Saat ini data menjadi hal yang sangat penting, termasuk siklus hidup data science yang mengubah data mentah menjadi wawasan yang bernilai. Kamu mungkin sering mendengar tentang data science, tetapi tahukah kamu bahwa setiap proyek data science memiliki tahapan yang sistematis?

Dari pengumpulan data hingga penerapan model dan analisis hasil, setiap langkah dalam siklus ini memastikan data dapat digunakan secara efektif untuk mendukung pengambilan keputusan.

Lalu, apa saja siklus data science yang perlu kamu pahami? Simak selengkapnya di bawah ini.

Apa itu Siklus Hidup Data Science?

Siklus hidup data science adalah proses sistematis dalam mengolah data mentah menjadi wawasan yang bermanfaat untuk pengambilan keputusan. Siklus ini mencakup beberapa tahap utama, mulai dari pengumpulan dan pembersihan data, eksplorasi, pemodelan, evaluasi, hingga penerapan model dan pemantauan hasilnya.

Setiap langkah dalam siklus ini bertujuan untuk memastikan data diolah secara akurat dan efisien, sehingga dapat digunakan untuk membuat prediksi, mengidentifikasi pola, atau mengembangkan solusi berbasis data.

Dengan mengikuti siklus ini, kamu bisa mengoptimalkan analisis data dan menghasilkan hasil yang lebih andal.

Rangkaian Siklus Hidup Data Science

Dalam proses data science, setiap langkah memiliki peran penting dalam memastikan data yang digunakan dapat menghasilkan wawasan yang akurat dan bermanfaat. Berikut rangkaian tahapan dalam siklus hidup data science yang harus kamu pahami.

1. Business Understanding

Tahap pertama adalah memahami tujuan bisnis yang ingin dicapai. Ini merupakan langkah krusial karena akan menentukan arah seluruh proses analisis data. Pada tahap ini, kamu perlu berkomunikasi dengan stakeholder untuk memahami masalah bisnis, mengidentifikasi kebutuhan, dan merumuskan pertanyaan yang bisa dijawab dengan data.

Dengan pemahaman yang jelas, kamu bisa menentukan metrik kesuksesan dan menetapkan strategi terbaik dalam pemrosesan data.

2. Data Understanding

Setelah memahami tujuan bisnis, langkah berikutnya memahami data yang tersedia. Tahap ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal, serta mengeksplorasi karakteristiknya.

Kamu perlu memeriksa struktur data, tipe variabel, distribusi, serta potensi masalah seperti data yang hilang atau anomali. Dengan memahami data secara menyeluruh, kamu bisa menentukan apakah dataset yang digunakan cukup untuk menjawab pertanyaan bisnis atau masih memerlukan tambahan data lainnya.

3. Data Preparation

Tahap ini berfokus pada pembersihan dan transformasi data agar siap digunakan untuk analisis lebih lanjut. Data mentah sering kali mengandung nilai yang hilang, data duplikat, atau inkonsistensi yang dapat memengaruhi hasil analisis.

Oleh karena itu, kamu perlu melakukan normalisasi, standarisasi, encoding data kategorik, serta menangani outlier. Proses ini juga mencakup pemilihan fitur yang relevan agar model dapat bekerja secara optimal.

4. Exploratory Data Analysis (EDA)

Sebelum membangun model, tahap Exploratory Data Analysis (EDA) dilakukan untuk memahami pola dan hubungan dalam data. Dengan menggunakan teknik statistik dan visualisasi seperti histogram, scatter plot, dan heatmap, kamu dapat menemukan insight awal dari dataset.

EDA membantu mengidentifikasi korelasi antar variabel, distribusi data, serta pola yang mungkin berguna dalam membangun model. Tahap ini juga menjadi kesempatan untuk melakukan feature engineering, yaitu menciptakan variabel baru yang lebih informatif bagi model.

5. Data Modeling

Setelah data siap, langkah selanjutnya membangun model machine learning atau statistik untuk menganalisis data. Pemilihan model bergantung pada jenis masalah yang ingin diselesaikan, seperti klasifikasi, regresi, atau clustering.

Pada tahap ini, data dibagi menjadi set pelatihan (training) dan set pengujian (testing) untuk mengukur performa model. Selain itu, dilakukan tuning hyperparameter untuk meningkatkan akurasi model agar dapat bekerja lebih baik dalam memprediksi atau mengklasifikasikan data.

6. Model Evaluation

Sebuah model harus dievaluasi sebelum diterapkan agar memastikan performanya sesuai dengan ekspektasi. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik seperti akurasi, precision, recall, F1-score, serta error rate tergantung pada jenis model yang digunakan.

Teknik seperti cross-validation juga bisa diterapkan untuk memastikan model tidak mengalami overfitting atau underfitting. Jika performa model belum memadai, kamu bisa melakukan perbaikan dengan menyesuaikan parameter, menambah data, atau mencoba teknik pemodelan yang berbeda.

7. Model Deployment

Tahap terakhir dalam siklus hidup data science adalah menerapkan model yang telah dievaluasi ke dalam lingkungan produksi agar dapat digunakan untuk analisis nyata. Model yang sudah diterapkan bisa diintegrasikan ke dalam sistem berbasis web, aplikasi, atau API sehingga bisa diakses oleh pengguna.

Selain itu, model juga harus dipantau secara berkala untuk memastikan tetap memberikan hasil yang akurat. Jika terjadi penurunan performa akibat perubahan data (model drift), model perlu diperbarui atau dilatih ulang agar tetap relevan.

Implementasi Data Science

Dalam dunia nyata, implementasi data science digunakan di berbagai industri untuk meningkatkan efisiensi, mengoptimalkan strategi bisnis, dan membuat keputusan yang lebih akurat. Untuk memahami bagaimana data science diterapkan, berikut tahapan implementasi dengan contoh kasus di berbagai industri.

1. E-Commerce: Rekomendasi Produk yang Dipersonalisasi

Dalam industri e-commerce, data science digunakan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dengan sistem rekomendasi produk. Dengan menganalisis riwayat pembelian, perilaku pencarian, serta preferensi pelanggan, algoritma machine learning dapat memprediksi produk mana yang paling relevan bagi setiap pengguna.

Contohnya, Amazon menggunakan model berbasis collaborative filtering untuk menampilkan rekomendasi yang disesuaikan dengan kebiasaan belanja pelanggan.

2. Keuangan: Deteksi Fraud dalam Transaksi

Industri keuangan memanfaatkan data science untuk mendeteksi transaksi mencurigakan yang berpotensi sebagai fraud (penipuan). Dengan menerapkan algoritma anomaly detection dan machine learning, sistem dapat mengidentifikasi pola transaksi yang tidak biasa, seperti penggunaan kartu kredit dari lokasi yang berbeda secara tiba-tiba.

Contohnya, bank seperti JPMorgan Chase menggunakan AI untuk menganalisis jutaan transaksi dan mencegah aktivitas penipuan sebelum terjadi.

3. Kesehatan: Prediksi Penyakit dan Diagnosis

Di bidang kesehatan, data science berperan dalam meningkatkan akurasi diagnosis dan prediksi penyakit. Dengan menggunakan model machine learning yang dilatih pada data rekam medis pasien, dokter dapat mengidentifikasi risiko penyakit lebih awal dan memberikan perawatan yang lebih tepat.

Misalnya, IBM Watson Health menggunakan AI untuk menganalisis data pasien dan memberikan rekomendasi pengobatan yang lebih akurat.

4. Transportasi: Optimasi Rute dan Navigasi

Perusahaan transportasi dan logistik menggunakan data science untuk mengoptimalkan rute pengiriman dan navigasi kendaraan. Dengan menganalisis data lalu lintas secara real-time, sistem dapat merekomendasikan rute tercepat dan paling efisien.

Contohnya, aplikasi ride-sharing seperti Uber menggunakan algoritma berbasis data untuk mengalokasikan kendaraan dan memperhitungkan tarif perjalanan secara dinamis berdasarkan permintaan.

5. Manufaktur: Prediksi Pemeliharaan Mesin (Predictive Maintenance)

Industri manufaktur menerapkan data science untuk mencegah kerusakan mesin melalui prediksi pemeliharaan. Dengan sensor IoT yang mengumpulkan data operasional mesin, model machine learning dapat mendeteksi tanda-tanda awal kerusakan dan memberi peringatan sebelum kegagalan terjadi.

Contohnya, General Electric (GE) menggunakan predictive maintenance untuk meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi downtime produksi.

6. Ritel: Manajemen Stok

Dalam industri ritel, data science digunakan untuk mengoptimalkan manajemen stok dan peramalan permintaan produk. Dengan menganalisis data penjualan historis, pola musiman, dan faktor eksternal seperti tren pasar, perusahaan dapat memprediksi kebutuhan inventaris dengan lebih akurat.

Contohnya, Walmart menggunakan model prediktif untuk menentukan jumlah stok optimal di setiap cabangnya guna menghindari kekurangan atau kelebihan barang.

7. Hiburan: Personalisasi Konten dan Prediksi Tren

Platform hiburan digital seperti Netflix dan Spotify menggunakan data science untuk memberikan rekomendasi konten yang lebih personal. Dengan menganalisis riwayat tontonan atau lagu yang sering didengarkan, sistem dapat menyusun daftar rekomendasi yang sesuai dengan preferensi pengguna.

Contohnya, algoritma Netflix mampu memprediksi film atau serial yang kemungkinan besar akan disukai oleh pelanggan berdasarkan pola konsumsi sebelumnya.

Peluang dan Masa Depan Data Science

Data science terus berkembang pesat dan semakin banyak digunakan dalam berbagai sektor untuk meningkatkan efisiensi dan inovasi. Pada masa depan, data science tidak hanya akan membantu bisnis dalam pengambilan keputusan, tetapi juga menciptakan solusi yang lebih cerdas untuk berbagai tantangan global. Berikut beberapa peluang dan tren masa depan dalam dunia data science.

1. Kecerdasan Buatan yang Lebih Canggih dan Automasi

Kemajuan dalam AI dan machine learning akan semakin meningkatkan otomatisasi dalam analisis data. Model AI yang lebih canggih akan mampu belajar dari data dengan lebih cepat dan akurat, memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan proses bisnis tanpa campur tangan manusia.

Contohnya, chatbot berbasis AI yang semakin pintar dalam memahami percakapan pelanggan atau sistem rekomendasi otomatis yang lebih presisi dalam menyajikan produk yang sesuai dengan preferensi pengguna.

2. Penggunaan Data Science untuk Isu Sosial dan Keberlanjutan

Pada masa depan, data science tidak hanya digunakan untuk kepentingan bisnis, tetapi juga untuk menangani isu sosial dan keberlanjutan. Analisis data dapat membantu dalam mitigasi perubahan iklim, pengelolaan sumber daya alam, dan peningkatan sistem kesehatan masyarakat.

Misalnya, analisis data dapat digunakan untuk memprediksi bencana alam, mengoptimalkan distribusi energi terbarukan, atau meningkatkan efisiensi dalam sistem transportasi untuk mengurangi emisi karbon.

3. Meningkatnya Permintaan Profesi Data Science

Seiring dengan meningkatnya kebutuhan perusahaan dalam mengolah data, permintaan untuk profesional data science juga akan terus bertambah. Peran seperti data scientist, data engineer, dan machine learning engineer akan menjadi semakin penting dalam berbagai industri.

Selain itu, keterampilan dalam pemrosesan data, pemrograman, dan analisis statistik akan semakin dihargai, baik di perusahaan teknologi, kesehatan, keuangan, maupun sektor lainnya.

Kesimpulan

Data science telah menjadi elemen krusial dalam berbagai industri, mulai dari e-commerce, keuangan, kesehatan, hingga transportasi. Siklus hidup data science membantu dalam mengelola data secara sistematis, mulai dari memahami masalah bisnis, mengolah data, hingga membangun model yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.

Implementasi data science di dunia nyata telah terbukti meningkatkan efisiensi bisnis dan memberikan solusi berbasis data yang lebih akurat. Ke depan, peluang dalam bidang data science semakin luas dengan kemajuan teknologi seperti kecerdasan buatan, otomatisasi, dan big data.

Permintaan terhadap profesional data science terus meningkat, sementara penerapan teknologi ini juga semakin meluas ke sektor sosial dan keberlanjutan. Oleh karena itu, memahami dan menguasai data science bukan hanya menjadi keuntungan kompetitif bagi bisnis, tetapi juga berkontribusi pada inovasi dan kemajuan di berbagai bidang.

Tingkatkan Karier dengan Bootcamp Data Science di Digital Skola

Dengan pesatnya perkembangan teknologi, keterampilan data science menjadi sangat dibutuhkan di berbagai industri. Jika kamu ingin menguasai siklus hidup data science secara menyeluruh, bangun portofolio profesional, dan dapatkan pengalaman nyata dalam analisis data.

Ikuti Bootcamp Data Science di Digital Skola, program intensif yang membekali kamu dengan:

Sertifikasi Nasional (BNSP) & Internasional (Azure)
Real Experience Internship untuk pengalaman kerja nyata
7 Portofolio Profesional yang siap digunakan untuk melamar kerja
Praktik AI dalam Analisis Data untuk meningkatkan skill machine learning

Jadilah Data Scientist andal yang siap bersaing di dunia kerja. Daftar sekarang dan mulai perjalananmu di dunia data science bersama Digital Skola!

Siklus Hidup Data Science: Pengertian dan Rangkaiannya

Share

Digital Skola