Data Science: Apa itu Ilmu Data? Tujuan, Fungsi, Cara Kerja, Macam Tools dan Bedanya dengan Business Intelligence!

Gambar Dari Pengertian Data Science Apa Itu Ilmu Data Tujuan Dan Fungsi Cara Kerja Macam Tools Alat Serta Perbedaannya Dengan Business Intelligence
Gambar Dari Pengertian Data Science Apa Itu Ilmu Data Tujuan Dan Fungsi Cara Kerja Macam Tools Alat Serta Perbedaannya Dengan Business Intelligence

Mengenal Pengertian Data Science, Apa itu Ilmu Data? Tujuan dan Fungsi, Cara Kerja, Macam Tools (Alat) serta Apa Perbedaannya dengan Business Intelligence!

Oke, sebelumnya, perlu kalian ketahui bahwa ilmu data atau ilmu berbasis data (baca pengertian data secara umum disini), ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik, analisis prediktif, dan penemuan pola.

Bidang studi ini memungkinkan Anda menemukan penyebab utama suatu masalah dengan mengajukan pertanyaan yang tepat, melakukan studi eksplorasi pada data dan memodelkannya menggunakan berbagai algoritma.

Selain itu, kalian juga bisa mengkomunikasikan dan visualisasikan hasilnya melalui grafik, dasbor, dan lain sebagainya.

Dalam praktiknya, ilmu data telah membantu industri penerbangan memprediksi gangguan dalam perjalanan untuk mengurangi masalah bagi maskapai dan penumpang.

Dengan bantuan ini, bisnis, organisasi atau perusahaan tentu dapat mengoptimalkan operasi dalam banyak cara.

Terkait hal tersebut, dalam postingan kali ini, Kami akan membahas tentang pengertian data science atau ilmu data, perbedaannya dengan business intelligence serta kenapa itu penting.

Oke langsung saja, berikut adalah pembahasannya!

Pengertian Data Science

Berarti ilmu data dalam bahasa Indonesia, data science adalah studi ilmu yang menggabungkan berbagai bidang, termasuk statistics (baca pengertian statistics disini), metode ilmiah, kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI), dan analisis data, untuk mengekstrak nilai dari sebuah data.

Para praktisinya seringkali disebut dengan ilmuwan atau data scientist, dan mereka menggabungkan berbagai keterampilan untuk menganalisis data yang dikumpulkan dari web, ponsel cerdas atau smartphone, pelanggan, sensor, dan sumber lain untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Umumnya, ilmu ini mencakup penyiapan data untuk analisis, termasuk pembersihan, penggabungan, dan manipulasi data untuk melakukan analisis data tingkat lanjut.

Aplikasi analytics dan praktisinya kemudian dapat meninjau hasilnya untuk mengungkap pola dan memungkinkan para pemimpin bisnis, organisasi atau perusahaan untuk menarik wawasan yang terinformasi.

Apa itu Ilmu Data?

Ilustrasi Gambar Apa Itu Ilmu Data Dan Data Scientist Tujuan Fungsi Serta Cara Kerja Data Science
Ilustrasi Gambar Apa Itu Ilmu Data Dan Data Scientist Tujuan Fungsi Serta Cara Kerja Data Science

Jadi, apa itu sebenarnya yang dimaksud dengan ilmu data?

Ya, seperti yang sudah Kami jelaskan dalam pengertian di atas, istilah ini lebih sering dikenal dengan sebutan data science.

Berdasarkan simpulan Kami yang bersumber dari Situs Techtarget, ilmu adalah pendekatan multidisiplin untuk mengekstraksi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari volume data yang besar dan terus meningkat yang dikumpulkan dan dibuat oleh bisnis, organisasi atau perusahaan sekarang.

Ilmu data atau data science mencakup penyiapan data untuk analisis dan pemrosesan, melakukan analisis tingkat lanjut, dan menyajikan hasilnya untuk mengungkapkan pola dan memungkinkan pemangku kepentingan untuk menarik kesimpulan berdasarkan dari informasi (baca pengertian informasi disini).

Selain itu, persiapan datanya juga dapat melibatkan pembersihan, penggabungan, dan manipulasi agar siap untuk jenis pemrosesan tertentu.

Seperti yang sudah kita ketahui, sebuah analisis dalam bidang teknologi informasi sangat membutuhkan pengembangan dan penggunaan algoritma, analitik, dan model AI (Artificial Intelligence).

Ini didorong oleh perangkat lunak (software) yang menyisir data untuk menemukan pola di dalam untuk mengubah pola ini menjadi prediksi yang mendukung pengambilan keputusan bisnis, organisasi, perusahaan atau perorangan.

Yup! Keakuratan prediksi ini harus divalidasi melalui tes dan eksperimen yang dirancang secara ilmiah, dimana hasilnya nanti harus dibagikan melalui penggunaan alat data visualization (baca pengertian data visualization disini) yang terampil yang memungkinkan siapa saja untuk melihat pola dan memahami tren.

Baca Juga :  Apa Itu Pengertian Industri 4.0: Menurut Para Ahli, Komponen dan Prinsipnya

Sehingga, para data scientist (sebutan sebagai praktisi ilmu data) seringkali membutuhkan ilmu komputer dan keterampilan sains murni di luar kemampuan analis data pada umumnya.

Apa itu Data Scientist?

Jadi siapa sebenarnya data scientist itu, dan apa saja yang mereka lakukan?

Mengingat sejarahnya, perlu kalian ketahui dalam beberapa dekade terakhir, para ahli atau ilmuwan data telah menjadi aset yang diperlukan dan hadir di hampir semua organisasi.

Para profesional ini, yaitu pada data scientist adalah individu yang berpengetahuan luas serta didorong oleh data dengan keterampilan teknis tingkat tinggi yang mampu membangun algoritma (baca pengertian dan tujuan algoritma disini) kuantitatif yang kompleks untuk mengatur dan mensintesis sejumlah besar informasi yang digunakan untuk menjawab pertanyaan dan mendorong strategi dalam bisnis, organisasi atau perusahaan mereka.

Ya! Hal ini ditambah dengan pengalaman dalam komunikasi dan kepemimpinan yang diperlukan untuk memberikan hasil yang nyata kepada berbagai pemangku kepentingan di seluruh organisasi atau bisnis.

Seorang data scientist harus selalu ingin tahu dan berorientasi pada hasil yang ada, dengan pengetahuan khusus industri dan keterampilan komunikasi yang luar biasa yang memungkinkan mereka menjelaskan hasil yang sangat teknis kepada rekan non-teknis mereka.

Para ahli atau pakar data ini juga harus memiliki latar belakang kuantitatif yang kuat dalam statistik dan aljabar linier atau linear algebra serta pengetahuan pemrograman dengan fokus pada pergudangan data, penambangan, dan pemodelan untuk membangun dan menganalisis algoritme.

Mereka juga harus dapat memanfaatkan alat dan keterampilan teknis utama yang akan kita bahas dalam apa saja macam-macam tools atau alatnya di bawah.

Tujuan dan Fungsi Data Science

Agar kita lebih memahami tentang apa itu arti data science, pastinya kita juga harus mengetahui secara khusus terkait tujuan dan fungsinya.

Seperti yang sudah Kami jelaskan di atas, istilah data science adalah bidang penerapan teknik analitik canggih dan prinsip ilmiah untuk mengekstrak informasi berharga dari data.

Benar! Ini bertujuan untuk pengambilan keputusan bisnis, perencanaan strategis, dan penggunaan lainnya.

Mengingat semakin pentingnya fungsi mereka untuk bisnis, organisasi atau perusahaan, adapun insight atau wawasan yang dihasilkan oleh ilmu data membantu organisasi meningkatkan efisiensi operasional, mengidentifikasi peluang bisnis baru dan meningkatkan program pemasaran dan penjualan, di antara manfaat lainnya.

Yup! Pada akhirnya, mereka dapat mengarah pada keunggulan kompetitif atas saingan bisnis (para competitors).

Karena data science menggabungkan berbagai disiplin ilmu, untuk contohnya sendiri dapat Kami katakan seperti, rekayasa data, persiapan data, penambangan data, analitik prediktif, pembelajaran mesin dan visualisasi data, serta statistik, matematika, dan pemrograman perangkat lunak.

Fungsi dari studi ini terutama diimplementasikan oleh ilmuwan data yang terampil, meskipun analis data tingkat rendah mungkin juga terlibat.

Selain itu, banyak organisasi sekarang sebagian mengandalkan ilmuwan data warga, sebuah kelompok yang dapat mencakup profesional intelijen bisnis atau Business Intelligence (BI), analis bisnis, pengguna bisnis yang paham data, insinyur data, dan pekerja lain yang tidak memiliki latar belakang ilmu data formal.

Cara Kerja Data Science (Ilmu Data)

Setelah kita mengetahui pengertian data science, apa itu ilmu data serta tujuan dan fungsinya, selanjutnya kita juga harus mengetahui bagaimana itu bekerja.

Yup! Project atau proyek ilmu data sering melibatkan serangkaian langkah pengumpulan dan analisis data.

Secara ringkas, terkait proses dan siklus hidup (lifecycle) data science, cara kerjanya dapat diuraikan menjadi 6 (enam) langkah utama sebagai berikut:

  1. Mengidentifikasi hipotesis terkait bisnis, organisasi atau perusahaan untuk diuji.
  2. Mengumpulkan data dan mempersiapkannya untuk dianalisis.
  3. Melakukan ekperimen dengan model analitik yang berbeda.
  4. Memilih model terbaik dan jalankan dengan data.
  5. Mempresentasikan hasilnya kepada eksekutif bisnis, organisasi atau perusahaan.
  6. Terakhir, yaitu dengan aplikasi, implementasi atau menerapkan model untuk penggunaan berkelanjutan dengan data baru.
Baca Juga :  Pengertian Ivy Bridge: Sejarah, Tujuan, Fitur dan Model Processor Ivy Bridge

Menurut beberapa pakar atau para ahli, proses tersebut membuat data science menjadi upaya dalam bidang ilmiah.

Benar! Seorang praktisi ilmu data secara umum akan selalu berfokus pada realitas komersial langsung yang dapat menguntungkan bisnis.

Penelita data (praktisi atau data scientist) tentunya harus berkolaborasi dengan pemangku kepentingan bisnis pada proyek di seluruh siklus hidup analitiknya.

Macam-Macam Tools (Alat) Data Science

Gambar Dari Apa Saja Jenis Dan Macam Macam Tools Atau Alat Data Science Dalam Membahas Pengertian Dan Apa Itu Data Scientist
Gambar Dari Apa Saja Jenis Dan Macam Macam Tools Atau Alat Data Science Dalam Membahas Pengertian Dan Apa Itu Data Scientist

Kemudian, apa saja jenis dan macam-macam tools atau alat yang dapat digunakan dalam bidang data science?

Seperti yang sudah Kami singgung sebelumnya, seorang ahli atau ilmuwan data harus mampu membangun dan menjalankan code (baca pengertian code disini) untuk membuat model.

Bahasa pemrograman yang paling populer di kalangan ilmuwan data adalah alat open source (sumber terbuka) yang menyertakan atau mendukung kemampuan statistik, pembelajaran mesin, dan grafik yang telah dibuat sebelumnya.

Adapun macam-macam tools data science yang perlu kalian pertimbangkan untuk digunakan (berdasarkan riset dari situs AIMultiple), khususnya di tahun 2021 sekarang ini adalah seperti tabel berikut.

Nama Tools (Alat)Jumlah Pengguna
Python86,7%
SQL42,1%
R23,9%
C++21,4%
Java18,8%
C18,5%
JavaScript16,7%
MATLAB12,4%
Other10,9%
Bash9,9%

Seperti yang dapat kalian lihat, Python adalah bahasa pemrograman untuk tujuan umum, ini berorientasi objek, bahasa pemrograman tingkat tinggi yang menekankan keterbacaan kode melalui penggunaan ruang putih yang khas.

Beberapa library atau pustaka Python mendukung tugas ilmu data, termasuk seperti “Numpy” yang dapat digunakan untuk menangani array dimensi besar, atau seperti “Pandas” untuk manipulasi dan analisis data, serta “Matplotlib” untuk membangun visualisasi data.

Terlepas daripada itu, seorang data scientist juga harus mahir dalam penggunaan platform (baca pengertian platform disini) pemrosesan data besar, seperti Apache Spark dan Apache Hadoop.

Mereka juga harus terampil dengan berbagai alat visualisasi data, termasuk alat grafis sederhana yang disertakan dengan presentasi bisnis dan aplikasi spreadsheet, alat visualisasi komersial yang dibuat untuk tujuan seperti Tableau dan Microsoft PowerBI, serta alat open source lainnya seperti D3.js (pustaka JavaScript untuk membuat visualisasi data interaktif) dan Grafik RAW.

Perbedaan Data Science dengan Business Intelligence

Lalu, apa yang membedakan antara data science dengan intelijen bisnis atau business intelligence?

Oke, sederhanyanya, business intelligence ini merupakan kombinasi dari strategi dan teknologi yang digunakan untuk analisis data/informasi bisnis.

Memang, seperti ilmu atau data science, ini dapat memberikan pandangan historis, terkini, dan prediktif dari operasi bisnis.

Namun, ada beberapa perbedaan utama yang perlu kalian ketahui dalam membedakan data science dengan business intelligence, seperti tabel yang sudah Kami rangkum untuk lebih mudah dimengerti di bawah ini.

Data ScienceBusiness Intelligece
Menggunakan data terstruktur dan tidak terstrukturMenggunakan data terstruktur saja
Bersifat ilmiah serta melakukan analisis statistik mendalam pada dataBersifat analitis dan menyediakan laporan historis dari data
Memanfaatkan analisis statistik dan prediktif dan pembelajaran mesin atau Machine Learning (ML) yang lebih canggihPenggunaan statistik dasar dengan penekanan pada visualisasi (dasbor, laporan)
Menggabungkan data historis dan saat ini untuk memprediksi kinerja dan hasil di masa mendatangMembandingkan data historis dengan data saat ini untuk mengidentifikasi tren

Beberapa Hal yang Sering Ditanyakan Terkait Bidang Data Science atau Ilmu Data

Seperti Apa Contoh Data Science Sekarang Ini?

Contoh dan aplikasi ilmu data merajalela di semua industri saat ini. Beberapa contoh terpenting dari ilmu data sekarang adalah penggunaannya dalam mempelajari virus COVID-19 dan menghasilkan vaksin atau pengobatan. Contoh data science juga mencakup deteksi penipuan, otomatisasi dalam layanan pelanggan, rekomendasi perawatan kesehatan, deteksi berita hoaks, sistem rekomendasi e-commerce, hiburan, dan banyak lagi.

Baca Juga :  Memahami Pengertian Conversion: Apa itu Konversi? Dasar, Contoh dan Cara Mengetahuinya! Kenapa itu Penting dalam Dunia Digital Marketing?
Apakah Ilmu Data Merupakan Karir yang Baik?

Ya, data science adalah jalur karier yang bagus, bahkan, salah satu yang terbaik saat ini. Tidak ada hak industri tunggal yang tidak dapat mengambil manfaat dari ilmu data, membuat peran ilmu data meningkat setiap tahun. Selain itu, kandidat dengan permintaan tinggi juga bertemu dengan beberapa gaji tertinggi di pasar. Menurut seorang ahli yang bernama Glassdoor, ilmuwan data dapat menghasilkan rata-rata $116.100 (ratusan juta rupiah) per tahunnya.

Apakah Seorang Data Scientist Harus Bisa Code atau Koding?

Ya, Ilmuwan data mengkode dalam banyak kasus. Bergantung pada perannya, ilmuwan data diharuskan membuat kode untuk berbagai tugas terkait proses. Ilmuwan data perlu memiliki pengetahuan yang baik tentang berbagai bahasa pemrograman seperti C/C++, SQL, Python, Java, dan banyak lagi. Dalam hal ini, Python telah muncul sebagai bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan di kalangan ilmuwan data.

Mengapa Seringkali Banyak Ilmuwan Data yang Berhenti Kerja?

Alasan utama mengapa ilmuwan data berhenti dari pekerjaan mereka termasuk harapan yang tidak realistis di tempat kerja dan kondisi kerja yang terisolasi. Lebih sering daripada tidak, ilmuwan data menemukan diri mereka kecewa dengan kesenjangan dalam harapan mereka dibandingkan dengan kenyataan ketika datang ke peran mereka bergabung. Dari jauh, pekerjaan seorang ilmuwan data mungkin terlihat mewah tetapi pada kenyataannya, itu melibatkan banyak kerja keras. Bukan tanpa alasan bahwa perusahaan membayar banyak uang kepada ilmuwan data. Mereka menangani banyak laporan, mengaduk banyak angka dan angka setiap hari yang mungkin akan sedikit melelahkan setelah beberapa saat. Alasan lainnya adalah ilmuwan data sering bekerja secara independen dengan ketergantungan minimal pada tim. Meskipun ini adalah hal yang baik untuk menyelesaikan pekerjaan, itu juga dapat membuat mereka merasa terisolasi dan terputus.

Kesimpulan

Baik, di atas merupakan pembahasan detail terkait Pengertian Data Science, Apa itu Ilmu Data? Tujuan dan Fungsi, Cara Kerja, Macam Tools (Alat) serta Apa Perbedaannya dengan Business Intelligence.

Jadi, berdasarkan penjelasan di atas, dapat kita simpulkan bahwa ilmu data atau data science secara luas, dapat didefinisikan sebagai studi tentang data, dari mana asalnya, apa yang diwakilinya, dan cara bagaimana data tersebut dapat diubah menjadi input dan sumber daya yang berharga untuk menciptakan strategi bisnis dan IT (Information Technology).

Ilmu data hadir dengan alat yang lebih canggih untuk mengerjakan data dalam jumlah besar yang berasal dari berbagai jenis sumber seperti log keuangan, file multimedia, formulir pemasaran, sensor dan instrumen, dan file teks.

Penutup

Demikianlah postingan artikel yang dapat Kami bagikan kali ini, dimana Kami membahas mengenai Pengertian Data Science, Apa itu Ilmu Data? Tujuan dan Fungsi, Cara Kerja, Macam Tools (Alat) serta Apa Perbedaannya dengan Business Intelligence.

Semoga apa yang sudah Kami coba sampaikan serta jelaskan disini dapat bermanfaat dan juga dapat menambah wawasan dan pengetahuan kita semua terutama dalam bidang teknologi dan bisnis serta bidang ilmiah.

Silahkan bagikan artikel atau postingan Kami disini kepada teman, kerabat serta rekan kerja dan bisnis kalian semua khususnya jika kalian temukan ini bermanfaat dan juga jangan lupa subscribe Blog dan YouTube Kami. Sekian dari Kami, Terima Kasih.

Tinggalkan Komentar