6 Tahapan Data Science untuk Mengembangkan Bisnis

Data Science merupakan salah satu bidang yang berkaitan erat dengan big data. Tujuan awal penciptaan Data Science adalah untuk menganalisis sekumpulan data mentah yang bersifat kompleks agar bisa menghasilkan informasi. Penggunaan ilmu Data Science akan melibatkan banyak bidang di dalamnya, seperti statistika, matematika, serta komputasi untuk menafsirkan data. Pada dasarnya, hampir semua bisnis yang berkembang saat ini akan memanfaatkan data dan ilmu Data Science agar bisa mengembangkan bisnisnya.

Data mining dilakukan untuk bisa mendapatkan insight data sehingga bisa mengembangkan strategi bisnis. Untuk bisa memanfaatkan ilmu Data Science dalam bisnis, tentu tidak akan bisa dilakukan begitu saja. Kita akan melewati berbagai tahapan penting. Nah dalam artikel ini, akan dibahas mengenai 6 tahapan yang paling penting dalam memproses data hingga akhirnya data bisa digunakan untuk mengembangkan bisnis. Yuk simak apa saja sih tahapannya! 

1.Temukan Permasalahannya

Dalam proses pemecahan masalah yang ada, hal yang paling pertama kali harus dilakukan adalah mencari tahu apa sebenarnya masalah yang sedang dihadapi. Biasanya orang-orang akan memberikan masukan yang ambigu terhadap masalah yang sedang dihadapi. Hal ini terjadi karena mereka tidak mendefinisikan permasalahan tersebut secara detail. Kita bisa memulai dengan membuat pertanyaan bisnis untuk bisa memecahkan masalah, seperti:

• Siapa saja pelanggan yang ingin dijangkau?

• Bagaimana cara mengidentifikasi mereka?

• Bagaimana proses penjualan saat ini?

• Apa yang membuat mereka tertarik dengan produk kita?

• Produk apa yang paling mereka minati?

Kita akan membutuhkan lebih banyak konteks untuk bisa menjadi insight, sehingga itulah mengapa kita harus memastikan bahwa kita benar-benar menemukan permasalahannya secara detail agar kita bisa menentukan data yang akan digunakan.

Baca juga : Kenapa Data Science Penting? Ini Dia Manfaatnya di Era Digital

2. Kumpulkan dan Persiapkan Untuk Diolah

Tahapan kedua adalah kita harus mengumpulkan data untuk menjawab permasalahan yang ada. Tentunya data ini diharapkan merupakan data yang bisa menjadi solusi dari permasalahan yang ada. Praktisi data akan menentukan data mana yang harus diambil, baik itu dari sumber data internal maupun eksternal. Selain itu mereka juga harus menentukan teknik pengumpulan data yang paling tepat untuk kasus yang sedang dihadapi. Untuk sumber data internal, biasanya perusahaan akan menyimpan data penjualan yang dimiliki dalam CRM (Customer Relationship Management.

Setelah mendapatkan data, hal selanjutnya yang harus dilakukan adalah memastikan bahwa data siap untuk dianalisis. Jika data belum siap dianalisis, maka kita harus melakukan proses tambahan. Tahapan ini disebut dengan tahapan pre-processing data. Hal-hal yang akan dilakukan di tahapan ini bisa seperti mengatasi missing value, menghilangkan nilai yang invalid, mengubah format data, hingga membuat variabel baru berdasarkan variabel yang sudah ada sebelumnya.

3. Melakukan Eksplorasi dan Pengolahan Data

Setelah memastikan data siap untuk dianalisis, maka kita bisa mulai untuk melakukan eksplorasi data. Di tahapan ini, kita bisa mendapatkan pola dan insight tersembunyi dari data. Dari hasil eksplorasi data inilah kita bisa memutuskan harus melakukan analisis yang seperti apa. Sehingga tahapan ini terbilang sebagai tahapan yang cukup penting dalam Data Science.

Tahapan selanjutnya adalah melakukan analisis data. Dalam tahapan ini, kita akan memanfaatkan kombinasi dari ilmu matematika, statistika, dan teknologi. Kita bisa membuat model prediktif untuk memprediksi keadaan yang akan datang. Selain itu, kita bisa menemukan beberapa alasan yang mempengaruhi keadaan yang ada. Misalkan kita ingin membandingkan rata-rata pelanggan dengan pelanggan yang tidak begitu aktif, kita bisa melihat dari beberapa faktor yang mempengaruhi, misalkan usia, aktivitas, keaktifan di media sosial, dll. Pada dasarnya bagaimana produk dipasarkan sangat mempengaruhi penjualan, sehingga kita harus menargetkan demografi yang bisa meminimalisir kerugian. 

4. Membuat Kesimpulan

Setelah melakukan lima langkah sebelumnya, maka kita akan menemukan insight atau kesimpulan dari data. Hal yang paling penting adalah kita harus bisa menyampaikan hasil temuan kita kepada para stakeholder sehingga mereka bisa mengenal customernya dengan baik. Dengan menggunakan teknik komunikasi yang tepat, hal ini nantinya akan mengarah pada tindakan yang akan dilakukan. Tentu saja praktisi data harus bisa mengkombinasikan insight dari data dengan wawasan bisnis para stakeholder sehingga mereka bisa menangkap dengan jelas keadaan yang sedang terjadi dan dapat membuat keputusan yang terbaik

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

Data Science ternyata merupakan ilmu yang bisa menempatkan diri dimana saja. Bahkan di dunia marketing dan branding yang penuh dengan kreativitas. Perkembangan Data Science di berbagai sektor membuat kita harus mulai membuka mata untuk melihat peluang besar ini. Jika tidak ingin ketinggalan zaman, maka kita harus mengupgrade diri. Salah satu caranya, kamu bisa mempelajari Data Science bersama DQLab. Di sana kamu akan mendapatkan module lengkap, sertifikat sebagai bukti telah menyelesaikan modul pembelajaran dan juga bisa langsung menerapkan pembelajarannya melalui fitur project yang tersedia. 

Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab kemudian nikmati pembelajaran modul gratis “Introduction to Data Science with Python” atau “Introduction to Data Science with R”. Dengan memulai pembelajarannya dari sekarang, kamu siap menghadapi tantangan di era digital dan mewujudkan karirmu sebagai Data Scientist di tahun 2023.

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri