10 Trend Data Science dan Analytics di Tahun 2023

Memasuki tahun baru, tahun 2023, tentunya Anda sudah banyak mendengar tentang ramainya perbincangan prediksi Trend Data Science 2023. Update dengan Trend teknologi ini sangat penting, loh! Sebab melalui teknologi lah peradaban dunia saat ini dapat berkembang dengan pesat.

Nah, daripada semakin penasaran Trend apa saja yang akan terjadi di tahun 2023. Algoritma Data Science telah merangkum beberapa Trend Data Science dan Analytics yang bisa Anda kuasai di tahun baru ini.

Apa Saja Trend Data Science dan Analytics di Tahun 2023?

1.  Demokratisasi Data

Pada tahun 2023, bisnis akan semakin memahami bahwa data adalah kunci untuk memahami pelanggan, mengembangkan produk dan layanan yang lebih baik, serta merampingkan operasi internal mereka untuk mengurangi biaya dan pemborosan. Namun, menjadi semakin jelas bahwa hal ini tidak akan sepenuhnya terjadi hingga kemampuan untuk bertindak berdasarkan wawasan berbasis data tersedia untuk staf lini depan, lantai pabrik, dan non-teknis, serta fungsi seperti pemasaran dan keuangan.

Dengan wawasan ini, pemberdayaan berbagai pekerjaan, bukan hanya terkait IT akan menjadi semakin masif alias akan semakin terjadi kesetaraan dalam kesempatan mengoptimalkan pekerjaan menjadi lebih efektif dan efisien sebab berbasis data dan teknologi.

Beberapa contoh bagus dari demokrasi data dalam praktik termasuk pengacara yang menggunakan alat Natural Language Processing (NLP) untuk memindai halaman dokumen hukum kasus, atau asisten penjualan eceran menggunakan terminal tangan yang dapat mengakses riwayat pembelian pelanggan secara real-time dan merekomendasikan produk untuk dijual-lebih dan penjualan silang.

Penelitian oleh McKinsey telah menemukan bahwa perusahaan yang membuat data dapat diakses oleh seluruh tenaga kerja mereka 40 kali lebih mungkin mengatakan analitik berdampak positif pada pendapatan.

2. Automated Machine Learning

Banyak perusahaan yang semakin serius dalam memanfaatkan Machine Learning untuk mendapatkan nilai dari data mereka. Saat ini beberapa perusahaan telah mulai menggabungkan Big Data dengan proses Automated Machine Learning (AutoML) yang rumit dalam beberapa tahun terakhir.

Perusahaan dapat dengan mudah membuat dan memelihara model yang dioptimalkan untuk proses bisnis tertentu menggunakan alat ini. Hasilnya adalah keluaran yang lebih akurat dan pemrosesan data yang lebih cepat.

Seperti yang kita tahu Machine Learning telah mampu menerapkan pencegahan penipuan dan chatbot layanan pelanggan di bank. Teknologi ini juga digunakan untuk mempercepat proses penemuan obat. Sementara bidang AutoML masih terus berkembang, teknologi tersebut diharapkan dapat mengubah peran Data Science di perusahaan.

Dengan munculnya AutoML, perusahaan dapat membebaskan staf Data Science mereka untuk tantangan lain yang lebih kompleks. Ini akan memungkinkan mereka untuk meningkatkan hasil dan jumlah model yang dapat mereka buat.

Apa itu Automated Machine Learning?

Automated Machine Learning adalah fitur yang menggunakan Artificial Intelligence dan Machine Learning untuk mengembangkan, memvalidasi, dan menerapkan model ML. Ini adalah cara yang bagus untuk meningkatkan akurasi model ML dan memberikan banyak waktu luang untuk mengerjakan tugas yang lebih kompleks.

AutoML juga menyediakan alat yang dibutuhkan perusahaan untuk mengotomatiskan proses Data Science. Ini mencakup desain dan pembuatan algoritma ML, pemilihan fitur dan hyper-parameters, serta penyetelan model ini.

Perusahaan dapat memilih dari beberapa platform AutoML, yang paling umum adalah Google Cloud AutoML, Microsoft Azure Machine Learning Service, dan AWS Sagemaker.

3. AI Berbasis Cloud

Hampir semua penyedia Cloud utama menyediakan platform Data Science dan Machine Learning yang ekstensif. Selain itu, beberapa menyediakan solusi di tempat perusahaan langsung (on-premise). Platform ini dapat digunakan untuk membuat model AI, menjalankan algoritma AI, dan mengoptimalkan hasil bisnis.

Contohnya, seperti layanan IBM Watson untuk Core ML memberi perusahaan platform terpadu untuk membuat aplikasi yang didukung AI. Tidak seperti layanan AI lainnya, platform ini dapat digunakan baik di Cloud maupun di lokasi. Ini menyediakan alat persiapan dan analisis data berbasis AI, pembuatan model, dan Machine Learning.

Selain itu, penyedia Cloud akan terus meningkatkan layanan Machine Learning mereka di platform Cloud mereka di masa mendatang. Ini akan membantu membentuk bagaimana kasus penggunaan AI akan berkembang.

Dalam survei baru-baru ini terhadap 1.900 eksekutif yang sadar kognitif, 38 persen responden tersebut melaporkan bahwa masalah data adalah hambatan utama untuk mengadopsi teknologi AI. Mereka juga menyebutkan sulitnya membersihkan dan menyiapkan data. Oleh karena itu, Microsoft menawarkan beberapa produk AI berbasis Cloud. Ini termasuk Azure Machine Learning Studio, Data Science VMs, alat Visual Studio AI, dan toolkit Azure IoT Edge. AI Toolkit untuk Azure IoT Edge mendukung pengembangan aplikasi bertenaga AI untuk perangkat IoT.

4. Internet of Things (IoT)

Menempatkan Internet of Things (IoT) dalam Data Science dan analitik memiliki banyak manfaat, termasuk cara baru untuk meningkatkan kinerja dan pengalaman pelanggan. Ini juga dapat membantu perusahaan meningkatkan pendapatan, meningkatkan produktivitas, mengurangi biaya produksi, dan mendapatkan wawasan baru.

Visualisasi data juga merupakan bagian penting dari analisis IoT. Ini dapat membantu mengidentifikasi tren utama dan memungkinkan pemahaman data dalam jumlah besar dengan lebih mudah. Data IoT berasal dari berbagai sumber, mencakup perangkat heterogen, seperti smartphone, sensor, dan gadget lainnya. Ini membutuhkan strategi pemrosesan data yang cerdas untuk mengekstrak wawasan yang bermakna dari informasi ini.

Namun, hal ini juga menghadirkan beberapa tantangan. Salah satu tantangannya adalah memproses data dalam jumlah besar secara efektif dalam real-time menjadi sangat sulit, apalagi ketika data datang dalam berbagai format.

Demikian pula, data mengubah format atau volume saat perangkat diganti atau ditambahkan ke sistem IoT. Oleh karena itu, penandaan yang tepat dan strategi penyimpanan data sangat penting. Tantangan terbesar adalah menangani data IoT secara real-time dengan baik. Ini membutuhkan strategi manajemen data yang efisien antara Cloud dan Edge. Itu juga membutuhkan pemrosesan instan melalui semua tahapan Data Science. Data dapat digunakan untuk membuat keputusan yang cerdas, tetapi jika tidak diproses dengan benar, dapat terbuang sia-sia.

IoT memiliki kekurangan, termasuk masalah privasi dan kekhawatiran tentang kemampuannya menghasilkan data besar. Namun, ini juga merupakan ekosistem potensial yang harus dirangkul oleh perusahaan. Potensinya untuk meningkatkan kinerja dan pengalaman pelanggan sangat besar.

5. Analisis Data Multisaluran (Omnichannel)

Apakah Anda seorang pemasar atau pemilik bisnis, Anda mungkin pernah mendengar tentang manfaat analitik data omnichannel. Analitik ini memberikan wawasan tentang bagaimana pelanggan Anda berbelanja dan apa yang mereka cari. Mereka dapat membantu Anda mengidentifikasi trend dan membuat strategi pemasaran bertarget yang lebih efektif. Mereka juga membantu Anda meningkatkan penjualan dan membangun hubungan pelanggan yang lebih kuat.

Salah satu tren terbesar dalam analitik data adalah pengoptimalan. Sangat penting untuk memastikan Anda menggunakan data Anda dengan bijak dan dianalisis secara akurat. Contoh yang bagus adalah saat Anda melihat performa produk di berbagai saluran. Data ini dapat membantu Anda membuat keputusan rantai pasokan yang cerdas dan mengoptimalkan kampanye pemasaran.

Analitik data dapat membantu perusahaan lebih memahami perilaku pelanggan mereka dan memprediksi bagaimana mereka akan berinteraksi dengan merek di masa mendatang. Analitik data Multisaluran dapat membantu perusahaan meningkatkan retensi pelanggan. Retensi pelanggan penting karena pelanggan yang tinggal lebih lama lebih cenderung menghasilkan pendapatan yang lebih tinggi. Anda juga dapat menggunakan data ini untuk menentukan kapan waktunya mengisi ulang.

6. Self-service Analytics

Menggunakan platform Self-service Analytics dapat mengurangi beban tugas terkait data. Platform ini memungkinkan pengguna membuat dashboard visual, membuat laporan, dan melakukan tugas analisis yang tidak terlalu intensif. Mereka bisa menjadi tambahan yang berharga untuk gudang data organisasi mana pun.

Membuat lingkungan Self-service Analytics memerlukan perencanaan dan pengelolaan yang cermat. Tujuan utamanya adalah untuk memastikan bahwa pengguna dapat mengakses dan menganalisis data mereka secara efisien. Ini dapat dicapai dengan membuat lapisan semantik untuk membuat data lebih mudah diakses dan katalog data untuk membantu pengguna mencari dan memfilter beberapa kumpulan data.

Alat Self-service Analytics juga dapat meningkatkan hubungan antara pengguna bisnis dan IT. Dengan meningkatkan komunikasi dengan pengguna bisnis, IT dapat lebih memahami apa yang mereka butuhkan dan apa yang dapat mereka bantu. Ini akan memungkinkan TI untuk memfokuskan sumber dayanya pada tugas bernilai tinggi. Data adalah komponen penting dari setiap bisnis yang sukses. Ketika perusahaan mengumpulkan dan menyimpan lebih banyak data, kebutuhan akan manajemen data yang efektif tumbuh.

Tools Self-service Analytics dapat membantu perusahaan mendapatkan wawasan dari data mereka, mengotomatiskan tugas terkait data, dan meningkatkan kinerja bisnis. Tools Self-service Analytics terbaik dapat menyajikan data dengan cara yang bermakna dan mudah dipahami. Misalnya, pengguna dapat dengan cepat menemukan berapa banyak pendapatan yang diperoleh bisnis atau berapa banyak pesanan yang telah dikirim. Informasi ini disajikan dengan cara yang mendorong pengguna untuk terlibat dalam analisis dan membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

7. Augmented Analytics

Didukung oleh Machine Learning dan Artificial Intelligence, Augmented Analytics adalah hal besar berikutnya dalam data dan analitik. Teknologi baru ini membantu profesional bisnis menemukan wawasan dari data. Analitik yang diperbesar menggunakan algoritma untuk memberikan saran wawasan yang sadar konteks. Ini juga membantu mengotomatiskan tugas yang terkait dengan persiapan data.

Tren ini diperkirakan akan tumbuh di tahun-tahun mendatang. Augmented Analytics memungkinkan pengguna bisnis merancang kueri yang tepat untuk kumpulan data. Ini juga meningkatkan efisiensi alur kerja. Pembersihan data, korelasi, dan analisis hanyalah beberapa tugas yang dapat diotomatisasi oleh Augmented Analytics.

Ini juga memungkinkan lebih banyak orang untuk memiliki akses ke wawasan berbasis data. Tren ini akan memacu pembelian baru ke platform analitik. Ini juga membantu menciptakan budaya perusahaan yang lebih berpusat pada data.

Selain itu, Augmented Analytics telah membantu organisasi yang lebih kecil mengakses alat dan keahlian yang mereka perlukan untuk memahami data. Beberapa perusahaan telah mengadopsi teknologi Augmented Analytics untuk mempercepat alur kerja mereka. Ini juga membantu mengotomatiskan persiapan data, pembersihan data, dan tugas pembuatan profil. Ini juga merupakan cara yang bagus untuk meningkatkan pengambilan keputusan.

Menggunakan Machine Learning, analitik tambahan juga dapat menyarankan korelasi, outlier, dan pola menarik lainnya dalam data. Ia bahkan dapat membuat visualisasi data. Ini juga membantu profesional bisnis menemukan wawasan paling menarik dari data mereka. Meskipun tidak mudah untuk menskalakan Augmented Analytics, ini dapat membantu menghemat waktu dan sumber daya serta membuat analisis data menjadi lebih mudah.

8. Analisis Prediktif

Menggunakan analitik prediktif di organisasi Anda dapat mengubah cara Anda membuat keputusan dan mempersiapkan masa depan. Itu dapat meningkatkan daya tanggap dan memungkinkan Anda mengambil tindakan yang meningkatkan pengalaman pelanggan. Menggunakan analitik prediktif juga dapat membantu Anda mencegah masalah sebelum terjadi.

Analitik prediktif adalah metode Artificial Intelligence yang menggunakan data masa lalu, saat ini, dan historis untuk mengantisipasi peristiwa dan memprediksi hasil.

Aplikasi ini menggunakan Machine Learning untuk memodelkan peristiwa mendatang dan dapat membantu Anda lebih memahami pelanggan. Ini juga dapat membantu Anda membangun proses manajemen risiko, memantau churn pelanggan, dan menemukan ancaman. Ini dapat membantu Anda mencegah downtime organisasi.

Beberapa perusahaan telah mengadopsi analitik prediktif, termasuk Uber dan Hershey's. Misalnya, teknologi prediktif dapat memprediksi kemungkinan pengobatan baru yang berhasil. Ini dapat membantu mengidentifikasi pasien yang akan mendapat manfaat dari perawatan terbaru. Ini juga dapat membantu administrator memutuskan cara melayani siswa.

Analitik prediktif juga dapat digunakan dalam pendidikan, perawatan kesehatan, dan konservasi ekologi. Di bidang pendidikan, teknologi prediktif dapat digunakan untuk memetakan seberapa besar kemungkinan siswa berhasil dalam suatu ujian. Ini dapat digunakan untuk menilai siswa dan menemukan perilaku yang tidak pada tempatnya. Ini dapat digunakan untuk menentukan apakah klaim asuransi langsung akan dibayarkan.

9. Data Fabrics

Data yang semakin kompleks dan beragam telah mempersulit organisasi untuk mengelola dan mengintegrasikan data. Selain itu, sumber data dan aplikasi baru telah menciptakan kerumitan. Organisasi perlu mengelola data dengan cara yang memungkinkan agar mereka dapat memaksimalkan nilainya.

Struktur data membantu menyatukan sumber data dan membuat interface tunggal untuk berbagai aplikasi. Ini membantu meningkatkan visibilitas dan akses data. Solusi ini memberikan cara yang aman dan otomatis untuk memindahkan data secara real-time.

Hal ini memungkinkan organisasi atau perusahaan untuk memindahkan data antara beberapa lingkungan Cloud, di tempat perusahaan langsung (on premises), dan perangkat edge. Ini mendukung berbagai gaya pengiriman data. Ini memastikan bahwa data dapat diakses oleh semua pengguna.

Data fabric menyederhanakan pengelolaan data dengan mengurangi waktu dan biaya pemindahan data. Ini membantu para pemimpin bisnis menemukan tren dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Ini juga membantu pengembangan aplikasi. Komponen penting lainnya dari struktur data adalah hub data terpusat. Pusat data menyimpan semua data terstruktur dan tidak terstruktur dari sebuah perusahaan.

Hub ini menyediakan akses ke semua jenis data dan memungkinkan analitik dari satu lokasi. Algoritma Machine Learning dapat menemukan wawasan tersembunyi di dalam struktur. Wawasan ini kemudian dapat dikonversi menjadi data eksplisit.

10. Pemerintah dan Regulasi Data

Tata kelola data juga akan menjadi berita besar di tahun 2023 karena semakin banyak pemerintah memperkenalkan undang-undang yang dirancang untuk mengatur penggunaan data pribadi dan jenis data lainnya.

Setelah negara-negara, seperti:

• Eropa - General Data Protection Regulation (GDPR),
• Kanada - The Personal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA), dan
• China - Personal Information Protection Law (PIPL).

Negara-negara lain juga cenderung mengikuti dan memperkenalkan undang-undang yang melindungi data warganya. Faktanya, analis di Gartner telah memperkirakan bahwa pada tahun 2023, 65% populasi dunia akan dicakup oleh peraturan yang serupa dengan GDPR.

Ini berarti bahwa tata kelola data akan menjadi tugas penting bagi bisnis selama 12 bulan ke depan, di mana pun mereka berada di dunia, karena mereka bergerak untuk memastikan bahwa prosedur pemrosesan dan penanganan data internal mereka didokumentasikan dan dipahami secara memadai.

Bagi banyak bisnis, ini berarti mengaudit dengan tepat informasi apa yang mereka miliki, bagaimana dikumpulkan, di mana disimpan, dan apa yang dilakukan dengannya. Meskipun ini mungkin terdengar seperti kerja ekstra, dalam jangka panjang, idenya adalah bahwa setiap orang akan mendapat manfaat karena konsumen akan lebih bersedia mempercayai organisasi dengan data mereka jika mereka yakin data tersebut akan dijaga dengan baik. Organisasi tersebut kemudian akan dapat menggunakan data ini untuk mengembangkan produk dan layanan yang lebih selaras dengan apa yang kita butuhkan dengan harga yang terjangkau.

Kesimpulan

Melalui 10 Trend Data Science dan Analytics di Tahun 2023 kita dapat mengambil ancang-ancang dalam rangka mempersiapkan diri maupun perusahaan untuk menghadapi trend tersebut.

Dengan adanya persiapan ini kita berharap agar senantiasa relevan dengan perkembangan zaman dan dapat mengambil benefit sekaligus meminimalisir berbagai kerugian yang ada. Dengan demikian, kita menyadari bahwa seiring berjalannya waktu teknologi akan semakin berkembang.

Seiring perkembangan teknologi, data dan pemanfaatannya akan senantiasa mengikutinya ke arah yang selaras dalam mendukung kemajuan peradaban manusia.

Jika Anda tertarik mempelajari Data Science dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data menjadi seorang data scientist handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!

TONI ANDREAS SUSANTO

Jika Anda tertarik dengan artikel seputar Insight Data Science dan beragam topik menarik lainnya, jadilah orang pertama yang membacanya dengan melakukan subscribe blog dibawah ini!