Jenis 4 Alur Kerja Data Science untuk Pemula
Ilmu Data Science adalah penggabungan dari dua bidang yaitu Data dan Sains. Data adalah segala sesuatu yang nyata atau imajiner dan sains tidak lain adalah studi sistematis tentang dunia baik fisik maupun alam. Jadi Ilmu Data tidak lain adalah studi sistematis data dan derivasi pengetahuan menggunakan metode yang dapat diuji untuk melakukan prediksi tentang Semesta.
Dengan kata sederhana, ini menerapkan ilmu tentang data yang dapat dari berbagai ukuran dan dari sumber apa pun. Data telah menjadi minyak baru yang menggerakkan bisnis saat ini. Itulah mengapa memahami siklus hidup proyek ilmu data sangat penting.
Sebagai Ilmuwan Data atau Insinyur Pembelajaran Mesin atau sebagai Manajer Proyek, Sahabat DQ harus mengetahui langkah-langkah penting. Kursus Ilmu Data akan membantu Sahabat DQ mendapatkan pemahaman yang jelas tentang seluruh siklus hidup ilmu data.
Siklus hidup ilmu data menunjukkan langkah-langkah berulang yang diambil untuk membangun, mengirimkan, dan memelihara produk ilmu data apa pun. Semua proyek ilmu data tidak dibangun dengan cara yang sama, sehingga siklus hidupnya juga bervariasi. Namun, kita dapat membayangkan siklus hidup umum yang mencakup beberapa langkah ilmu data yang paling umum.
Proses siklus hidup ilmu data umum mencakup penggunaan algoritma pembelajaran mesin dan praktik statistik yang menghasilkan model prediksi yang lebih baik.
Beberapa langkah ilmu data yang paling umum yang terlibat dalam keseluruhan proses adalah ekstraksi data, persiapan, pembersihan, pemodelan, dan evaluasi dll. Dunia ilmu data merujuk proses umum ini sebagai “Proses Standar Lintas Industri untuk Data Mining”.
Kami akan melalui langkah-langkah ini satu per satu di bagian selanjutnya dan memahami bagaimana bisnis menjalankan langkah-langkah ini di seluruh proyek ilmu data. Namun sebelum itu, mari kita lihat para profesional ilmu data yang terlibat dalam proyek ilmu data apa pun.
Lalu, apa saja framework yang dipakai dalam dunia data science? Yuk simak selengkapnya sekarang!
1. Identifikasi masalah
Ini adalah langkah penting dalam setiap proyek Ilmu Data. Hal pertama adalah memahami dengan cara apa Ilmu Data berguna dalam domain yang sedang dipertimbangkan dan identifikasi tugas yang sesuai yang berguna untuk hal yang sama.
Pakar domain dan Ilmuwan Data adalah orang-orang kunci dalam identifikasi masalah. Pakar domain memiliki pengetahuan mendalam tentang domain aplikasi dan masalah apa yang harus dipecahkan. Data Scientist memahami domain dan membantu dalam mengidentifikasi masalah dan kemungkinan solusi untuk masalah tersebut.
Baca juga: Penerapan Algoritma Data Science SEMMA Framework
2. Pengertian Bisnis
Memahami apa yang sebenarnya diinginkan pelanggan dari perspektif bisnis tidak lain adalah Pemahaman Bisnis. Apakah pelanggan ingin melakukan prediksi atau ingin meningkatkan penjualan atau meminimalkan kerugian atau mengoptimalkan proses tertentu dll membentuk tujuan bisnis. Selama pemahaman bisnis, dua langkah penting diikuti:
KPI (Indikator Kinerja Utama)
Untuk setiap proyek ilmu data, indikator kinerja utama menentukan kinerja atau keberhasilan proyek. Ada kebutuhan untuk menjadi kesepakatan antara pelanggan dan tim proyek ilmu data tentang indikator terkait Bisnis dan tujuan proyek ilmu data terkait.
Tergantung pada kebutuhan bisnis, indikator bisnis dirancang dan kemudian tim proyek ilmu data memutuskan tujuan dan indikator. Untuk lebih memahami ini mari kita lihat sebuah contoh. Misalkan kebutuhan bisnis adalah untuk mengoptimalkan pengeluaran perusahaan secara keseluruhan, maka tujuan ilmu data adalah menggunakan sumber daya yang ada untuk mengelola klien ganda.
Mendefinisikan Indikator Kinerja Utama sangat penting untuk proyek ilmu data apa pun karena biaya solusi akan berbeda untuk tujuan yang berbeda.
SLA (Perjanjian Tingkat Layanan)
Setelah indikator kinerja ditetapkan, maka finalisasi perjanjian tingkat layanan adalah penting. Sesuai tujuan bisnis, persyaratan perjanjian tingkat layanan diputuskan. Misalnya, untuk setiap sistem reservasi maskapai, pemrosesan simultan katakanlah 1000 pengguna diperlukan.
Maka produk harus memenuhi persyaratan layanan ini adalah bagian dari perjanjian tingkat layanan. Setelah indikator kinerja disetujui dan kesepakatan tingkat layanan selesai, maka proyek dilanjutkan ke langkah penting berikutnya.
3. Mengumpulkan data
Pengumpulan Data adalah langkah penting karena merupakan dasar penting untuk mencapai tujuan bisnis yang ditargetkan. Ada berbagai cara data akan mengalir ke dalam sistem seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.Pengumpulan data dasar dapat dilakukan dengan menggunakan survei. Umumnya, data yang dikumpulkan melalui survei memberikan wawasan penting.
Sebagian besar data dikumpulkan dari berbagai proses yang diikuti di perusahaan. Pada berbagai langkah, data dicatat dalam berbagai sistem perangkat lunak yang digunakan di perusahaan yang penting untuk memahami proses yang diikuti dari pengembangan produk hingga penyebaran dan pengiriman. Data historis yang tersedia melalui arsip juga penting untuk lebih memahami bisnis.
Data transaksional juga memainkan peran penting karena dikumpulkan setiap hari. Banyak metode statistical diterapkan pada data untuk mengekstrak informasi penting yang terkait dengan bisnis. Dalam proyek ilmu data, peran utama dimainkan oleh data dan metode pengumpulan data yang tepat adalah penting.
4. Data pra-pemrosesan
Data besar dikumpulkan dari arsip, transaksi harian, dan catatan perantara. Data tersedia dalam berbagai format dan dalam berbagai bentuk. Beberapa data mungkin tersedia dalam format hard copy juga. Data tersebut tersebar di berbagai tempat di berbagai server.
Semua data ini diekstraksi dan diubah menjadi format tunggal dan kemudian diproses. Biasanya, karena gudang data dibangun di mana proses atau operasi Extract, Transform and Loading (ETL) dilakukan. Dalam proyek ilmu data, operasi ETL ini sangat vital dan penting.
Peran arsitek data penting dalam tahap ini yang memutuskan struktur gudang data dan melakukan langkah-langkah operasi ETL.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
5. Mengambil keputusan berdasarkan insight
Agar ilmu data dapat membuat keajaiban, setiap langkah yang ditunjukkan di atas harus dilakukan dengan sangat hati-hati dan akurat. Ketika langkah-langkah tersebut diikuti dengan benar maka laporan yang dihasilkan pada langkah di atas membantu dalam mengambil keputusan penting bagi organisasi.
Wawasan yang dihasilkan membantu dalam mengambil keputusan strategis seperti misalnya organisasi dapat memprediksi bahwa akan ada kebutuhan bahan baku terlebih dahulu. Ilmu data dapat sangat membantu dalam mengambil banyak keputusan penting terkait pertumbuhan bisnis dan perolehan pendapatan yang lebih baik.
Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab!
Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!