“Data is the new oil” begitu kata seorang matematikawan asal Inggris. Seperti minyak, data mentah perlu diolah/diinterpretasikan agar menjadi berharga dan menumbuhkan wawasan baru. Seiring dengan semakin banyaknya data yang dihasilkan dan dikumpulkan, maka muncul kebutuhan untuk mengelola dan menganalisis data tersebut secara efektif.
Hal inilah yang mendorong kehadiran data science atau ilmu data. Ilmu data adalah bidang yang menggabungkan berbagai disiplin ilmu seperti matematika, statistik, pemrograman, dan ilmu komputer guna mempelajari tentang data terutama sejak kehadiran big data. Bunga rampai ilmu ini dibutuhkan untuk menemukan pola dan pemahaman berharga dari data.
Eksistensi data science gaungnya semakin populer sejak munculnya internet dan big data. Sebelumnya, publik lebih mengenal ilmu ini dengan sebutan data mining atau predictive analytics dibandingkan data science.
Meski istilah data science baru mulai populer satu dekade terakhir. Penggunaan istilah ini kalangan ilmuwan telah ada sejak tahun 1997 oleh seorang guru besar statistika industri, C.F Jeff Wu. Data science yang sebelumnya hanya dianggap sebagai kajian dalam ilmu statistika, kini telah dianggap sebagai bidang ilmu yang bersifat mandiri. Secara sederhana, ilmu ini memiliki tujuan utama untuk memahami dan menganalisis segala fenomena yang berkaitan dengan data terstruktur, semi terstruktur, maupun tidak berstruktur.
Komponen Utama Data Science
Layaknya sebuah ilmu, data science juga memiliki metode tersendiri untuk menggali pengetahuan. Hal tersebut tercakup dalam komponen utama data science seperti berikut ini:
- Pengumpulan Data (Data Collection): mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti database, file, sensor, media sosial, dan lainnya.
- Pembersihan Data (Data Cleaning): tahap memproses dan membersihkan data untuk menghilangkan kesalahan, duplikasi, dan inkonsistensi.
- Analisis Data (Data Analysis): menggunakan teknik statistik dan analitik untuk mengekstraksi wawasan dari data.
- Pemodelan Data (Data Modeling): membangun model prediktif menggunakan teknik machine learning dan algoritma statistik untuk membuat prediksi atau mengidentifikasi pola.
- Visualisasi Data (Data Visualization): menggunakan grafik dan diagram untuk memvisualisasikan data dan hasil analisis agar mudah dipahami.
- Interpretasi dan Pengambilan Keputusan (Interpretation and Decision Making): menggunakan wawasan yang diperoleh untuk membuat keputusan yang didasarkan pada data.
Alat Data Science
Selain metode, komponen data science selanjutnya adalah alat atau tools. Seperti layaknya peneliti dalam bidang keilmuan tertentu, alat tersebut berguna untuk mencari, mengolah, hingga menyajikan temuan dari data. Lantas alat dan teknologi seperti apa yang digunakan ilmuwan data untuk menyelesaikan berbagai tugas yang berkaitan dengan big data? Diantaranya sebagai berikut:
1. Pemrograman dan Bahasa Skrip
Python: Bahasa pemrograman yang paling populer untuk data science karena kemudahan penggunaan, pustaka yang banyak, dan komunitas yang besar.
R: Bahasa pemrograman yang kuat untuk analisis statistik dan visualisasi data.
SQL: Bahasa kueri untuk mengakses dan memanipulasi data dalam database relasional.
JavaScript: Bahasa pemrograman yang digunakan untuk membangun aplikasi web interaktif untuk visualisasi data dan dashboard.
2. Perangkat Lunak dan Platform
Jupyter Notebook: aplikasi web open-source untuk pengembangan data science yang memungkinkan pengguna untuk menulis kode, menjalankan analisis, dan memvisualisasikan hasil dalam satu tempat.
Colab: Notebook Jupyter berbasis cloud yang memungkinkan kolaborasi real-time.
Git: Sistem kontrol versi untuk melacak perubahan pada kode dan data.
Platform cloud: Seperti Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), dan Microsoft Azure menawarkan berbagai layanan untuk data science, termasuk komputasi, penyimpanan, dan database.
3. Alat Analisis Data
NumPy: Pustaka Python untuk komputasi numerik dan manipulasi array.
Pandas: Pustaka Python untuk analisis data dan manipulasi DataFrame.
Matplotlib: Pustaka Python untuk visualisasi data dasar.
Seaborn: Pustaka Python untuk visualisasi data statistik yang lebih canggih.
Scikit-learn: Pustaka Python untuk pembelajaran mesin dan algoritma statistik.
4. Alat Pembelajaran Mesin:
TensorFlow: Pustaka sumber terbuka untuk pengembangan pembelajaran mesin dan deep learning.
PyTorch: Pustaka Python lain untuk deep learning.
Keras: Pustaka Python tingkat tinggi untuk deep learning yang dibangun di atas TensorFlow.
5. Alat Big Data:
Hadoop: Kerangka kerja sumber terbuka untuk pemrosesan data terdistribusi.
Spark: Mesin komputasi terdistribusi yang populer untuk memproses big data.
Kafka: Platform streaming data yang memungkinkan transfer data real-time.
6. Alat Visualisasi Data
Tableau: Platform visualisasi data yang populer untuk membuat dashboard dan laporan interaktif.
Power BI: Alat visualisasi data dari Microsoft yang terintegrasi dengan produk Microsoft lainnya.
Plotly: Pustaka Python untuk membuat visualisasi data interaktif.
Bokeh: Pustaka Python lain untuk membuat visualisasi data interaktif.
Penggunaan Data Science
Seiring waktu, data science terus dipakai dalam berbagai bidang seperti keuangan, kesehatan, hingga e-commerce. Sebagai contoh Tokopedia dan Bukalapak menggunakan data science untuk analisis perilaku konsumen, rekomendasi produk, dan optimasi penjualan. Data science membantu perusahaan memahami preferensi pengguna dan menyesuaikan penawaran serta promosi yang lebih tepat sasaran.
Kemudian dalam bidang transportasi seperti yang dilakukan oleh Gojek dan Grab yang memanfaatkan data science untuk optimasi rute, prediksi permintaan, dan personalisasi layanan. Algoritma pembelajaran mesin digunakan untuk memprediksi waktu tiba kendaraan dan menawarkan rekomendasi rute terbaik bagi pengemudi.
Lalu pada bidang kesehatan, startup seperti Halodoc dan Alodokter, menggunakan data science untuk telemedicine, analisis data pasien, dan pengembangan algoritma diagnostik. Data pasien dianalisis untuk memberikan rekomendasi medis yang lebih akurat.
Pada pada bidang media dan hiburan platform streaming seperti Netflix dan Spotify, menggunakan ilmu data untuk analisis preferensi penonton dan pendengar, serta personalisasi konten yang ditawarkan kepada pengguna.
Data Science vs Data Scientist vs Data Engineer
Ketiga frasa tersebut mungkin terlihat serupa, terutama bagi mereka yang masih asing dengan pengolahan data. Namun terdapat perbedaan yang cukup signifikan dari masing-masing istilah akan tetapi masih saling berkaitan. Data science merupakan disiplin atau bidang ilmu yang mempelajari bagaimana data dihasilkan, diolah, dan dipresentasikan.
Jika dalam bidang ilmu terdapat ilmuwan, maka data scientist adalah seorang profesional yang membangun kerangka penelitian dan analisis data. Tugas seorang ilmuwan data adalah menganalisis data untuk menemukan pola, tren, dan wawasan yang dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis. Mereka menggunakan teknik statistik, machine learning, dan AI.
Sedangkan data engineer adalah profesional yang merancang hingga memelihara infrastruktur big data. Insinyur data bertanggung jawab atas desain, pembangunan, dan pemeliharaan infrastruktur yang mendukung pengolahan dan analisis data. Mereka memastikan bahwa data yang dibutuhkan oleh ilmuwan data tersedia dan dapat diakses dengan mudah.
Kedua peran ini selalu ada dan saling melengkapi dalam proses analisis data dan pengambilan keputusan berbasis data di sebuah organisasi atau perusahaan. Termasuk juga ketika Netray mengembangkan sejumlah produk berbasis big data seperti media monitoring. Hasil dari pengembangan tim data science dalam bentuk pemantauan topik di media sosial dan media massa daring bisa disimak di blog Netray.
Editor: Ananditya Paradhi