Mengenal Apa yang Dimaksud dengan Source dan Jenisnya!

Apa yang Dimaksud dengan Source?

Dalam data science, source merujuk pada sumber atau lokasi dari mana data diperoleh. Source bisa beragam, mulai dari database yang menyimpan data secara terstruktur atau tidak terstruktur. 

Manfaat Source dalam Data Science

Setelah mempelajari apa yang dimaksud dengan source, berikutnya mari pahami manfaatnya. Secara umum, source di data science memiliki beberapa manfaat yaitu:

1. Pengambilan Keputusan Berbasis Data

Manfaat pertama adalah untuk pengambilan keputusan berbasis data. Dengan sumber data yang berkualitas, keputusan yang tepat dan berbasis bukti dapat diambil. Source yang akurat bisa memungkinkan analisis yang mendalam dan prediksi handal.

2. Pemahaman Pasar dan Pelanggan

Berikutnya, manfaat berikutnya adalah untuk memberikan pemahaman pasar dan pelanggan. Sumber data seperti media sosial, catatan transaksional, atau survei pelanggan bisa memberikan wawasan tentang perilaku dan preferensi pelanggan.

3. Deteksi dan Analisis Trend

Manfaat selanjutnya adalah untuk mendeteksi dan analisis tren. Sumber data terbaru memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi tren pasar yang berlaku. Hal ini akan bermanfaat untuk membuat perencanaan strategis dan alokasi sumber daya.

4. Optimasi Operasional

Selanjutnya, manfaat source adalah untuk melakukan optimasi operasional. Data yang bersumber dari sensor dan IoT dapat digunakan untuk memantau dan tingkatkan efisiensi operasional. Contohnya adalah manajemen rantai pasokan atau produksi.

Baca Juga: 14 Tools Data Science Buat Kamu yang Mau Jadi Profesional

5. Pengelolahan Risiko

Berikutnya, manfaat source adalah pengelolahan risiko. Data historis dan prediktif membantu dalam identifikasi potensi risiko dan ancaman. Hal ini memungkinkan organisasi untuk mengambil langkah-langkah pencegahan.

6. Personalisasi Layanan

Setelah itu, manfaatnya adalah untuk membuat personalisasi layanan. Data dari berbagai sumber memungkinkan bisnis untuk menyesuaikan pengalaman pelanggan dan tingkatkan loyalitas mereka.

7. Automasi dan Kecerdasan Buatan

Terakhir, manfaat source adalah automasi dan kecerdasan buatan. Data yang diperoleh dari berbagai sumber sangat penting untuk melatih model AI dan algoritma machine learning.

Jenis-Jenis Source dalam Data Science

Setelah memahami apa yang dimaksud dengan source dan manfaatnya, berikutnya mari pelajari jenis-jenisnya. Berikut adalah jenis-jenis source dalam data science:

1. Database

Pertama adalah database. Ini merupakan sumber dan terstruktur dan kaya yang sering digunakan. Database ini bisa berupa SQL atau NoSQL. Kedua hal itu bisa berguna untuk menyediakan kerangka yang efisien untuk penyimpanan dan pengambilan data.

2. File

Berikutnya adalah file. Ini bisa mencakup format seperti CSV, Excel, atau JSON yang merupakan cara umum untuk menyimpan data secara sederhana dan mudah diakses.

3. API (Application Programming Interface)

Selanjutnya, jenis source adalah API (Application Programming Interface). Hal ini berguna untuk membuka jendela ke sumber data eksternal. Pada akhirnya, ini bisa memungkinkan integrasi data secara real-time dari aplikasi atau layanan lain.

4. Sensor dan IoT (Internet of Things)

Setelah itu, jenisnya adalah sensor dan IoT (internet of things). Sumber data ini penting untuk menghasilkan data realtime dari berbagai perangkat. Ini juga bermanfaat dalam analisis lingkungan, kesehatan, dan industri.

5. Web Scraping

Berikutnya adalah web scraping yang merupakan teknik pengambilan data dari situs web. Sumber data ini bisa mengubah informasi tidak terstruktur di web menjadi data yang siap analisis.

6. Data Survey atau Kuesioner

Berikutnya adalah data kuesioner atau survey. Sumber data ini berguna untuk memberikan wawasan langsung dari responden. Ia memiliki peran penting dalam penelitian pasar dan sosial.

7. Catatan Transaksional

Setelah itu, jenis selanjutnya adalah catatan transaksional. Jenis data ini merupakan sumber utama dalam e-commerce dan sektor keuangan dalam mencatat detail transaksi yang terjadi.

8. Data Publik atau Open Data

Selanjutnya adalah data publik atau open data yang disediakan oleh pemerintah atau organisasi internasional. Open data umumnya menawarkan informasi transparan dan bisa diakses oleh siapa saja.

9. Data Eksperimental

Berikutnya adalah data eksperimental. Hal ini seringkali digunakan dalam penelitian ilmiah. Fungsi datanya adalah untuk memberikan data empiris yang sangat penting untuk validasi teoritis.

10. Media Sosial

Terakhir adalah media sosial. Data ini memberikan wawasan tentang perilaku dan preferensi pengguna. Biasanya, data dari media sosial digunakan untuk analisis sentimen dan tren pasar.

Itulah penjelasan tentang apa yang dimaksud dengan source beserta manfaat dan jenisnya dalam data science. Seperti yang sudah dijelaskan, source merupakan kunci dari analisis data dengan hasil akurat.

Selain menggunakan sumber akurat, ada hal lain yang harus diperhatikan dalam analisis data. Beberapa diantaranya adalah data processing, eksplorasi data, validasi model, dan masih banyak lagi. Tertarik untuk mempelajarinya?

Bagi Sobat MinDi yang tertarik, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Lewat bootcamp ini, kamu bisa pelajari semua hal tentang data science dengan materi terupdate dan mentor ahli di industri.

Selain itu, Sobat MinDi juga bisa bangun portofolio lewat hands-on experience di real-case project yang diberikan semasa program. Menarik bukan?

Yuk, segera daftarkan dirimu dan kembangkan keahlianmu di data science bersama Dibimbing.id!