12 Aplikasi Data Science Teratas yang Memformat Tahun 2021

Data science adalah bidang multidisiplin yang menggunakan teknik ilmiah dan algoritma komputasi untuk mengumpulkan wawasan dan pengetahuan berharga dari data terstruktur dan tidak terstruktur.

Bidang ini melibatkan matematika, statistika, pemodelan statistik, ilmu komputer, teknologi basis data, pemrograman, analitik prediktif, pemrosesan sinyal, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, jaringan saraf, pemrosesan sinyal, dan banyak proses canggih lainnya.

Data science telah menjadi salah satu bidang yang paling cepat berkembang di abad ke-21. Area aplikasinya sangat luas dan komprehensif.

Saat ini, lebih dari 1000 organisasi dan fasilitas swasta bekerja secara individu dan kolaboratif untuk menangani beberapa masalah paling menantang di masyarakat. Manfaat penelitian mereka tidak ternilai.

Mari kita selami lebih dalam dan temukan beberapa aplikasi data science yang paling umum.

12. Manajemen Operasi Penerbangan

Evaluasi permintaan penumpang di berbagai rute dan tingkatkan laba per kursi

Perusahaan seperti EasyJet dan Southwest Airlines telah mengubah tantangan operasional menjadi kasus penggunaan data science yang sukses.

Manfaat utama dari integrasi data science ke dalam industri penerbangan meliputi respons yang akurat terhadap permintaan pasar saat ini dan masa depan, perencanaan rute yang ditingkatkan, manajemen pendapatan yang lebih baik, dan implementasi strategi pemasaran yang menguntungkan seperti program loyalitas pelanggan.

Dengan data science, perusahaan penerbangan dapat meningkatkan strategi harga mereka dan mengelola inventaris. Banyak yang berhasil meningkatkan laba per kursi lebih dari 20 persen. Beberapa penerbangan juga menganalisis miliaran pencarian di situs web mereka setiap tahun untuk menentukan rute dan waktu penerbangan yang optimal.

11. Analisis Inti

Memungkinkan bisnis untuk lebih berpusat pada pelanggan

Anda mungkin sudah familiar dengan istilah ‘analisis sentimen.’ Ini adalah metode untuk menganalisis pesan dan memutuskan apakah sentimen di baliknya negatif, positif, atau netral. Analisis inti melangkah lebih jauh dengan menganalisis niat pengguna di balik pesan dan menentukan apakah itu berkaitan dengan keluhan, saran, pertanyaan, opini, atau berita.

Sistem analisis inti menggabungkan pembelajaran mesin dengan berbagai fungsi analitik, mulai dari tokenisasi dan analisis sintaksis tingkat rendah hingga analisis sentimen tingkat tinggi.

Pertimbangkan contoh postingan media sosial yang menunjukkan berbagai niat untuk ponsel pintar.

• “Apakah layarnya OLED?” — pertanyaan
• “Mungkin lebih baik baterai 5000mAh daripada 4200mAh” — saran
• “Kualitas kamera tidak bagus” — umbal balik

Data science dapat mengidentifikasi pola niat. Ini memungkinkan bisnis untuk lebih berpusat pada pelanggan, terutama di area seperti penjualan dan dukungan pelanggan. Dari mengambil umbal balik hingga menangani sejumlah besar pertanyaan dan menawarkan layanan yang dipersonalisasi, analisis inti dapat menjadi alat kunci. Ini juga dapat digunakan untuk mendeteksi spam seperti email, pesan, dan panggilan telepon yang tidak valid.

10. Deteksi Penipuan Keuangan

Temukan inkonsistensi dalam transaksi

Penipuan yang melibatkan transaksi kartu kredit, klaim pengembalian pajak penghasilan, klaim asuransi, dll., adalah kekhawatiran besar bagi bisnis dan pemerintah. Tidak ada perangkat lunak atau algoritma spesifik yang bekerja untuk semua jenis penipuan di semua industri. Karakteristik masalah bervariasi dalam setiap situasi.

Oleh karena itu, setiap alat data science dirancang berbeda untuk mendeteksi inkonsistensi dalam domain setiap industri. Beberapa alat ini memperlakukan deteksi penipuan sebagai masalah klasifikasi terawasi, dan beberapa memiliki cara sendiri untuk menyelesaikan masalah, seperti analisis klaster, analisis deret waktu, analisis titik putus, pemantauan transaksi waktu nyata, dll.

Berbagai metode untuk mendeteksi berbagai jenis penipuan:

• Jaringan saraf digunakan untuk mendeteksi penipuan laporan keuangan.
• Jaringan saraf pembelajaran Bayes dapat secara efisien mendeteksi penipuan asuransi medis, penipuan telekomunikasi, dan transaksi penipuan yang dilakukan dari kartu kredit.
• Teknik analisis tautan memanfaatkan pencatatan tautan dan metode jaringan sosial untuk menemukan hubungan antara penipu yang dikenal dengan individu lain.
• Algoritma pembelajaran mesin tanpa pengawasan digunakan untuk mengidentifikasi jenis penipuan baru.

9. Optimasi Rute Waktu Nyata

Minimalkan jarak dan biaya perjalanan

Dengan kekuatan data science dan rekayasa terapan, kita dapat dengan akurat memperkirakan waktu perjalanan antara dua lokasi.

Misalkan sebuah perusahaan pengiriman memiliki 1.000 rute penjualan, 50 toko, dan basis pelanggan yang kuat sebesar 50.000. Tujuannya adalah untuk mengirim paket ke semua pelanggan secepat mungkin sambil menjauhi jarak yang lebih pendek. Ini adalah masalah NP-hard.

Perusahaan dapat menggunakan pendekatan tiga dimensi dan algoritma pemetaan rute canggih untuk menyelesaikan tantangan dengan presisi yang luar biasa. Algoritma data science ini memetakan lokasi dalam dekat dan membuat subset untuk titik pengiriman yang lebih dekat satu sama lain.

Sebagian besar perusahaan menggunakan branch-and-bound atau pemrograman dinamis dan algoritma genetika untuk mendapatkan solusi terbaru. Ini membantu mereka menghemat biaya operasional signifikan dengan mengurangi jumlah kendaraan pengiriman tanpa menunda paket.

8. Analisis Kejahatan

Peta kejahatan dan analisis kejahatan di Spanyol

Selesaikan kasus kejahatan lebih cepat dan prediksi aktivitas kriminal di masa depan di lokasi tertentu

Analitik kejahatan dapat dianggap sebagai cabang analitik yang melibatkan penggunaan alat dan teknik statistik untuk memeriksa berbagai data guna menyelesaikan kejahatan dengan lebih cepat dan memprediksi kejahatan yang mungkin terjadi di masa depan berdasarkan peristiwa di masa lalu.

Ini mencakup analisis operasi polisi internal, korban kejahatan, gangguan, dan masalah kualitas hidup. Wawasan (yang diekstraksi dengan data science) dapat digunakan untuk kegiatan patroli, pencegahan kejahatan, penyelidikan dan penuntutan kriminal, dan evaluasi upaya polisi.

Alat modern menyediakan kerangka kerja untuk memvisualisasikan jaringan kejahatan dan memeriksa mereka dengan berbagai teknik pembelajaran mesin menggunakan Google Maps dan berbagai paket R.

7. Iklan Terpacu

Tampilkan iklan kepada audiens yang tepat untuk menurunkan biaya akuisisi pelanggan

Iklan yang baik selalu menjadi salah satu alasan utama di balik keberhasilan sebuah perusahaan. Namun, ini tidak 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.

Data science telah menjadi krusial bagi pengiklan dan pemasar, yang perlu menganalisis ribuan sinyal secara waktu nyata dan menyampaikan iklan kepada audiens yang tepat pada saat yang tepat. Pembelajaran mesin juga penting untuk menganalisis perilaku masa lalu pengguna (kunjungan situs, pencarian, pembelian).

Semakin banyak data yang Anda miliki, semakin baik hasil target yang akan Anda capai. Berikut adalah kasus penggunaan iklan terpacu.

• Visual merchandising: adalah praktik pemasaran di industri ritel yang melibatkan optimisasi presentasi produk dan layanan. Ini melibatkan pencahayaan, kombinasi warna, tampilan visual kreatif, dan elemen lain untuk menarik perhatian pelanggan.
• Iklan terprogram: didefinisikan sebagai pembelian dan penjualan otomatis ruang iklan online. Ini memungkinkan merek atau agensi untuk membeli imprese iklan di situs web atau aplikasi penerbit dalam milidetik melalui ekosistem yang canggih.
• Penawaran pintar: adalah subset dari strategi penawaran otomatis yang menggunakan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan iklan untuk nilai konversi yang lebih tinggi setiap kali proses penawaran terjadi.

6. Pengenalan Gambar Canggih

Kenali pola dan bedakan antara beberapa set gambar

Perangkat lunak data science modern dapat dengan akurat mengenali wajah manusia dan mencocokkannya dengan semua gambar yang tersedia dalam basis data. Platform cukup cerdas untuk mengenali pola khusus apa pun, baik ekspresi wajah atau tekstur. Beberapa program dirancang untuk mengumpulkan data dari diagram kompleks dan/atau mengenali tulisan tangan.

Selain pengenalan wajah, alat data science dapat menggunakan metode pembelajaran mesin untuk mendeteksi objek yang ditangkap dalam frame kamera. Mereka dapat mendeteksi bentuk, warna, dan bahkan mengukur dimensi semua objek secara waktu nyata, memberikan pengguna wawasan rinci tentang konten gambar.

Kedua pengenalan gambar dan deteksi objek digunakan di berbagai bidang, mulai dari perpustakaan foto pintar dan iklan terpacu hingga aksesibilitas bagi penyandang netra dan kemampuan penelitian yang ditingkatkan. Raksasa teknologi, seperti Microsoft dan Google, banyak berinvestasi dalam penelitian pengenalan gambar dan aplikasi terkait.

5. Pengembangan Game

Tingkatkan pengalaman pemain, strategi keterlibatan, dan pendapatan

Ada dua elemen utama yang membuat game sukses: cerita dan grafik. Keduanya membuat pemain terlibat dan tertarik untuk bermain.

Data yang dikumpulkan dalam game dapat digunakan dengan berbagai cara. Misalnya, banyak perusahaan menggunakan analitik gaming untuk mendapatkan pengetahuan spesifik tentang apa yang diinginkan pemain, berapa waktu yang dihabiskan di setiap tahap, dan bagian mana yang paling mereka nikmati.

Data science digunakan untuk membuat model, memberdayakan algoritma pembelajaran mesin, dan mengidentifikasi titik optimasi dan tren untuk meningkatkan pengalaman gaming. Ini memungkinkan pengembang untuk mengembangkan konsep game baru, cerita, dan membangun skenario interaktif menggunakan data yang diperoleh sebelumnya.

4. Manufaktur

Kredit gambar: intellipaat

Memfasilitasi pemeliharaan pencegahan dan prediksi kegagalan

Cara data science digunakan dalam manufaktur unik dalam beberapa cara. Hal ini karena ada banyak jenis unit manufaktur yang berbeda, dan masing-masing memiliki persyaratan yang berbeda.

Data science 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 Manufacturing Execution Systems yang mengumpulkan dan mengevaluasi data lantai pabrik. Dengan menganalisis data mereka, perusahaan menemukan bahwa sebuah baut dalam salah satu modul harus diputar 13 kali. Jika baut hanya diputar 10 atau 12 kali, sistem menampilkan kesalahan dan menghentikan pemasangan.

Saat dianalisis dengan baik, informasi dapat digunakan untuk

• Mengestimasi tingkat kegagalan mesin
• Mengidentifikasi komponen yang tidak efisien energi
• Menyederhanakan manajemen inventaris
• Mengoptimalkan ruang lantai pabrik

Perusahaan seperti GM dan Ford mengevaluasi sejumlah besar data –termasuk semua sumber internal dan eksternal, dari sensor dan prosesor hingga kualitas dan kinerja bahan– untuk meningkatkan waktu produksi, meminimalkan biaya energi, dan memaksimalkan keuntungan.

3. Penelitian Genomika

Membantu kita lebih memahami kesehatan dan penyakit manusia

Dalam satu dekade terakhir, proyek penelitian biomedis dan kolaborasi skala besar telah tumbuh dengan cepat. Sebagai hasilnya, sejumlah besar data genomika (2.000 hingga 40.000 petabytes) dihasilkan setiap tahun.

Data science memungkinkan bioinformatikawan dan genetikawan untuk mengekstrak wawasan praktis dari kumpulan data yang sangat besar dan rumit ini sehingga mereka dapat memahami bagaimana perbedaan dalam DNA mempengaruhi kesehatan dan penyakit manusia.

Mereka menggunakan alat data science, seperti aligners, untuk menganalisis lokasi komponen individual dari urutan DNA. Program perangkat lunak mengidentifikasi lokasi di mana urutan genom manusia tertentu berbeda dari urutan genom manusia lainnya.

Perbedaan genomika ini dapat bervariasi. Perbedaan bisa sempit seperti satu huruf DNA atau lebar seperti kelainan kromosom. Dengan menganalisis perbedaan tersebut, penelita dapat mengetahui apa yang sebenarnya menyebabkan penyakit umum, kanker, dan gangguan langka.

Baca: 15 Alat Pembuatan Data Pengujian Terbaik

2. Pendidikan

Tingkatkan kinerja siswa dan metode pengajaran

Data science memiliki kemampuan untuk merevolusi sektor pendidikan. Ini dapat membantu guru menerapkan teknik pembelajaran adaptif yang bertujuan untuk memberikan jalur pembelajaran yang efektif dan disesuaikan untuk melibatkan setiap siswa.

Beberapa algoritma pembelajaran mesin, seperti pohon keputusan, regresi logistik, dan hutan acak, sudah digunakan untuk tujuan ini.

Data science juga memungkinkan administrator untuk menganalisis aktivitas dan metode pengajaran guru. Ini memberikan informasi berharga yang menunjukkan kelebihan dan kelemahan fakultas. Ini dapat membantu guru meningkatkan dan mengidentifikasi metodologi pengajaran yang paling efektif.

Universitas Nevada telah menerapkan metode data science untuk menganalisis data siswa dan memprediksi kinerja mereka. Contoh lain adalah Universitas Florida, yang menggunakan berbagai teknik untuk mengidentifikasi pola dan tren untuk memberikan pengalaman siswa yang dipersonalisasi.

Baca: 4 Tipe Berbeda Data [Dengan Contoh]

1. Penemuan dan Pengembangan Obat

Data science meningkatkan efisiensi seluruh proses penelitian dan pengembangan

Kombinasi analitik canggih dan daya komputasi menjadikan data science sebagai disiplin inti yang krusial dalam penelitian farmasial.

Integrasi kecerdasan buatan dan teknik pembelajaran mesin ke dalam penemuan obat telah secara signifikan mengurangi waktu dan meningkatkan efisiensi seluruh proses penelitian dan pengembangan.

Alat canggih, seperti toolkit DeepPurpose, telah digunakan untuk membuka lebih dari 50 model untuk prediksi Interaksi Obat-Sasaran (DTI), tugas dasar dalam penemuan obat. DeepPurpose juga memfasilitasi antarmuka sederhana untuk penyaringan virtual dan obat yang digunakan kembali.

Solusi data science yang dikembangkan oleh Cognizant telah membantu beberapa perusahaan farmasial meningkatkan proses yang melelahkan untuk lintas referensi uji klinis obat kanker.

Baca: 13 Alat Data Science Terbaik untuk Digunakan

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apa perbedaan antara analitik data dan data science?

Sementara analitik data berfokus pada melihat catatan historis dalam konteks, data science berfokus pada pembuatan model prediktif yang dapat memprediksi atau menganalisis apa pun yang akan datang.

Misalnya, seorang analis data mungkin menyintesis big data untuk menjawab pertanyaan seperti “produk mana yang menghasilkan keuntungan paling besar pada musim gugur terakhir?” Sedangkan data scientist, di sisi lain, mungkin menggunakan metode pembelajaran mesin untuk menganalisis umbal balik dan perilaku pelanggan dan memprediksi produk dan layanan mana yang akan berkinerja lebih baik tahun ini.

Baca: 13 Alat dan Perangkat Lunak Pelaporan Terbaik [Gratis & Berbayar]

Berapa gaji data scientist?

Menurut US Bureau of Labor Statistics, gaji rata-rata data scientist adalah $111.000 per tahun. Data scientist berpengalaman (profesional tingkat manajer) dapat mencapai $250.000 per tahun.

Kalifornia, Texas, New York, Illinois, dan Washington adalah negara bagian dengan tingkat ketenagakerjaan tertinggi untuk data scientist dan pekerjaan ilmu matematika.

Apa masa depan platform data science?

Adopsi platform data science meningkat secara signifikan. Ini memberikan fleksibilitas untuk program open source dan skalabilitas sumber daya komputer. Selain itu, ini dapat dengan mudah diselaraskan dengan banyak arsitektur data.

Menurut laporan Grand View Research, ukuran pasar platform data science global akan mencapai $26 miliar pada tahun 2027, tumbuh dengan CAGR sebesar 26,9%. Kemajuan kecerdasan buatan dan jaringan saraf akan menjadi faktor kunci di balik pertumbuhan luar biasa ini.