Yuk Intip Contoh Penerapan Data Science di Berbagai Bidang

Data science dan data analisis merupakan dua bidang yang berkaitan dengan big data. Kedua bidang ini sama-sama menggunakan bahasa pemrograman R maupun Python untuk mengolah big data tersebut. Namun, apakah kamu tahu jika data science dan data analisis adalah dua cabang ilmu yang berbeda? Data analisis mengekstraksi big data untuk menjawab pertanyaan yang ada di masa lalu, misalnya untuk menganalisis bagaimana pertumbuhan pelanggan dari tahun 2016 hingga 2019. Dengan kata lain, data analyst mengumpulkan data untuk mendapatkan insight dari apa yang telah terjadi. Sedangkan data scientist bertugas untuk mengembangkan big data, membuat model prediksi atau menganalisis apapun di masa mendatang.

Data scientist bekerja dengan big data yang memiliki karakteristik 3V, yaitu volume, variance, dan velocity. Data scientist akan menggunakan big data untuk mengembangkan algoritma dan model. Di era big data dan didukung dengan perkembangan teknologi yang semakin meningkat, data science dimanfaatkan hampir ke semua bidang. Dalam dunia pengobatan, algoritma data scientist dapat digunakan untuk memprediksi efek samping yang mungkin dialami oleh pasien. Di bidang olahraga, model dan matriks yang dibuat oleh data scientist dapat digunakan untuk mendeskripsikan potensi yang dimiliki para atlet. Bahkan, saat ini data science mulai diterapkan untuk menangani kemacetan dengan memanfaatkan model pengoptimalan rute yang merekam jam sibuk dan jam weekend. Dari penjelasan tersebut, dapat disimpulkan bahwa di era modern, data science sangat diperlukan. Oleh karena itu, pada artikel kali ini DQLab akan membahas contoh-contoh pemanfaatan data science di berbagai bidang. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai habis!

1. Di Bidang Health Care

Pada tahun 2008 staf google dapat memetakan wabah flu secara real time dengan melacak data lokasi pada pencarian terkait flu. Peta CDC tentang kasus flu yang terdokumentasi diperbarui setiap seminggu sekali. Pada tahun 2013, google memperkirakan kasus flu yang bisa diamati meningkat dua kali lipat. Teknologi ini memanfaatkan korelasi antara pencarian dan kasus flu. Setelah beberapa tahun penemuan google, muncul aplikasi clue yang populer menggunakan data science untuk memperkirakan siklus menstruasi dan kesehatan reproduksi pengguna dengan melacak tanggal mulai siklus, suasana hati, jenis feses, kondisi rambut, dan banyak variabel lainnya. Aplikasi ini memanfaatkan data anonim dengan bahasa pemrograman Python dan Jupiter's Notebook. Setelah berhasil menganalisis data-data anonim ini, pengguna akan diberitahu waktu subur, puncak menstruasi, atau adanya risiko tinggi seperti kehamilan ektopik.

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2. Di Bidang Perjalanan Darat

Studi mengatakan 86% warga Amerika Serikat memiliki mobil adalah kebutuhan pokok. Pada tahun 2018, mobil di Amerika Serikat menghabiskan 140 miliar bensin. Namun, hal ini menyebabkan perubahan iklim. Oleh karena itu, data science sangat diperlukan untuk menghemat ribuan galon bahan bakar dengan mengoptimalkan rute jalan raya. Selain itu, data science juga dapat dimanfaatkan untuk proses delivery makanan agar tetap panas saat sampai ke tangan pelanggan. Perusahaan yang sudah memanfaatkan teknologi ini adakah Uber Eats, aplikasi pengiriman makanan milik Uber. Aplikasi ini akan mengirimkan makanan hangat dengan cepat. Agar dapat menjalankan aplikasi ini, data scientist perlu machine learning, pemodelan statistik tingkat lanjut, dan staf ahli meteorologi. Untuk mengoptimalkan proses pengiriman, tim harus memprediksi setiap variabel yang mungkin berpengaruh selama proses pengantaran, seperti badai, libur panjang, kemacetan lalu lintas, dan lain sebagainya.

3. Di Bidang Pemerintahan

Di era teknologi, hampir semua dokumen dapat diakses secara online, termasuk tanda pengenal. Hanya dengan men-scan wajah atau barcode, kita sudah bisa mengetahui identitas pribadi secara lengkap. Pada teknologi pengenalan wajah, biasanya mesin akan merecord ciri-ciri khusus pada wajah termasuk pupil mata. Salah satu lembaga pemerintahan yang telah memanfaatkan teknologi ini adalah The U.S Immigrations and Customs Enforcement atau lebih dikenal dengan ICE telah menggunakan teknologi pengenalan wajah untuk foto SIM dengan tujuan untuk mendeportasi imigran yang tidak memiliki dokumen resmi. Pengenalan wajah dibangun berdasarkan foto wajah sebagai raw data dan menggunakan teknologi artificial intelligence dan machine learning. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

4. Sebagai Rekomendasi Aplikasi       

Tidak seperti wanita yang suka jawab œterserah, sistem rekomendasi bergerak berdasarkan data yang akurat! Implementasinya pada data science adalah dengan mengumpulkan berbagai data dalam Machine Learning, Data Science dapat membantu memberi rekomendasi terkait dengan produk yang sedang kamu cari lho!

5. Mendeteksi Tindak Penipuan di Bidang Keuangan 

Perpaduan data science dengan Machine Learning dapat mencegah penipuan di bidang keuangan, tentunya ini adalah salah satu tugas bidang yang paling menantang. Dengan menerapkan algoritma Machine Learning, bank dapat mendeteksi penipuan secara real-time untuk mencegah kerugian.

Sebagian besar kegiatan yang melibatkan perbankan dilakukan oleh nasabah melalui platform digital dan online, sehingga menjadi bagian yang sangat penting untuk memberikan keamanan dan ketepatan transaksi secara real-time. 

6. Di Bidang Bisnis Sebagai Penentu Keputusan

Tentunya dari banyaknya big data yang diperoleh dapat diolah untuk bisa mendapatkan insight yang nantinya mempengaruhi keputusan bisnis. Data Science sangat berperan penting disana untuk bisa memberikan wadah sebagai penentu keputusan agar bisnis yang dijalankan dapat lebih baik lagi.

Ingin mempelajari semuanya? Bisa! Yuk, mulai  belajar di DQLab dengan isi form dibawah ini. Nikmati pula module gratisnya untuk bisa mencicipi pembelajaran Data Science yang praktis di DQLab!

Tunggu apa lagi? Yuk, mulai belajar sekarang!

Penulis : Galuh Nurvinda

Editor : Annissa Widya Davita