Tutorial Analisis Data Tidak Terstruktur dalam Data Science

Dalam dunia data science, lebih dari 80 persen data yang tersedia bersifat tidak terstruktur. Data ini mencakup teks dari media sosial, ulasan pelanggan, dokumen, gambar, audio, hingga video. Data tersebut tidak memiliki format atau skema yang baku, sehingga pengolahannya jauh lebih kompleks dibandingkan data terstruktur seperti tabel atau spreadsheet.

Namun, di balik tantangan tersebut, data tidak terstruktur justru menjadi harta karun tersembunyi bagi para data scientist. Tapi pertanyaannya adalah apakah analisis data tidak terstruktur ini lebih banyak manfaatnya atau justru kelemahannya? Mari kita telaah bersama yuk sahabat DQLab!

1. Sumber Insight yang Kaya dan Mendalam

Data tidak terstruktur menyimpan kekayaan informasi yang tak ternilai. Jenis data ini mencakup teks dari ulasan pelanggan, komentar media sosial, atau transkrip percakapan. Tidak seperti data terstruktur yang terbatas pada angka dan kategori, data tidak terstruktur merekam berbagai ekspresi, emosi, dan pengalaman yang lebih kompleks. Dari sekadar tulisan singkat di media sosial, seorang data scientist bisa menggali persepsi publik terhadap merek, tren sosial yang sedang berkembang, hingga kritik mendalam terhadap produk atau layanan. Insight yang dihasilkan sering kali bersifat lebih manusiawi, kontekstual, dan dekat dengan realita di lapangan.

Sebagai contoh, perusahaan e-commerce dapat menganalisis ribuan ulasan pelanggan untuk memahami aspek mana dari produk yang paling disukai atau dibenci. Ini tidak hanya membantu meningkatkan produk, tetapi juga dapat menginformasikan strategi pemasaran dan pengembangan layanan. Hal serupa juga terjadi di dunia politik, kesehatan, hingga pendidikan dimana analisis data tidak terstruktur memberikan narasi di balik angka statistik, menyuguhkan informasi yang sebelumnya tersembunyi atau tidak terjangkau oleh metode kuantitatif biasa.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Menjangkau Aspek Emosional dan Kontekstual

Salah satu kekuatan unik dari data tidak terstruktur adalah kemampuannya menangkap aspek emosional dari pengguna. Melalui teknologi seperti Natural Language Processing (NLP) dan analisis sentimen, data scientist dapat membedakan apakah sebuah ulasan ditulis dengan emosi positif, negatif, atau netral. Tidak hanya itu, konteks seperti nada bicara dalam audio, ekspresi wajah dalam video, atau bahkan metafora dalam teks juga dapat diinterpretasikan secara mendalam. Ini memungkinkan organisasi untuk merespons kebutuhan dan perasaan audiens secara lebih empatik dan personal.

Dalam dunia customer service, misalnya, perusahaan dapat mendeteksi nada frustrasi dalam suara pelanggan melalui analisis suara otomatis, kemudian mengarahkan pelanggan tersebut ke agen yang lebih berpengalaman. Begitu pula dalam bidang kesehatan mental, analisis teks dari jurnal harian atau posting media sosial bisa digunakan untuk mendeteksi gejala depresi atau kecemasan sejak dini. Pendekatan ini menjadikan data tidak terstruktur sebagai jendela untuk memahami bukan hanya apa yang dikatakan pengguna, tetapi juga bagaimana dan mengapa mereka mengatakannya.

3. Proses Pengolahan yang Rumit dan Mahal

Meskipun potensinya besar, pengolahan data tidak terstruktur menuntut upaya teknis yang jauh lebih kompleks dibanding data terstruktur. Tidak ada format baku yang bisa langsung dianalisis, setiap jenis data memerlukan teknik pra-pemrosesan khusus. Misalnya, teks harus melalui proses seperti tokenisasi, stemming, penghapusan stop words, dan konversi ke format numerik melalui algoritma seperti TF-IDF atau Word2Vec. Gambar dan video memerlukan teknik seperti ekstraksi fitur menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN), sementara suara harus ditranskripsi atau dianalisis dengan algoritma spektral tertentu.

Kerumitan ini juga berarti biaya yang lebih tinggi, baik dari segi perangkat keras maupun perangkat lunak. Diperlukan server dengan kemampuan komputasi besar, serta lisensi software atau platform berbasis cloud yang mahal. Belum lagi kebutuhan akan tenaga ahli yang benar-benar memahami seluk-beluk machine learning, NLP, atau computer vision. Oleh karena itu, banyak organisasi skala kecil dan menengah yang masih kesulitan untuk mengadopsi analisis data tidak terstruktur secara menyeluruh, meskipun mereka tahu potensi manfaatnya sangat besar.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Sulit Diukur secara Kuantitatif

Salah satu tantangan utama dari analisis data tidak terstruktur adalah kesulitannya untuk diukur secara kuantitatif. Data yang bersifat naratif atau visual tidak bisa langsung diolah menjadi angka tanpa proses interpretasi tertentu, yang kadang bersifat subjektif. Meskipun sudah ada algoritma yang dapat mengklasifikasikan sentimen atau topik pembahasan, hasilnya sering kali masih bergantung pada konteks dan ambiguitas bahasa. Akibatnya, validitas dan reliabilitas hasil analisis bisa dipertanyakan jika tidak dikalibrasi dengan benar.

Hal ini menjadi dilema terutama bagi organisasi yang bergantung pada pengambilan keputusan berbasis data yang dapat dipertanggungjawabkan. Misalnya, bagaimana cara membuktikan bahwa sebuah kampanye pemasaran berhasil meningkatkan persepsi positif publik hanya berdasarkan analisis sentimen Twitter? Dibutuhkan pendekatan gabungan antara data kualitatif dan kuantitatif agar hasil analisis dari data tidak terstruktur benar-benar kredibel. Dalam banyak kasus, interpretasi manusia tetap menjadi komponen penting, menjadikan prosesnya lebih kompleks dan memerlukan kolaborasi multidisipliner antara data scientist, analis, dan pakar domain.

Meski memiliki sejumlah tantangan, potensi dari analisis data tidak terstruktur sangat besar. Dalam konteks kompetitif saat ini, perusahaan dan institusi yang mampu menguasai dan memanfaatkan data tidak terstruktur memiliki keunggulan strategis yang signifikan. Melalui bantuan teknologi seperti machine learning, deep learning, NLP, dan cloud computing, tantangan-tantangan tersebut kini mulai bisa diatasi. Jadi, menganalisis data tidak terstruktur lebih banyak manfaatnya atau tantangannya? Jawabannya, lebih banyak manfaatnya, asalkan dilakukan dengan pendekatan yang tepat.

FAQ

1. Mengapa data tidak terstruktur dianggap sebagai sumber insight yang lebih kaya dibanding data terstruktur?

Karena data tidak terstruktur, seperti ulasan pelanggan atau postingan media sosial, memuat ekspresi, emosi, dan konteks yang tidak bisa ditangkap oleh angka semata. Melalui analisis ini, kita bisa memahami pengalaman, persepsi, dan sentimen pengguna secara lebih mendalam, memberikan insight yang lebih manusiawi dan kontekstual.

2. Apa tantangan utama dalam mengolah data tidak terstruktur?

Pengolahan data tidak terstruktur memerlukan proses yang kompleks seperti tokenisasi, ekstraksi fitur, dan konversi ke format yang bisa dianalisis. Selain itu, dibutuhkan sumber daya komputasi tinggi dan tenaga ahli, sehingga proses ini bisa mahal dan teknis. Tantangan lainnya termasuk risiko bias dan kesulitan dalam menjaga validitas hasil analisis.

3. Apakah hasil analisis data tidak terstruktur bisa diukur secara kuantitatif?

Sebagian bisa, seperti klasifikasi sentimen atau penghitungan kata kunci, tetapi banyak hasil yang tetap bersifat kualitatif dan kontekstual. Karena itu, seringkali dibutuhkan kombinasi antara analisis kuantitatif dan interpretasi manusia agar hasilnya benar-benar akurat dan dapat diandalkan.

Masih banyak jenis data lain yang juga membutuhkan ilmu ini untuk membantu operasional bisnis. Salah satunya data science dalam analisis data tidak terstruktur. 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