Data science adalah ilmu yang sangat dicari industri saat ini dan termasuk ilmu yang populer dikalangan anak muda.
Kebutuhan akan orang yang menguasai bidang ini semakin tinggi dan diminati oleh perusahan-perusahaan besar.
Kali ini kita akan bahas tuntas data science pada artikel ini ya, AI Enthusiast!
Apa Itu Data Science?
Menurut buku karya Bernardus Ari Kuncoro (2020), data science adalah sebuah cabang ilmu yang mengkombinasikan tiga hal, yaitu coding, statistik, dan bisnis. Orang yang memahami dan menguasai tiga cabang ilmu tersebut disebut sebagai Data Scientist.
Tujuannya adalah untuk mengolah sebuah informasi dari data yang ada, menjadi informasi yang berguna untuk kebutuhan bisnis dan lainnya. Para Data Scientist biasanya menggunakan algoritma machine learning atau pembelajaran mesin untuk membantu pekerjaannya.
Machine learning dapat berguna dalam mengolah data berupa teks, gambar, video, audio, dan lainnya untuk membuat sebuah sistem kecerdasan buatan.
Selanjutnya, sistem tersebut akan diatur untuk melakukan berbagai aktivitas yang rasanya terlalu melelahkan bila dikerjakan langsung oleh manusia.
Kemudian, hasil data yang didapat dari sistem kecerdasan buatan tersebut dapat dimanfaatkan untuk kebutuhan analisis dalam bisnis agar memudahkan dalam membuat strategi yang tepat dan meminimalisir kesalahan.
Mengapa Data Science Penting?
Data science adalah ilmu yang penting untuk bisnis karena data yang lengkap dan akurat sangat sangat dibutuhkan perusahaan kecil maupun besar.
Jika perusahaan masih mau menutup mata akan pentingnya sebuah data, maka perusahaan tersebut tidak akan punya pedoman dalam membuat strategi yang efektif serta efisien yang akan mendatangkan keuntungan berlipat ganda.
Kenyataan, saat ini sudah banyak perusahaan di seluruh dunia yang sadar akan pentingnya data science dan artificial intelligence (AI). Sebuah bisnis akan terus berada pada top performanya dan akan selalu relevan dengan targetnya bila ia menerapkan data science.
Pernyataan dari seorang ahli ekonom Google dan dosen Ilmu Komputer, Bisnis, dan Ekonomi UC Barkeley, yaitu Hal Varian, mengatakan bahwa kemampuan mengambil, memahami, memroses, dan menyaring nilai dari suatu data serta memvisualisasikannya adalah keahlian yang semakin penting di dekade yang akan datang.
Contoh Penerapan Data Science
Seperti apa contoh penerapan data science dalam era modern ini? Berikut adalah contoh dan penjelasannya ya AI Enthusiast.
1. Bidang E-commerce
Penerapan data science pada bidang e-commerce adalah membantu untuk dynamic pricing.
Penetapan harga ini sangat perlu dilakukan oleh perusahaan e-commerce untuk menyortir konsumen dengan tepat.
Biasanya perhitungan dynamic pricing melihat beberapa kategori data, seperti lead time, review properti, dan fasilitas yang disediakan produk.
Dynamic pricing ini juga dibutuhkan untuk memberikan kenyamanan kepada konsumen karena dengan adanya dynamic pricing, konsumen akan dihadapkan dengan produk yang sesuai dengan harga dan kebutuhannya.
2. Bidang Finansial
Contoh penerapan data science pada bidang finansial adalah untuk keperluan fraud detection.
Kebanyakan bank dan perusahaan berbasis finance kini menggunakan data science untuk mengklasifikasikan, mengelompokkan, dan menyegmentasikan data yang mungkin menandakan pola penipuan.
Bank dan perusahaan finance menggunakan data science untuk mengklasifikasikan, mengelompokkan, dan mensegmentasikan data yang mungkin mengindikasikan penipuan.
3. Bidang Olahraga Profesional
Data science ternyata sering digunakan untuk membantu tim dalam rekrutmen pemain muda yang berpotensi menjadi bintang.
Hal tersebut memang banyak dilakukan tim olahraga, mencari pemain berpotensi, merekrut dan membinanya, suatu saat pemain sudah “bersinar” maka akan dilepas dengan mahar yang tinggi.