Pendahuluan
Esensi Data Science? Data science adalah bidang ilmu yang melibatkan ekstraksi pengetahuan dan wawasan dari data yang kompleks dan tidak terstruktur, sehingga memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan yang terinformasi. Data science melibatkan ilmu komputer, matematika, dan keahlian bisnis, dengan kolaborasi antara bidang-bidang ini menjadi kunci keberhasilan inisiatif data science. Artikel ini membahas berbagai jenis analisis data dalam data science, siklus hidup data science, dan peran yang terlibat dalam proses tersebut.
Jenis-jenis Analisis Data
Data science mencakup berbagai metodologi yang dirancang untuk menjawab pertanyaan tertentu dalam sebuah organisasi. Metodologi ini dapat diklasifikasikan berdasarkan tingkat kompleksitas dan nilai yang dihasilkan. Berikut adalah empat jenis analisis data utama dalam data science:
- Analitik Deskriptif: Fokus pada pemahaman tentang kondisi saat ini suatu bisnis dengan mengumpulkan data yang akurat. Ini membantu menjawab pertanyaan seperti “Apakah penjualan naik atau turun?”
- Analitik Diagnostik: Jenis ini menelusuri penyebab di balik pola-pola yang teramati, dengan tujuan mengidentifikasi mengapa kejadian tertentu terjadi. Ini mengeksplorasi pertanyaan seperti “Mengapa penjualan naik atau turun?”
- Analitik Prediktif: Dengan menggunakan pola data historis, analitik prediktif meramalkan hasil di masa depan. Ini memberikan wawasan terhadap pertanyaan seperti “Bagaimana performa penjualan kita akan di kuartal berikutnya?”
- Analitik Preskriptif: Tingkat tertinggi dalam data science, analitik preskriptif merekomendasikan tindakan optimal untuk mencapai hasil yang diinginkan. Ini menjawab pertanyaan seperti “Apa langkah yang harus diambil untuk meningkatkan penjualan sebesar 10%?”
Siklus Hidup Data Science
Siklus hidup data science terdiri dari beberapa tahap, masing-masing berkontribusi pada kesuksesan inisiatif berbasis data:
- Pemahaman Bisnis: Tahap awal melibatkan pemahaman tujuan organisasi dan merumuskan pertanyaan yang tepat untuk dianalisis melalui data. Keahlian dalam bisnis menjadi penting untuk memastikan relevansi dan dampak dari pertanyaan yang diajukan.
- Data Mining: Setelah pertanyaan ditentukan, data mining dilakukan. Tahap ini melibatkan pengambilan data yang diperlukan dari berbagai sumber untuk mendukung analisis.
- Pembersihan Data: Data dunia nyata seringkali tidak sempurna, sehingga membutuhkan proses pembersihan untuk menghilangkan inkonsistensi, nilai yang hilang, dan duplikasi. Tahap ini memastikan data siap untuk dianalisis.
- Eksplorasi: Eksplorasi menggunakan berbagai alat analitik untuk mendapatkan wawasan dari data dan menjawab pertanyaan yang telah ditentukan. Tahap ini membentuk dasar untuk teknik analitik lanjutan yang akan dilakukan.
- Analitik Lanjutan: Untuk menjawab pertanyaan yang kompleks, digunakan alat analitik lanjutan seperti machine learning. Alat-alat ini memanfaatkan daya komputasi yang besar dan data berkualitas tinggi untuk membuat prediksi dan memberikan rekomendasi tindakan.
- Visualisasi: Setelah wawasan dan hasil analisis didapatkan, penting untuk memvisualisasikannya secara efektif guna komunikasi yang baik. Analis bisnis sering kali berperan dalam mengubah wawasan berbasis data menjadi representasi visual yang dapat diaplikasikan.
Peran dalam Proses Data Science
Proses data science melibatkan kolaborasi antara beberapa peran, yang masing-masing memberikan keahlian yang unik, berikut merupakan beberapa peran yang umum dalam proses data science:
- Business Analyst/Data Analyst: Mereka memiliki pengetahuan dalam domain bisnis, berkontribusi dalam merumuskan pertanyaan yang relevan, dan membantu dalam memvisualisasikan wawasan dalam konteks bisnis atau konteks tertentu.
- Data Engineer: Profesional ini bertanggung jawab dalam pengadaan data, pembersihan, dan eksplorasi. Mereka memastikan data tersedia dan siap untuk dianalisis.
- Data Scientist: Ilmuwan data mengkhususkan diri dalam teknik analitik lanjutan, menggunakan machine learning dan metode statistik untuk menggali wawasan berharga. Mereka bekerja sama dengan analis bisnis dan insinyur data dalam menjalankan eksplorasi dan analisis.
Kolaborasi dan Tumpang Tindih Peran
Seringkali terjadi tumpang tindih antara peran-peran tersebut, dengan individu yang mengemban tanggung jawab ganda. Analis bisnis mungkin terlibat dalam tugas machine learning, sementara ilmuwan data mungkin perlu mencari data secara mandiri. Kolaborasi dan komunikasi yang efektif antara peran-peran ini menjadi kunci untuk memaksimalkan nilai dari inisiatif data science.
Penutup
Data science berperan sebagai jembatan antara ilmu komputer, matematika, dan keahlian bisnis, memungkinkan organisasi untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat dijadikan dasar pengambilan keputusan. Dengan memanfaatkan analitik deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif, bisnis dapat memahami secara komprehensif operasional mereka dan mengambil keputusan yang terinformasi. Siklus hidup data science, didukung oleh peran-peran seperti analis bisnis, insinyur data, dan ilmuwan data, memungkinkan organisasi untuk mengoptimalkan nilai dari inisiatif data science. Semoga bermanfaat! [aam]
Sumber:
- What is Data Science? – YouTube
- Data Science from Scratch: First Principles with Python: Grus, Joel: 9781492041139: Amazon.com: Books
About the Author
