Proses Kerja Data Science: Tahapan, Alur, dan Contohnya

Proses kerja data science nggak dimulai dari buka Python lalu langsung bikin model. Ada masalah bisnis yang perlu dipahami, data yang harus dicek, sampai hasil akhirnya perlu diterjemahkan menjadi solusi yang benar-benar bisa dipakai.

Warga Bimbingan yang mau berkarier di bidang ini, bisa mengikuti kursus data science online untuk memahami gambaran realistis tentang kerja Data Scientist.

Nah, sebenarnya seperti apa perjalanan data dari masalah awal sampai menjadi solusi? Yuk, cari tahu bersama MinDi!

Apa Itu Proses Kerja Data Science?

Proses kerja data science adalah rangkaian tahapan untuk mengubah data menjadi insight, prediksi, atau solusi yang bisa membantu menyelesaikan masalah tertentu. Prosesnya mencakup pemahaman masalah, mengenali data, menyiapkan data, melakukan eksplorasi, membangun model, mengevaluasi hasil, sampai menerapkan model.

Alurnya juga bersifat iteratif, jadi tim bisa kembali ke tahap sebelumnya ketika hasil yang didapat belum sesuai kebutuhan. 

Jadi, kalau modelnya ternyata jelek, jawabannya nggak selalu “ganti algoritma”. Bisa saja datanya belum siap, variabelnya kurang tepat, atau pertanyaan bisnisnya sejak awal perlu dirumuskan ulang.

Baca Juga: Perjalanan Ibu Rumah Tangga Jadi Profesional Data Science

7 Tahapan Proses Kerja Data Science

Secara umum, tahapan data science mengikuti siklus dari memahami kebutuhan bisnis sampai menerapkan model. Alur ini sering disebut data science lifecycle dan dapat berulang ketika hasil di satu tahap memengaruhi tahap lainnya. 

1. Business Understanding

Semua dimulai dari masalah, bukan dari tools. Tim perlu memahami apa yang sedang dihadapi bisnis, target yang ingin dicapai, serta pertanyaan apa yang perlu dijawab dengan data.

Misalnya, sebuah e-commerce ingin mengurangi jumlah pelanggan yang berhenti berbelanja. Berarti masalahnya bukan “kita butuh machine learning”, tetapi “kita ingin tahu pelanggan mana yang berisiko churn dan apa yang bisa dilakukan setelah mengetahuinya”.

Di tahap ini, tim juga perlu menentukan indikator keberhasilan supaya hasil proyek nantinya bisa dinilai dengan jelas.

2. Data Understanding

Setelah masalahnya jelas, barulah tim melihat data apa yang tersedia. Sumbernya bisa berasal dari database internal, transaksi, aplikasi, sensor, survei, atau sistem lain yang digunakan perusahaan.

Selanjutnya, data dicek untuk memahami isi dan kondisinya: berapa banyak datanya, kolom apa saja yang tersedia, bagaimana formatnya, dan apakah ada masalah kualitas. Tahap ini penting supaya tim nggak terlanjur membangun solusi dari data yang ternyata kurang relevan.

3. Data Preparation

Data mentah hampir selalu membutuhkan pekerjaan rumah. Bisa ada data kosong, duplikasi, format yang berbeda, outlier, atau data dari beberapa sumber yang perlu digabungkan.

Di tahap ini, tim melakukan cleaning, transformasi, integrasi data, sampai menyiapkan fitur yang dibutuhkan model. Prosesnya memang cukup makan waktu, tetapi kualitas data sangat menentukan apa yang terjadi di tahap berikutnya.

4. Exploratory Data Analysis

Data sudah lebih rapi? Nah, sekarang waktunya mencari tahu apa yang sebenarnya ada di dalam data. Exploratory Data Analysis (EDA) digunakan untuk melihat pola, tren, distribusi, hubungan antar variabel, dan anomali.

Contohnya, tim bisa menemukan bahwa pelanggan yang jarang login cenderung lebih banyak berhenti bertransaksi. Temuan semacam ini bisa membantu memilih variabel yang relevan sekaligus memberi insight sebelum model dibuat.

Menariknya, EDA juga bisa membuka masalah baru. Kalau ditemukan pola yang tidak masuk akal, tim bisa kembali ke tahap data preparation untuk mengecek datanya.

5. Data Modeling

Setelah data dipahami dan siap, barulah masuk ke modeling. Di sini tim memilih metode atau algoritma yang sesuai dengan tujuan proyek, lalu melatih model menggunakan data yang tersedia.

Modelnya bisa berbeda tergantung masalahnya: klasifikasi, regresi, clustering, atau pendekatan lain. Nggak harus langsung memakai model paling kompleks, yang penting modelnya sesuai kebutuhan dan bisa memberikan hasil yang dapat digunakan.

6. Model Evaluation

Model yang sudah dibuat belum otomatis siap dipakai. Hasilnya perlu diuji untuk melihat seberapa baik performanya menggunakan metrik yang sesuai dengan tujuan proyek.

Misalnya, sebuah model terlihat punya akurasi tinggi, tetapi ternyata gagal mengenali pelanggan yang benar-benar akan churn. Berarti ada yang perlu dievaluasi lagi, mulai dari data, fitur, metode, sampai metrik yang dipakai.

Nah, di sinilah sifat siklusnya terlihat. Hasil evaluasi bisa membawa tim kembali ke data preparation, EDA, atau modeling sebelum melangkah lebih jauh.

7. Model Deployment

Kalau model sudah memenuhi kebutuhan, langkah berikutnya adalah menerapkannya ke lingkungan kerja yang sebenarnya. Misalnya, model prediksi churn diintegrasikan ke sistem agar tim marketing bisa melihat pelanggan yang memiliki risiko tinggi.

Setelah deployment, model juga perlu dipantau. Kondisi bisnis dan pola data bisa berubah, sehingga model yang awalnya bagus belum tentu terus memberikan hasil yang sama.

Baca Juga: Switch Career Secepat Kilat, Kak Sri Sukses Jadi Data Scientist

Mengapa Data Science Lifecycle Bisa Berulang?

Sumber: Magnific

Nah, ini bagian yang sering bikin pemula salah paham. Data science lifecycle bukan jalan satu arah yang tinggal diikuti dari nomor satu sampai tujuh lalu selesai.

Bayangkan model sudah dibuat, tetapi hasil evaluasinya belum memenuhi target. Tim bisa kembali mengecek kualitas data, melakukan EDA lagi, memperbaiki fitur, atau memilih pendekatan modeling lain.

Bahkan, hasil dari deployment bisa memunculkan kebutuhan baru. Model yang sudah berjalan mungkin perlu diperbarui ketika perilaku pelanggan berubah atau kondisi bisnis ikut bergeser. Workflow data science memang dirancang sebagai proses yang iteratif, bukan pekerjaan sekali jadi.

Contoh Proses Kerja Data Science di Perusahaan

Biar makin gampang dibaca, kita pakai satu contoh: perusahaan ingin mengurangi customer churn.

1. Business Understanding: Perusahaan ingin mengetahui pelanggan yang berisiko berhenti menggunakan layanan.
2. Data Understanding: Tim mengumpulkan data transaksi, frekuensi penggunaan, aktivitas login, dan riwayat interaksi pelanggan.
3. Data Preparation: Data duplikat dibersihkan, missing value ditangani, lalu beberapa variabel baru dibuat.
4. EDA: Tim menemukan pola tertentu pada pelanggan yang akhirnya berhenti menggunakan layanan.
5. Data Modeling: Model klasifikasi dibuat untuk memprediksi pelanggan yang berisiko churn.
6. Model Evaluation: Model diuji dan hasilnya dibandingkan berdasarkan metrik yang sudah ditentukan.
7. Model Deployment: Model digunakan untuk membantu tim menentukan pelanggan yang perlu mendapat intervensi.

Kalau ternyata modelnya belum memberikan hasil yang bagus, prosesnya bisa kembali ke tahap sebelumnya. Jadi, alurnya memang lebih mirip lingkaran daripada garis lurus.

Apa yang Dikerjakan Data Scientist di Setiap Tahap?

Pekerjaan Data Scientist juga bisa berubah sesuai tahapan proyek. Di awal, kamu mungkin lebih banyak berdiskusi dengan stakeholder untuk memahami masalah. Masuk ke tengah proyek, fokusnya bergeser ke data preparation, EDA, dan modeling.

Setelah itu, kamu perlu mengevaluasi hasil dan menjelaskan temuan kepada orang yang mungkin nggak punya latar belakang teknis. Jadi, kemampuan komunikasi sama pentingnya dengan kemampuan mengolah data.

Buat Warga Bimbingan yang tertarik masuk bidang ini, jangan sampai membayangkan pekerjaan Data Scientist cuma duduk depan laptop lalu menulis kode seharian. Banyak bagian pekerjaan yang justru berkaitan dengan memahami masalah dan menerjemahkan hasil analisis menjadi keputusan.

Baca Juga: Rekomendasi Data Scientist Bootcamp Terbaik

Skill yang Dibutuhkan dalam Proses Kerja Data Science

Kalau melihat seluruh alurnya, skill yang dibutuhkan juga cukup beragam:

1. Python: Membantu proses pengolahan data dan modeling.
2. SQL: Digunakan untuk mengambil dan mengelola data dari database.
3. Statistik: Membantu memahami pola dan hubungan dalam data.
4. Data visualization: Membuat hasil analisis lebih mudah dipahami.
5. Machine learning: Digunakan untuk membangun model prediksi atau klasifikasi.
6. Problem solving: Mengubah masalah bisnis menjadi pertanyaan yang bisa dianalisis dengan data.
7. Communication: Menjelaskan hasil dan rekomendasi kepada stakeholder.

Saat mencari kelas data science, coba cek apakah programnya mengajak kamu mengikuti seluruh alur tersebut. Belajar tools memang penting, tetapi pengalaman mengerjakan project dari masalah awal sampai menghasilkan solusi akan terasa jauh lebih dekat dengan pekerjaan sebenarnya.

Kesimpulan

Proses kerja data science berjalan dari Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, EDA, Data Modeling, Model Evaluation, hingga Model Deployment. Alurnya bisa berulang sesuai hasil evaluasi dan perubahan kebutuhan bisnis, sehingga memahami setiap tahap sama pentingnya dengan menguasai tools yang digunakan. 

Rekomendasi Bootcamp Data Science Terbaik di Indonesia dengan Jaminan Kerja

Kalau kamu ingin mempelajari workflow data science secara lebih terstruktur dan banyak praktik, Bootcamp Data Science & AI Machine Learning Dibimbing bisa jadi pilihan. Program ini menggabungkan pembelajaran, project, mentoring, dan persiapan karier supaya kamu punya bekal yang lebih dekat dengan kebutuhan dunia kerja.

Benefit Bootcamp Data Science & AI Machine Learning Dibimbing

1. 55+ Live Class & 45+ Sesi Praktik bersama mentor ahli
2. Bangun portfolio dari 20+ Project & Real Case
3. 2,5 bulan magang di perusahaan (Khusus program Job Connect Plus)
4. Pendampingan fasilitator dan mentor 24/7
5. Program penyaluran kerja ke 1.100+ perusahaan
6. Mentoring 1-on-1 tanpa batas bersama instruktur expert
7. Akses komunitas Data Science & AI Expert
8. 10 Live Class tambahan untuk memperdalam skill (Khusus program Job Connect Plus)

Warga Bimbingan punya pertanyaan soal penyaluran kerja, pembuatan portfolio, atau program Job Connect Plus? Yuk, konsultasi Bootcamp Data Science bareng tim Dibimbing yang siap bantu sampai #BimbingSampeJadi impianmu!

FAQ

1. Apakah proses Data Science selalu berjalan berurutan?

Nggak selalu. Hasil evaluasi atau perubahan kondisi bisnis bisa membuat tim kembali ke tahap sebelumnya.

2. Apakah Data Scientist harus bisa coding?

Kemampuan coding penting, terutama untuk pengolahan data dan modeling. Namun, pemahaman bisnis, statistik, problem solving, dan komunikasi juga dibutuhkan dalam prosesnya.