Apa Saja Sih Tujuan Pengolahan Data Dalam Data Science? Simak Disini, Yuk!
Pengolahan data merupakan aktivitas penting saat bekerja dengan data. Tanpa disadari, seluruh aktivitas kita berhubungan dengan data misalnya data penjualan, data karyawan, data kependudukan, dan sebagainya. Dapat dikatakan data menjadi aset penting di era revolusi industri 4.0 seperti saat ini. Proses pengolahan data yang dikembangkan meliputi input, processing, output, distribution, dan storage dimana setiap tahapan ini memiliki tugasnya masing-masing. Input yaitu aktivitas memasukkan data yang sudah dikumpulkan, processing yaitu memproses data input, output yaitu hasil dari pengolahan data, distribution yaitu pendistribusian hasil pengolahan data pada pihak terkait, dan storage yaitu penyimpanan hasil output untuk pengolahan data selanjutnya.
Pengolahan data dapat dilakukan dengan berbagai macam metode dan teknik yang disesuaikan dengan permasalahan. Data science merupakan ilmu yang sedang naik daun di era kini untuk mengolah data dengan memanfaatkan kemajuan teknologi. Metode yang mulai banyak diterapkan saat ini adalah machine learning dan deep learning. Metode ini digunakan untuk membuat program yang bisa mempelajari data dengan sendirinya. Melihat kemajuan tersebut, mungkin pernah muncul di benak kita sebenarnya apa sih tujuan pengolahan data? Nah, kali ini akan dibahas tujuan pengolahan data dalam data science. Simak pembahasannya bersama, yuk!
1. Pengolahan Data Yang Lebih Baik
Pada umumnya aktivitas pengolahan data akan menemui banyak tipe data dalam jumlah yang sangat banyak. Kumpulan data yang dengan ciri 3V yaitu velocity, variety, dan volume disebut Big Data. Data dapat berupa data numerik, teks, gambar, video, suara, dan sebagainya. Bayangkan jika dilakukan secara manual, tentu akan memakan banyak waktu dan tenaga, belum lagi jika terjadi human error. Oleh karena itu banyak yang mulai menerapkan data science untuk membantu pengolahan data lebih baik. Pengolahan data dengan data science akan lebih efektif, efisien, dan akurat. Kombinasi ilmu komputer yang terdapat dalam data science memungkinkan proses pengolahan data yang lebih cepat. Terdapat berbagai macam metode dan teknik dalam data science yang dapat digunakan saat melakukan pengolahan data.
Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!
2. Menunjang Keputusan Bisnis
Pengolahan data bertujuan menemukan pola dan menggali informasi yang terdapat pada kumpulan data. Dalam dunia bisnis, data adalah instrumen penting yang bisa menjadi tolak ukur berhasil atau tidak bisnis tersebut. Seperti yang kita tahu bahwa persaingan di dunia bisnis sangatlah ketat. Oleh karena itu suatu perusahaan harus cepat dalam menentukan strategi bisnis yang tepat agar tidak kalah dengan pesaingnya. Misalnya dalam industri retail adalah hal yang umum untuk memeriksa data hasil penjualan dan produk apa saja yang banyak dibeli konsumen. Data ini dapat diolah dan dianalisis dengan data science untuk menemukan pola terhadap produk yang sering dibeli bersamaan oleh konsumen. Hasil analisis tersebut dapat dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan dalam menentukan strategi bisnis selanjutnya agar penjualan semakin meningkat misalnya bundle produk atau penawaran belanja hemat.
3. Mendeteksi Anomali Transaksi
Pada dunia perbankan, data juga merupakan instrumen penting. Data nasabah dan transaksi adalah hal yang harus selalu diperhatikan oleh sebuah bank. Ketika kita membuka rekening, melakukan transaksi, atau pengajuan kredit di bank, kita pasti akan diminta data diri lengkap. Data-data ini akan disimpan dan dijaga kerahasiaannya agar nasabah merasa aman dalam bertransaksi. Pengolahan data dengan data science di dunia perbankan salah satunya adalah untuk mendeteksi adanya anomali transaksi yaitu pola tidak normal pada aktivitas perbankan. Era digital saat ini tidak hanya memudahkan aktivitas manusia namun juga meningkatkan resiko yang kompleks seperti kebocoran data. Sebuah bank harus semaksimal mungkin memastikan data nasabah tetap aman. Teknologi AI adalah bagian dari data science yang dianggap mampu dalam mendeteksi anomali transaksi dalam aktivitas perbankan.
4. Pengembangan Teknologi Untuk Pengolahan Data
Pengolahan data dengan data data science memacu para profesional untuk terus mengembangkan teknologi yang mendukung pengolahan data. Beberapa teknologi yang mulai banyak digunakan saat ini untuk menangani data yaitu machine learning, deep learning, dan artificial intelligence (AI). Machine learning dapat digunakan untuk menghitung data tidak eksak seperti gambar, suara, dan lainnya. Deep learning merupakan seperangkat algoritma machine learning yang belajar dalam berbagai level. AI merupakan sistem yang meniru sistem otak manusia untuk dapat memberikan respon atau tindakan. Teknologi-teknologi ini akan terus berkembang dan mungkin saja akan ada teknologi baru yang membuat proses pengolahan data lebih mudah.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
5. Ingin Lebih Mendalami Pengolahan Data Di Industri? Yuk, Gabung Di DQLab!
Istilah revolusi industri 4.0 membuat banyak pihak mulai melek data dan menyadari pentingnya kumpulan data. Oleh karena itu banyak perusahaan maupun instansi yang mencari talent data terbaik untuk bertanggung jawab mengolah data di perusahaannya. Ini memberikan peluang karir yang cukup menjanjikan untuk beberapa tahun kedepan. Sehingga orang tertarik belajar pengolahan data dengan berbagai macam bentuk data dan metodenya. Bagi pemula yang tidak memiliki background IT, jangan takut untuk memulai ya! Dengan bergabung bersama DQLab, kamu bisa mempelajari modul-modul yang tersedia yang bisa membantu kamu memahami pengolahan data dengan baik. Yuk, Sign Up di DQLab dan mulai perjalananmu belajar data!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya