Di era digital, ilmu data merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang terus berkembang. Pengetahuan ini membantu dalam analisis data untuk meningkatkan keputusan pengambilan di beberapa bidang. Namun penerapan teknologi ini bukannya tanpa tantangan karena banyak permasalahan yang perlu diatasi, seperti permasalahan kualitas data, permasalahan keamanan, permasalahan etika, dan kesalahan manusia. Artikel ini akan menjelaskan permasalahan utama yang ditemukan pada data dan memberikan beberapa solusi praktis untuk mengatasinya.
Permasalahan pertama yang sering muncul dalam analisis data adalah kualitas data. Data yang sering digunakan tidak cepat, tidak mengikuti format, atau bahkan lambat. Hal ini membuat proses analisis menjadi lebih sulit dan hasilnya kurang dapat diandalkan. Selain itu, banyak data yang tidak komprehensif atau relevan sehingga perlu menunggu lebih lama untuk dikumpulkan sebelum dapat digunakan.
Dua masalah utama adalah privasi dan keamanan data. Data merupakan aset yang sangat berharga, namun juga sangat mahal dalam kaitannya dengan kebocoran. Kasus pencurian data pribadi oleh orang-orang yang tidak mau bertanggung jawab semakin sering terjadi. Selain itu, undang-undang seperti GDPR di Eropa mewajibkan perusahaan untuk melindungi privasi pengguna, namun banyak orang merasa kesulitan untuk mematuhi undang-undang tersebut.
Contoh lainnya adalah etika dalam kumpulan data. Program atau algoritme yang digunakan untuk analisis data mungkin memiliki bias karena data yang digunakan tidak akurat atau tidak memperhitungkan seluruh pemangku kepentingan. Bias ini dapat mengakibatkan keputusan yang diskriminatif. Selain itu, terdapat kasus di mana data digunakan tanpa persetujuan pemilik, sehingga melanggar prinsip etika dan privasi.
Salah satu permasalahan yang sering muncul dalam bidang teknologi adalah menurunnya kinerja komputer. Sains data sering kali bekerja dengan data yang sangat besar, namun tidak semua bisnis memiliki komputer atau teknologi lain yang mampu menangani data semacam ini. Jika teknologi yang digunakan tidak sesuai standar, proses analisis juga bisa menjadi bencana.
Terakhir, jumlah pekerjaan yang dilakukan pada bidang datasains cukup besar. Data scientist sudah sangat terkenal saat ini, namun jumlah orang yang memiliki keterampilan ini masih sangat sedikit. Selain itu, banyak organisasi yang belum memahami cara menggunakan teknologi data-sains secara efektif, sehingga potensi data yang dimiliki tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal.
Langkah pertama dalam menyelesaikan masalah kualitas data adalah memastikan bahwa data selalu ditinjau dan dievaluasi sebelum digunakan. Teknologi otomatis seperti pembelajaran mesin juga dapat digunakan untuk mempercepat proses pemrosesan data. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi analisis dan memastikan hasil yang lebih akurat.
Dengan menggunakan teknologi enkripsi dan anonimisasi data, keamanan dan privasi data dapat ditingkatkan. Selain itu, organisasi harus mematuhi peraturan yang ada dan memastikan bahwa semua pengguna memahami betapa pentingnya melindungi informasi pribadi. Dengan melakukan hal ini, risiko kehilangan data dapat dikurangi.
Untuk masalah etika, audit algoritmik harus dilakukan dengan hati-hati untuk memastikan tidak ada bias yang mendasarinya. Selain itu, edukasi mengenai etika penggunaan data harus ditingkatkan, baik bagi pengguna maupun bagi mereka yang sedang mengembangkan teknologi. Data hanya dapat digunakan jika ada informasi yang jelas dari pemiliknya.
Teknologi yang lebih baik juga berfungsi sebagai alat untuk menyelesaikan masalah terkait data. Berinvestasi pada infrastruktur komputer awan (cloud computing) dan mengembangkan algoritma yang lebih efisien dapat membantu menangani data dalam skala besar. Dengan teknologi tepat guna, analisis data dapat dilakukan lebih cepat dan terjangkau.
Terakhir, untuk mengatasi masalah stres terkait pekerjaan, pendidikan dan pelatihan di bidang ilmu data harus diperluas. Kampus dan perusahaan juga dapat bekerja sama untuk mengembangkan program pelatihan atau magang yang membantu masyarakat lebih memahami bidang ini.
