Siklus hidup ilmu data: semua tahapan dan fungsinya

Sejak awal, manusia telah menjadi makhluk analitis yang dikelilingi oleh beberapa masalah untuk dipecahkan. Namun, masyarakat telah berevolusi dan tumbuh untuk dapat mengembangkan metode yang berbeda untuk penyelesaian masalah.

Tentu saja, saat ini kita tidak dapat membandingkan masalah waktu lain dengan masalah saat ini. Tapi, fakta yang tak terbantahkan adalah tidak peduli waktu, mereka selalu menjadi masalah. Untuk itu perlu dicari model terbaik untuk menyelesaikannya secara efisien.

Untungnya bagi kita semua, tiga dekade lalu lahir ilmu data untuk mencoba bertindak seperti model yang mampu memecahkan masalah di bidang apa pun. Meskipun ilmu data diciptakan pada waktu itu, pada tahun 70-an istilah itu mulai digunakan.

Tahun-tahun terus berlalu hingga tahun 2001 ketika ilmu data dapat menjadi ilmu yang nyata dan mandiri. Meskipun telah berlalu sekitar dua puluh tahun sejak berdirinya ilmu data, saat ini sebagian besar penduduk belum mengetahui apa-apa tentang ilmu data dan siklus hidupnya.

Untuk alasan ini, kami ingin memberi tahu Anda sedikit lebih banyak tentang siklus hidup ilmu data, dan semua tahapan yang menjadikannya salah satu metode terbaik untuk penyelesaian masalah. Dengan cara ini, Anda akan dapat menerapkan ilmu data di berbagai bidang di mana Anda perlu memecahkan masalah.

Apa siklus hidup ilmu data?

Sebelum mulai berbicara tentang tahapan-tahapan data science, kita harus tahu dulu apa itu data science. Seperti namanya, ini adalah ilmu yang mendasarkan studinya pada data. Ilmu ini mampu mengambil sejumlah besar data dan menganalisisnya untuk mendapatkan kesimpulan.

Dalam beberapa hal, ilmu data adalah campuran dari berbagai ilmu yang mencakup matematika, statistik, dan informatika. Dengan kerja sama dengan ketiga ilmu ini, ilmu data dapat mengumpulkan kembali sekelompok data, mengaturnya, menganalisisnya, dan menemukan solusi untuk masalah yang ditemukan.

Dari awal proses yang melibatkan pengumpulan data, ilmu ini mencoba menggunakan semua teknologi yang diperbarui. Itu berarti menggunakan platform seperti media sosial, perangkat elektronik, situs web, prospek, dan lainnya. Yang pasti, dengan perkembangan teknologi dan platform baru, pengumpulan data menjadi lebih mudah.

Namun, pengumpulan data hanyalah bagian sederhana dari keseluruhan proses siklus ilmu data. Perlu diketahui semua tahapan dan detail masing-masing untuk dapat menerapkan siklus hidup data science di lapangan yang kita butuhkan.

Baca Selengkapnya- Apa itu Ilmu Data? Panduan Lengkap

Pentingnya di balik siklus ilmu data.

Biasanya, sebagian besar masyarakat berpikir atau mengacaukan ilmu data dengan data besar. Bagaimanapun, kedua proses tersebut melibatkan pengumpulan dan pengorganisasian data. Namun, ilmu data melampaui karena tidak hanya mencoba memecahkan masalah yang berkaitan dengan penyimpanan dan penanganan data.

Ilmu data dapat memecahkan masalah, tetapi lebih dari itu memproses semua data untuk memberinya nilai penting. Kita tidak bisa melupakan bahwa data lebih dari sekedar angka. Data yang dikumpulkan dapat berupa tampilan di Facebook, komentar di platform lain, atau bahkan ulasan klien suatu bisnis.

Untuk alasan ini, tidak cukup mengumpulkan informasi dan menemukan masalahnya. Masalah ini perlu diberi nilai khusus untuk mencari solusi yang tepat. Selain itu, solusinya harus bertahan lama dan tidak hanya beberapa hari.

Untuk memungkinkan hal ini, ilmu data mengembangkan alat untuk memecahkan masalah melalui sistem yang berbeda seperti jaringan saraf yang mirip dengan sistem saraf manusia. Selain itu, ia juga bekerja dengan kecerdasan buatan. Secara umum, ia menggunakan semua alat yang diperlukan untuk memecahkan masalah dari data.

Tahapan siklus hidup ilmu data.

Kami telah memberi tahu Anda beberapa hal dan konsep dasar tentang ilmu data, tetapi kami belum memberi tahu Anda berbagai tahapan yang sesuai dengannya. Tahapan ilmu data adalah titik perdebatan untuk berbagai kelompok komunitas sains.

Itulah sebabnya ada yang mengatakan lebih dari sepuluh langkah sedangkan ada kelompok lain yang mengatakan lima langkah sudah cukup. Dari perdebatan dan opini, kami berpikir bahwa untuk menjelaskan proses yang kompleks seperti data science, kita perlu mencoba menyederhanakannya.

Untuk alasan ini, kami ingin menjelaskan kepada Anda tentang ilmu data siklus hidup melalui lima tahap. Tahap-tahap ini cukup lama untuk memahami seluruh siklus dan dapat menggunakannya untuk memecahkan masalah yang kita miliki. Ini akan membantu Anda untuk mengatur data Anda dengan lebih baik dan memberikan pengertian untuk menggunakannya dengan baik.

Tahap 1: Definisi masalah.

Tahap pertama dari siklus hidup ilmu data adalah definisi masalah yang akan menandai ritme siklus. Bahkan sebelum memikirkan solusi, kita harus menemukan asal mula masalahnya.

Pada awal tahap ini, yang paling penting adalah jawaban atas satu pertanyaan: mengapa Anda ingin memulai proses dengan ilmu data. Sebagian besar waktu, alasannya adalah untuk meningkatkan pendapatan bisnis atau menemukan alasan mengapa sesuatu tidak berjalan.

Kunci utama dari definisi masalah adalah kepemimpinan karena semua anggota waktu Anda membutuhkan panduan atau cara untuk diikuti. Ini akan membantu Anda bekerja secara efisien dan menyelesaikan masalah dengan lebih cepat.

Pertama kali yang harus Anda lakukan adalah mengkonfirmasi tim yang tepat untuk membantu Anda memecahkan masalah. Tim ini harus terdiri dari para profesional yang perlu memiliki keterampilan yang menambah nilai khusus bagi tim Anda. Kemudian bicarakan masalah tersebut dengan tim Anda dan mengapa sangat penting bagi bisnis untuk menyelesaikannya.

Selain itu, tim Anda akan membantu Anda untuk menentukan seberapa besar masalah Anda atau bahkan jika ada masalah lain yang terlibat dalam masalah utama. Tahap pertama dari siklus hidup ilmu data mungkin terdengar sedikit klise, tetapi tahap ini penting untuk menjamin keberhasilan siklus.

Tahap 2: investigasi dan pembersihan data.

Pada tahap kedua ini, ilmu data mulai bekerja karena merupakan dasar dari ilmu ini. Tanpa data, kami tidak dapat menemukan masalah dan juga solusinya. Untuk alasan ini, penyelidikan data merupakan bagian yang sangat penting dari siklus hidup ilmu data.

Namun, Anda mungkin bertanya-tanya bagaimana Anda bisa mengingat semua data atau di mana Anda dapat menemukannya. Anda dan tim Anda harus menentukan apakah data yang Anda cari adalah tentang kinerja internal perusahaan seperti statistik penjualan untuk mendapatkan akses ke data tersebut.

Juga, ada kemungkinan Anda harus mulai mengumpulkan data. Dalam hal ini penting untuk diteliti apakah proses recollecting itu mudah atau ada kesulitan dalam prosesnya.

Selain itu, Anda juga dapat melihat apakah data yang Anda inginkan atau butuhkan tersedia di pasar. Jika tersedia, Anda harus menentukan apakah Anda dapat membelinya dan apakah harganya sepadan dengan informasinya.

Setelah Anda mengumpulkan informasi, Anda dapat mulai bekerja dengan tim Anda untuk memprosesnya. Hal pertama yang harus dilakukan tim Anda dengan data adalah mengkualifikasikan kualitasnya. Kita tidak bisa melupakan bahwa semua data bukanlah data yang baik. Untuk alasan ini, sangat penting untuk menentukan bahwa data yang Anda kumpulkan atau beli akan berfungsi untuk memecahkan masalah Anda.

Setelah menentukan kualitas data yang baik, kita perlu membersihkan data untuk menghindari kesimpulan yang salah. Dalam beberapa hal, seperti membersihkan cache ponsel atau laptop kita. Kita perlu menghilangkan data-data yang dapat menimbulkan noise dan mengubah hasil dari proses kita.

Terakhir, penting untuk memproses data; itu berarti menggabungkan kelompok data yang berbeda, membuat grafik untuk memvisualisasikan data dengan lebih baik, dan membuat laporan awal dengan temuan pertama. Laporan pendahuluan ini akan membantu Anda membuat modifikasi yang tepat dan melihat bagaimana siklus hidup data science Anda berlangsung.

Tahap 3: model yang layak minimal.

Pada titik ini, kita berada di tahap ketiga yaitu pembuatan model yang layak minimal. Kata minimal bisa sedikit membingungkan, tapi jangan khawatir karena dalam hal ini, less is more.

Siklus hidup ilmu data mengusulkan model yang layak minimal karena tidak memiliki arti untuk menghabiskan waktu, uang, dan upaya pada tes yang Anda tidak tahu apakah itu akan berhasil atau tidak. Untuk alasan ini, kami berbicara tentang model minimal yang perlu seperti versi minimalis dari solusi yang ingin Anda terapkan.

Namun, meskipun rekomendasinya adalah model yang minimal, bukan berarti tidak masalah berfungsi atau tidak. Idenya adalah mengembangkan model yang cukup lama untuk membuatnya layak. Bagaimanapun, kami mencari solusi untuk masalah kami, dan mereka harus berfungsi dan permanen melampaui waktu.

Yang pasti, seperti eksperimen lain yang dapat dilakukan sains, model tersebut membutuhkan validitas. Validitas akan membiarkan kita mengukur tes dan memberi kita hasil yang benar. Itu sebabnya kita harus sangat berhati-hati pada saat merancang model yang layak minimal karena kita harus mengurangi variabel eksternal.

Mengurangi variabel-variabel ini penting karena mereka dapat mengubah arah model kita dan memberi kita positif palsu. Namun, jika kita mampu mengendalikan dan hati-hati tahap ini, kesuksesan akan segera datang.

Tahap 4: penyebaran dan peningkatan.

Langkah demi langkah, sekarang kita berada di empat tahap yang didasarkan pada penerapan dan penyempurnaan. Kami sudah memiliki modelnya; pada saat ini, tetapi tidak diciptakan hanya untuk dilihat di atas kertas. Tujuan dari siklus menyebarkan model untuk melihat cara kerjanya.

Penerapan ini akan memberi kami visi yang jelas tentang sifat dan fungsi model kami. Saat kami mulai menerapkan model, kami dapat melihat banyak kesalahan atau kegagalan. Tapi, semuanya tidak bisa sepenuhnya buruk. Dari proses ini, kami juga akan menjadi bagian sukses dari model kami dan menggunakannya sebagai motivasi untuk menjadi lebih baik.

Dengan cara ini, semua hasil yang didapat pada penerapan akan membuat kita memikirkan peningkatan yang tepat. Toh, tujuan utamanya adalah membuat model yang lebih baik dari awal yang bisa jadi final.

Selain itu, mungkin tahap ini dapat diulang lebih dari satu kali karena jika kita melakukan peningkatan, menguji model lagi, dan membutuhkan lebih banyak perubahan, itu harus dibuktikan sebanyak yang diperlukan.

Tahap 5: operasi ilmu data.

Tahap terakhir menjelaskan kepada kita berbagai operasi yang digunakan ilmu data untuk membuat tindak lanjut dari proses, data, model, dan semua elemen yang terlibat dalam ilmu data.

Dengan cara ini, operasi ilmu data dibuat dari tiga proses:

1. Pengelolaan data dan model.
2. Melanjutkan pengelolaan bagian-bagian yang terlibat dalam siklus hidup ilmu data.
3. Manajemen perangkat lunak.

Seluruh langkah lima tergantung pada kinerja ketiga proses ini yang hanya mencari kontrol eksperimen yang tepat. Kita tidak dapat melupakan bahwa kontrol adalah bagian penting dari siklus karena akan memungkinkan kita melakukan penyesuaian pada waktu yang tepat.

Selain itu, Anda dapat melihat bahwa revisi konstan tidak hanya untuk model tetapi juga untuk data. Pada akhirnya, satu-satunya hal yang penting adalah bagaimana kita menerapkan siklus dan bagaimana kita mendapatkan apa yang kita inginkan dengan cara terbaik.

Baca lebih lanjut- Topik Ilmu Data yang perlu Anda ketahui