Ilmu Data Diringkas Dalam Satu Gambar

Belakangan ini istilah 'Data Science' sedang ramai dibicarakan. Ke mana pun kita melihat, ada sesuatu yang mengarahkan kita ke Ilmu Data. Kenapa gitu? Jawabannya cukup sederhana – dunia kita dengan cepat berubah menjadi bidang berbasis data di mana inovasi teknologi, proses bisnis, keputusan bisnis semuanya ditentukan oleh data. Faktanya, 90% dari data dunia telah dihasilkan dalam dua tahun terakhir. Setiap hari, hampir 2,5 triliun byte data dihasilkan dalam skala global. Jadi, bagaimana tepatnya kita memahami jumlah data yang sangat besar ini?
Yah, itu semua karena Ilmu Data.

Apa itu Ilmu Data?

Ilmu data adalah studi multidisiplin yang menggabungkan inferensi data dengan algoritma canggih, proses ilmiah, dan teknologi dengan tujuan untuk mengekstrak informasi bermakna yang tersembunyi di dalam data terstruktur dan tidak terstruktur. Bersifat multidisiplin dalam arti melibatkan konsep, alat, dan keahlian di bidang Matematika, Statistika, Ilmu Komputer, dan Ilmu Informasi.
Cara Membuat Karir Cemerlang di Data

Pada dasarnya Ilmu Data adalah tentang mengungkap tren, pola, dan wawasan tersembunyi dari dalam data. Setelah profesional data (ilmuwan data, analis data, ahli statistik) menemukan wawasan berharga ini, analis bisnis menggabungkan informasi dalam infrastruktur organisasi untuk meningkatkan proses pengambilan keputusan, meningkatkan penjualan dan pendapatan, meningkatkan produktivitas karyawan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Ilmu Data juga mencakup proses pengembangan 'produk data'. Produk data mengacu pada aset teknis yang memanfaatkan data untuk menghasilkan solusi berorientasi algoritme. Daftar rekomendasi yang dipersonalisasi adalah contoh terbaik dari produk data. Misalnya, Amazon menyelami data konsumen untuk menyusun saran belanja yang 'dipersonalisasi' untuk pelanggan individu berdasarkan riwayat penelusuran dan pembelian sebelumnya.

Sekarang mari kita uraikan Data Science menjadi lima tahapan seperti terlihat pada gambar di atas:

Kualitas data

Ketika berhadapan dengan kumpulan data besar, pertama-tama data perlu dinilai untuk menentukan keandalan, kesesuaian, dan efisiensinya untuk melayani tujuan tertentu sesuai dengan konteks masalah yang perlu ditangani. Data diperiksa dari berbagai perspektif untuk menghitung akurasi dan relevansinya. Dalam konteks proses organisasi dan bisnis, sangat penting bahwa data dapat diandalkan sehingga dapat mendorong keputusan dan solusi bisnis yang sehat.

Analisis Statistik Deskriptif

Analisis statistik deskriptif adalah proses menggambarkan, menyajikan, dan mengatur kumpulan data tertentu dengan memberikan ringkasan yang tepat tentang sampel data melalui grafik, tabel, atau perhitungan numerik. Tiga jenis statistik deskriptif yang paling umum adalah mean, median, dan mode. Analisis statistik deskriptif terutama digunakan untuk mengubah informasi kuantitatif yang kompleks menjadi deskripsi berukuran gigitan untuk kemudahan pemahaman.
Apa itu Ilmu Data? Siapa Ilmuwan Data? Apa itu Analytics?

Diagnosa Data

Setelah relevansi data ditetapkan dan dipecah menjadi fragmen yang lebih kecil, perlu dilakukan diagnosis data untuk memeriksa dan meninjau infrastruktur data organisasi. Tujuannya di sini adalah untuk mengidentifikasi masalah dalam struktur data dan membuat strategi yang efektif untuk memperbaiki masalah sambil secara bersamaan menorehkan kemungkinan perbaikan yang dapat dimasukkan ke dalam sistem data. Karena seluruh infrastruktur data harus ditinjau, analisis data multivariat adalah metode yang ideal. Analisis data multivariat menunjukkan teknik statistik untuk menganalisis data yang muncul dari lebih dari satu variabel.

Analisis Prediktif

Analitik prediktif mengacu pada praktik mengekstraksi wawasan berharga dari kumpulan data yang ada untuk memprediksi kemungkinan hasil di masa depan. Ini memanfaatkan penambangan data dan teknik pembelajaran mesin, dan algoritme statistik pada data historis untuk menentukan kemungkinan hasil di masa mendatang. Dengan memperkirakan kemungkinan masa depan, analitik prediktif memungkinkan bisnis untuk lebih memahami produk, pasar, dan tren konsumen mereka, dan juga untuk mengidentifikasi potensi risiko dan peluang baru untuk memperluas jangkauan mereka di pasar.

Analisis Semantik

Ilmuwan dan analis data harus menganalisis sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur seperti email, teks, posting blog, posting media sosial, tweet, dan banyak lagi. Kesulitan dengan data tidak terstruktur adalah seseorang tidak memiliki gagasan sebelumnya untuk mengetahui bagaimana elemen data terkait satu sama lain. Di sinilah analisis semantik masuk. Ini memfasilitasi pengelompokan berbagai elemen data sesuai dengan kesamaannya daripada teknik klasifikasi tradisional (positif, negatif, dan netral). Ini semua tentang mengajari mesin cara 'belajar'. Analisis semantik tidak hanya memberikan petunjuk yang relevan dengan arti kata-kata yang berbeda tetapi juga mengisyaratkan hubungan mereka satu sama lain. Hal ini dapat sangat bermanfaat bagi bisnis karena dapat mengungkap informasi tentang bagaimana konsumen berinteraksi dengan produk/jasa mereka, bagaimana produk/layanan menciptakan nilai bagi konsumen, apa preferensi dan pola rasa mereka, dan sebagainya.

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

Jadi, begitulah cara kerja Ilmu Data!