4 Tantangan Teratas Ilmu Data & Solusi Sederhana Untuk Mereka di 2022

Ilmu data adalah salah satu bidang paling menarik saat ini yang memberdayakan perusahaan untuk meningkatkan bisnis mereka. Dengan begitu banyak data yang terus-menerus diproduksi oleh server jaringan, sensor IoT, halaman media sosial resmi, database, dan log perusahaan, itu harus ditangani dan tidak dapat diabaikan. Ilmuwan data mengumpulkan kumpulan data ini, menghapus data yang tidak diinginkan, lalu menganalisisnya.

Analisis ini membantu dalam memahami di mana bisnis saat ini berdiri dan area di mana perusahaan dapat meningkatkan. Tapi, memahami data tidak semudah itu. Ilmuwan data dan analis data menghadapi masalah, seperti pengumpulan data, masalah keamanan, dan kurangnya teknologi yang tepat.

Tantangan Ilmu Data

1. Mengidentifikasi masalah data

Salah satu tantangan terberat dari ilmu data adalah mengidentifikasi masalah atau isu. Ilmuwan data kebanyakan memulai dengan kumpulan data besar yang seringkali tidak terstruktur. Mereka harus memahami apa yang harus mereka lakukan dengan data ini.

Misalnya, mereka mungkin harus menganalisis data ini untuk memecahkan masalah bisnis, seperti hilangnya kumpulan pelanggan tertentu. Atau, mereka mungkin harus menganalisis data bisnis untuk memahami di mana mereka menderita kerugian dalam beberapa tahun terakhir.

Larutan

Sebelum menganalisis kumpulan data apa pun, pendekatan terbaik adalah memahami masalah yang perlu dipecahkan. Memahami persyaratan bisnis akan membantu ilmuwan data menyiapkan alur kerja. Daftar periksa juga dapat dibuat yang dapat dicentang saat data dianalisis.

Baca: Gaji Data Scientist di India

2. Menemukan data yang paling tepat

Karena perusahaan menghasilkan data dalam jumlah besar setiap detik, adalah tugas yang berat untuk mendapatkan data yang tepat untuk analisis. Ini karena kumpulan data yang benar akan sangat penting untuk mengembangkan model data yang paling tepat . Data yang tepat dengan format yang tepat akan memakan waktu lebih sedikit untuk dibersihkan dan dianalisis.

Misalnya, untuk menganalisis kinerja bisnis suatu perusahaan, Anda memerlukan kumpulan data yang berisi data keuangan tahun berjalan atau beberapa tahun terakhir. Jumlah data juga penting. Terlalu banyak data sama berbahayanya dengan data yang tidak mencukupi.

Mungkin ada situasi di mana Anda mungkin harus mengakses data dari berbagai sumber, termasuk log pelanggan dan database karyawan, yang bisa jadi sulit.

Larutan

Jika Anda seorang ilmuwan data, Anda harus berkomunikasi dengan pejabat perusahaan untuk mendapatkan data. Ini memastikan bahwa Anda memiliki semua set data yang diperlukan untuk mengatasi masalah tersebut. Sistem manajemen data dan alat integrasi data juga harus ditangani. Alat data, seperti Azure Stream Analytics, membantu mengumpulkan data dari berbagai sumber, menggabungkannya, dan memfilternya.

Alat seperti ini membantu dalam menghubungkan semua sumber data dan menyiapkan alur kerja.

Pelajari lebih lanjut: 7 Kasus Penggunaan Ilmu Data Teratas di Industri Keuangan

3. Kurangnya tenaga kerja terampil

Karena semakin banyak perusahaan menjadi bergantung pada ilmu data, permintaan akan profesional data yang terampil semakin meningkat. Ini adalah salah satu tantangan utama ilmu data saat ini. Metode tradisional bekerja dengan data telah berubah. Namun faktanya banyak karyawan yang belum mampu mengikuti perkembangan zaman.

Banyak profesional ilmu data baru memulai sebagai junior tanpa banyak pengalaman. Dia mungkin memiliki keterampilan statistik dan teknis untuk bermain-main dengan data. Tapi, kurangnya pengalaman dan pengetahuan domain tidak akan memberinya hasil yang dia butuhkan.

Ini adalah tanggung jawab pejabat tinggi perusahaan untuk memperkaya tenaga kerja mereka.

Larutan

Perusahaan harus mulai dengan berinvestasi lebih banyak dalam perekrutan ilmuwan data, analis data, dan insinyur data. Jika diperlukan, mereka harus menciptakan posisi pekerjaan baru. Langkah lainnya adalah mengatur pelatihan dan lokakarya ilmu data untuk karyawan yang ada. Seminar juga dapat diadakan untuk memastikan bahwa semua karyawan memiliki pemahaman dasar tentang analisis data.

Langkah inovatif lain yang diambil oleh banyak perusahaan adalah membeli perangkat lunak analitik data modern yang berjalan dengan kecerdasan buatan. Perangkat lunak ini dapat dioperasikan oleh karyawan yang tidak memiliki keahlian ilmu data tetapi memiliki pengetahuan domain dasar. Ini membantu organisasi mengurangi biaya perekrutan dan pelatihan mereka.

4. Pembersihan data

Pembersihan data atau penghapusan data yang tidak diinginkan dari kumpulan data adalah salah satu tantangan yang mendesak dalam ilmu data . Diamati bahwa perusahaan kehilangan hampir 25% dari pendapatan mereka karena membersihkan data yang buruk itu mahal. Bekerja pada kumpulan data yang terdiri dari banyak inkonsistensi dan informasi yang tidak diinginkan dapat menciptakan kekacauan dalam kehidupan ilmuwan data!

Karena para profesional ini harus bekerja dengan terabyte data, data yang tidak konsisten dapat membutuhkan banyak waktu untuk dibersihkan. Juga, jenis kumpulan data ini dapat menyebabkan hasil yang tidak diinginkan dan salah.

Larutan

Tata kelola data adalah solusi terbaik untuk masalah ini. Ini mengacu pada serangkaian prosedur untuk mengelola aset data dalam perusahaan. Profesional data harus menggunakan alat tata kelola data modern untuk membersihkan, memformat, dan menjaga keakuratan kumpulan data yang mereka tangani.

Alat tata kelola data terbaik adalah:

• Tata Kelola Data IBM
• OvalEdge
• kolibra
• Truedat
• Informatika
• Alterix
• bakat

Langkah penting lainnya yang perlu diambil organisasi adalah mempekerjakan para profesional untuk menjaga kualitas data. Karena ini adalah masalah perusahaan, manajer kualitas data harus hadir di setiap departemen untuk memastikan kualitas dan akurasi kumpulan data.

Baca Juga: Ide Proyek Ilmu Data

Membungkus

Menangani kumpulan data besar dan mengatasi tantangan ilmu data adalah tugas yang sulit. Profesional ilmu data adalah bagian integral dari perusahaan besar di masa sekarang ini. Selain menggunakan keterampilan dan keahlian ilmuwan data, perusahaan juga dapat mencari nasihat profesional. Konsultan ilmu data dapat menghemat waktu dengan memberikan wawasan berharga tentang cara menangani data organisasi.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.