Dinamika Praktisi Data dalam Aplikasikan Tools Data Science

Data science merupakan salah satu bidang yang diminati dan sedang naik daun di ranah teknologi pada beberapa tahun terakhir. Berkaca dari hal tersebut, kini berbagai perusahaan mulai sadar dan memahami akan pentingnya nilai-nilai yang terkandung dalam data yang mereka miliki. Data tidak lagi hanya dipandang sebagai sekadar aset statis, tetapi sebagai sumber daya berharga yang dapat memberikan wawasan mendalam tentang perilaku pelanggan, tren pasar, efisiensi operasional, dan potensi inovasi. Dengan memanfaatkan data secara efektif, perusahaan dapat mengoptimalkan strategi mereka, meningkatkan keputusan bisnis, dan memenangkan persaingan di pasar yang semakin kompetitif. 

Namun, berkutat dalam dunia data science bukan suatu hal yang dianggap mulus-mulus saja. Ada sejumlah tantangan yang agaknya perlu diwaspadai sedini mungkin ketika seorang praktisi data mengaplikasikan tools data science. Salah satunya yaitu perlu dipertimbangkan kompleksitas algoritma yang digunakan dalam analisis data. Terdapat berbagai macam algoritma yang tersedia, masing-masing dengan kelebihan dan kelemahan yang berbeda. 

Seorang praktisi data harus dapat memilih algoritma yang paling sesuai untuk memecahkan masalah yang dihadapi, serta memahami secara mendalam bagaimana algoritma tersebut bekerja agar dapat menginterpretasikan hasil dengan benar. Nah, kali ini DQLab akan membedah soal tantangan apa ya yang kerap dialami seorang praktisi data saat mengaplikasikan tools data science. Mau tahu penjelasan lengkapnya? Simak langsung yuk di bawah!

1. Kesulitan dalam Memahami Algoritma

Data Science melibatkan penggunaan berbagai algoritma dan teknik analisis yang kompleks. Memahami dan menerapkan algoritma dengan benar dapat menjadi tantangan bagi mereka yang tidak memiliki latar belakang teknis yang kuat. Selain itu, pemilihan algoritma yang tepat untuk masalah tertentu juga merupakan hal yang sulit bagi banyak orang.

Setiap masalah dalam bidang Data Science membutuhkan pendekatan yang unik, dan ada banyak algoritma yang tersedia untuk menangani berbagai jenis masalah, seperti regresi, klasifikasi, pengelompokan, dan lain sebagainya. Memilih algoritma yang tepat memerlukan pemahaman mendalam tentang karakteristik data, tujuan analisis, dan kelebihan serta kelemahan masing-masing algoritma. Tidak jarang praktisi Data Science harus menguji beberapa algoritma secara bersamaan dan melakukan eksperimen untuk menentukan algoritma mana yang memberikan hasil terbaik untuk masalah yang dihadapi.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Kesulitan dalam Interpretasi Hasil

Meskipun alat Data Science dapat menghasilkan hasil yang canggih, seringkali sulit bagi pengguna yang tidak berpengalaman untuk menginterpretasikan hasil tersebut dengan benar. Ini dapat menyebabkan kesalahpahaman atau pengambilan keputusan yang tidak tepat berdasarkan hasil analisis. Misalnya, seorang pengguna yang tidak terlatih mungkin salah mengartikan korelasi sebagai sebab-akibat langsung, tanpa mempertimbangkan faktor-faktor lain yang mungkin memengaruhi hubungan antara variabel tersebut. Kesalahan semacam ini dapat mengarah pada strategi yang salah atau pengalokasian sumber daya yang tidak efisien.

Selain itu, pengguna yang kurang berpengalaman mungkin juga cenderung mengabaikan aspek keamanan dan privasi dalam analisis data. Mereka mungkin tidak menyadari risiko penggunaan data yang tidak sah atau pelanggaran privasi yang dapat merugikan organisasi secara keseluruhan.

3. Keselarasan antara Bisnis dan Teknologi

Dalam banyak kasus, keberhasilan implementasi Data Science tergantung pada keselarasan antara tim bisnis dan tim teknologi. Tantangan muncul ketika ada kesenjangan antara pemahaman bisnis tentang kebutuhan analisis data dan kemampuan teknis untuk menerapkannya. Tim bisnis memiliki wawasan yang mendalam tentang tujuan perusahaan, tantangan pasar, dan kebutuhan pelanggan. Mereka memahami bagaimana data dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan strategis dan operasional.

Keselarasan antara kedua tim ini penting untuk keberhasilan implementasi Data Science. Namun, seringkali terjadi kesenjangan antara pemahaman bisnis dan kemampuan teknis. Tim bisnis mungkin memiliki harapan yang tidak realistis atau tidak jelas tentang apa yang dapat dicapai dengan analisis data, sementara tim teknologi mungkin menghadapi tantangan dalam mengartikulasikan solusi teknis secara efektif kepada pemangku kepentingan non-teknis.

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

4. Kemanfaatan dan Adopsi

Salah satu tantangan besar adalah memastikan bahwa hasil dari proyek data science diadopsi dan digunakan dalam konteks organisasi. Terkadang, hasil yang dihasilkan tidak langsung bermanfaat atau diimplementasikan dengan benar, mengurangi dampak positif dari analisis data. Hal ini sering kali terjadi karena kurangnya integrasi antara tim data science dengan tim bisnis yang menggunakan hasil analisis tersebut.

Keterpisahan antara tim data science dan tim bisnis dapat menghambat transfer pengetahuan yang diperlukan untuk mengimplementasikan hasil analisis ke dalam keputusan dan tindakan yang diambil oleh organisasi. Selain itu, terkadang tim bisnis tidak sepenuhnya memahami nilai atau relevansi dari hasil analisis data, sehingga mereka mungkin kurang termotivasi untuk mengadopsinya dalam operasi sehari-hari.

Dengan menyadari dan mengatasi tantangan-tantangan ini secara efektif, seorang praktisi data dapat mengoptimalkan penggunaan tools data science untuk mencapai tujuan bisnis yang diinginkan dan memberikan dampak yang signifikan bagi organisasi mereka. 

Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data scientist agar bisa berkarir di industri 4.0. Buruan gabung bersama DQLab dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

• Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Reyvan Maulid