Mengenal Data Science Lebih Dekat: Manfaat dan Tantangannya ke Depan

Belakangan ini kita tentu sering mendengar istilah data science, sebuah istilah yang populer berkat perkembangan teknologi yang semakin hari semakin maju dan menghasilkan kumpulan data yang besar.

Namun tahukah Anda apa itu data science? Jika Anda penasaran dan ingin mengetahui lebih dalam mengenai data science dan manfaatnya, yuk baca artikel ini hingga selesai.

Daftar Isi

Pengertian Data Science

Data science adalah sebuah bidang ilmu yang menerapkan teknik analisis dan prinsip-prinsip ilmiah untuk mengekstraksi informasi yang berguna dari kumpulan data (dataset).

Mengenal Data Science Lebih Dekat: Manfaat dan Tantangannya ke Depan

Data science dapat membantu organisasi dalam pengambilan kebijakan atau keputusan, perencanaan yang strategis berbasis data, dan beberapa kegunaan lainnya.

Data science juga berperan sangat penting bagi perusahaan bisnis karena 3 hal berikut:

Wawasan yang dihasilkan oleh data science membantu organisasi/perusahaan meningkatkan efisiensi operasional
Mengidentifikasi peluang bisnis baru dan meningkatkan program pemasaran dan penjualan
Dapat terus menjalankan operasi bisnis dan membuat rencana strategis berbasis data yang pada akhirnya membawa perusahaan tetap unggul dalam kompetisi melawan pesaing bisnis.

Data science sendiri mencakup beberapa disiplin ilmu, misalnya teknik rekayasa data, data mining, big data analytics, machine learning, dan visualisasi data.

Semua bidang tersebut sangat erat kaitannya dengan ilmu statistika, matematika, dan pemrograman perangkat lunak.

Pentingnya Data Science

Data science memainkan peran penting dalam hampir semua aspek operasi dan strategi bisnis. Sebagai contoh, data science memberikan informasi tentang kustomer/pelanggan yang membantu perusahaan membuat kampanye pemasaran yang lebih kuat dan iklan bertarget untuk meningkatkan penjualan produk.

Data science juga membantu dalam mengelola resiko keuangan, mendeteksi transaksi penipuan dan mencegah kerusakan peralatan di pabrik dan pengaturan industri lainnya.

Selain itu juga membantu memblokir serangan dunia maya dan ancaman keamanan lainnya dalam sistem IT.

Dari sudut pandang operasional, inisiatif data science dapat mengoptimalkan pengelolaan rantai pasokan (supply chain), inventaris produk, jaringan distribusi, dan layanan pelanggan.

Pada tingkat dasar, data science menunjukkan cara untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya.

Data science juga memungkinkan perusahaan untuk membuat rencana dan strategi bisnis yang didasarkan pada analisis informasi tentang perilaku kustomer, tren dan persaingan pasar. Tanpa itu, bisnis mungkin saja kehilangan peluang dan membuat keputusan yang salah.

Data science juga penting di bidang-bidang di luar operasi bisnis. Dalam perawatan kesehatan, kegunaannya meliputi diagnosis kondisi medis, analisis citra, perencanaan perawatan dan penelitian medis.

Institusi akademi seperti universitas dapat menggunakan data science untuk memantau kinerja mahasiswa dan meningkatkan promosi kepada calon mahasiswa.

Tim olahraga juga dapat menggunakan data science untuk menganalisis kinerja pemain dan merencanakan strategi permainan. Instansi pemerintahan dan organisasi kebijakan publik juga dapat menerapkan hal yang sama.

Proses dan Siklus Data Science

Proyek data science melibatkan serangkaian langkah pengumpulan dan analisis data. Pada sebuah artikel menjelaskan proses data science, Donal Farmer, kepala konsultan analitik TreeHive Strategy, menguraikan enam langkah utama ini yakni:

Identifikasi hipotesis terkait bisnis untuk diuji.
Mengumpulkan data dan mempersiapkannya untuk analisis.
Bereksperimen dengan model analitik yang berbeda.
Pilih model terbaik dan jalankan dengan data.
Presentasikan hasilnya kepada eksekutif bisnis.
Terapkan model untuk penggunaan berkelanjutan dengan data baru.

Farmer mengutarakan bahwa proses di atas membuat data science menjadi upaya ilmiah. Namun, menurutnya pekerjaan data science di perusahaan atau korporat akan selalu berfokus pada suatu hal yang paling bermanfaat dan berdampak real komersial langsung sehingga dapat menguntungkan bisnis.

Akibatnya, data science harus berkolaborasi dengan pemangku kepentingan bisnis pada proyek di seluruh siklusnya.

Manfaat Data Science

Secara umum, salah satu manfaat terbesar data science adalah memberdayakan dan memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih baik.

Organisasi yang berinvestasi di dalamnya dapat memasukkan bukti berbasis data yang dapat diukur ke dalam keputusan bisnis.

Idealnya, keputusan berbasis data seperti itu akan menghasilkan kinerja bisnis yang lebih kuat, penghemat biaya, dan proses bisnis serta alur kerja yang lebih lancar.

Manfaat bisnis secara spesifik dari data science bervariasi tergantung pada perusahaan dan industri. Dalam organisasi yang menghadapi pelanggan, misalnya, data science membantu mengidentifikasi dan menyempurnakan target audiens.

Divisi marketing dan sales dapat melakukan mining terhadap data pelanggan untuk meningkatkan tingkat konversi dan membuat kampanye pemasaran yang dipersonalisasi dan penawaran promosi yang menghasilkan penjualan yang lebih tinggi.

Pada kasus lain, manfaatnya mencakup pengurangan penipuan, manajemen risiko yang lebih efektif, perdagangan keuangan yang lebih menguntungkan, peningkatan waktu kerja manufaktur, kinerja rantai pasokan yag lebih baik, perlindungan keamaan siber yang lebih kuat, dan peningkatan hasil bagi pasien. Data science juga memungkinkan analis data secara real-time saat data dihasilkan.

Penggunaan Data Science

Hal-hal yang termasuk dalam penerapan data science di antaranya pemodelan prediktif, pengenalan pola, deteksi anomali, klasifikasi, kategorisasi, dan analisis sentimen.

Selain itu, pengembangan teknologi seperti mesin rekomendasi, sistem personalisasi, dan alat kecerdasan buatan (AI) seperti chatbots, mesin dan kendaraan otonom juga merupakan contoh dari penerapan data science.

Selain beberapa poin di atas, data science juga mendorong berbagai kasus penggunaan dalam organisasi, sebagai berikut:

analitik pelanggan
deteksi penipuan
manajemen risiko
perdagangan saham
iklan bertarget
personalisasi situs website
pelayanan pelanggan
maintenance prediktif
manajemen rantai pasokan dan logistik
pengenalan citra
pengenalan suara
natural language processing
keamanan cyber
diagnosis medis

Tantangan pada Data Science

Data science pada dasarnya sangat menantang karena melibatkan proses analisis yang canggih dan rumit. Data yang digunakan umumnya berupa dataset berukuran besar, sehingga membutuhkan waktu yang tidak sebentar untuk menyelesaikan analisis mendalam.

Selain itu, dataset tersebut dapat berisi berbagai format data baik yang data terstruktur, tidak terstruktur, maupun semiterstruktur, yang relatif memperumit proses analitik.

Salah satu tantangan terbesar adalah menghilangkan bias dalam kumpulan data dan penerapan analisis. Bias dapat memperburuk hasil analitik jika tidak diidentifikasi dan ditangani dengan baik. Hasil terburuknya adalah mengarahkan pada keputusan bisnis yang salah.

Referensi:

https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/data-science