7 Tantangan Dalam Menerapkan Data Science, Yuk Simak!

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

29 January 2024

•

326

Dalam perkembangan teknologi, keahlian di data science adalah hal yang sangat dicari di berbagai industri. Meski ilmu ini menawarkan potensi besar, tantangan dalam penerapan data science cukup beragam.

Tentunya, tantangan yang seringkali dihadapi oleh data scientist bisa beragam tergantung lingkungan dan kasusnya. Namun, pemahaman akan tantangan yang umum terjadi dapat berguna bagi data scientist dalam mencapai hasil terbaik.

Tantangan Dalam Penerapan Data Science

Menerapkan data science adalah proses yang kompleks dan cukup menantang. Berikut adalah tujuh tantangan utama dalam penerapan data science yang seringkali dihadapi ilmuwan data:

1. Terbatasnya Ketersediaan Data

Tantangan dalam penerapan data science yang pertama melibatkan ketersediaan data. Sering kali, dalam menerapkan data science data yang tersedia terbatas. Pasalnya, data yang berkualitas dan relevan sering kali sulit ditemukan atau mahal untuk diakses.

Selain itu, hal ini juga mungkin terjadi apabila perusahaan tidak memiliki data historis yang cukup untuk dianalisis secara mendalam. Penyebab lainnya adalah data yang ada mungkin tersebar di berbagai sumber yang tidak terintegrasi.

Di samping itu, masalah seperti data yang hilang, tidak lengkap, dan inkonsisten juga menambah kompleksitas dalam pengumpulan dan persiapan analisis.

Akibat dari terbatasnya ketersediaan data adalah analisis yang kurang akurat atau tidak lengkap. Lebih lanjut, kekurangan data dapat menyebabkan kesimpulan yang salah. Hal tersebut berpotensi mengarah pada keputusan bisnis yang buruk.

2. Kerumitan Pemrosesan Data

Berikutnya, tantangan dalam penerapan data science adalah kerumitan pemrosesan data. Hal ini terjadi karena data yang dikumpulkan seringkali berukuran besar dan kompleks.

Pada akhirnya, hal tersebut menciptakan tantangan dalam pemrosesan dan penyimpanannya. Selain itu, kerumitan pemrosesan juga disebabkan oleh kebutuhan infrastruktur teknologi mahal dalam mengelola volume data.

Bukan hanya itu, data seringkali tidak terstruktur dan bervariasi dalam format. Ini memerlukan pembersihan data yang ekstensif dan transformasi sebelum bisa digunakan untuk analisis.

Pada akhirnya, kerumitan ini dapat menyebabkan peningkatan biaya dan waktu dalam proyek data science. Hal ini akan membatasi kemampuan perusahaan untuk bereaksi cepat pada tren pasar atau kebutuhan analisis mendesak.

Lalu, risiko kesalahan dalam pemrosesan data yang kompleks juga bisa mengakibatkan kesimpulan salah dan keputusan tidak efektif.

Baca Juga: Tugas Data Scientist: Job Description dan Tanggung Jawab

3. Kesulitan dalam Menemukan Pola

Selanjutnya, tantangan dalam penerapan data science adalah kesulitan dalam menemukan pola yang berguna dan bermakna dari dataset besar.

Pasalnya, jumlah data yang besar memiliki risiko adanya korelasi palsu atau tidak signifikan secara statistik. Selain itu, penggunaan metode analitik yang tidak tepat dapat menghasilkan interpretasi salah dari data.

Hal tersebut bisa berakibat pada pengabaian wawasan penting atau penemuan yang menyesatkan. Ini akan menghasilkan keputusan tidak akurat dan berpotensi merugikan bisnis.

4. Masalah Etika dan Privasi

Setelah itu, tantangan dalam penerapan data science adalah masalah etika dan privasi. Penggunaan data pribadi menimbulkan pertanyaan tentang bagaimana melindungi privasi individu sambil memanfaatkannya untuk kepentingan yang lebih besar.

Apabila hal ini dilanggar, maka akan ada konsekuensi serius. Contohnya adalah kerugian reputasi, kehilangan kepercayaan dari pelanggan atau pengguna, serta sanksi hukum.

Hal ini juga dapat menyebabkan resistensi publik terhadap pengumpulan dan analisis data.

5. Pengambilan Keputusan

Lalu, tantangan dalam penerapan data science berkaitan dengan pengambilan keputusan. Hal ini karena mengubah wawasan dari data menjadi keputusan yang efektif merupakan tantangan besar.

Walaupun data memberikan banyak informasi, menginterpretasikannya dengan benar atau implementasi secara spesifik tidaklah mudah. Keputusan harus dibuat berdasarkan analisis yang akurat.

Selain itu, keputusan juga harus dibuat dengan mempertimbangkan faktor non-data. Contohnya adalah konteks pasar, faktor manusia, dan pertimbangan strategis.

Kesalahan dalam pengambilan keputusan berdasarkan analisis bisa berakibat pada banyak hal. Itu meliputi kegagalan strategis, kerugian finansial, atau kehilangan peluang.

6. Pemilihan Algoritma

Selanjutnya, tantangan dalam penerapan data science berkaitan dengan pemilihan algoritma. Dalam pemilihannya, algoritma yang digunakan harus sesuai dengan tujuan.

Hal tersebut membutuhkan pemahaman kelebihan dan kekurangan algoritma. Apabila algoritma yang dipilih tidak sesuai, hasil analisis bisa tidak akurat dan menyesatkan.

7. Komunikasi Hasil dengan Efektif

Terakhir, tantangannya berkaitan dengan komunikasi hasil. Pasalnya, hasil harus disampaikan dengan jelas dan ringkas. Hal ini karena audiens seringkali tidak memiliki latar belakang teknis dalam data science.

Hal ini bisa dilakukan dengan visualisasi data secara efektif. Lalu, juga bisa dilakukan dengan metode penyampaian tepat.

Cara Mengatasi Tantangan dalam Data Science

Tantangan yang telah disebutkan sebelumnya bisa diatasi dengan cara-cara berikut:

1. Penyempurnaan Infrastruktur dan Pengelolaan Data

Cara mengatasinya yang pertama adalah dengan penyempurnaan infrastruktur dan pengelolaan data. Hal ini bisa dilakukan dengan memastikan keakuratan dan konsisten dengan melakukan beberapa proses pengelolahan data.

Prosesnya meliputi pembersihan, penggabungan, dan standarisasi data. Selain itu, hal lain yang bisa dilakukan adalah mengembangkan infrastruktur teknologi yang skalabel.

Misalnya, menggunakan cloud computing dan solusi penyimpanan data terdistribusi. Hal tersebut memungkinkan organisasi untuk mengelola volume data yang besar secara lebih efisien dan efektif.

Baca Juga: Ketahui Program Terbaru Social Data Science

2. Penguatan Kemampuan Analitik dan Teknikal

Berikutnya adalah dengan memperkuat kemampuan analitik dan teknikal. Hal ini bisa mencakup aspek dasar seperti pemrograman dan statistik. Lalu, juga kembangkan keterampilan analitis dan kritis dalam menafsirkan data.

Dengan pemahaman mendalam mengenai berbagai teknik analitik dan model prediktif, penggunaan algoritma yang tepat bisa dicapai. Hal tersebut juga bisa meningkatkan akurasi dan relevansi hasil analisis.

Perdalam Ilmu di Data Science Bersama Dibimbing.id

Itulah beberapa tantangan dalam penerapan data science yang seringkali dihadapi oleh data scientist. Seperti yang dijelaskan di atas, untuk mengatasi tantangan tersebut dibutuhkan kemampuan analitik dan teknikal yang mendalam.

Oleh sebab itu, kamu perlu memiliki pengetahuan mendalam mengenai data science apabila ingin berkarir di bidang ini. Eits, tapi kamu nggak perlu khawatir jika masih bingung memulai dari mana!

MinDi punya solusinya! Kamu bisa ikutin program Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Lewat program ini, kamu bakal dibimbing sampai jadi! Pembelajarannya berbasis silabus terupdate dan beginner-friendly.

Jadi, ini cocok banget buat pemula atau career-switcher yang mau belajar dari nol. Bukan cuma itu, Sobat MinDi juga bakal dapetin hands-on experience dari real-case project selama program berjalan. Menarik kan?

Yuk, segera gabung dan kejar karir yang lebih baik bersama Dibimbing.id!