Data Science di Era Industri 4.0

Data science merupakan ilmu yang menggabungkan sebuah kemahiran di bidang ilmu tertentu dengan keahlian pemrograman, matematika, dan statistik. Tujuannya adalah untuk mengekstrak sebuah pengetahuan atau informasi dari data. Biasanya, orang-orang yang mahir dalam bidang data science menggunakan algoritma machine learning atau pemelajaran mesin.Hal ini berguna dalam mengolah teks, gambar, video, audio, dan lain-lain untuk menghasilkan sistem kecerdasan buatan. Sistem kecerdasan buatan ini dapat dirancang untuk melakukan berbagai tugas yang terlalu sulit untuk kecerdasan manusia. Hasil data yang diolah sistem kecerdasan buatan akan dapat dimanfaatkan oleh analis dan pengguna dalam bisnis untuk merancang strategi yang tepat untuk menyelesaikan suatu masalah atau mencapai sebuah tujuan.

Data science adalah ilmu yang penting, karena bisnis kecil maupun besar sangat bergantung pada data. Jika perusahaan tidak mampu mengolah data, bisnis tidak akan memiliki pedoman untuk strategi operasi yang efektif dan efisien untuk mendapat keuntungan. Saat ini, perusahaan-perusahaan di seluruh dunia semakin menyadari pentingnya data science, kecerdasan buatan, dan machine learning. Jika sebuah bisnis ingin berkompetisi dan tetap relevan, ia harus mampu mengimplementasi data science. Hal Varian, seorang ahli ekonom Google dan dosen Ilmu Komputer, Bisnis, dan Ekonomi UC Berkeley mengatakan bahwa kemampuan mengambil, memahami, memroses, dan menyaring nilai dari suatu data serta memvisualisasikannya adalah keahlian yang semakin penting di dekade yang akan datang. Tentu saja, orang yang memiliki pemahaman data science yang baik akan menjadi berharga dan banyak dicari. Data science bisa digunakan untuk berbagai ilmu. Namun, ada tiga pilar penting yang mendukungnya.

Seorang data scientist yang mengolah data berdasarkan ilmu data science harus bisa mengolah data menjadi informasi yang bisa dipahami untuk membantu perancangan strategi guna menyelesaikan masalah bisnis. Untuk bisa melakukan ini, keahlian data science pun harus disertai pemahaman bisnis sehingga penyelesaian yang diusulkan berdasarkan data mungkin untuk dilakukan sebuah bisnis untuk mencapai tujuannya.

Data science sangat membutuhkan ilmu matematika, karena data harus diolah secara kuantitatif. Banyak permasalahan dalam bisnis yang dapat diselesaikan dengan membuat model analitik dengan dasar matematika. Untuk membuatnya, dibutuhkan pemahaman matematika yang mendalam. Contohnya, algoritma untuk merancang machine learning sebagai salah satu aplikasi ilmu data science sangat lekat dengan matematika. Statistik untuk data science adalah hal yang tak kalah penting Tidak hanya mengerti statistika klasik, seorang data scientist juga perlu memahami statistika Bayes.

Tentu saja, data science tidak bisa lepas dari teknologi dan kreativitas serta kecerdasan dalam menggunakan keahlian teknis untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Data science adalah keilmuan yang menggunakan data dalam jumlah besar dan algoritma yang rumit, sehingga butuh keahlian ilmu komputer yang mendalam. Seorang data scientist perlu menguasai bahasa pemrograman seperti SQL, Phyton, R, SAS, Java, Scala, Julia, dan masih banyak lagi. Seorang data scientist harus mampu berpikir layaknya algoritma dalam memecahkan permasalahan yang paling sulit sekalipun. Menurut Towards Data Science, menjelaskan proses data science adalah hal yang tidak mudah. Namun, kira-kira prosesnya dapat dirangkum dalam lima poin OSEMN yaitu Obtain, Scrub, Explore, Model, Interpret.

Langkah pertama untuk memulai sebuah proyek data science adalah obtain, yaitu mendapatkan atau mengumpulkan data. Data dikumpulkan dari sumber-sumber data. Kemudian digunakan kemampuan teknis seperti MySQL untuk memroses datanya. Jika menggunakan Python atau R, kamu bisa langsung membaca data dari sumbernya secara langsung ke program data science yang digunakan. Untuk mengambil data dari sumber, dibutuhkan kemahiran bermacam-macam sesuai dengan tipe dan ukuran file yang didapatkan.

Setelah data dikumpulkan, hal selanjutnya yang harus dilakukan dalam tahap proses data science adalah scrubbing data. Scrubbing data adalah proses pembersihan atau filter data. Jika ada data yang tidak penting atau tidak relevan, harus disingkirkan. Pada tahap ini, dilakukan juga standardisasi format data. Dari format bermacam-macam di tahap pertama, seluruh data dikonversi ke satu format yang sama. Setelah itu, jika ada data yang kurang atau hilang, harus dilakukan penyesuaian agar dapat diproses. Proses scrubbing juga meliputi penyatuan dan pemisahan kategori data tergantung kebutuhan. Pada dasarnya, tahap scrubbing merupakan proses mengatur, merapikan data, serta membuang apapun yang tidak diperlukan, dan mengganti data yang hilang serta menstandardisasi seluruh formatnya. Pada tahap ini, penggalian dan pemeriksaan data dilakukan. Pertama-tama, semua data harus diperiksa propertinya, karena tipe data yang berbeda memerlukan perlakuan yang berbeda pula. Kemudian, statistik deskriptif harus dihitung untuk dapat mengekstrak fitur dan menguji variabel yang signifikan. Terakhir, visualisasi data digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren signifikan dalam data yang sudah kamu dapatkan. Dengan begitu, bisa diperoleh gambaran yang lebih jelas dengan grafik agar pentingnya data dapat lebih dipahami.

Setelah memastikan tahap scrub dan explore sudah dilakukan maksimal, maka kamu dapat lanjut ke tahap data science selanjutnya, yaitu model. Pada tahap ini, dibuat model data untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Pada tahap ini, digunakan regresi dan prediksi untuk memperkirakan nilai di waktu mendatang serta melakukan klasifikasi dan pengelompokan grup nilai dari data. Tahap terakhir dalam proses data science adalah interpretasi data. Interpretasi data adalah proses penting di mana dilakukan interpretasi model dan data. Output dari pengolahan data yang diinterpretasi harus bisa dipahami oleh orang-orang awam yang tidak mengerti istilah teknis. Presentasinya bertujuan untuk menjawab persoalan bisnis berdasarkan data yang diperoleh. Pada tahap interpretasi data, kemampuan komunikasi yang baik juga sangat dibutuhkan untuk menyampaikan poin-poin pentingnya secara efektif pada semua orang yang berkepentingan