Tri Deviasari Wulan
Dosen S1 Sistem Informasi
Fakultas Ekonomi Bisnis Teknologi Digital
DATA sciene adalah ilmu baru yang menggagungkan data moning dan statistik. Bidang data science pertama kali diperkenalkan pada 2002, dalam data science journal yang diterbitkan oleh International Council for Science.
Secara umum, data science dapat didefiniskan sebagai proses untuk memproduksi pengetahuan data. Untuk menghasilkan pengetahuan data, data science diolah melalui 3 tahap yaitu desain data, pengumpulan data, dan analisis data.
Seseorang yang mendalami ilmu data science dikenal dengan sebutan data scientist. Tugas seorang data scientist dapat mencakup pengembangan strategi untuk menganalisis data, menyiapkan data untuk analisis, menjelajahi, menganalisis, dan memvisualisasikan data.
Juga membangun model dengan data menggunakan bahasa pemrograman, seperti Python dan R dan menerapkan model ke dalam aplikasi.
Data Scientist tidak bekerja sendirian. Faktanya, data science paling efektif dilakukan dalam tim. Selain Data Scientist, tim ini mungkin termasuk analis bisnis yang mendefinisikan masalah, insinyur data yang menyiapkan data dan cara mengaksesnya, arsitek TI yang mengawasi proses dan infrastruktur yang mendasarinya, dan pengembang aplikasi yal0pp0p00ng menyebarkan model atau keluaran analisis ke dalam aplikasi dan produk.
Seorang data scientist dituntut memiliki kreativitas dan kecerdikan dalam menggunakan kemampuan teknisnya untuk membangun dan menemukan solusi yang cerdas untuk setiap permasalahan.
Beberapa kemampuan yang harus dimiliki oleh seorang data science adalah memiliki pengetahuan dan pemahaman tentang machine learning, memiliki pengetahuan yang tinggi dalam pemrograman Bahasa Phyton dan R.
Juga memiliki pengalaman dalam membangun database menggunakan MySQL, memiliki pengetahuan dalam mengolah serta mengalisis data yang tidak struktur seperti data video atau media social, memahami berbagai jenis fungsi analisis.
Data science telah diimplementasikan ke berbagai bidang antara lain keuangan, e-commerce, bisnis, dan kesehatan. Pada bidang keuangan, data science digunakan untuk risk analysis, costumer analysis, costumer data management, fraud detection dan algorithm trending.
Pada bidang e-commerce data scince digunakan untuk costumer segmentation, costumer sentiment analysis, optimizing price, dan fraud detection.
Pada bidang bisnis, data science digunakan untuk business intelligent untuk smart decision, managing business efficiently, automatic recruitment prosess, analisis data untuk memprediksi data. Pada bidang kesehatan, data science digunakan untuk drug delivery, medical imaging, predictive analysis.
Seiring dengan berkembangnya data scince di berbagai bidang, banyak perusahaan yang berusaha untuk membentuk tim data sciencenya sendiri. Namun, banyak perusahaan yang tidak mengetahui data perusahaan yang dimiliki dan esensi dari tim data science yang dibangun.
Info Lebih Lengkap Buka Website Resmi Unusa
Sehingga dalam perlombaan perusahan membangun timnya masing-masing, banyak kendala yang dihadapi. Salah satunya adalah kinerja tim yang tidak efisien.
Hal ini terjadi karena masing-masing orang didalam tim menggunakan tools yang berbeda-bedadan proses yang tidak sinkron. Sehingga tanpa manajemen yang lebih disiplin dan terpusat, para eksekutif kemungkinan tidak akan mendapatkan Kembali investasi yang telah dikeluarkan.
Selain itu, juga tidak akan menjawab visi dari perusahaan. Berdasarkan hal tersebut, banyak perusahaan menyadari pentingnya membuat sebuat platform terintegrasi , sehingga pekerjaan data scientist dapat lebih aman, efisien dan dapat diukur.
Platform tersebut akan meringankan banyak tantangan dalam menerapkan data science, dan membantu perusahaan mengubah data mereka menjadi pengetahuan dengan lebih cepat dan lebih efisien.
Selain itu, dengan platform yang terpusat, data scientist dapat bekerja dalam lingkungan kolaboratif menggunakan alat sumber terbuka favorit mereka, dengan semua pekerjaan mereka disinkronkan oleh versi sistem control. *
