5 Kelebihan Data Science dalam Analisis Data Kecil dibandingkan Big Data

Dalam data science, kamu mungkin pernah mengenal istilah sederhana yaitu data besar (big data) dan data kecil (small data). Kamu mungkin terpana dengan gemerlap megahnya data besar, sampai kamu melupakan potensi luar biasa dari data kecil (small data). Padahal, data kecil justru sering menjadi titik awal eksplorasi penting, terutama bagi bisnis skala kecil, peneliti, hingga instansi dengan akses terbatas.

Di sinilah Data Science tampil bukan hanya bekerja di balik data besar, tetapi juga mampu mengoptimalkan data kecil dengan cara yang efisien dan cerdas. Berikut adalah lima kelebihan penerapan Data Science dalam analisis data kecil yang justru tidak bisa diperoleh dengan pendekatan big data. Simak penjelasannya berikut!

1. Lebih Cepat dalam Proses dan Analisis

Salah satu keunggulan utama saat menerapkan data science pada data kecil adalah kecepatan dalam memproses dan menganalisis informasi. Volume data yang terbatas membuat proses mulai dari pembersihan (cleaning), eksplorasi (EDA), hingga pemodelan dapat dilakukan dengan efisien. Proses yang biasanya membutuhkan waktu berjam-jam atau bahkan berhari-hari dalam big data, bisa diselesaikan dalam hitungan menit hingga jam jika datanya kecil. Hal ini sangat bermanfaat dalam situasi di mana keputusan harus diambil dengan cepat, seperti pengambilan keputusan bisnis harian, evaluasi program jangka pendek, atau eksperimen kecil.

Selain itu, penggunaan sumber daya komputasi pun menjadi lebih ringan. Seorang analis tidak perlu bergantung pada cluster server besar atau teknologi cloud yang mahal untuk melakukan analisis. Bahkan laptop biasa pun sudah cukup untuk menjalankan model machine learning sederhana seperti regresi linear, decision tree, atau clustering. Ini membuka peluang yang luas bagi individu atau organisasi dengan keterbatasan infrastruktur untuk tetap dapat memanfaatkan kekuatan data science secara optimal.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Lebih Mudah Dimengerti oleh Stakeholder

Data kecil memiliki kelebihan dalam hal penyampaian informasi kepada stakeholder, terutama yang berasal dari latar belakang non-teknis. Ketika data yang dianalisis tidak terlalu besar dan kompleks, hasil visualisasi pun menjadi lebih sederhana dan mudah dipahami. Hal ini penting dalam komunikasi data, karena insight yang hebat sekalipun tidak akan berdampak jika tidak dapat dipahami oleh pengambil keputusan. Grafik batang, diagram lingkaran, atau scatter plot dari data kecil lebih mampu menyampaikan pesan dengan cepat dan jelas, dibandingkan dashboard rumit yang sering kali menyertai big data.

Kemudahan pemahaman ini juga membantu dalam proses kolaborasi antara data scientist dan stakeholder. Diskusi dapat lebih fokus pada inti permasalahan karena data yang disajikan tidak terlalu membingungkan. Misalnya, saat membahas hasil survei pelanggan sebanyak 200 responden, tim pemasaran dapat langsung menangkap pola yang muncul tanpa harus menelusuri ribuan baris data atau model prediktif yang kompleks. Data kecil memberi ruang bagi pendekatan humanis dalam analisis, yang menjadikan data bukan hanya kumpulan angka, tapi sumber cerita yang bermakna.

3. Kualitas Data Lebih Terjaga

Data kecil memungkinkan proses kontrol kualitas yang lebih menyeluruh. Ketika jumlah data tidak terlalu banyak, seorang analis atau data scientist dapat menelusuri setiap entri secara manual jika diperlukan. Ini sangat membantu dalam menemukan anomali, duplikasi, atau kesalahan pencatatan yang sering luput dalam big data. Dengan kualitas data yang baik, hasil analisis pun menjadi lebih akurat dan tidak bias, karena data sudah melewati proses validasi yang ketat.

Selain itu, pengumpulan data kecil umumnya dilakukan dengan tujuan yang lebih spesifik dan terarah, seperti survei internal atau eksperimen terbatas. Ini membuat data lebih konsisten dan relevan dengan permasalahan yang sedang dikaji. Bandingkan dengan big data yang seringkali berasal dari sumber yang sangat beragam dan tidak semuanya berkaitan langsung dengan konteks analisis. Dalam data kecil, keterjagaan kualitas menjadi senjata utama untuk menghasilkan insight yang tajam meskipun dari data yang sederhana.

4. Analisis Kontekstual yang Lebih Akurat

Salah satu tantangan dalam mengolah big data adalah mempertahankan konteks. Sering kali, data dikumpulkan dalam jumlah besar tanpa memperhatikan relevansinya terhadap masalah yang ingin diselesaikan. Data kecil menawarkan pendekatan yang berbeda. Karena biasanya dikumpulkan dengan tujuan yang sangat spesifik, analisisnya pun bisa lebih kontekstual dan relevan. Misalnya, data dari 100 pelanggan pertama suatu bisnis startup bisa memberikan insight yang lebih berharga tentang perilaku awal konsumen dibandingkan analisis dari jutaan interaksi tanpa konteks yang jelas.

Dengan pemahaman konteks yang mendalam, data kecil memungkinkan analisis yang bersifat mendalam dan strategis. Data scientist bisa lebih fokus menghubungkan data dengan latar belakang organisasi, tren pasar mikro, atau karakteristik lokal. Hal ini menghasilkan keputusan yang lebih tepat sasaran karena didasarkan pada data yang memang berbicara langsung kepada permasalahan yang dihadapi. Dalam banyak kasus, justru data kecil yang mampu membuka mata terhadap pola atau kebutuhan yang tidak terlihat di tengah hiruk-pikuk big data.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

5. Lebih Ramah bagi Pemula dan Usaha Kecil

Tidak semua individu atau organisasi memiliki sumber daya besar untuk menangani big data. Di sinilah data kecil menawarkan pintu masuk yang ramah dan mudah dijangkau bagi pemula dan usaha kecil. Mereka tidak perlu memiliki latar belakang teknis tinggi atau perangkat mahal untuk mulai menerapkan data science. Alat-alat sederhana seperti Excel, Google Sheets, atau Python dengan pustaka dasar (pandas, seaborn, scikit-learn) sudah cukup untuk menjalankan banyak analisis berbasis data kecil dengan hasil yang memadai.

Selain itu, proses belajar data science pun menjadi lebih menyenangkan dan tidak menakutkan ketika dimulai dari data kecil. Pemula bisa langsung melihat hasil dan pola dari analisis mereka tanpa harus terjebak dalam kompleksitas infrastruktur dan optimasi model skala besar. Usaha kecil pun bisa memanfaatkan data harian untuk membuat keputusan yang lebih baik dan efisien. Misalnya catatan penjualan, data pelanggan, atau hasil survei sederhana. Pendekatan ini menjadikan data science bukan hanya milik korporasi besar, tetapi alat yang bisa dimiliki semua orang.

Big data memang menggoda dengan skalanya yang luas, tapi data kecil tidak kalah penting terutama saat kualitas, kecepatan, dan pemahaman konteks menjadi prioritas. Melalui pendekatan Data Science yang tepat, data kecil bisa menghasilkan insight besar yang strategis. Dalam dunia di mana tidak semua pertanyaan membutuhkan jutaan baris data untuk dijawab, data kecil tetap punya tempat istimewa di hati para praktisi Data Science.

FAQ

1. Apakah data kecil tetap bisa menghasilkan insight yang bermanfaat seperti big data?

Tentu saja. Dengan pendekatan data science yang tepat, kamu tetap bisa menemukan pola, tren, dan insight berharga dari data kecil. Bahkan, karena data kecil biasanya dikumpulkan dengan konteks yang lebih spesifik, insight yang dihasilkan sering kali lebih relevan dan langsung bisa ditindaklanjuti.

2. Saya pemula dan tidak punya perangkat mahal, apakah tetap bisa belajar data science dengan data kecil?

Bisa banget! Kamu bisa mulai dengan alat sederhana seperti Excel atau Google Sheets, lalu naik ke Python dengan pustaka seperti Pandas atau Scikit-learn. Data kecil adalah cara terbaik untuk belajar tanpa tekanan teknis yang berat.

3. Mengapa data kecil lebih cepat diproses dibandingkan big data?

Karena volumenya lebih sedikit, data kecil bisa kamu bersihkan, analisis, dan visualisasikan jauh lebih cepat. Kamu tidak butuh server besar atau teknologi rumit. Cukup perangkat sederhana dan pemahaman dasar data science, hasilnya bisa langsung kamu lihat.

Masih banyak jenis data lain yang juga membutuhkan ilmu ini untuk membantu operasional bisnis. Salah satunya data science dalam analisis data kecil. Kalian ingin mempelajari lebih dalam perannya di setiap industri bisnis? Bahkan detail machine learning yang bisa diaplikasi untuk setiap permasalahan? Kalian bisa pelajari di DQLab nih. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid