Apa itu Data Science? Ini Peran Pentingnya untuk Perusahaan!

Data science adalah suatu cabang ilmu yang akhir-akhir ini semakin populer dan bisa diaplikasikan dalam berbagai jenis industri. Kebutuhan akan mereka yang ahli dalam bidang ini tentunya semakin diperlukan oleh berbagai bisnis, khususnya di berbagai perusahaan besar.

Bila Anda tertarik untuk mengenal data science lebih jauh dan mendalam, mari kita bahas bersama melalui artikel tentang data science di bawah ini.

Apa Itu Data science?

Dilansir dari laman Data Robot, data science adalah suatu ilmu yang menggabungkan keahlian dalam bidang ilmu tertentu dengan keahlian statistik, matematika, dan juga keahlian pemrograman.

Tujuan dari ilmu data science adalah agar bisa mengekstrak suatu ilmu pengetahuan ataupun informasi dari suatu data. Mereka yang ahli dalam bidang ini umumnya menggunakan suatu algoritma yang disebut dengan machine learning atau pembelajaran mesin.

Algoritma tersebut sangat berguna untuk mengolah gambar, teks, audio, video dan lain sebagainya demi menghasilkan suatu sistem kecerdasan buatan atau artificial intelegent. Sistem tersebut bisa didesain dalam melakukan berbagai pekerjaan yang terlalu sulit bagi kecerdasan manusia.

Data hasil yang diolah oleh sistem kecerdasan buatan tersebut bisa digunakan oleh para analis dan pengguna lainnya dalam bisnis agar bisa membuat strategi yang tepat dalam memecahkan suatu masalah atau mencapai suatu tujuan.

Baca Juga: Design Thinking Adalah: Ini Pegertian, Tahapan dan Contohnya

Mengapa Data Science Penting?

Data science adalah suatu ilmu yang sangat penting, karena seperti yang kita ketahui bersama bahwa data sangat diperlukan oleh berbagai jenis bisnis, baik itu bisnis skala kecil ataupun bisnis skala besar.

Bila suatu perusahaan tidak bisa mengolah data secara baik, maka bisnisnya tidak akan mempunyai suatu pedoman dalam melakukan strategi operasional yang efisien dan efektif dalam memperoleh keuntungan.

Akhir-akhir ini, berbagai perusahaan di seluruh penjuru dunia sudah menyadari akan peran penting dari machine learning, data science, dan kecerdasan buatan. Mereka menyadari bahwa bila bisnisnya ingin terus berkompetisi di pasar dan tetap relevan, maka mereka harus bisa menerapkan data science dengan baik.

Salah seorang ahli ekonom Google dan dosen Ilmu Komputer, Bisnis dan Ekonomi dari UC Berkeley yang bernama Hal Varian menjelaskan bahwa kemampuan dalam memahami, memproses, mengambil dan menyaring nilai dari sebuah data dan memvisualisasikannya dengan baik adalah suatu keahlian yang semakin penting dalam beberapa dekade yang akan datang.

Mereka yang mempunyai keahlian dan juga pemahaman akan data science yang baik tentunya akan semakin berharga dan banyak dicari.

Pilar Data science

Ilmu ini bisa diterapkan dalam berbagai hal. Tapi, terdapat tiga pilar penting pendukungnya, yaitu:

1. Bisnis

Para data scientist yang memproses data dengan berdasarkan ilmu ini harus mampu mengolah suatu data menjadi informasi yang dapat dipahami agar bisa membantu perancangan strategi untuk bisa menyelesaikan suatu masalah dalam bisnis.

Agar bisa melakukan hal tersebut, maka keterampilan akan data science pun harus diiringi dengan pemahaman bisnis yang baik, sehingga penyelesaian masalah yang diusulkan dengan berdasarkan data akan mungkin dilakukan oleh suatu bisnis dalam mencapai tujuan utamanya.

2. Matematika dan Statistika

Data science adalah keahlian yang sangat memerlukan ilmu matematika, karena berbagai data di dalamnya harus bisa diolah secara kuantitatif. Terdapat banyak sekali masalah dalam bisnis yang bisa dipecahkan dengan menciptakan suatu model analitik dengan dasar ilmu matematika.

Untuk itu, agar bisa membuatnya, sangat diperlukan pemahaman akan ilmu matematika yang mendalam. Contoh sederhananya, algoritma yang didesain untuk machine learning sebagai salah satu aplikasi ilmu ini yang sangat kental dengan ilmu matematika.

Statistik dalam data science adalah hal lain yang tidak kalah pentingnya. Selain harus bisa memahami statistika statistik, seorang data scientist pun wajib mengerti akan statistika Bayes.

3. Teknologi

Seorang data scientist tentunya akan sangat lekat dengan teknologi, kreativitas, dan kecerdasan dalam menggunakan keahlian teknisnya demi memecahkan suatu masalah.

Data science adalah suatu ilmu yang menggunakan data dengan algoritma yang kompleks dan dalam jumlah yang besar, untuk itu diperlukan keahlian ilmu komputer yang mumpuni.

Para data scientist harus memahami beberapa bahasa pemrograman seperti Java, SQL, R, Phyton, Julia, Scala, SAS, dan lain sebagainya. Mereka juga harus bisa berpikir seperti algoritma dalam menyelesaikan masalah yang paling sulit.

Proses Data science

Berdasarkan laman Towards Data science, proses yang terjadi dalam data science adalah suatu hal yang tidak bisa diselesaikan dengan mudah. Namun, prosesnya bisa kita rangkum dalam lima poin yang disebut dengan OSEMN. Berikut ini adalah penjelasannya.

1. Obtain

Tahap pertama dalam memulai suatu proyek data science adalah obtain, yakni memperoleh ataupun menghimpun data. Berbagai data tersebut dihimpun dari berbagai sumber. Lalu, untuk memprosesnya digunakan kemampuan teknis seperti MySQL.

Bila Anda menggunakan bahasa R atau Python, maka Anda bisa membaca data langsung dari sumbernya ke program data science yang Anda gunakan. Agar bisa memperoleh data dari sumber, maka diperlukan banyak keahlian sesuai dengan ukuran file dan tipenya.

2. Scrub

Bila suatu kumpulan data berhasil dihimpun, maka langkah selanjutnya yang harus dilakukan dalam proses data science adalah scrubbing data. Scrubbing data adalah suatu proses pembersihan ataupun filter data. Bila terdapat data yang tidak relevan ataupun tidak penting, maka data tersebut harus dibuang.

Di tahap ini juga harus dilakukan standarisasi format data. Dari berbagai jenis format yang diperoleh pada tahap pertama, seluruh data nantinya harus dikonversi ke dalam satu format yang sama.

Bila sudah, maka data yang hilang ataupun kurang harus segera dilakukan penyesuaian agar nantinya bisa diproses.

Proses ini juga mencakup penyatuan dan juga pemisahan kategori data, tergantung dari kebutuhan pengguna. Tahap ini pada dasarnya adalah suatu proses dalam mengatur, merapikan dan membuang data apapun yang memang tidak dibutuhkan, serta mengganti data yang hilang lalu menstandarisasi semua format yang ada di dalamnya.

3. Explore

Di dalam tahap ini akan dilakukan pemeriksaan dan penggalian data. Hal pertama yang harus dilakukan adalah memeriksa data properti, karena jenis data yang berbeda membutuhkan perlakukan yang juga berbeda.

Lalu, statistik deskriptif harus bisa dihitung agar bisa mengekstrak fitur serta menguji variabel secara signifikan. Terakhir, visualisasi data akan digunakan agar bisa mengidentifikasi tren dan pola yang signifikan pada data yang sudah Anda peroleh.

Sehingga, nantinya akan didapat visualisasi yang jelas dengan grafiknya agar data penting bisa lebih mudah untuk dipahami.

4. Model

Bila tahap scrub dan explore sudah dipastikan dan dilakukan secara maksimal, maka Anda bisa lanjut ke langkah selanjutnya, yakni model. Di dalam tahap ini, Anda bisa membuat model data agar bisa mencapai tujuan yang sebelumnya sudah dirancang.

Dalam tahap ini juga diperlukan penggunaan prediksi dan regresi agar bisa memperkirakan nilai untuk waktu yang akan datang dan melakukan klasifikasi serta pengelompokan grup nilai dari data.

5 Interpret

Tahap terakhir dalam melakukan proses data science adalah interpretasi data. Tahap ini tidak kalah pentingnya dari empat tahap sebelumnya, yang mana harus dilakukan interpretasi model dan juga data.

Hasil dari pengolahan data yang sudah diinterpretasi harus mampu dipahami oleh mereka yang awam dan tidak mengerti berbagai istilah teknis lainnya.

Presentasi di dalamnya dilakukan agar bisa menjawab masalah bisnis dengan berdasarkan data yang sudah didapatkan.

Dalam tahap ini juga diperlukan kemampuan komunikasi yang baik agar bisa menyampaikan berbagai poin penting kepada seluruh pihak yang memiliki kepentingan.

Baca juga: Ingin Menjadi Seorang Profesional? Pahami 15 Karakteristiknya

Penutup

Demikianlah penjelasan lengkap dari kami tentang data science. Jadi, data science adalah suatu ilmu yang menggabungkan suatu keahlian dalam bidang ilmu tertentu dengan keahlian statistik, matematika, dan juga keahlian pemrograman.

Tujuan dari ilmu ini adalah agar bisa mengekstrak suatu ilmu pengetahuan ataupun informasi dari suatu data.

Proses dalam melakukan data science bisa kita rangkum dalam lima poin yang disebut dengan OSEMN, yaitu Obtain, Scrub, Explore, Model dan Interpret.

Dengan melakukan data science, maka permasalah perusahaan bisa diselesaikan dengan baik dan mencapai tujuan bisnis secara lebih lancar.

Selain data science, data lain yang diperlukan oleh suatu perusahaan adalah data keuangan perusahaan yang akurat. Namun, sebagian perusahaan masih mencatat dan menyajikan data tersebut secara manual, sehingga memerlukan banyak waktu dan tidak efisien.

Untuk itu, cobalah menggunakan software akuntansi dari Accurate Online yang akan menyajikan berbagai data atau laporan keuangan Anda secara otomatis, cepat, dan akurat.

Bisnis Anda juga akan berjalan lebih efektif dan efisien karena di dalam Accurate Online sudah dilengkapi dengan berbagai fitur yang lengkap, seperti fitur penjualan, pembelian, persediaan, perpajakan, manufaktur, dan masih banyak lagi.

Seluruh keunggulan dan fitur menarik dari Accurate Online tersebut bisa Anda nikmati secara gratis selama 30 hari dengan hanya klik tautan gambar di bawah ini.