Setiap aktivitas digital menghasilkan data. Transaksi, pencarian informasi, penggunaan aplikasi, aktivitas media sosial, hingga proses bisnis dapat menghasilkan data dalam jumlah besar. Bagi organisasi, kondisi tersebut membuka peluang untuk memahami pola dan mengambil keputusan dengan lebih baik.
Namun, data dalam jumlah besar tidak otomatis menjadi informasi yang berguna. Data perlu dikumpulkan, dibersihkan, diolah, dianalisis, dan ditafsirkan agar dapat menjawab pertanyaan tertentu. Proses tersebut membutuhkan kombinasi pengetahuan statistik, pemrograman, pemahaman bisnis, serta kemampuan mengolah data.
Di sinilah data science memiliki peran penting. Bidang ini membantu mengubah data menjadi informasi dan wawasan yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.
Apa Itu Data Science?
Data science adalah bidang multidisiplin yang menggunakan metode ilmiah, statistik, pemrograman, analisis, dan teknik komputasi untuk mengolah data menjadi informasi atau wawasan yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.
Istilah data science terdiri dari kata data yang merujuk pada kumpulan fakta atau catatan dan science yang mengacu pada pendekatan sistematis untuk memperoleh pengetahuan.
Data science dapat digunakan untuk berbagai jenis data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Prosesnya dapat mencakup pengumpulan data, pembersihan, eksplorasi, pemodelan, evaluasi, visualisasi, hingga penyampaian hasil kepada pengguna.
Data Science dan Big Data: Apa Hubungannya?
Data science dan big data merupakan dua konsep yang saling berkaitan, tetapi tidak memiliki arti yang sama. Big data merujuk pada kumpulan data yang memiliki karakteristik tertentu sehingga membutuhkan pendekatan, teknologi, atau infrastruktur khusus untuk menyimpan dan mengolahnya.
Sementara itu, data science merupakan bidang yang menggunakan berbagai metode untuk memperoleh informasi dan wawasan dari data. Artinya, data science dapat bekerja dengan big data, tetapi tidak semua proyek data science harus menggunakan data dalam skala yang sangat besar.
Karakteristik Big Data
Volume
Berkaitan dengan jumlah data yang besar dan terus bertambah sehingga membutuhkan pendekatan penyimpanan dan pengolahan yang sesuai.
Velocity
Menunjukkan kecepatan data dihasilkan, dikirimkan, atau diproses dalam suatu sistem.
Variety
Menggambarkan keberagaman bentuk data, seperti tabel, teks, gambar, suara, video, log sistem, dan format lainnya.
Dalam pengembangan sistem tertentu, karakteristik lain seperti veracity dan value juga dapat digunakan untuk menyoroti kualitas serta nilai data. Karena itu, tantangan big data bukan hanya menyimpan data dalam jumlah besar, tetapi juga memastikan data dapat digunakan secara tepat.
Tahapan Pengolahan Data dalam Data Science
Pengolahan data merupakan bagian penting dalam data science. Hasil analisis sangat dipengaruhi oleh kualitas data yang digunakan. Karena itu, proses perlu dilakukan secara sistematis.
Menentukan Pertanyaan atau Masalah
Proses sebaiknya dimulai dengan pertanyaan yang jelas. Sebelum mengumpulkan data, analis perlu memahami persoalan yang ingin dijawab.
Misalnya, perusahaan ingin mengetahui faktor yang berkaitan dengan penurunan penjualan. Pertanyaan tersebut akan menentukan data apa yang perlu dikumpulkan dan metode analisis yang sesuai.
Pendekatan ini penting karena proyek data bukan sekadar mencari pola. Analisis harus memiliki tujuan yang jelas agar hasilnya dapat digunakan.
Mengumpulkan Data
Setelah masalah ditentukan, data yang relevan dikumpulkan dari sumber yang sesuai. Sumber tersebut dapat berasal dari basis data organisasi, sistem transaksi, survei, perangkat digital, dokumen, atau sumber lainnya.
Pada tahap ini, aspek kualitas dan relevansi perlu diperhatikan. Data yang banyak belum tentu berguna apabila tidak berkaitan dengan pertanyaan penelitian.
PENGANTAR DATA SCIENCE: MENGUBAH BIG DATA
Pembaca yang ingin memperdalam pemahaman mengenai data science, big data, pengolahan data, analisis data, dan pemanfaatan data untuk pengambilan keputusan dapat melanjutkan pembelajaran melalui buku ini.
Buku ini dapat menjadi referensi pendamping bagi mahasiswa, akademisi, peneliti, praktisi, maupun pembaca umum yang ingin memahami konsep data science secara lebih sistematis.
Materi dalam buku dapat membantu pembaca memahami bagaimana data yang besar dan beragam dapat diolah menjadi informasi yang memiliki nilai dan dapat digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan.
🛒 Lihat & Beli Buku di Shopee
