Ilmu data adalah bidang multidisiplin yang menggunakan teknik ilmiah dan algoritme komputasi untuk mengumpulkan wawasan dan pengetahuan berharga dari data terstruktur dan tidak terstruktur.
Ini melibatkan matematika, statistik, pemodelan statistik, ilmu komputer, teknologi database, pemrograman, analitik prediktif, pemrosesan sinyal, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, jaringan saraf, pemrosesan sinyal, dan banyak proses lanjutan lainnya.
Ilmu data telah menjadi salah satu bidang yang paling cepat berkembang di abad ke-21. Area penerapannya sangat luas dan komprehensif.
Saat ini, lebih dari 1000 organisasi dan fasilitas swasta bekerja secara individu dan kolaboratif untuk mengatasi beberapa masalah paling menantang di masyarakat. Manfaat penelitian mereka tidak terukur.
Mari gali lebih dalam dan temukan beberapa aplikasi paling umum dari ilmu data.
Evaluasi permintaan penumpang di berbagai rute dan tingkatkan keuntungan per kursi
Perusahaan seperti EasyJet dan Southwest Airlines telah mengubah tantangan operasional menjadi kasus penggunaan ilmu data yang sukses.
Manfaat utama menggabungkan ilmu data ke dalam industri penerbangan mencakup respons akurat terhadap permintaan pasar saat ini dan masa depan, peningkatan perencanaan rute, manajemen pendapatan yang lebih baik, dan penerapan strategi pemasaran yang menguntungkan seperti program loyalitas pelanggan.
Dengan ilmu data, perusahaan penerbangan dapat meningkatkan strategi penetapan harga dan mengelola inventaris. Banyak yang berhasil meningkatkan keuntungan per kursi lebih dari 20 persen. Beberapa operator juga menganalisis miliaran penelusuran di situs web mereka setiap tahun untuk menentukan rute dan waktu penerbangan yang optimal.
Memungkinkan bisnis menjadi lebih berpusat pada pelanggan
Anda mungkin akrab dengan istilah 'analisis sentimen'. Ini adalah metode menganalisis pesan dan memutuskan apakah sentimen yang mendasarinya negatif, positif, atau netral. Analisis maksud meningkatkan proses dengan menganalisis maksud pengguna di balik pesan dan menentukan apakah itu terkait dengan keluhan, saran, pertanyaan, opini, atau berita.
Sistem analisis maksud menggabungkan pembelajaran mesin dengan berbagai fungsi analisis, mulai dari tokenisasi tingkat rendah dan analisis sintaks hingga analisis sentimen tingkat tinggi.
Pertimbangkan contoh postingan sosial yang menunjukkan niat berbeda untuk ponsel cerdas.
Ilmu data dapat mengidentifikasi pola niat. Ini memungkinkan bisnis menjadi lebih berpusat pada pelanggan, terutama di bidang-bidang seperti penjualan dan dukungan pelanggan. Dari menerima umpan balik hingga menangani sejumlah besar kueri dan menawarkan layanan yang dipersonalisasi, analisis maksud dapat menjadi alat utama. Ini juga dapat digunakan untuk mendeteksi spam seperti email, pesan, dan panggilan telepon yang tidak valid.
Menemukan inkonsistensi dalam transaksi
Penipuan yang melibatkan transaksi kartu kredit, klaim pengembalian pajak penghasilan, klaim asuransi, dll., menjadi perhatian utama bagi bisnis dan pemerintah. Tidak ada perangkat lunak atau algoritme khusus yang berfungsi untuk semua jenis penipuan di semua industri. Karakteristik masalah berbeda-beda di setiap situasi.
Dengan demikian, setiap alat ilmu data dirancang secara berbeda untuk mendeteksi inkonsistensi dalam domain masing-masing industri. Beberapa alat ini memperlakukan deteksi penipuan sebagai masalah klasifikasi yang diawasi, dan beberapa memiliki cara sendiri untuk mengatasi masalah tersebut, seperti analisis klaster, analisis deret waktu, analisis breakpoint, pemantauan transaksi secara real-time, dll.
Berbagai metode untuk mendeteksi berbagai jenis penipuan:
Meminimalkan jarak dan biaya perjalanan
Dengan menggunakan kekuatan ilmu data dan teknik terapan, kami dapat memperkirakan waktu perjalanan antara dua lokasi secara akurat.
Katakanlah sebuah perusahaan pengiriman memiliki 1.000 rute penjualan, 50 toko, dan 50.000 basis pelanggan yang kuat. Tujuannya adalah untuk mengirimkan paket ke semua pelanggan secepat mungkin dengan jarak yang lebih dekat. Ini adalah masalah NP-hard.
Perusahaan dapat menggunakan pendekatan tiga dimensi dan algoritma pemetaan rute yang canggih untuk menyelesaikan tantangan dengan presisi tinggi. Algoritme ilmu data ini memetakan lokasi yang berdekatan dan membuat himpunan bagian untuk titik pengiriman yang lebih dekat satu sama lain.
Sebagian besar perusahaan menggunakan pemrograman cabang-dan-terikat atau dinamis dan algoritme genetika untuk mendapatkan solusi mutakhir. Ini membantu mereka menghemat biaya operasional yang signifikan dengan mengurangi jumlah kendaraan pengiriman tanpa menunda paket.
Peta kejahatan dan analisis kejahatan di Spanyol
Menyelesaikan kasus kejahatan lebih cepat dan memprediksi aktivitas kriminal di masa mendatang di lokasi tertentu
Analisis kejahatan dapat dilihat sebagai cabang analisis yang melibatkan penggunaan alat dan teknik statistik untuk memeriksa berbagai data guna menyelesaikan kejahatan dengan kecepatan lebih cepat dan memprediksi kejahatan yang mungkin terjadi di masa depan berdasarkan peristiwa masa lalu.
Ini termasuk menganalisis operasi internal polisi, korban kejahatan, gangguan, dan masalah kualitas hidup. Wawasan (diekstraksi dengan ilmu data) dapat digunakan untuk kegiatan patroli, pencegahan kejahatan, penyelidikan dan penuntutan kriminal, dan evaluasi upaya kepolisian.
Alat modern menyediakan kerangka kerja untuk memvisualisasikan jaringan kejahatan dan memeriksanya dengan teknik pembelajaran mesin yang berbeda menggunakan Google Maps dan berbagai paket R.
Tampilkan iklan kepada audiens yang tepat untuk mengurangi biaya akuisisi pelanggan
Iklan yang baik selalu menjadi salah satu alasan utama di balik kesuksesan perusahaan. Tapi ini bukan hanya tentang mempromosikan produk dengan frase yang menarik; ini juga tentang menyampaikan pesan kepada orang yang tepat pada waktu yang tepat dan dalam konteks yang tepat.
Ilmu data menjadi sangat penting bagi pengiklan dan pemasar, yang perlu menganalisis ribuan sinyal secara real-time dan menayangkan iklan kepada audiens yang tepat pada saat yang tepat. Pembelajaran mesin juga penting untuk menganalisis perilaku pengguna sebelumnya (kunjungan situs, penelusuran, pembelian).
Semakin banyak data yang Anda miliki, semakin baik hasil penargetan yang akan Anda capai. Berikut ini adalah kasus penggunaan iklan target.
Kenali pola dan bedakan di antara beberapa kumpulan gambar
Perangkat lunak ilmu data modern dapat secara akurat mengenali wajah manusia dan mencocokkannya dengan semua gambar yang tersedia di basis datanya. Cukup pintar untuk mengenali pola khusus, baik itu ekspresi wajah atau tekstur. Beberapa program dirancang untuk mengumpulkan data dari diagram kompleks dan/atau mengenali teks tulisan tangan.
Selain pengenalan wajah, alat ilmu data dapat memanfaatkan metode pembelajaran mesin untuk mendeteksi objek yang ditangkap dalam bingkai kamera. Mereka dapat mendeteksi bentuk, warna, dan bahkan mengukur dimensi semua objek secara real-time, memberikan pengguna wawasan mendetail tentang konten gambar.
Pengenalan gambar dan deteksi objek digunakan di berbagai bidang, mulai dari perpustakaan foto pintar dan iklan bertarget hingga aksesibilitas untuk tunanetra dan kemampuan penelitian yang ditingkatkan. Raksasa teknologi, seperti Microsoft dan Google, banyak berinvestasi dalam penelitian pengenalan gambar dan aplikasi terkait.
Tingkatkan pengalaman pemain, strategi interaksi, dan pendapatan
Ada dua elemen utama yang membuat game sukses:alur cerita dan grafik. Mereka membuat pemain tetap terlibat dan tertarik untuk bermain.
Data yang dikumpulkan dalam permainan dapat digunakan dengan berbagai cara. Misalnya, banyak perusahaan menggunakan analitik permainan untuk mendapatkan pengetahuan spesifik tentang apa yang diinginkan pemain, berapa banyak waktu yang mereka habiskan di setiap tahap, dan bagian mana yang paling mereka nikmati.
Ilmu data digunakan untuk membuat model, memberdayakan algoritme pembelajaran mesin, dan mengidentifikasi titik dan tren pengoptimalan untuk meningkatkan pengalaman bermain game. Ini memungkinkan pengembang untuk membuat konsep game baru, alur cerita, dan membangun skenario interaktif menggunakan data yang diperoleh sebelumnya.
Kredit gambar:intellipaat
Memfasilitasi pemeliharaan preventif dan prediksi kesalahan
Cara ilmu data digunakan dalam manufaktur adalah unik dalam beberapa hal. Ini karena ada banyak jenis unit manufaktur yang berbeda, dan masing-masing memiliki persyaratan yang berbeda.
Ilmu data terutama digunakan untuk mengekstrak informasi berharga dari proses manufaktur. Informasi ini dapat membantu bisnis memaksimalkan keuntungan, meminimalkan risiko, dan menganalisis produktivitas.
Misalnya, Raytheon Technologies Corporation menggunakan solusi perangkat lunak yang disebut Sistem Eksekusi Manufaktur yang mengumpulkan dan mengevaluasi data tingkat pabrik. Dengan menganalisis data mereka, perusahaan menemukan bahwa sekrup di salah satu modul harus diputar 13 kali. Jika hanya berputar 10 atau 12 kali, sistem akan menampilkan kesalahan dan menghentikan penginstalan.
Jika dianalisis dengan benar, informasi tersebut dapat digunakan untuk
Perusahaan seperti GM dan Ford mengevaluasi sejumlah besar data –termasuk semua sumber internal dan eksternal, mulai dari sensor dan prosesor hingga kualitas dan kinerja material– untuk meningkatkan waktu produksi, meminimalkan biaya energi, dan memaksimalkan keuntungan.
Membantu kami lebih memahami kesehatan dan penyakit manusia
Selama dekade terakhir, proyek penelitian biomedis dan kolaborasi skala besar telah berkembang pesat. Akibatnya, sejumlah besar data genom (2.000 hingga 40.000 petabyte) telah dihasilkan setiap tahun.
Ilmu data memungkinkan ahli bioinformatika dan ahli genetika untuk mengekstrak wawasan praktis dari kumpulan data yang begitu besar dan rumit sehingga mereka dapat memahami bagaimana perbedaan DNA memengaruhi kesehatan dan penyakit manusia.
Mereka menggunakan alat ilmu data, seperti pelurus, untuk menganalisis lokasi masing-masing komponen urutan DNA. Program perangkat lunak mengidentifikasi lokasi di mana urutan genom manusia tertentu berbeda dari urutan genom manusia lainnya.
Perbedaan genomik ini dapat bervariasi. Ini mungkin sekecil satu huruf DNA atau sebesar kelainan kromosom. Dengan menganalisis perbedaan tersebut, peneliti dapat mengetahui apa sebenarnya penyebab penyakit umum, kanker, dan kelainan langka.
Baca: 15 Alat Pembuatan Data Pengujian Terbaik
Meningkatkan performa siswa dan metode pengajaran
Ilmu data memiliki kemampuan untuk merevolusi sektor pendidikan. Ini dapat membantu pengajar menerapkan teknik pembelajaran adaptif yang bertujuan untuk menyediakan jalur pembelajaran yang efektif dan disesuaikan untuk melibatkan setiap siswa.
Beberapa algoritme pembelajaran mesin, seperti pohon keputusan, regresi logistik, dan hutan acak, telah digunakan untuk tujuan ini.
Ilmu data juga memungkinkan administrator untuk menganalisis aktivitas dan metode pengajaran guru. Ini memberikan informasi berharga yang menunjukkan kekuatan dan kelemahan fakultas. Hal ini dapat membantu guru meningkatkannya dan mengidentifikasi metodologi pengajaran yang paling efektif.
University of Nevada telah mengadaptasi metode ilmu data untuk menganalisis data siswa dan memprediksi kinerja mereka. Contoh lainnya adalah University of Florida, yang menggunakan berbagai teknik untuk mengidentifikasi pola dan tren guna memberikan pengalaman mahasiswa yang disesuaikan.
Baca: 4 Berbagai Jenis Data [Dengan Contoh]
Ilmu data meningkatkan efisiensi seluruh proses R&D
Kombinasi analitik canggih dan kekuatan komputasi menjadikan ilmu data sebagai disiplin inti penting dalam penelitian farmasi.
Integrasi kecerdasan buatan dan teknik pembelajaran mesin ke dalam penemuan obat telah secara signifikan mengurangi waktu dan meningkatkan efisiensi seluruh proses R&D.
Alat canggih, seperti alat DeepPurpose, telah digunakan untuk membuka lebih dari 50 model untuk prediksi Interaksi Target Obat (DTI), tugas dasar dalam penemuan obat. DeepPurpose juga memfasilitasi antarmuka sederhana untuk penyaringan virtual dan penggunaan kembali obat.
Solusi ilmu data yang dikembangkan oleh Cognizant telah membantu beberapa perusahaan farmasi meningkatkan proses yang melelahkan untuk uji klinis penelitian referensi silang tentang obat kanker.
Baca: 13 Alat Ilmu Data Terbaik Untuk Digunakan
Sementara analisis data berfokus pada melihat catatan sejarah dalam konteks, ilmu data berfokus pada pembuatan model prediktif yang dapat memprediksi atau menganalisis apa pun yang terjadi selanjutnya.
Misalnya, seorang analis data dapat mensintesis data besar untuk menjawab pertanyaan seperti "produk mana yang menghasilkan laba paling banyak pada musim gugur yang lalu?" Ilmuwan data, di sisi lain, dapat menggunakan metode pembelajaran mesin untuk menganalisis umpan balik dan perilaku pelanggan serta memprediksi produk dan layanan mana yang akan berperforma lebih baik tahun ini.
Baca: 13 Alat dan Perangkat Lunak Pelaporan Terbaik [Gratis &Berbayar]
Menurut Biro Statistik Tenaga Kerja AS, gaji rata-rata ilmuwan data adalah $111.000 per tahun. Ilmuwan data berpengalaman (profesional tingkat manajer) menghasilkan hingga $250.000 per tahun.
California, Texas, New York, Illinois, dan Washington adalah negara bagian dengan tingkat pekerjaan tertinggi di bidang ilmuwan data dan ilmu matematika.
Adopsi platform ilmu data meningkat secara signifikan. Ini memberikan fleksibilitas untuk program open source dan skalabilitas sumber daya komputer. Selain itu, dapat dengan mudah diselaraskan dengan berbagai arsitektur data.
Menurut laporan Grand View Research, ukuran pasar platform ilmu data global akan mencapai $26 miliar pada tahun 2027, tumbuh pada CAGR sebesar 26,9%. Kemajuan dalam kecerdasan buatan dan jaringan saraf akan menjadi faktor kunci di balik pertumbuhan fenomenal ini.
Teknologi Industri
Pemesinan Computer Numerical Controlled (CNC) adalah proses manufaktur subtraktif yang menghasilkan bagian dengan menghilangkan lapisan material secara sistematis dari satu blok logam atau plastik. Karena permesinan CNC sebagian besar terkomputerisasi, ini dikenal untuk memproduksi suku cadang yang
Pemesinan CNC adalah proses manufaktur subtraktif yang membentuk bagian yang lengkap dengan mengebor, memutar, atau menggiling lapisan tipis secara terus-menerus dari balok logam atau plastik padat. File Computer Aided Design (CAD) memandu alat pemotong yang dikendalikan komputer ke jalur alat yang
Ketika Anda memikirkan tembaga, Anda mungkin membayangkan logam yang sangat mengkilap yang sering dikaitkan dengan tampilan uang baru. Logam ini menarik, antimikroba, tahan terhadap korosi, dan konduktor yang sangat baik. Karena sifat-sifat ini, tembaga adalah logam yang populer digunakan untuk bany
Pertanyaan Anda yang Paling Menekan Dijawab:Review 2021 Dari pabrik semikonduktor hingga platform minyak dan gas lepas pantai hingga laboratorium penelitian, pelanggan kami melakukan bisnis di berbagai lingkungan berisiko tinggi. Namun terkadang, industri yang beragam ini menghadapi tantangan yang
