Apa itu Data Science?
Data science adalah sebuah ilmu yang menggabungkan ilmu matematika dan statistika dengan ilmu komputer.
Tujuan dari Data Science adalah menganalisa data dari suatu himpunan data, baik skala kecil (sampel) maupun besar (populasi).
Himpunan data tersebut kemudian diaplikasikan dengan algoritma tertentu untuk menggali data, dengan tujuan untuk mendapatkan pola data dan melakukan prediksi data yang cukup akurat.
Tujuan dari prediksi ini adalah membantu tim Manajemen dalam pengambilan keputusan, maupun untuk digunakan dalam membuat kecerdasan buatan yang dapat terus belajar dengan sendirinya (Artificial Intelligence).
Istilah “Data Science” sendiri diciptakan pada tahun 2008 lalu ketika perusahaan menyadari kebutuhan akan digital talent yang terampil dalam mengatur dan menganalisis data dalam jumlah besar (Big Data).
Dalam artikel McKinsey & Company 2009, Hal Varian, kepala ekonom Google dan profesor ilmu informasi, bisnis dan ekonomi UC Berkeley, meramalkan pentingnya adaptasi terhadap pengaruh teknologi dan pentingnya melakukan konfigurasi ulang terhadap industri yang berbeda.
Kemunculan Data Science
Seorang individu yang bekerja dalam ilmu Data Science disebut sebagai Data Scientist. Data scientist adalah seseorang yang melakukan penyaringan data untuk menemukan data yang tepat.
Data tersebut kemudian diinformasikan kepada manajemen (umumnya dari tim bisnis), dan dipergunakan untuk membantu pengambilan keputusan.
Seorang Data Scientist harus memahami pengetahuan statistik, matematika, dan hukum (setidaknya dasar-dasar hukum terkait proses penggalian data), memiliki keterampilan pemrograman (SQL, Python, R), penggunaan visualisasi data yang tepat, dan pengembangan model machine learning.
Seorang Data Scientist yang baik dapat menanyakan pertanyaan yang tepat, mengumpulkan data dari banyak sumber data yang berbeda, mengubah informasi yang didapatkan menjadi solusi, dan menyajikannya menjadi informasi yang dapat bermanfaat sert dipahami oleh setiap kalangan.
Apa yang Dilakukan Oleh Seorang Data Scientist?
Tugas seorang Data Scientist adalah mengumpulkan, mengolah, dan menganalisa data untuk menghasilkan informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan perusahaan. Beberapa aktivitas main yang biasanya dilakukan oleh seorang Data Scientist adalah:
- Memberikan saran berdasarkan hasil temuannya kepada user, dengan tujuan untuk memberikan solusi terhadap masalah yang sedang user hadapi.
- Mengidentifikasi dan memprioritaskan hal-hal yang harus ditindaklanjuti bersama anggota tim yang lain (Data Analyst/Data Engineer/tim bisnis).
- Melakukan penelitian, mendesain, dan menganalisis berbagai sumber data untuk membuat solusi yang diharapkan.
Apa Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst?
Data Scientist dan Data Analyst adalah dua peran penting dalam dunia data-driven. Meskipun seringkali disamakan, keduanya memiliki perbedaan dalam pendekatan dan fokusnya.
Tugas Data Analyst
Data Analyst bertanggung jawab untuk memproses, menganalisis, dan menginterpretasi data untuk membantu organisasi dalam pengambilan keputusan. Mereka biasanya menggunakan alat analisis dasar untuk memperoleh wawasan dari data yang ada, seperti penggunaan regresi, clustering, atau visualisasi data. Data Analyst lebih fokus pada kegiatan operasional dan taktis dan bertujuan untuk memberikan informasi dan wawasan yang berkaitan dengan masalah bisnis tertentu.
Tugas Data Scientist
Di sisi lain, Data Scientist memiliki pendekatan yang lebih holistik terhadap analisis data. Mereka mengumpulkan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan memprosesnya menggunakan teknik machine learning atau deep learning untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam dan kompleks. Data Scientist juga berfokus pada pengembangan model prediktif yang dapat memprediksi tren masa depan dan membantu organisasi membuat keputusan strategis dalam jangka panjang.
Bentuk Keahlian Data Scientist dan Data Analyst
Keahlian data analyst
Keahlian yang diperlukan oleh Data Scientist dan Data Analyst juga memiliki perbedaan. Data Analyst harus memiliki pemahaman yang kuat tentang matematika, statistik, dan teknik analisis data. Mereka juga harus memiliki kemampuan komunikasi dan presentasi yang baik untuk menjelaskan hasil analisis data secara efektif kepada pemangku kepentingan.
Keahlian data scientist
Sementara itu, Data Scientist memerlukan pemahaman yang lebih mendalam tentang machine learning, statistik, dan pemrograman. Mereka harus memiliki kemampuan untuk membangun model prediktif yang akurat dan dapat diandalkan dan juga harus memahami bagaimana data dapat diintegrasikan dengan teknologi seperti cloud computing atau big data.
Mengapa Bekerja Dalam Bidang Data Science?
Saat ini merupakan era digital. Hal ini ditunjukkan dengan banyaknya bidang-bidang bisnis yang didigitalisasi. Misalnya saja dalam bidang transportasi, kuliner, pembayaran, dan lain sebagainya. Karena itu, Data scientist merupakan salah satu profesi kerja yang menarik untuk dilakukan.
Menurut salah satu artikel Harvard Business Review, profesi Data Scientist adalah salah satu profesi yang paling “hot” di abad ke-21 ini. Dalam beberapa tahun terakhir, lapangan pekerjaan untuk Data Scientist bahkan meningkat sampai 30 kali lipat!
Selain itu, Glassdoor menempatkan data scientist sebagai Pekerjaan Terbaik nomor satu di Amerika selama tiga tahun berturut-turut. Hal ini disebabkan oleh adanya permintaan yang terus meningkat untuk para Data Scientist di seluruh industri, baik dari industri besar maupun kecil.
Baca juga: Framework Kerja Data Science, Langkah Penting Bagi Perusahaan
Kebutuhan terhadap Data Scientist tidak menunjukkan tanda-tanda melambat di tahun-tahun mendatang.
LinkedIn mencantumkan Data Scientist sebagai salah satu pekerjaan paling menjanjikan di tahun 2017 dan 2018, karena seiring berjalannya waktu, jumlah data pada berbagai bidang bisnis semakin bertambah banyak, bahkan dalam perusahaan kecil.
Ditambah lagi, data menjadi lebih mudah untuk diakses. Karena itu, sekarang perusahaan teknologi besar bukan lagi satu-satunya jenis perusahaan yang membutuhkan Data Scientist.
Alat yang Digunakan Dalam Data Science
Data Scientist menggunakan berbagai alat dan teknologi untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data. Beberapa contoh alat yang sering digunakan oleh Data Scientist adalah Python, R, dan SQL.
Python dan R adalah bahasa pemrograman yang paling sering digunakan dalam analisis data, sedangkan SQL digunakan untuk mengambil data dari database. Data Scientist juga menggunakan alat visualisasi data seperti Tableau atau PowerBI untuk menghasilkan visualisasi data yang mudah dimengerti.
Selain itu, Data Scientist juga menggunakan teknologi seperti Hadoop, Spark, dan TensorFlow untuk memproses data dalam skala besar. Hadoop digunakan untuk mengelola data dalam skala besar, sedangkan Spark digunakan untuk memproses data dalam waktu nyata.
Baca Juga: Apa itu Power BI, Tools Andalan Para Business Intelligence
TensorFlow adalah perangkat lunak open-source untuk machine learning yang dikembangkan oleh Google dan banyak digunakan dalam pengembangan model prediktif.
Kesimpulannya, Data Scientist dan Data Analyst adalah dua peran penting dalam analisis data, meskipun keduanya memiliki perbedaan dalam pendekatan dan fokusnya.
Keduanya memiliki keahlian yang berbeda dan menggunakan berbagai alat dan teknologi dalam pekerjaan mereka. Dalam dunia bisnis yang semakin berkembang, keduanya sangat diperlukan untuk membantu organisasi dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.
