Dalam artikel ini, akan dibahas mengenai perbedaan Data Science, Big Data, dan Data Analytics berdasarkan pengertian, pengaplikasian, serta skill apa saja yang dibutuhkan untuk menjadi professional di bidang nya.
Section Artikel
Apa itu Data Science ?
Berhubungan dengan data yang tidak terstruktur dan terstruktur, Data Science adalah bidang yang terdiri dari segala sesuatu yang terkait dengan pembersihan data, persiapan, dan analisis.
Data Science adalah kombinasi dari statistik, matematika, pemrograman, pemecahan masalah, mendapatkan data dengan cara yang cedas, kemampuan untuk melihat hal-hal yang berbeda, dan aktivitas pembersihan, persiapan, dan penyelarasan data.
Secara sederhana, Data Science adalah payung teknik yang digunakan ketika mencoba mengekstrak wawasan dan informasi dari data.
Apa itu Big Data ?
Big Data mengacu pada volume data yang tidak dapat diproses secara efektif dengan aplikasi tradisional yang ada. Pemrosesan Big Data dimulai dengan data mentah yang tidak dikumpulkan dan paling tidak mungkin disimpan dalam memori komputer tunggal.
Sebuah kata kunci yang digunakan untuk menggambarkan volume data yang sangat besar, baik yang tidak terstruktur maupun terstruktur, Big Data membanjiri bisnis setiap hari. Big Data adalah sesuatu yang dapat digunakan untuk menganalisis wawasan yang dapat mengarah pada keputusan yang lebih baik dan langkah bisnis strategis.
Definisi Big Data, yang diberikan oleh Gartner, adalah “Big data ber-volume tinggi, dan kecepatan tinggi atau aset informasi varietas tinggi yang menuntut bentuk pemrosesan informasi yang hemat biaya dan inovatif serta memungkinkan peningkatan wawasan, pengambilan keputusan, dan otomatisasi proses.”
Apa itu Data Analytics ?
Data Analytics merupakan ilmu pemeriksaan data mentah untuk menyimpulkan informasi dari data tersebut.
Data Analytics melibatkan penerapan proses algoritmik atau mekanis untuk memperoleh wawasan, misalnya, berjalan melalui beberapa kumpulan data untuk mencari korelasi yang bermakna antara satu sama lain.
Data Analytics digunakan di beberapa industri agar organisasi dan perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik serta memverifikasi dan membantah teori atau model yang ada. Fokus Data Analytics terletak pada kesimpulan, yaitu proses penarikan kesimpulan yang semata-mata didasarkan pada apa yang sudah diketahui peneliti.
Setelah membahas apa pengertian dari Data Science, Big Data, dan Data Analytics. Selanjutnya kita lihat bagaimana pengaplikasian dari Data Science, Big Data, dan Data Analytics. Berikut penjelasannya.
Pengaplikasian Data Science
Berikut bagaimana pengaplikasian data science di berbagai bidang yaitu :
- Mesin Pencari Internet
Mesin pencari memanfaatkan algoritma data science untuk memberikan hasil terbaik dari kueri pencarian dalam sepersekian detik.
- Digital Advertisement
Seluruh spektrum digital marketing menggunakan algoritma data science mulai dari spanduk tampilan hingga papan iklan digital. Sehingga ini menjadi alasan bagaimana iklan digital mendapatkan CTR yang lebih tinggi daripada iklan tradisional.
- Sistem Rekomendasi
Sistem rekomendasi tidak hanya memudahkan untuk menemukan produk yang relevan dari miliaran produk yang tersedia tetapi juga menambah banyak pengalaman pengguna. Banyak perusahaan menggunakan sistem ini untuk mempromosikan produk dan saran mereka sesuai dengan tuntutan pengguna dan relevansi informasi. Rekomendasi didasarkan pada hasil penelusuran pengguna sebelumnya.
Pengaplikasian Big Data
Berikut bagaimana pengaplikasian Big Data di berbagai bidang yaitu :
- Keuangan
Perusahaan kartu kredit, bank ritel, penasihat manajemen kekayaan swasta, perusahaan asuransi, dana ventura, dan bank investasi institusi menggunakan big data untuk layanan keuangan mereka. Masalah umum dihadapi adalah sejumlah besar data multi-terstruktur yang ada dalam beberapa sistem yang berbeda, dimana masalah tersebut dapat diselesaikan dengan big data. Dengan demikian big data digunakan dalam beberapa cara seperti:
- Customer analytics
- Compliance analytics
- Fraud analytics
- Operational analytics
- Komunikasi
Mendapatkan pelanggan baru, mempertahankan pelanggan, dan memperluas basis pelanggan saat ini adalah prioritas utama bagi penyedia layanan telekomunikasi. Solusi untuk tantangan ini terletak pada kemampuan untuk menggabungkan dan menganalisis massa data yang dihasilkan pelanggan dan data yang dihasilkan mesin yang sedang dibuat setiap hari.
- Retail
Brick and Mortar atau e-tailer online sebagai pengguna Big Data berpendapat bahwa jawaban untuk tetap menjadi kompetitif adalah memahami kebutuhan pelanggan sehingga dapat melayani pelanggan dengan lebih baik. Hal ini membutuhkan kemampuan untuk menganalisis semua sumber data yang berbeda yang ditangani perusahaan setiap hari, termasuk weblog, data transaksi pelanggan, media sosial, data kartu kredit dari toko bermerek, dan data program loyalty.
Pengaplikasian Data Analytics
Berikut bagaimana pengaplikasian data analytics di berbagai bidang yaitu :
- Kesehatan
Tantangan utama bagi rumah sakit dengan menekan biaya yang semakin besar yaitu dengan merawat sebanyak mungkin pasien secara efisien dan tetap melakukan peningkatan kualitas perawatan. Data instrumen dan mesin digunakan dalam jumlah banyak untuk melacak serta mengoptimalkan arus pasien yang masuk dan keluar, perawatan, dan peralatan yang digunakan di rumah sakit. Diperkirakan akan ada peningkatan efisiensi sekitar 1% yang dapat menghasilkan lebih dari $ 63 miliar dalam penghematan layanan kesehatan global.
- Travel
Data Analytics dapat mengoptimalkan pengalaman pembelian melalui mobile / weblog dan analisis data media sosial. Travel perjalanan dapat memperoleh wawasan tentang keinginan dan preferensi pelanggan. Produk dapat dijual dengan menghubungkan penjualan saat ini dengan konversi “browse-to-buy” serta peningkatan penjelajahan berikutnya melalui paket dan penawaran yang disesuaikan. Rekomendasi perjalanan yang dipersonalisasi juga dapat disampaikan melalui data analytics berdasarkan data media sosial.
- Gaming
Data Analytics membantu dalam mengumpulkan data untuk mengoptimalkan dan membelanjakan di dalam dunia game. Perusahaan game mendapatkan wawasan tentang ketidaksukaan, hubungan, dan orang-orang seperti pengguna.
- Manajemen Energi
Sebagian besar perusahaan menggunakan data analytics untuk manajemen energi, termasuk manajemen smart-grid, optimasi energi, distribusi energi, dan otomatisasi bangunan di perusahaan utilitas. Aplikasi di sini berpusat pada pengendalian dan pemantauan perangkat jaringan, pengiriman kru, dan pengelolaan layanan. Utilitas diberikan kemampuan untuk mengintegrasikan jutaan titik data dalam kinerja jaringan dan memungkinkan para engineer menggunakan Analisa tersebut untuk memantau jaringan.
Setelah mengetahui bagaimana pengaplikasian dari Data Science, Big Data, dan Data Analytics. Pembahasan selanjutnya yaitu bagaimana skill yang dibutuhkan untuk menjadi seorang yang professional di bidang Data Science, Big Data, dan Data Analytics. Berikut penjelasannya.
Skill Utama Menjadi Data Scientist
- Pendidikan : 88% memiliki Gelar Master, dan 46% memiliki PhD.
- Pengetahuan mendalam tentang SAS atau R : Untuk Data Science, R umumnya lebih disukai.
- Python coding : Python adalah Bahasa pemrograman paling umum yang digunakan dalam ilmu data, bersama dengan Java, Perl, C / C .
- Platform Hadoop : Meskipun tidak selalu menjadi persyaratan, pengetahuan terhadap platform Hadoop masih lebih disukai untuk saat ini. Memiliki sedikit pengalaman di platform Hive atau Pig juga merupakan nilai jual yang sangat bagus.
- SQL database/coding : Meskipun NoSQL dan Hadoop telah menjadi bagian penting dari background Data Science, namun masih lebih disukai jika kita dapat menulis dan menjalankan kueri kompleks di SQL.
- Bekerja dengan data yang tidak terstruktur : Sangat penting bahwa Seorang Data Scientist dapat bekerja dengan data yang tidak terstruktur, baik itu di media sosial, video feeds, atau audio.
Skill Utama Menjadi Big Data Specialist
- Kemampuan analitis : Kemampuan untuk dapat memahami tumpukan data yang kita dapatkan. Dengan kemampuan analitis, kita akan dapat menentukan data mana yang relevan dengan solusi kita mau, lebih seperti pemecahan masalah.
- Kreativitas : kita harus memiliki kemampuan untuk membuat metode baru untuk mengumpulkan, menginterpretasikan, dan menganalisis strategi data. Kreativitas adalah keterampilan yang sangat cocok untuk dimiliki.
- Kemampuan Matematika dan statistik : kemampuan ini sangat diperlukan, baik itu dalam data science, data analytics, atau big data.
- Ilmu Komputer : Komputer adalah workhorses di balik setiap strategi data. Programmer akan memiliki kebutuhan konstan untuk menghasilkan algoritma dalam memproses data sehingga menjadi sebuah informasi atau wawasan.
- Keterampilan bisnis : Para profesional Big Data perlu memiliki pemahaman tentang tujuan bisnis yang ada, serta proses yang mendasari yang mendorong pertumbuhan bisnis serta keuntungannya.
Skill Utama Menjadi Data Analis
- Kemampuan pemrograman : Mengetahui bahasa pemrograman seperti R dan Python menjadi sangat penting bagi setiap data analis.
- Kemampuan bidang statistik dan matematika : desain statistik deskriptif dan inferensial serta eksperimental adalah sebuah keharusan bagi para data scientist.
- Kemampuan di bidang machine learning
- Keterampilan transformasi data : Kemampuan untuk memetakan data mentah dan mengonversinya menjadi format lain sehingga memungkinkan data dapat dikonsumsi menjadi lebih nyaman.
- Kemampuan Komunikasi dan Visualisasi Data
- Intuisi Data: sangat penting bagi seorang profesional untuk dapat berpikir seperti data analis.
