Data science merupakan salah satu bidang yang sedang berkembang pesat saat ini. Hal ini disebabkan oleh kenyataan bahwa semakin banyak data yang tersedia dalam berbagai bidang, seperti kesehatan, keuangan, pemasaran, dan sebagainya.
Namun, hanya dengan memiliki data saja tidaklah cukup, perusahaan harus mampu mengolah, membersihkan dan menganalisis data tersebut agar dapat mengambil keputusan yang tepat. Oleh karena itu, perusahaan perlu memiliki framework kerja data science yang baik dan efektif.
Baca Juga: 9 Tren Data Science 2023 Yang Akan Mengubah Industri
Apa itu Framework Kerja Data Science?
Framework kerja data science adalah serangkaian langkah dan proses yang digunakan untuk mengumpulkan, memproses, menganalisis, dan menginterpretasikan sebuah data. Framework ini membantu perusahaan untuk mengembangkan strategi yang lebih baik dalam menggunakan data untuk mengambil keputusan yang lebih baik.
Keuntungan Framework Kerja Data Science bagi Perusahaan
Menghemat waktu dan biaya
Framework kerja data science memungkinkan perusahaan untuk menghemat waktu dan biaya yang dibutuhkan untuk menganalisis data. Dengan memiliki proses yang terstruktur dan sistematis, perusahaan dapat menghindari kesalahan yang dapat terjadi saat menganalisis data secara manual.
Meningkatkan efektivitas analisis data
Dengan menggunakan framework kerja data science, perusahaan dapat meningkatkan efektivitas analisis data. Dalam framework ini, setiap tahap memiliki metrik kinerja yang jelas dan dapat diukur. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengevaluasi dan memperbaiki proses kerja secara terus-menerus sehingga analisis data dapat dilakukan dengan lebih efektif.
Meningkatkan akurasi hasil analisis
Framework kerja data science juga dapat meningkatkan akurasi hasil analisis. Dalam framework ini, data diolah dengan algoritma dan teknik analisis yang lebih canggih dan terstruktur. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk menghindari kesalahan yang mungkin terjadi saat menganalisis data secara manual.
Meningkatkan keputusan bisnis yang lebih baik
Dengan menggunakan framework kerja, perusahaan dapat membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Dalam framework ini, analisis data dilakukan dengan lebih teliti dan akurat. Hasil analisis dapat digunakan sebagai dasar untuk mengambil keputusan bisnis yang lebih baik dan strategis.
Meningkatkan keunggulan kompetitif perusahaan
Dalam dunia bisnis yang kompetitif, framework kerja dapat menjadi salah satu keunggulan kompetitif perusahaan. Perusahaan yang mampu menganalisis data dengan lebih efektif dan akurat akan lebih mampu mengambil keputusan bisnis yang lebih tepat dan cepat. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk lebih unggul dalam persaingan bisnis.
Baca Juga: Pentingnya Data Science Untuk Industri Perbankan
OSEMN, Framework Kerja Yang Dapat Digunakan
Framework OSEMN memuat berbagai step-by-step penting yang dikerjakan oleh seorang data scientist. Untuk memaksimalkan hasil kerja, framework dapat mempermudah hal tersebut. Framework ini dapat bermanfaat untuk pemecahan masalah dalam bidang analisis data science.
Obtain
Tahap pertama dalam memulai suatu proyek data science adalah obtain, yakni memperoleh ataupun menghimpun data. Berbagai data tersebut dihimpun dari berbagai sumber. Lalu, untuk memprosesnya digunakan kemampuan teknis seperti MySQL.
Scrub
Dalam framework kerja data science, bila suatu kumpulan data berhasil dihimpun, maka langkah selanjutnya yang harus dilakukan dalam proses data science adalah scrubbing data. Scrubbing data adalah suatu proses pembersihan ataupun filter data. Bila terdapat data yang tidak relevan ataupun tidak penting, maka data tersebut harus dibuang.
Explore
Di dalam tahap ini akan dilakukan pemeriksaan dan penggalian data. Hal pertama yang harus dilakukan adalah memeriksa data properti, karena jenis data yang berbeda membutuhkan perlakukan yang juga berbeda. Lalu, statistik deskriptif harus bisa dihitung agar bisa mengekstrak fitur serta menguji variabel
secara signifikan.
Model
Bila tahap scrub dan explore sudah dipastikan dan dilakukan secara maksimal, maka kamu bisa lanjut ke langkah selanjutnya, yakni model. Di dalam tahap ini, kamu bisa membuat model data agar bisa mencapai tujuan yang sebelumnya sudah dirancang.
Interpret
Tahap terakhir dalam melakukan proses data science adalah interpretasi data. Tahap ini tidak
kalah pentingnya dari empat tahap sebelumnya, yang mana harus dilakukan interpretasi model dan juga data.
Hasil dari pengolahan data yang sudah diinterpretasi harus mampu dipahami oleh mereka yang awam dan tidak mengerti berbagai istilah teknis lainnya.
Selenggarakan Pelatihan Data Science Untuk Perusahaan di Shift Academy
Mengetahui pentingnya data science untuk industri perbankan, ini adalah waktu terbaik untuk berinventasi dengan meningkatkan skill team data perusahaan kamu.
Shift Academy menyediakan produk pembelajaran dalam berbagai bentuk dan format. Kami
menciptakan puluhan produk menarik berbasis dalam industri. Produk kami dapat dicapai oleh semua tingkatan, mulai dari entry level hingga eksekutif senior.
