Belakangan ini, ilmu data atau data science menjadi topik perbincangan hangat lantaran menjadi ilmu terpopuler dan bisa diterapkan di berbagai jenis industri. Selain prospek ke depan, bidang ilmu yang menggabungkan beberapa disiplin ilmu sangat penting dari sudut pandangan industri.
Pasalnya, banyak industri yang sedang melakukan pengembangan di bidang teknologi sehingga mengundang para ahli data (data scientist) untuk unjuk diri. Nah, ingin tahu lebih dalam terkait konsep ilmu data? Dalami pengetahuan Anda melalui artikel di bawah ini!
Daftar ISI
Apa Itu Data Science?
Mengutip dari laman website Urban Institute, ilmu data atau data science adalah suatu keterampilan gabungan dari ilmu komputer, teknologi, pemrograman, dan statistika. Lantaran tujuannya adalah untuk mengolah data mentah menjadi informasi bermanfaat.
Keterampilan ini mengharuskan ahli data atau data scientist memanfaatkan teknologi cloud computing, natural language process (NPL), analisis big data, dan bahkan machine learning. Semua teknologi tersebut membantu proses pengumpulan hingga pengolahan informasi data.
Biasanya, data scientist akan mendalami algoritma machine learning yang memungkinkan mereka mengolah gambar, teks, dan video untuk membuat sistem kecerdasan buatan (artificial intelligence). Harapannya, kemampuan tersebut dapat menemukan suatu inovasi untuk mengolah informasi data dengan cara baru.
Selain itu, kecerdasan buatan tersebut bisa membantu pekerjaan manusia dalam tugas yang sulit bagi kecerdasan manusia. Jika Anda ingin memiliki keahlian dalam data science, salah satu materi yang harus Anda kuasai adalah memahami dan bisa menyusun kode program menggunakan bahasa pemrograman Phyton dan R.
Pada dasarnya, perancangan ilmu data ini sangat bermanfaat untuk industri bisnis. Sebab, pengetahuan bisnis juga menjadi dasar yang paling penting untuk menjadi seorang data scientist. Apalagi, saat ini perkembangan era bisnis digital maupun lokal sedang berkembang sangat pesat.
Sejarah Munculnya Data Science dari Masa ke Masa
Perjalanan ilmu data untuk menjadi populer butuh waktu yang cukup lama. Dr. DJ Patil dari LinkedIn dan Jeff Hammerbacher dari Facebook menjadi dua orang yang pertama kali mempopulerkan ilmu data. Keduanya bekerja sama untuk menerapkan data science ke berbagai bidang sehingga orang lain bisa turut menggunakannya.
Mulanya, pada tahun 1962, John W. Tukey mulai mengamati proses analisis data pada sistem komputer. Kemudian, hasilnya adalah John W. Tukey berhasil mengamati gabungan ilmu komputer dengan pemrograman sehingga ia bisa menyajikan analisis data hanya dalam hitungan jam.
Pada tahun 1977, muncullah organisasi asosiasi internasional untuk perhitungan statistik. Asosiasi tersebut disebut International Association for Statistical Computing (IASC). Tujuan adanya IASC adalah untuk menghubungkan metode statistik tradisional, teknologi komputer berbasis modern, dan pengetahuan para ahli.
Memasuki tahun 1994, dunia marketing telah memperkenalkan adanya data science. Akan tetapi, data yang ada pada database marketing belum lengkap, sehingga IASC belum secara maksimal mengumumkan adanya informasi terbaru.
Oleh karena itu, pada tahun 1999, Jacob Zahavi menemukan suatu inovasi untuk membuat alat baru. Tujuan dari alat tersebut adalah agar seseorang bisa menangani jumlah data yang sangat besar. Lalu, pada tahun 2001 muncullah Software-As-A-Service (SAAS), di mana software tersebut berbasis cloud online.
Pada tahun tersebut, layanan SAAS seperti Dropbox dan Google Drive tersedia versi gratis. Maka dari itu, perkembangan datanya semakin meledak. Dengan seiring berjalannya waktu, tepatnya pada tahun 2008, DJ Patil dan Jeff Hammerbacher yang mempopulerkan pertama kali istilah data science.
Sejak saat itulah, banyak perusahaan yang menggunakan big data untuk melakukan orientasi dari data konvensional ke data driven. Kemudian, pada tahun 2015, mulai ramai penemuan teknologi dengan teknik deep learning, seperti Google Voice. Hingga saat ini, pemanfaatan ilmu data masih terus berkembang.
Manfaat Data Science
Sebenarnya, pemanfaatan ilmu data sudah menjalar ke berbagai industri, baik itu bisnis, industri kreatif, maupun lokal. Meskipun secara kasat mata mengatur dan membuat informasi dari suatu data itu cukup sederhana, namun penggunaan data science akan lebih berguna. Berikut ini manfaat penerapan ilmu data:
- Bisa memprediksi calon konsumen berdasarkan history penjualannya.
- Dapat mendeteksi celah keamanan pada website.
- Sebagai alternatif pengambilan keputusan untuk nilai akreditasi suatu instansi.
- Membantu upaya membedakan produk yang memiliki kualitas tinggi dan rendah dengan lebih mudah. Tentunya dengan mengacu pada data dari tim QC (quality control).
- Mengatur tampilan website sesuai rekomendasi pencarian pembeli.
Selain itu, implementasi ilmu data juga penting dalam kehidupan bisnis. Sebab, akan ada dua hal yang bisa pelaku bisnis dapatkan dengan mudah, yaitu efisiensi dalam sistem dan proses produksi.
Para stakeholders perusahaan akan mendapatkan keuntungan lebih dari penghematan biaya, efisiensi waktu, dan sumber daya. Menerapkan data science bisa menciptakan proses bisnis tersebut lebih efisien dan terstruktur. Sehingga, Anda akan mengalami peningkatan penjualan dan kelancaran bisnis Anda.
Contoh Penerapan Data Science dalam Kehidupan Sehari-hari
Ilmu-ilmu yang berhubungan dengan program komputer dan statistika pasti akan bermanfaat di berbagai bidang. Sebab, industri manapun pasti membutuhkan teknologi pengolahan data. Nah, langsung saja baca ulasan berikut untuk tahu cabang-cabang penerapan ilmu data:
1. Perbankan
Saat ini, dunia perbankan berkaitan erat dengan sistem komputer. Contohnya, pengelolaan risiko kredit membutuhkan upaya pengumpulan data dengan melihat riwayat kredit, penjualan, pendapatan dan lainnya.
Selain itu, pergerakan saham milik bank juga bisa terawasi atau monitoring dengan data science. Sebab, komponen teknologi dalam ilmu data bisa berguna untuk memprediksi fluktuasi atau pergerakan harga saham dengan mengevaluasi history dan faktor eksternal.
2. Kesehatan
Selanjutnya adalah peranan ilmu data di bidang kesehatan. Seperti yang Anda tahu, salah satu teknologi yang data scientist manfaatkan adalah algoritma machine learning. Teknologi tersebut bisa berfungsi untuk mendiagnosa penyakit kanker dalam bentuk alat CT scan maupun MRI (Magnetic Resonance Imaging).
Sedangkan bagi pihak rumah sakit, penerapan data science berguna dalam pengelolaan data pasien. Biasanya, cara pengelolaannya melibatkan pengurutan data pasien secara sistematis, mulai dari informasi dasar pasien hingga catatan penyakit yang mereka miliki.
3. Transportasi
Dalam dunia logistik, analisis ketersediaan jalur pengiriman sangat penting untuk dilakukan. Pasalnya, proses pengiriman barang membutuhkan rute tercepat sehingga dapat menghemat bahan bakar.
Bagi perusahaan ridesharing, data science bermanfaat untuk monitoring ketersediaan kendaraan maupun pengemudinya. Sehingga, mereka bisa menganalisis adanya kendaraan beserta pengemudi dengan lebih mudah dan menentukan nominal harga yang perlu konsumen bayarkan.
4. Retail
Contoh penerapan data science selanjutnya bisa Anda temukan di industri retail atau e-commerce. Dalam hal ini, pelaku usaha memanfaatkan algoritma database untuk memberikan rekomendasi kepada pelanggan. Tentunya, rekomendasi tersebut berasal dari pencarian teratas maupun pembelian produk sebelumnya.
5. Telekomunikasi
Penerapan data science yang terakhir adalah pada bidang telekomunikasi. Pada bidang ini, pekerjaannya berhubungan dengan analisis, pengolahan, dan pembuatan jaringan data. Data scientist akan membantu pemilik industri telekomunikasi untuk mengoptimalkan jaringan komunikasi serta alokasi sumber daya dan layanan.
Baca Juga : LSM Adalah: Sejarah, Fungsi, Tugas, dan Contohnya
Tertarik untuk Mulai Belajar Data Science?
Berdasarkan penjabaran di atas, apakah Anda sudah tertarik untuk mendalami data science? Jika iya, pastikan Anda menguasai skill pemrograman komputer dengan bahasa Phyton dan R. Selain itu, Anda juga harus paham terkait ilmu statistika karena Anda harus mengumpulkan dan mengolah data informasi yang ada.Bahkan, dalam beberapa kasus, Anda harus mendalami riset terkait wawasan dalam dunia bisnis serta visualisasi data. Anda bisa mempelajari beberapa tools, seperti Tableau, Visme, dan Datawrapper. Harapannya, Anda bisa memberi nilai tambah dalam mengambil keputusan yang didasari oleh informasi yang kuat dan terstruktur.
