Pahami Data Science Lebih Dalam dari Berbagai Ahli

Secara umum, aplikasi data science sangat penting untuk perusahaan di berbagai sektor.

Mulai dari perbankan dan keuangan, ecommerce, hingga kesehatan dan lembaga pemerintahan, semua industri bisa menerapkan data science untuk mendapat informasi dan insight yang berguna.

Data science juga menjadi istilah yang saat ini umum digunakan.

Apa itu data science?

Ketika kamu menggunakan Google Maps dan memasukkan lokasimu saat ini dan lokasi tujuan, sistem secara otomatis memberikan beberapa pilihan rute dengan estimasi waktu yang berbeda.

Selain menunjukkan rute dan estimasi waktu yang berbeda, kamu pun bisa mengetahui rute mana yang paling efektif.

Nah, itu merupakan salah satu penerapan data science dalam bidang transportasi di era sekarang ini.

Secara umum, data science adalah suatu bidang yang mengombinasikan berbagai ilmu pengetahuan–beberapa di antaranya mencakup matematika terapan dan statistik.

Data science memberikan informasi yang berguna dari dataset yang kompleks, sehingga perusahaan dapat menentukan strategi yang menguntungkan.

Apa saja manfaat data science sehingga bidang ini tidak lepas dari kehidupan sehari-hari?

Secara umum, data science berguna untuk:

• Mencari tahu apa yang terjadi pada suatu environment
• Memahami kenapa suatu hal bisa terjadi
• Mengidentifikasi pola dari data yang kompleks dan memprediksi tren di masa depan berdasarkan histori
• Menemukan strategi yang tepat untuk berbagai kemungkinan di masa depan

Salah satu contoh data science adalah bagaimana penyedia tiket konser mempersiapkan diri menghadapi ticket war.

Misalnya saja, konser Blackpink di Indonesia yang diadakan setelah pandemi membuat penjualan tiketnya ludes dalam waktu singkat.

Tentu pihak penyedia platform jual-beli ini sudah mempersiapkan strategi yang tepat untuk menghadapi volume pemesanan yang tiba-tiba meningkat.

Maka, tanpa data science, perusahaan akan kesulitan mempersiapkan diri menghadapi berbagai kemungkinan di masa depan.

Data science bukanlah ilmu pengetahuan yang berdiri sendiri.

Sebagai sains yang berbasis data, bidang ilmu ini banyak melibatkan proses komputasi untuk menginterpretasikan data yang masif.

Data science mencakup apa saja?

Terdapat enam tahapan utama dalam data science.

Tahapan tersebut meliputi:

• Mengidentifikasi hipotesis terkait sektor atau bisnis
• Mengumpulkan data dan menyiapkannya untuk analisis
• Melakukan percobaan dengan berbagai model analitis yang berbeda
• Memilih model yang paling relatable dan efektif, lalu menerapkannya terhadap data yang tersedia
• Menyajikan hasil kepada stakeholder
• Menggunakan model untuk data baru

Dalam penerapannya, proses dan tahapannya pasti akan berbeda di satu perusahaan dan perusahaan lainnya. Namun, secara umum, enam tahapan di atas akan selalu ada terutama sebelum perusahaan menentukan sistem model untuk melakukan analisis data.

Penjelasan data science dari para ahli

Untuk memahami istilah ini lebih dalam, simak pengertian data science menurut para ahli berikut.

Donald Farmer

Donald Farmer saat ini menjabat sebagai VP of Research and Innovation di Nobody Studios dan bagian dari Board Advisor ZenOptics.

Selama ini, dia sudah bekerja di berbagai bidang dan sangat tertarik dengan bagaimana data yang ada membantu bisnisnya.

Farmer memandang data science sebagai suatu alat dan metode yang membantu berbagai sektor untuk mengatasi masalah dan mengambil keputusan.

Farmer mendefinisikan data scientist sebagai seseorang yang menerapkan berbagai metodologi dalam memahami data, dan data scientist harus paham data, bisnis, dan harus bisa menyampaikannya ke orang lain.

Tanpa data science dan metodologi maupun scientist-nya, data yang sudah terekam oleh sistem tidak akan bisa diterjemahkan menjadi sesuatu yang memiliki nilai guna.

Farmer juga menekankan bahwa data science hanya memberikan keuntungan yang signifikan ketika scientist mau berkolaborasi dengan stakeholder.

Hal ini perlu untuk menemukan siklus analisis yang sesuai dan personalized untuk perusahaan tersebut.

“Data without analysis is a wasted asset. Analytics without action is wasted effort”.

Jessica Stauth

Direktur data science Fidelity Investments, Jessica Stauth, mengemukakan bahwa data science memiliki pengaruh yang besar terhadap keuntungan dan keberlangsungan suatu perusahaan.

Melalui webinar yang diselenggarakan oleh Harvard Institute for Applied Computational Science, Stauth menjelaskan bahwa data science merupakan medium untuk meraup berbagai potensi menguntungkan. Mulai dari:

• ROI yang tinggi,
• pertumbuhan sales yang lebih baik,
• operasional yang lebih efektif, hingga
• meningkatkan kepuasan pelanggan.

Secara umum, Stauth menyebutkan bahwa data science digunakan untuk memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih baik dari berbagai aspek–dan berdasarkan data, tentunya.

William S. Cleveland

William S. Cleveland mungkin pantas menyandang status “bapak data science”.

Istilah tersebut mulai populer setelah Cleveland membuat tulisan di tahun 2001, di mana dia menyebutnya sebagai suatu disiplin ilmu baru.

Ilmu pengetahuan yang satu ini tidak hanya sebatas teori, apalagi diperlukan sumber daya yang memiliki skill tertentu untuk memanfaatkannya.

Data science sangat berkontribusi membantu para analis untuk menganalisis data yang ada.

Beberapa area teknis yang berkontribusi tersebut di antaranya adalah:

• Teori statistik
• Model statistik
• Metode statistika dan machine-learning
• Algoritma untuk metode statistika dan machine-learning
• Sistem komputasi untuk analisis data
• Live analysis terhadap data yang hasilnya berdasarkan pada temuan, bukan sistem atau metodologi yang digunakan.

Oleh karena itu, agar data science memberikan kontribusi yang signifikan, semua area di atas harus berkolaborasi.

Hal Varian

Chief Economist dari Google dan profesor dari UC Berkeley, Hal Varian, mengemukakan definisi data science menurut dirinya.

Bagi Varian, data science adalah salah satu cara untuk mengambil data. Tidak hanya mengambil dan mengumpulkan data saja, data science juga mengajarkan cara untuk memahami, memproses, dan mengekstraksi nilai dari data yang ada.

Nantinya, analis dapat menerjemahkan data tersebut menjadi tampilan visual dan mengomunikasikannya dengan pihak-pihak terkait.

Oleh karena itu, masa depan akan membutuhkan lebih banyak skill analis data.

Kesimpulan

Dapat disimpulkan bahwa data science adalah bidang ilmu yang terdiri dari banyak disiplin.

Untuk itu, diperlukan metode ilmiah, serangkaian proses yang terstruktur, analisis, dan sistem untuk mengekstraksi informasi dan insight.

Hingga hari ini, pemanfaatan data science memberikan kontribusi menguntungkan dan berkelanjutan.

Ppada dasarnya, tujuan dari data science adalah untuk lebih memahami kebutuhan customer dan meningkatkan keuntungan perusahaan.

Demikian sedikit penjelasan mengenai data science menurut para ahli.

Apabila kamu memahami implementasi data science dan berbagai tipsnya, akan lebih besar kesempatan untuk mendapatkan insight yang berguna untuk perusahaan.

Belajar data science di bersama Pacmann di Analytics and Data Science Program.

Further reading:

Donald Farmer on why data scientists need to be storytellers