5 Tantangan Umum Data Science dan Solusi Efektifnya

Artikel ini merupakan kontribusi berharga dari komunitas kami dan telah disunting oleh DataCamp demi kejelasan dan ketepatan.

Tertarik berbagi keahlian Anda? Kami ingin mendengarnya! Silakan kirimkan artikel atau ide Anda melalui Formulir Kontribusi Komunitas kami.

Data science adalah proses mempelajari data untuk mendapatkan wawasan berguna bagi pengambilan keputusan. Bidang ini mencakup segala hal mulai dari statistika dan matematika hingga kecerdasan buatan dan rekayasa komputer.

Meski sangat penting, data science menghadapi berbagai hambatan yang menyulitkan bisnis untuk memaksimalkan potensinya. Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari lima tantangan utama data science yang perlu diatasi agar dapat memaksimalkan analitik data dan meningkatkan pengambilan keputusan bisnis.

1. Menangani Banyak Sumber Data

Mendapatkan data yang tepat untuk dianalisis adalah tugas yang berat, terutama saat Anda mengakses data dari berbagai sumber. Karena itu, untuk data science yang efektif, konsolidasi data dari banyak sumber adalah keharusan.

Namun, mengonsolidasikan data dari sumber yang beragam dan semi-terstruktur merupakan proses yang kompleks dan memakan waktu.

Solusi cepat untuk tantangan ini adalah menggunakan alat integrasi data atau sistem manajemen data seperti Informatica dan Oracle. Solusi perangkat lunak ini membantu Anda mengumpulkan dan menggabungkan data dari berbagai sumber serta memfilternya agar mudah diakses.

Mereka melakukannya dengan bertindak sebagai platform terpusat yang terintegrasi dengan sumber data tersebut. Hasilnya, Anda memperoleh pandangan holistik atas seluruh data Anda, sehingga memungkinkan Anda menghasilkan wawasan yang lebih akurat dan bermakna.

Anda juga dapat menggunakan solusi AI bisnis untuk menganalisis data dengan cepat dan menyarankan keputusan bisnis yang bermanfaat. Walau ada risiko AI generatif seperti halusinasi AI, ini dapat diatasi dengan langkah antisipatif seperti pemeriksaan fakta.

2. Kurangnya Pekerja Terampil

Dunia semakin bergantung pada data science untuk pengambilan keputusan. Sebanyak 59% bisnis menggunakan data science dengan berbagai cara untuk meningkatkan kinerja mereka. Hal ini memicu permintaan tinggi atas profesional data science terampil yang melampaui pasokannya. Pertimbangkan ini: jumlah lowongan pekerjaan data science tiga kali lipat dibandingkan jumlah pencari kerjanya.

Sumber

Namun bukan hanya itu. Bahkan sebagian data scientist yang ada belum memiliki keterampilan terkini yang dibutuhkan untuk menangani data di era modern. Cara tradisional dalam mengelola data tidak lagi relevan di lingkungan saat ini karena teknologi baru seperti AI generatif. Selain itu, ada dua perkembangan lain yang menuntut peningkatan atau pengalihan keterampilan bagi profesional data: ledakan volume data dan kemajuan kapasitas komputasi.

Peningkatan dan pengalihan keterampilan bagi pakar data science yang ada tidak terbatas pada keterampilan teknis. Para ahli data juga membutuhkan kemampuan pemecahan masalah dan komunikasi yang lebih baik. Dengan besarnya jumlah data yang tersedia saat ini, muncul tantangan dan persoalan baru yang perlu ditangani.

Solusi atas persoalan ini perlu dikomunikasikan dengan baik kepada anggota tim dan manajemen, yang mungkin memiliki atau tidak memiliki keahlian untuk menafsirkan data sendiri. Kita akan membahas ini lebih lanjut nanti.

Untuk mengatasi tantangan kecilnya jumlah data scientist dibandingkan permintaan, Anda perlu tampil menonjol sebagai pemberi kerja potensial dan menarik para profesional dari kelompok tersebut. Jadi, tawarkan gaji dan tunjangan yang kompetitif. Menurut Glassdoor, rata-rata gaji pokok data scientist di AS adalah $146.422, dan jika Anda bisa menawarkan lebih, itu lebih baik.

Baik Anda merekrut data scientist maupun sudah memiliki profesional data sebagai karyawan, Anda perlu berinvestasi dalam lokakarya dan pelatihan data science. Ini dapat membantu memastikan keterampilan tim Anda selaras dengan perkembangan zaman dan mempertimbangkan praktik serta standar terkini di industri data science.

3. Privasi dan Keamanan Data

Transisi ke lingkungan cloud turut meningkatkan pelanggaran keamanan data di abad ke-21. Diperkirakan 60% data korporasi disimpan di cloud. Pada 2020 saja, FBI menerima lebih dari 2.000 pengaduan kejahatan siber setiap hari. Ransomware, serangan pada sistem data, dan pencurian data adalah beberapa bentuk pelanggaran keamanan data yang umum.

Akibatnya, bisnis kini mempekerjakan pakar keamanan siber, termasuk peretas etis yang menggunakan ChatGPT untuk hacking, guna memastikan data klien tetap aman. Peretasan etis ini membantu mereka mengidentifikasi potensi risiko keamanan data dan memperbaikinya sejak awal.

Dengan begitu banyak data yang bisa jatuh ke tangan yang salah, entitas seperti Uni Eropa juga mengambil tindakan.

General Data Protection Regulation, misalnya, yang berlaku sejak 2018, bertujuan melindungi data penduduk UE. Regulasi ini memberikan sanksi dan denda yang bisa mencapai jutaan euro bagi organisasi yang melanggar standar privasi dan keamanan GDPR.

Sumber

Sebagai bisnis, Anda harus memastikan keamanan dan privasi, bukan hanya milik perusahaan, tetapi juga konsumen Anda.

Untuk melindungi data ini secara efektif, pertama-tama Anda perlu mengetahui data apa yang Anda miliki dan di mana lokasinya saat ini, sebuah proses yang disebut penemuan data (data discovery). Anda dapat menggunakan alat penemuan data otomatis seperti Tableau dan IBM Cognos Analytics untuk dengan cepat mengidentifikasi data sensitif yang Anda miliki.

Selanjutnya, pilih solusi penyimpanan data yang andal sebagai lapisan keamanan tambahan. Selain itu, selalu lakukan pencadangan data agar Anda dapat dengan mudah memulihkannya jika terjadi kehilangan atau kerusakan.

Pastikan Anda memiliki kontrol akses yang granular. Apa pun jenis bisnis Anda, tidak masuk akal memberikan tingkat akses yang sama kepada semua orang.

Sumber

Ambil contoh perusahaan perangkat lunak. Data yang dibutuhkan tim keuangan untuk operasi harian akan sangat berbeda dari kebutuhan departemen pemasaran untuk menjalankan strategi pemasaran SaaS mereka. Demikian pula, tim penjualan dan dukungan pelanggan memerlukan set data yang berbeda untuk berkinerja baik.

Yang lebih penting, kontrol akses yang granular akan mencegah akses tidak sah dan mengurangi risiko pelanggaran privasi serta keamanan data pelanggan Anda. Ini penting karena organisasi dan pakar data perlu menyeimbangkan antara menjaga kerahasiaan data klien sekaligus membagikan set data yang diperlukan kepada anggota tim terkait. Pertimbangkan penggunaan katalog data untuk membantu Anda membatasi data sensitif sambil tetap memberikan akses yang dibutuhkan pakar data ke dataset yang relevan.

4. Pembersihan Data

Menghapus data yang tidak diinginkan dari dataset Anda adalah salah satu tantangan utama yang akan Anda hadapi. Data buruk mahal bagi bisnis; beberapa kehilangan hingga $12,1 juta per tahun karenanya. Bagi setiap data scientist, mimpi buruknya adalah bekerja dengan data yang tidak akurat, duplikat, tidak konsisten, atau tidak sesuai. Ini dapat mengarah pada kesimpulan yang keliru dan keputusan yang salah.

Sebagai bisnis, penting untuk memahami empat V dari big data guna membantu pembersihan data. Empat V tersebut meliputi:

• Velocity - Kecepatan transfer data. Karena transfer terjadi secara real-time, Anda juga perlu menganalisis dataset ini secara real-time.
• Veracity - Anda perlu memilih data yang relevan bagi bisnis sehingga orang dapat mempercayai keputusan yang dihasilkan.
• Volume - Pertukaran data meningkat pesat setiap hari. Artinya, Anda perlu menggunakan teknologi untuk membantu menanganinya.
• Variety - Ada banyak bentuk data yang akan Anda temui, termasuk data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi-terstruktur. Penting untuk menetapkan format standar guna membantu menangani keragaman data.

Mengingat besarnya volume dan variasi data yang harus Anda kelola, membersihkan data yang tidak konsisten dapat memakan waktu berjam-jam untuk diselesaikan.

Pertimbangkan penggunaan tata kelola data (data governance) sebagai cara mengatasi masalah data science ini. Ini merujuk pada prosedur yang ditetapkan perusahaan untuk mengelola aset datanya. Ada alat tata kelola data modern yang membantu Anda membersihkan, memformat, dan menjaga akurasi dataset. IBM Data Governance, OvalEdge, dan Collibra adalah contoh yang baik.

Selain itu, rekrut profesional data yang bertugas menjaga kualitas data di setiap departemen. Hal ini akan membantu Anda memperoleh dataset berkualitas tinggi untuk diolah sekaligus menghemat waktu dan biaya.

5. Pelaporan kepada Pemangku Kepentingan Non-Teknis

Meningkatkan kapasitas organisasi untuk mengambil keputusan berbasis informasi adalah tujuan utama data science. Keputusan-keputusan ini harus selaras dengan rencana bisnis perusahaan. Hanya dengan begitu bisnis dapat mencapai sasarannya.

Kita sempat menyinggung hal ini. Karena data science merupakan bidang yang sangat teknis, menyampaikan temuan data scientist kepada manajer dan eksekutif bisnis yang tidak berbicara bahasa teknis bisa menjadi tantangan. Banyak manajer dan pimpinan organisasi tidak familier dengan alat dan model machine learning yang digunakan dalam data science.

Selain itu, ada fakta bahwa sebagian organisasi belum memiliki istilah bisnis dan KPI yang didefinisikan dengan jelas. Ini dapat menjadi tantangan bagi data scientist saat membuat laporan. Jika tiap departemen menafsirkan istilah bisnis secara berbeda dan menggunakan ukuran yang berbeda untuk menghitung KPI, maka beban kerja data scientist akan bertambah.

Mereka harus menjelaskan dampak pekerjaan mereka terkait KPI spesifik setiap departemen. Akibatnya, akan sulit menyusun keputusan bisnis yang holistik yang menguntungkan setiap departemen.

Solusi untuk tantangan utama ini? Salah satunya sudah disebutkan: meningkatkan atau mengalihkan keterampilan data scientist Anda agar mereka mengasah kemampuan komunikasinya. Anda dapat melatih mereka dalam data storytelling agar audiens dapat memvisualisasikan temuan secara efektif. Data storytelling memastikan analisis data mudah dipahami. Ini dapat digunakan untuk meyakinkan audiens mengapa keputusan bisnis yang diambil sudah tepat.

Solusi lainnya adalah memberi dasar yang baik tentang data science kepada personel non-teknis—yakni audiens data scientist.

Anda juga harus mendefinisikan KPI organisasi dengan jelas dan memastikan semua departemen memiliki pemahaman yang sama atas setiap istilah bisnis. Ini memudahkan data scientist menyampaikan wawasan kunci dari analisis mereka.

Salah satu cara memastikan konsistensi ini adalah, sekali lagi, dengan menggunakan katalog data. Ini bertindak sebagai sumber kebenaran tunggal untuk istilah bisnis dan KPI Anda, memastikan semua orang memiliki interpretasi yang sama atas maknanya.

Kesimpulan

Sebagai penutup, banyak tantangan data science yang terus bermunculan seiring bisnis mengadopsi teknologi untuk menyelesaikan pekerjaan. Sumber data yang banyak atau tidak andal menyulitkan data scientist mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data berukuran besar. Ada juga kesenjangan talenta yang menyulitkan untuk menemukan pakar data science terampil dengan pengalaman praktis.

Kekhawatiran terkait privasi dan keamanan data terus menyulitkan bisnis mengakses data yang perlu dianalisis. Pembersihan data memakan banyak waktu dan biaya saat organisasi berupaya mengidentifikasi dan membuang data buruk. Terakhir, pelaporan kepada pemangku kepentingan non-teknis bisa sulit karena data science adalah bidang teknis.

Untuk mengatasi tantangan ini, tawarkan gaji yang kompetitif untuk menarik data scientist modern dari kolam talenta yang tampaknya kecil dibandingkan permintaan. Tingkatkan dan alihkan keterampilan profesional data Anda agar mereka dapat mengikuti teknologi yang berubah dan tuntutan data science yang muncul. Latih karyawan lain agar memiliki pemahaman dasar tentang data science. Pertimbangkan juga penggunaan alat seperti katalog data dan perangkat lunak tata kelola data.

Ikuti tips ini dan Anda akan memaksimalkan potensi data science bagi bisnis Anda serta menemukan peluang yang menarik.