Data sains kini telah berubah dan berkembang menjadi ilmu yang sangat penting. Di era dimana data begitu mudah dikumpulkan, cara perusahaan menjalankan bisnis pun berubah. Data banyak digunakan dalam mengambil keputusan. Bukan hanya keputusan yang berkaitan langsung dengan penjualan, data juga banyak digunakan untuk mengembangkan user experience yang lebih berkesan.
Apa Itu Data Sains?
Pada mulanya data sains hanya digunakan oleh perusahaan-perusahaan teknologi besar. Seiring dengan perkembangan zaman, pemanfaatan data sains semakin meluas hingga ke bisnis kecil. Peran data sains dalam bisnis pun semakin tidak bisa dilepaskan. Namun sebelum melangkah lebih jauh, apa itu data sains?
Data sains merupakan ilmu yang mempelajari data. Ada tiga pilar penting yang mendukung data sains. Ketiga pilar tersebut adalah bisnis, matematika dan statistik serta teknologi. Dengan pilar tersebut, Anda bisa mengolah data dan mengekstraknya menjadi pengetahuan.
Proses Data Sains
Untuk mengolah data menjadi pengetahuan, ada proses yang dilalui. Berikut 5 proses dalam data sains.
- Obtain
Pengolahan data tidak mungkin bisa dilakukan tanpa adanya data. Karena itu, proses pertama dalam data sains adalah mengumpulkan data dari beberapa sumber. Biasanya, data dikumpulkan dari database. Karena itu, kemampuan teknis seperti MySQL dan pemrograman Phyton akan sangat membantu.
- Scrub
Dalam proses pengumpulan data, jumlah data yang dikumpulkan biasanya sangat besar. Agar lebih mudah diolah, data tersebut perlu di-filter terlebih dahulu. Dalam proses scrub, data-data yang tidak relevan akan disingkirkan. Biasanya proses standardisasi juga dilakukan di tahap ini.
- Explore
Data yang telah di-filter kemudian digali dan diperiksa lebih dalam. Di tahap ini, properti data akan diperiksa dan data mulai dihitung. Untuk mengidentifikasi pola dan tren yang signifikan, data divisualisasikan. Hal ini dilakukan untuk memperoleh gambaran lebih jelas.
- Model
Tahapan ini merupakan tahapan di mana model data mulai dibuat. Model data sendiri dibuat untuk mencapai tujuan yang telah ditentukan. Regresi dan prediksi juga digunakan untuk memperkirakan nilai di masa depan sekaligus mengklasifikasikan grup nilai data.
- Interpret
Agar lebih mudah dipahami oleh orang awam, model dan data perlu diinterpretasikan. Hasil dari proses data sains kemudian dipresentasikan guna menjawab kebutuhan bisnis. Dalam hal ini, kemampuan komunikasi juga dibutuhkan agar poin-poin penting dapat tersampaikan ke orang-orang yang berkepentingan.
Fungsi Data Sains Bagi Startup
Meski masih kecil, startup sebaiknya juga harus melek data sains. Hal tersebut tidak terlepas dari fungsi data sains bagi startup. Berikut beberapa fungsi data sains yang perlu diketahui.
- Prediksi Bisnis
Data sains dapat membantu perusahaan untuk memprediksi bisnis kedepannya. Bagaimana penjualan produk di masa depan, customer dan pelayanan, pola-pola dari data sains dapat memberi gambaran terkait semua itu.
- Validasi Produk
Apakah sebuah produk laris atau tidak, semua itu tentu perlu divalidasi. Di sinilah peran data sains untuk mengetahui hal tersebut. Data sains membantu perusahaan memvalidasi produk-produknya. Dengan cara ini, perusahaan bisa mengetahui mana produk yang laku keras di pasaran dan mana yang tidak.
- Personalisasi Customer
Pelanggan kini tidak hanya menginginkan kualitas produk yang bagus. Mereka juga menginginkan pelayanan yang prima. Namun jika Anda bisa memberikan pelayanan yang personal, hal tersebut tentu akan lebih dihargai lagi. Data sains membantu perusahaan memahami pelanggannya. Dengan demikian, perusahaan bisa tahu pelayanan seperti apa yang diinginkan oleh pelanggannya.
Pengetahuan adalah senjata yang sangat kuat. Jika dimanfaatkan dengan baik, hal tersebut akan memberi dampak yang sangat besar bagi bisnis. Begitu pula dengan data sains yang pada dasarnya bisa menjadi modal besar, khususnya yang berhubungan dengan customer, untuk dapat membantu dan mendukung bisnis startup dapat semakin berkembang.
