Data Science: Pengertian, Pilar, Proses, dan Contohnya

Belakangan ini, data science terdengar sangat populer. Orang-orang yang menguasai bidang ini banyak diincar oleh perusahaan-perusahaan. Sebab, data science dapat diterapkan pada berbagai bidang industri. Dengan demikian, peluang kerja untuk data scientist ke depannya akan semakin terbuka lebar.

Lalu, sebenarnya apakan data science itu? Artikel ini akan membahas secara rinci tentang data science. Mulai dari pengertian, pilar, proses, contoh, hingga perbedaannya dengan data analyst. 

Pengertian Data Science

Data science merupakan suatu bidang ilmu pengetahuan yang menggabungkan suatu keahlian pada bidang ilmu tertentu dengan kemampuan pemrograman, matematika, dan juga statistik. Penggabungan beberapa bidang ilmu ini bertujuan untuk mendapatkan sebuah informasi berdasarkan data yang ada. 

Pada umumnya, seorang yang memiliki kemampuan data science memanfaatkan algoritma machine learning. Gunanya adalah untuk mengolah data yang berupa teks, gambar, video, audi0, dan lainnya supaya menghasilkan suatu sistem kecerdasan buatan. Sistem kecerdasan buatan ini akan digunakan untuk membantu mengatasi berbagai pekerjaan yang sulit apabila dikerjakan oleh manusia. 

Hasil dari data yang diolah oleh sistem kecerdasan buatan tersebut akan digunakan oleh pengguna dan analis bisnis supaya dapat merancang strategi yang tepat. Strategi tersebut dibutuhkan untuk mengatasi permasalahan dan untuk mencapai tujuan bisnis. 

Perbedaan Data Science Dan Data Analyst

Di bawah ini merupakan beberapa perbedaan antara data science dan data analyst:

Data Science

1. Merupakan cabang ilmu untuk menganalisis, memproses, dan merancang model serta algoritma data agar dapat diinterpretasikan menjadi sebuah strategi adat tindakan yang harus diambil perusahaan.
2. Data yang diprosesnya merupakan data mentah, sehingga membutuhkan alat bantu dan metode statistika serta machine learning untuk menyesuaikan data yang dibutuhkan.
3. Akurasi data harus dipantau dan dianalisis dengan pengembangan alat bantu atau tools. 
4. Membuat visualisasi data, dashboard, dan laporan.
5. Menyajikan hasil pengolahan data pada actionable insight guna membantu pengambilan keputusan perusahaan.

Data Analyst

1. Melakukan kolaborasi dengan manajer / leader di perusahaan untuk mengidentifikasi informasi apa saja yang dibutuhkan.
2. Melakukan pengambilan data baik dari sumber primer maupun sumber sekunder
3. Membersihkan dan mengatur ulang data untuk proses analisis.
4. Menganalisis kumpulan data untuk mengetahui tren dan pola yang dapat.diterjemahkan menjadi insight atau rencana perusahaan di masa yang akan datang.
5. Menyajikan hasil yang ditemukan dengan cara yang mudah dipahami untuk memberikan informasi keputusan yang berbasiskan pada data.

Mengapa Data Science Penting?

Data adalah bagian yang sangat besar dan penting bagi berbagai industri. Oleh karena itu, data science merupakan ilmu yang sangat penting bagi setiap  bisnis. Sebuah perusahaan harus mampu mengolah data untuk dijadikan sebagai pedoman dalam menyusun strategi operasional yang efektif dan efisien. Sehingga nantinya bisnis yang dijalankan dapat memperoleh keuntungan.

Data science, kecerdasan buatan, dan machine learning telah disadari menjadi hal yang penting bagi perusahaan-perusahaan di seluruh dunia. Maka seseorang yang memahami data science saat ini banyak dicari oleh berbagai perusahaan.

Pilar Data Science

Terdapat 3 pilar penting dalam data science, yaitu:

1. Bisnis

Pilar data science yang pertama adalah bisnis. Data yang diolah dengan data science oleh seorang data scientist harus berupa informasi yang dapat dipahami guna membantu penyusunan strategi untuk menyelesaikan permasalahan bisnis. 

Maka dari itu, keahlian data science harus dibarengi dengan pemahaman bisnis. Sehingga nantinya ide yang didapat berdasarkan pengolahan data bisa diaplikasikan oleh bisnis demi mencapai tujuan yang diinginkan.

2. Matematika dan Statistika

Pilar data science yang kedua ialah ilmu matematika dan statistika. Kedua bidang ilmu ini sangat dibutuhkan, karena pengolahan data harus secara kuantitatif. Mengolah data dengan model analitik berdasarkan ilmu matematika dapat menyelesaikan banyak permasalahan bisnis. Oleh karena itulah, prosesnya memerlukan pemahaman mendalam akan ilmu matematika. 

Ilmu statistika juga sangat penting bagi data science. Bagi seorang data scientist selain mengerti statistika klasik, juga harus memiliki pemahaman terhadap statistika Bayes.  

3. Teknologi

Pilar data science yang ketiga yaitu teknologi. Seorang data scientist dituntut untuk memiliki keahlian teknis dalam menyelesaikan permasalahan yang dihadapi. Teknologi, kreativitas, dan kecerdasan buatan tidak dapat dipisahkan dari data science.

Keahlian yang mumpuni akan ilmu komputer sangat dibutuhkan. Karena proses yang dilakukan dalam data science menggunakan data dalam jumlah besar, juga algoritma yang rumit. 

Seorang data scientist juga harus menguasai bahasa pemrograman, misalnya SQL, Java, Phyton, dan lain-lain. Kemampuan berpikir seperti algoritma sangat dibutuhkan dalam memecahkan permasalahan. Termasuk pemecahan masalah yang rumit.

Proses Data Science

Proses data science secara garis besar dapat dirangkum dalam lima poin berikut ini:

1. Obtain, yaitu langkah untuk mendapatkan dan mengumpulkan data dari berbagai sumber.
2. Scrub, adalah proses scrubbing data dimana data yang sudah didapat dan dikumpulkan akan diatur, dirapikan, dibuang jika tidak diperlukan, diganti jika ada yang hilang, dan juga distandardisasi. 
3. Explore, merupakan proses penggalian dan pemeriksaan data.
4. Model, yaitu proses pemodelan data dengan menggunakan regresi dan prediksi supaya dapat memperkirakan nilai untuk waktu di kemudian hari, juga melakukan klasifikasi dan pengelompokan nilai data.
5. Interpret, yakni proses presentasi untuk menyampaikan poin-poin penting yang dapat digunakan sebagai penyelesaian masalah bisnis yang diperoleh berdasarkan data-data yang sudah didapatkan.

Contoh Data Science

Telah dijelaskan sebelumnya, bahwa data science dapat diterapkan dalam berbagai bidang. Berikut ini beberapa contoh penerapan data science:

1. Di bidang kesehatan, pada tahun 2008, Google berhasil memetakan wabah flu secara real time berdasarkan pada pelacakan lokasi pencarian terkait flu.
2. Di bidang finansial, bank akan melakukan klasifikasi, pengelompokan, dan segmentasi data yang menandakan pola penipuan untuk menghindari tindak kriminalisasi.
3. Di bidang olahraga profesional, data science dapat digunakan untuk proses perekrutan atlet muda berdasarkan pada statistik untuk memprediksi potensi seorang atlet demi terciptanya tim yang unggul.
4. Di bidang e-commerce, data science di antaranya digunakan untuk mengklasifikasikan pelanggan untuk keperluan promosi dan penawaran produk yang sesuai dengan kebutuhan dan minat masing-masing kelompok pelanggan.