Data science menjadi salah satu bidang yang semakin populer belakangan ini. Banyak perusahaan dan organisasi mulai memanfaatkan data science untuk mengoptimalkan proses bisnis mereka. Namun, tahukah kamu apa itu sebenarnya data science dan bagaimana prosesnya dilakukan? Mari kita mengenal lebih dalam tentang proses data science: langkah-langkah dan metodologi.
Menurut pakar data science, Andrew Ng, data science adalah suatu bidang yang menggabungkan ilmu data, analisis data, dan pemahaman bisnis untuk mengoptimalkan pengambilan keputusan. Proses data science sendiri terdiri dari beberapa langkah yang harus diikuti dengan cermat.
Pertama-tama, langkah pertama dalam data science adalah pengumpulan data. Data merupakan bahan dasar dalam melakukan analisis data science. Seperti yang diungkapkan oleh pakar data mining, Usama Fayyad, “Data is the new oil”. Tanpa data yang berkualitas, proses data science tidak akan bisa berjalan lancar.
Langkah kedua adalah preprocessing data. Proses ini merupakan proses pembersihan data dari noise dan outliers. Seperti yang diungkapkan oleh pakar data science, Hadley Wickham, “Tidy datasets are easy to manipulate, model and visualize, and have a specific structure: each variable is a column, each observation is a row, and each type of observational unit is a table”.
Langkah ketiga adalah eksplorasi data. Pada tahap ini, data akan diolah dan divisualisasikan untuk mendapatkan insight yang berguna bagi pengambilan keputusan. Seperti yang diungkapkan oleh pakar visualisasi data, Edward Tufte, “The world is complex, dynamic, multidimensional; the paper is static, flat. How are we to represent the rich visual world of experience and measurement on mere flatland?”.
Langkah keempat adalah pemodelan data. Proses ini melibatkan penggunaan algoritma dan teknik statistik untuk membangun model prediksi berdasarkan data yang sudah diproses. Seperti yang diungkapkan oleh pakar machine learning, Tom Mitchell, “A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E”.
Langkah terakhir adalah evaluasi model. Pada tahap ini, model yang sudah dibangun akan dievaluasi kinerjanya untuk memastikan bahwa model tersebut dapat digunakan secara efektif dalam pengambilan keputusan. Seperti yang diungkapkan oleh pakar evaluasi model, Trevor Hastie, “It is not the strongest of the species that survive, nor the most intelligent, but the one most responsive to change”.
Dengan mengikuti langkah-langkah dan metodologi dalam proses data science, diharapkan kita dapat memanfaatkan data dengan lebih efektif dan efisien untuk mendukung pengambilan keputusan dalam bisnis maupun organisasi. Semakin kita mengenal proses data science, semakin besar pula manfaat yang bisa kita dapatkan dari penggunaan data tersebut.