat secara otomatis mendeteksi kekurangan pada citra. Sehingga terciptalah sebuah sistem otomatis yang mampu mendeteksi citra. Seorang data scientist dapat membuat alat pengenalan gambar yang kuat, yang memungkinkan dokter dan juga pemeriksa medis memiliki pemahaman mendalam tentang citra medis yang kompleks.
3. Fraud and Risk Detection
Kemudian, data science juga merambah industri finance atau keuangan, yaitu penerapannya digunakan untuk fraud and risk detection. Sama halnya dengan bank yang memiliki analisis resiko otomatis, industri keuangan juga menggunakan data science untuk tugas ini. Industri keuangan akan mengotomatiskan analisis risiko untuk menjalankan keputusan strategis bagi perusahaan. Dengan menggunakan machine learning, maka mereka mengidentifikasi, memantau, dan memprioritaskan risiko.
Algoritma machine learning ini juga akan meningkatkan efisiensi biaya dan keberlanjutan model melalui data training pelanggan yang tersedia secara masif. Demikian pula, lembaga keuangan perlu menggunakan pembelajaran mesin untuk analitik prediktif. Tentunya ini memungkinkan perusahaan untuk memprediksi nilai umur pelanggan dan pergerakan pasar saham mereka. Selain itu, hal tersebut juga dapat membantu mereka dalam mendorong produk perbankannya berdasarkan daya beli nasabah.
Baca juga: Optimalisasi 3 Jenis Data Biometrik di Indonesia
Persebaran data yang begitu mudah sekarang ini, memaksa para pelaku bisnis termasuk industri keuangan untuk menaruh perhatian yang lebih pada keamanan data penggunanya supaya terhindar dari kejahatan yang mungkin dilakukan dengan data-data tersebut. Kehadiran data science dan machine learning akan membantu melindungi data-data user serta mendeteksi kemungkinan risiko bagi perusahaan.
Kini Anda bisa mengembangkan sistem keamanan yang otomatis dan terintegrasi di Verihubs teknologi autentikasi dan verifikasi user melalui biometrik, nomor telepon hingga verifikasi Bisnis. Untuk lebih jelasnya, Anda bisa mempelajari lebih jauh mengenai berbagai solusi yang ditawarkan oleh Verihubs, silakan klik di sini!
