Data science kini menjadi pekerjaan yang sangat terbuka lebar bagi orang yang bersedia mempelajari statistika, matematika, dan komputerisasi. Namun tenaga kerja yang menguasai data science tidak sebanyak permintaan, padahal begitu banyak industri membuka kesempatan bagi orang yang menguasai bidang ini. Untuk kamu yang minat dalam hal komputerisasi dan data dan siap untuk bekerja, bisa mendaftar program studi data science karena peluang kerjanya lebih besar. Namun sebelum mendaftar tak ada salahnya mempelajari sekilas tentang data science untuk mengerti gambaran umum tentang ilmu yang belum lama ditemukan ini. 

Data science

Data science adalah bidang studi interdisipliner yang menggunakan data untuk berbagai tujuan penelitian dan pelaporan untuk memperoleh wawasan dan makna dari data tersebut. Pada tahap yang lebih lanjut, data science dapat dikatakan 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.

Seperti ilmu biologi adalah studi tentang biologi, ilmu fisika, ini adalah studi tentang reaksi fisik. Data itu nyata, data memiliki sifat nyata, dan kita perlu mempelajarinya jika kita akan mengerjakannya. data science melibatkan data dan beberapa tanda.

Menguasai data science artinya kamu memiliki keterampilan membuka wawasan dan tren yang bersembunyi atau abstrak di balik data. Saat itulah kamu bisa menerjemahkan data menjadi sebuah cerita. Jadi gunakan bercerita untuk menghasilkan wawasan. Dan dengan wawasan ini, kamu dapat membuat pilihan strategis untuk perusahaan. Kita juga dapat mendefinisikan data science sebagai bidang yang membahas tentang proses dan sistem untuk mengekstrak data dari berbagai bentuk dan dari berbagai sumber baik data tidak terstruktur atau terstruktur. 

Analis Data Versus Data Science 

Data scientist tidak hanya melakukan analisis eksplorasi untuk menemukan kesimpulan, tetapi juga menggunakan berbagai algoritma pembelajaran mesin canggih untuk mengidentifikasi terjadinya peristiwa tertentu di masa depan. Data Scientist bertugas untuk melihat data dari berbagai sudut pandang, bahkan pada sisi yang tidak diketahui sebelumnya. Data science prioritasnya digunaan untuk membuat keputusan dan prediksi berdasarkan analitik kausal prediktif, analitik preskriptif (prediktif plus ilmu keputusan) dan pembelajaran mesin. Untuk mencapai pada prediksi-prediksi itu data science science menempuh beberapa implementas seperti:

1. Analisis kausal prediktif 

Jika kamu menginginkan model yang dapat memprediksi kemungkinan peristiwa tertentu di masa depan, kamu perlu menerapkan analisis kausal prediktif. Katakanlah, jika kamu ingin meminjamkan uang secara kredit, maka kemungkinan pelanggan melakukan pembayaran kredit di masa depan. Tapi, apakah semua nasabah bank akan membayar kredit dengan tepat waktu? Nah disinilah masalah terbesar analis keuangan bank. Dengan analisis kausal prediktif, kamu bisa membangun model yang dapat melakukan analisis prediktif pada riwayat pembayaran nasabah untuk memprediksi apakah pembayaran di masa mendatang akan tepat waktu atau tidak. Ilmu lain tidak mengajarkan hal ini sebelumnya. 

2. Analitik preskriptif

Jika kamu menginginkan model yang memiliki kecerdasan untuk mengambil keputusan dan kemampuan untuk memodifikasinya dengan parameter dinamis, kamu tentu memerlukan analitik preskriptif. Sebenarnya tidak hanya memprediksi, tetapi juga bisa memberi saran untuk tindakan-tindakan selanjutnya kepada manusia. Contohnya seperti mobil self-driving Google, yakni fitur smart car yang bisa menyetir tanpa driver manusia. Data yang dikumpulkan oleh kendaraan dapat digunakan untuk melatih mobil self-driving. Dengan kemampuan analitik perspektif, kamu bisa menggunakan algoritma berdasarkan data untuk menghadirkan solusi cerdas pada kendaraan self driving, kapan harus berbelok? Kapan harus melambat atau mempercepat kecepatan. 

3. Pembelajaran mesin untuk penemuan pola

Jika kamu tidak memiliki parameter yang dapat digunakan untuk membuat prediksi, kamu perlu menemukan hidden patterns di dalam kumpulan data untuk dapat membuat prediksi.  Misalnya kamu bekerja di perusahaan telekomunikasi dan perusahaan berencana membangun jaringan dengan menempatkan tower di suatu wilayah. Kemudian, kamu menggunakan teknik pengelompokan untuk menemukan lokasi menara tersebut yang akan memastikan bahwa semua pengguna menerima kekuatan sinyal yang optimal.

Mengapa data science diperlukan?

Memahami data akan mengurangi ketidakpastian bagi organisasi, data science mampu mengurangi kerugian bernilai ratusan juta hingga milyaran rupiah. Pada tahun 2003, iTunes membutuhkan waktu 100 bulan untuk mencapai 100 juta pengguna, sedangkan untuk Pokemon games pada tahun 2016, butuh berhari-hari untuk mencapai angka satu juta pelanggan. Percaya atau tidak, pemasaran tidak sepenuhnya benar dan akurat. Semua produk belum tentu dibeli oleh target market yang sesuai dengan skenario awal. Maka disinilah data science bekerja. Ada beberapa tahapan penting untuk menampung data science dalam bisnis. Dari melakukan pemeriksaan kesehatan bisnis, mengevaluasi data untuk memelihara data melalui pembersihan data, kearsipan, prosesi, dan kemudian menganalisis dan akhirnya memvisualisasikan dan berkomunikasi.

Mengapa data science penting sebagai dasar untuk membawa bisnis ke tingkat berikutnya? Sebenarnya data itu berharga, dan begitu juga ilmu dalam menguraikannya. Miliaran byte data sedang dihasilkan, dan sekarang nilainya telah melampaui minyak bumi. Peran seorang ilmuwan data adalah dan akan menjadi sangat penting bagi organisasi vertikal.

Data perlu dibaca dan dianalisis. Orang yang membaca data harus memiliki kualitas data dan memahami cara membacanya dan membuat penemuan baru berdasarkan data temuan. Tidak semudah membaca grafik dan pengelompokan diagram venn, namun lebih dari itu. 

Data akan membantu menciptakan customer experience yang lebih baik.

Untuk barang dan produk, data science akan memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin yang memungkinkan perusahaan membuat dan menghasilkan produk yang disukai pelanggan. Misalnya, untuk perusahaan eCommerce, sistem rekomendasi yang bagus dapat membantu mereka menemukan persona pelanggan mereka dengan melihat riwayat pembelian mereka. Tanpa sales tatap muka, kekuatan data science mampu mengoleksi data base menjadi pembelian. Hal ini bisa dilakukan secara berulang-ulang pada akun e-commerce yang berbeda, yang nantinya akan menguntungkan perusahaan secara berlanjut. 

Industri vertikal memanfaatkan kekuatan data

Data science tidak terbatas hanya pada barang-barang konsumen atau teknologi atau perawatan kesehatan. Akan ada permintaan tinggi untuk mengoptimalkan proses bisnis menggunakan data science dari perbankan dan transportasi hingga manufaktur. Jadi siapa pun yang ingin menjadi ilmuwan data akan memiliki dunia peluang baru yang terbuka di luar sana. Masa depan manusia adalah data.

Data science penting bagi bisnis karena telah mengungkap solusi luar biasa dan keputusan cerdas di banyak industri vertikal. Cara epik menggunakan mesin cerdas untuk mengaduk data dalam jumlah besar untuk memahami dan menjelajahi perilaku konsumen pada pola yang membingungkan sekalipun. Inilah sebabnya mengapa data science begitu penting.

Laporan Deloitte Access Economics menunjukkan bahwa 76% bisnis akan meningkatkan pengeluaran analitik data. Misalnya, big data yang membantu mereka memahami persona pelanggan mereka dan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan belajar dari data pembelian historis. Contoh lain dari perusahaan kesehatan, seorang dokter dapat menggunakan data science untuk mengumpulkan riwayat pasien dan membantu memahami status kesehatan mereka dan membuat resep pengobatan yang benar dari waktu ke waktu. Di sektor perbankan, Bank of America telah memanfaatkan NLP (Natural Language Processing) yang menggunakan analitik prediktif untuk memiliki asisten virtual, mengarahkan pelanggan ke tugas-tugas penting yang membutuhkan perhatian mereka, seperti tagihan yang akan datang, penghitungan kredit, dll. 

Kesimpulan

Data science pertama kali diciptakan pada tahun 2001 yang telah menjadi perjalanan luar biasa sejak beberapa tahun terakhir. Kegunaan data science sangat penting bagi vertikal bisnis yang mencoba membuat keputusan cerdas dan membangun peta jalan masa depan. Data adalah kekuatan yang harus diperhitungkan, dan organisasi di seluruh dunia memanfaatkan aset berharga ini untuk mengembangkan solusi dan kemampuan yang lebih cerdas.