Tantangan utama ilmu data pada tahun 2024

Ilmu data dengan cepat mengubah lanskap bisnis, memungkinkan perusahaan mengambil keputusan yang lebih tepat dan memahami pelanggan mereka dengan lebih baik. Menurut para ahli, pada tahun 2022, pasar global untuk alat dan platform data akan mencapai $128.000 miliar.

Namun, mengintegrasikan ilmu data ke dalam budaya perusahaan adalah proses yang sulit dan penuh dengan kompleksitas. Mari kita selidiki tantangan utama yang akan dihadapi para profesional data pada tahun 2024 dan menganalisis kemungkinan solusinya.

Apa itu ilmu data?

Secara umum, tujuan ilmu data adalah untuk mengekstraksi wawasan yang berguna dari data untuk membantu bisnis mencapai tujuan mereka. Pekerjaan seorang ilmuwan data Ini mungkin melibatkan pengoptimalan kampanye pemasaran, peningkatan efisiensi produksi, peningkatan pengalaman pelanggan, atau inovasi produk dan layanan baru.

Penerapan ilmu data sangat beragam. Berikut beberapa contohnya:

• Analisis bisnis: segmentasi pelanggan, perkiraan permintaan, identifikasi faktor churn, penawaran yang dipersonalisasi.
• Pemasaran: evaluasi efektivitas kampanye pemasaran, optimalisasi harga dan promosi, dan prediksi tren konsumen.
• Manufaktur: pemeliharaan peralatan prediktif, optimalisasi rantai pasokan, kontrol kualitas produk.
• Layanan kesehatan: pemrosesan citra medis, pengembangan obat, perawatan yang dipersonalisasi berdasarkan data genetik.
• Lingkungan perkotaan: Prediksi lalu lintas, optimalisasi operasi layanan kota, deteksi konstruksi ilegal menggunakan citra satelit.

Daftar ini dapat diperpanjang tanpa batas waktu. Pada dasarnya, metode ilmu data dapat diterapkan di bidang apa pun dengan data yang cukup untuk dianalisis.

Tantangan apa yang dihadapi para profesional ilmu data?

Bekerja dengan data biasanya melibatkan tahapan berikut:

1. Definisi masalah bisnis.
2. Pengumpulan dan persiapan data.
3. Analisis data eksplorasi.
4. Penciptaan dan evaluasi model prediktif.
5. Penerapan model dalam proses bisnis.
6. Pemantauan dan penyesuaian model.

Pada setiap tahapan ini, data scientist mungkin menghadapi tantangan tertentu.

Pertama, ada tantangan data. Informasi biasanya disimpan dalam sistem, format, dan tingkat granularitas yang berbeda. Data mungkin tidak lengkap, ketinggalan jaman, atau mengandung kesalahan. Oleh karena itu, data scientist menghabiskan banyak waktu (hingga 80% menurut beberapa perkiraan) untuk mengumpulkan, membersihkan, dan menyiapkan data. Alat otomasi yang menggunakan metode kecerdasan buatan sebagian memecahkan masalah ini. Selain itu, perlu dibangun proses kolaboratif antar tim perusahaan untuk memastikan kualitas dan integritas data.

Masalah umum kedua adalah keterlibatan bisnis yang tidak memadai. Terkadang permintaan unit bisnis dirumuskan secara tidak jelas dan tidak dikaitkan dengan parameter yang dapat diukur. Akibatnya, model ML yang dibangun dengan sempurna pun bisa menjadi tidak praktis dalam praktiknya. Oleh karena itu, penting untuk menentukan kriteria keberhasilan proyek sejak awal dan melibatkan semua pihak yang berkepentingan dalam diskusi mereka. Dasbor dan alat visualisasi data merupakan instrumen yang efektif untuk meningkatkan komunikasi antara analis dan perusahaan.

Tantangan juga mungkin muncul selama fase penerapan model. Mengintegrasikan algoritma prediktif ke dalam infrastruktur TI perusahaan yang ada adalah tugas rekayasa yang tidak sepele. Model pembelajaran mesin memerlukan pemantauan dan pembaruan terus-menerus karena pola data dapat berubah seiring waktu. Penting untuk menemukan keseimbangan antara fleksibilitas model, kerahasiaan data, dan persyaratan keamanan.

Dan yang terakhir, tantangan terbesarnya adalah kurangnya personel yang berkualitas. Perusahaan membutuhkan tenaga ahli yang ahli dalam metode analisis data modern, mahir dalam pemrograman, dan memiliki keterampilan dalam memecahkan masalah bisnis. Tidak banyak profesional serba bisa di pasaran. Membentuk tim lintas fungsi yang terdiri dari analis, insinyur, dan perwakilan perusahaan adalah salah satu cara untuk menjembatani kesenjangan ini.

Bagaimana cara mendekati penyelesaian masalah ilmu data dengan benar?

Tentu saja, tidak ada resep tunggal untuk semua situasi. Namun, data scientist berpengalaman biasanya mengikuti pendekatan ini:

1. Memahami konteks bisnis: Sebelum mempelajari data, penting untuk memahami kesulitan secara menyeluruh, mendiskusikan hasil yang diinginkan dengan klien, dan menentukan kriteria keberhasilan.
2. Analisis data eksplorasi (EDA): Pada fase ini, data dieksplorasi, dibersihkan, dan divisualisasikan. Tujuannya adalah untuk merumuskan hipotesis awal dan memperoleh pemahaman umum tentang pola-pola yang ada dalam data.
3. Konstruksi model referensi: Sebelum bereksperimen dengan algoritma yang kompleks, disarankan untuk membangun model sederhana dan mengevaluasi kualitasnya. Hal ini membantu untuk memahami apakah ada sinyal dalam data dan model masa depan dapat dibandingkan dengan apa.
4. Pemilihan teknik dan fitur: Salah satu tahapan penting yang sangat menentukan keberhasilan proyek. Pemilihan dan persiapan fitur yang tepat akan membedakan data scientist yang baik dengan data scientist yang biasa-biasa saja.
5. Pemilihan dan penyetelan model: Penting untuk menguji berbagai algoritme, menyesuaikan parameternya, dan mengevaluasi kualitas melalui validasi silang. Penting untuk memastikan bahwa model tersebut tidak dipasang secara berlebihan.
6. Menerapkan model ke produksi: Menerapkan model adalah topik terpisah dan penting yang memerlukan kolaborasi dengan teknisi data, pemrogram, dan DevOps. Mereka harus memastikan pengoperasian model yang stabil dan andal dalam kondisi nyata.
7. Pemantauan berkelanjutan dan pembaruan model: Model ilmu data bukanlah artefak statis, melainkan entitas “hidup” yang kinerjanya dapat berubah seiring waktu. Penting untuk memantau model tersebut dan melatih ulang model dengan data baru jika diperlukan.

Selain itu, para profesional ilmu data harus memperhatikan masalah etika dan privasi yang terkait dengan analisis data. Penggunaan data pribadi tidak boleh melanggar hak asasi manusia. Model yang dibuat tidak boleh mendiskriminasi kelompok populasi tertentu. Semua hasil analisis harus dapat dijelaskan dan diinterpretasikan: solusi kotak hitam tidak cocok untuk membuat keputusan penting.

Kesimpulan

Tantangan utama ilmu data pada tahun 2024 akan terkait dengan kualitas data, komunikasi dengan perusahaan, integrasi model ke dalam infrastruktur TI, dan pencarian keseimbangan antara keakuratan prediksi dan penggunaan yang etis. Selain itu, cakupan metode ilmu data akan terus berkembang seiring dengan semakin banyaknya data yang tersedia dan alat untuk memprosesnya menjadi lebih mudah diakses.

Untuk berhasil dalam kondisi ini, para profesional ilmu data harus melakukannya

1. Mengembangkan pemikiran sistem dan memahami kebutuhan bisnis.
2. Terus belajar dan menguasai metode dan alat baru.
3. Menjalin komunikasi dengan para ahli di bidang terkait.
4. Hormati prinsip etika saat bekerja dengan data.

Hanya dengan cara inilah ilmu data dapat benar-benar menjadi aset berharga bagi perusahaan dan masyarakat secara keseluruhan. Meski jalan ini tidak mudah, namun pahalanya sepadan.