Memasuki era Industri 4.0, istilah Data Science, Artificial Intelligence, dan Machine Learning, mungkin sudah familiar untuk kita. Hal ini diiringi dengan semakin banyaknya perusahaan yang mulai menyadari pentingnya menerapkan Data Science dan menggunakan Big Data untuk bisnis mereka. Profesi talenta digital di bidang tersebut pun semakin diminati di berbagai kalangan saat ini. Untuk itu, kita akan membahas mengenai Data Science, sebuah ilmu yang tidak mengenal background pendidikan dan sangat dibutuhkan di semua lini bisnis. Simak apa itu Data Science berikut ini.

Data Science adalah studi multidisiplin yang mencakup ilmu dari berbagai bidang antara lain Teknologi Informatika, Matematika, Statistika, dan Strategi Bisnis dengan tujuan untuk analisa data. Data Science berhubungan dengan volume data yang besar dengan menggunakan alat dan teknik modern untuk menemukan pola yang tidak terlihat, memperoleh informasi penting, dan membuat keputusan bisnis. Oleh karena itu, pengolahan data-data tersebut menjadi perhatian utama bagi perusahaan-perusahaan saat ini. Sehingga perusahaan membutuhkan seseorang yang mampu menganalisis data, untuk menerjemahkan data-data tersebut menjadi informasi yang menguntungkan mereka. Terlebih banyak perusahaan yang menggunakan penerapan Big Data Analytics. Big Data Analytics adalah analisa yang membantu perusahaan memanfaatkan data tersebut dan menggunakannya untuk mengidentifikasi peluang baru yang mengarah pada pergerakan bisnis yang lebih cerdas, operasi yang lebih efisien, keuntungan yang lebih tinggi, dan kepuasaan pelanggan.

Pengolahan data adalah bagian terpenting dalam Data Science untuk mengelola data mentah dalam jumlah besar sampai menghasilkan insight yang bermanfaat untuk perusahaan. Dalam proses pengolahan Data Science, teknik pengumpulan data harus diiringi dengan teknik pengolahan data dan metode pengolahan data. Dengan memahami jenis data yang akan diproses inilah kita akan mampu menerapkan teknik dan metode yang tepat. Jenis data tersebut dibagi menjadi dua yaitu Data Primer dan Data Sekunder, di mana data primer yang diperoleh secara langsung dari sumber aslinya dan Data sekunder yang cara memperolehnya berasal dari pihak lain.

Metode Analisis Data

Metode analisis data dalam data analysis merupakan proses analisis di mana data yang dikumpulkan akan diproses untuk menghasilkan kesimpulan dalam pengambilan keputusan. Metode analisis data dibagi menjadi dua yaitu kualitatif dan kuantitatif. Analisis data menggunakan analisis tematik dengan pengkodean dan berupa teks merupakan metode analisis data kualitatif. Sedangkan analisis data yang menggunakan teknik statistik adalah istilah untuk metode analisis data kuantitatif.

Teknik Analisis Data

Analisis data bertujuan untuk mendeskripsikan data agar dipahami oleh pengguna dan kemudian menarik kesimpulan mengenai karakteristik data tersebut sebagai informasi yang berguna bagi pengguna. Pada dasarnya, teknik analisis data dibagi menjadi dua, yaitu analisis data kualitatif dan analisis data kuantitatif. Teknik analisis data kualitatif digunakan untuk menganalisis data kualitatif (data yang tidak dapat diangkakan), di sisi lain teknik analisis data kuantitatif digunakan untuk menganalisis data kuantitatif (data yang dapat diangkakan).

Profesi Data Science

Terdapat beberapa profesi dalam data science yang mungkin tampak sama padahal sangat berbeda, profesi yang dimaksud adalah Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer. Untuk lebih jelasnya akan dijabarkan sebagai berikut.

Data Scientist

Data Scientist adalah orang yang bertugas membersihkan, mengubah data dan menafsirkannya dalam jumlah banyak yang terdapat dalam sistem Big Data untuk menjadi informasi yang berharga. Para Data Scientist harus dapat menggunakan beragam alat dan metode matematika statistik, ilmu komputer, ilmu bisnis dan ilmu lain yang berhubungan dengan subjek data.

Data Analyst

Data Analyst adalah orang yang bertugas melakukan ekstraksi informasi dari dalam suatu kolam data melalui beragam metodologi, seperti pembersihan data, konversi data, dan pemodelan data lalu kemudian dibuat visualisasinya. Data Analyst juga bertanggung jawab mencari insight untuk memajukan bisnis dari berbagai aspek serta mengolah bahan yang diberikan untuk membuat eksperimen dan menentukan strategi bisnis lanjutan.

Data Engineer

Data Engineer adalah seseorang yang memiliki spesialisasi dalam mengelola sejumlah besar data yang berubah dengan cepat pada persiapan data untuk kebutuhan analisis. Para Data Engineer juga bertanggung jawab dalam merancang bentuk dan susunan data untuk membantu pekerjaan Data Scientist dan Data Analyst dapat bekerja.

Dengan semakin banyaknya perusahaan yang menyadari bahwa data adalah suatu inti dalam bisnis. Data Science akan menjadi salah satu skill yang paling banyak dicari di masa depan. Tertarik untuk berkarir di bidang ini?