Fradinka Amelia Edyputri

    FOLLOW  

Peran Data Scientist dan Teknologi dalam Memproses Big Data untuk Mendapatkan Keputusan Efektif.

Eduaksi | Saturday, 29 Apr 2023, 08:39 WIB

Saat ini dunia telah memasuki era Revolusi Industri 4.0. Era ini ditandai dengan adopsi teknologi digital dan otomatisasi yang semakin meluas dalam berbagai sektor industri, termasuk manufaktur, pertanian, transportasi, dan layanan keuangan. Teknologi seperti Internet of Things (IoT), kecerdasan buatan (AI), robotika, dan komputasi awan telah mengubah cara kerja dan produksi dalam industri. Selain itu, Revolusi Industri 4.0 juga memungkinkan terciptanya jaringan yang lebih terhubung dan terintegrasi, yang memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan dan menganalisis data secara real-time untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas. Oleh karena itu, era Revolusi Industri 4.0 memiliki potensi untuk membawa perubahan signifikan pada cara kita bekerja dan hidup di masa depan.

Terdapat hubungan yang erat antara Revolusi Industri 4.0 dengan Big Data. Era Revolusi Industri 4.0 telah menghasilkan jumlah data yang sangat besar dan kompleks dari berbagai sumber, seperti sensor, perangkat mobile, media sosial, dan aplikasi. Data ini dikenal sebagai Big Data, yang dapat digunakan untuk menghasilkan wawasan dan pemahaman yang lebih baik tentang bisnis, pasar, dan perilaku konsumen. Dalam era Revolusi Industri 4.0, Big Data digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan produktivitas, memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat, serta meningkatkan pengalaman pelanggan. Misalnya, Big Data dapat digunakan untuk memprediksi permintaan pasar, memperbaiki rantai pasokan, dan meningkatkan pengawasan kualitas dalam proses produksi. Selain itu, Big Data juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses penjualan, meningkatkan layanan pelanggan, dan menciptakan produk yang lebih baik dan lebih cocok dengan kebutuhan pelanggan.

Dengan adanya Big Data, perusahaan dapat mengumpulkan dan menganalisis data secara real-time, yang memungkinkan mereka untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat, serta mengidentifikasi tren dan peluang bisnis baru. Oleh karena itu, Big Data merupakan salah satu teknologi kunci dalam era Revolusi Industri 4.0 yang akan terus berkembang di masa depan. Big Data memberikan dampak signifikan pada berbagai sektor, terutama di era Revolusi Industri 4.0 saat ini.

Sektor yang terpengaruh oleh Big Data:

1. Bisnis dan Keuangan: Bisnis dan keuangan dapat menggunakan Big Data untuk memperoleh wawasan pasar yang lebih dalam, memperbaiki rantai pasokan, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengoptimalkan layanan pelanggan. Contohnya, bank dapat menggunakan Big Data untuk menganalisis perilaku pelanggan dan risiko kredit, sementara perusahaan ritel dapat menggunakan Big Data untuk memprediksi permintaan pasar dan mengoptimalkan persediaan barang.

2. Kesehatan: Big Data digunakan untuk meningkatkan perawatan kesehatan dan membantu dalam penelitian medis. Data medis dari berbagai sumber, seperti rekam medis elektronik, sensor, dan perangkat medis dapat digunakan untuk membuat diagnosis yang lebih akurat dan mengidentifikasi tren kesehatan.

3. Transportasi: Big Data dapat digunakan untuk meningkatkan keselamatan jalan raya dan efisiensi transportasi. Contohnya, sistem transportasi pintar dapat mengumpulkan dan menganalisis data lalu lintas untuk memprediksi kemacetan dan menavigasi pengemudi melalui rute alternatif yang lebih cepat dan lebih aman.

4. Pemerintah: Big Data dapat digunakan oleh pemerintah untuk meningkatkan efisiensi dan keterbukaan, memprediksi tren dan kebutuhan masyarakat, serta memperbaiki kebijakan publik. Contohnya, pemerintah dapat menggunakan Big Data untuk memonitor kinerja layanan publik, memperbaiki sistem perpajakan, dan memperbaiki sistem keamanan nasional.

5. Pendidikan: Big Data dapat digunakan dalam pendidikan untuk meningkatkan pengalaman belajar dan mengukur kinerja siswa. Data dapat digunakan untuk mengidentifikasi kebutuhan belajar individu dan memberikan rekomendasi pembelajaran yang lebih efektif.

Dengan adanya Big Data, berbagai sektor dapat mengumpulkan, menganalisis, dan memanfaatkan data untuk meningkatkan efisiensi, mengoptimalkan kinerja, dan memperbaiki layanan. Oleh karena itu, Big Data menjadi teknologi yang sangat penting dan berpengaruh di era Revolusi Industri 4.0 saat ini. Big Data memerlukan skill data science untuk mengolah dan menganalisis data sehingga menghasilkan wawasan dan pemahaman yang berharga. Data scientist adalah orang yang ahli dalam menganalisis data besar dan kompleks, yang memiliki kemampuan dalam matematika, statistik, pemrograman, dan pemahaman bisnis.

Skill yang diperlukan oleh seorang data scientist dalam memproses dan menganalisis big data:

1. Statistik: Data scientist harus memiliki pengetahuan yang mendalam dalam statistik, seperti regresi, korelasi, dan uji hipotesis, untuk menganalisis data dengan benar.

2. Pemrograman: Data scientist harus dapat memprogram dalam bahasa pemrograman seperti Python atau R untuk memproses dan menganalisis data.

3. Machine Learning: Data scientist harus memiliki pemahaman tentang teknik Machine Learning, seperti Clustering, Decision Trees, dan Neural Networks, untuk membuat model yang dapat memprediksi atau mengklasifikasikan data.

4. Basis Data: Data scientist harus memahami cara mengelola basis data, seperti SQL atau NoSQL, untuk memproses data secara efektif dan efisien.

5. Pemahaman Bisnis: Data scientist harus memahami kebutuhan bisnis dan industri yang relevan untuk dapat memperoleh wawasan yang berguna dari data.

Beberapa teknologi atau tools yang dapat digunakan oleh data scientist untuk memproses dan menganalisis Big Data adalah:

1. Apache Hadoop: Platform open-source yang digunakan untuk mengelola dan memproses data besar dan kompleks.

2. Apache Spark: Framework open-source untuk memproses data secara cepat dan efisien, terutama untuk Machine Learning dan analisis data.

3. Tableau: Platform analisis data dan visualisasi yang digunakan untuk membuat dashboard dan laporan yang dapat diakses dan dimengerti oleh pengguna bisnis.

4. Python dan R: Bahasa pemrograman populer untuk analisis data, machine learning, dan pemrosesan data.

5. Apache Cassandra: Basis data terdistribusi yang digunakan untuk menyimpan dan memproses data yang sangat besar dan kompleks.

Dengan menggabungkan skill data scientist dan teknologi atau tools yang tepat, maka Big Data dapat diolah dan dianalisis sehingga menghasilkan wawasan dan pemahaman yang lebih dalam tentang bisnis, pasar, dan perilaku konsumen.