Javatravel

Tag Data

Apakah Aplikasi Tiktok Membocorkan Data Pengguna dari AS ke China ?

Majapahit Teknologi – TikTok telah menjadi salah satu aplikasi terpopuler di dunia, melebihi popularitas Instagram, Lebih dari 1,5 miliar orang menggunakan untuk mengunggah dan menonton video pendek yang ditampilkan untuk musik, namun belakangan terdengar kabar bahwa tiktok bocorkan data pengguna.

Tetapi kasus dan investigasi pengadilan meningkatkan kekhawatiran tentang bagaimana aplikasi membagikan data orang. Fakta bahwa aplikasi android ini dimiliki oleh raksasa teknologi Cina ByteDance tampaknya meningkatkan alarm.

Awal pekan ini, seorang siswa di California mengajukan gugatan terhadap TikTok karena diduga mentransfer “sejumlah besar data pengguna pribadi dan yang dapat diidentifikasi secara pribadi” ke server di Cina.

Mahasiswa tersebut, Misty Hong, mengklaim bahwa TikTok mentransfer data tentang penggunaan telepon pengguna, termasuk situs web yang dikunjungi di luar aplikasi, secara diam-diam ke server Cina.

Tiktok Bocorkan Data Pengguna ?

Hong mengklaim bahwa ini dilakukan meskipun dia tidak pernah membuat akun, dan bahwa informasi yang secara diam-diam dikirim ke China termasuk draft video yang dia buat menggunakan aplikasi tetapi tidak pernah diposting.

Gugatan itu muncul ketika seorang jurnalis dan pendidik Jerman, Matthias Eberl, menganalisis cara aplikasi menangani dan memindahkan data. Eberl menemukan bahwa informasi tentang perangkat dan istilah pencarian yang dimasukkan ke dalam aplikasi dikirim ke perusahaan periklanan Appsflyer dan Facebook.

Eberl juga percaya bahwa informasi pengenal pribadi ditransfer ke negara tanpa jaminan di luar Uni Eropa, yang mungkin melanggar aturan data Eropa.

Aplikasi ini juga sedang diselidiki oleh AS atas masalah keamanan nasional dan penyensoran konten yang sensitif secara politik. Politisi AS, termasuk pemimpin minoritas Senat Chuck Schumer, khawatir aplikasi itu akan menyedot data dan mengirimkannya ke pemerintah Cina jika diminta.

TikTok adalah platform pertama sejak munculnya media sosial yang populer di seluruh dunia tetapi dikembangkan di Cina, yang tampaknya menjadi pemicu banyak kekhawatiran.

Sementara politisi di AS dan di tempat lain telah mampu membawa eksekutif dari orang-orang seperti YouTube, Facebook dan Instagram di depan mereka untuk menjawab pertanyaan, mungkin lebih sulit bagi politisi Barat untuk melakukan hal yang sama untuk bos TikTok di Cina.

Ada juga perbedaan substansial dalam norma data antara AS, Uni Eropa dan Cina. Di Cina, misalnya, data dari aplikasi yang digunakan orang dimasukkan ke dalam sistem kredit sosial negara itu, yang terhubung dengan “hak istimewa”, seperti bisa memesan penerbangan. AS dan UE memiliki aturan yang lebih ketat tentang kapan pembagian data dapat terjadi.

Fakta bahwa aplikasi ini ditujukan untuk kaum muda juga memicu kepanikan moral, kata Rowenna Fielding pada konsultan perlindungan data Protecture.

Namun, dia mengatakan bahwa cara data mengalir dari TikTok sangat umum. “Disiplin privasi berdasarkan desain dan standar belum tertanam secara luas dalam industri pengembangan aplikasi,” kata Fielding.

“Orang-orang benar dengan ketidakpercayaan intuitif mereka,” kata Eberl. Tetapi masalahnya tidak unik untuk perusahaan Cina, katanya. Banyak praktik yang digunakan TikTok adalah standar di perusahaan teknologi, termasuk yang berbasis di Silicon Valley di AS

Kepala TikTok Alex Zhu baru-baru ini mengatakan kepada New York Times bahwa mereka tidak menyimpan data di server Cina atau berbagi data dengan perusahaan induknya ByteDance, yang berbasis di Beijing. Dia mengatakan bahwa semua data TikTok disimpan di Virginia, dengan cadangan disimpan di Singapura.

Perusahaan menanggapi pertanyaan dari media New Scientist: “Melindungi data pengguna kami sangat penting bagi kami dan kami mengambil tanggung jawab kami dengan sangat serius,” kata TikTok seraya mengindikasikan bahwa tiktok tidak bocorkan data pengguna.

Perusahaan mengatakan bahwa informasi tentang di mana ia mengirimkan data dalam kebijakan privasi aplikasi, dan bahwa ia melacak beberapa hal untuk mencegah perilaku berbahaya pada aplikasinya.

…
Jenis Masalah Data Yang Dapat Diselesaikan Oleh CRM Software

Majapahit Teknologi – Teknologi telah menempati posisi sendiri di hampir setiap aspek kehidupan. Salah satu aspek kehidupan yang menjadikan teknologi sebagai jawaban dari permasalahannya adalah aspek bisnis.

Aspek bisnis sering kali menggunakan bantuan produk teknologi dalam kegiatan dan pengembangannya.Salah satu kegiatan tersebut termasuk ke dalam pengelolaan data.

Adapun produk teknologi yang sering digunakan dalam pengelolaan data di bidang bisnis adalah CRM. Software CRM (Customer Relationship Management) merupakan sebuah software yang dirancang khusus dalam mengelola dan melakukan analisis antara interaksi perusahaan dan pelanggan dalam sebuah transaksi yang sedang berlangsung.

Software ini juga turut digunakan dalam pengelolaan data yang bersifat kualitas kinerja sebuah perusahaan.

Adapun data – data yang bersifat kualitas kinerja pada sebuah perusahaan tersebut adalah data KPI (Key Performance Indicator), task management, integrasi dengan social media seperti facebook, whatsapp, Instagram, dan lain – lain, call center, dan kehadiran – kehadiran kinerja karyawannya melalui sistem lokasi atau penitikan GPS.

Jenis Masalah Data yang Dapat Diselesaikan oleh CRM

Seperti fungsinya yang telah diuraikan pada prolog, CRM (Customer Relationship Management) merupakan software sejuta fungsi dalam pengelolaan data sebuah perusahaan. Data – data yang tampak ruwet dan kacau dapat diselesaikan dan diorganisirkan secara baik oleh software ini.

Bukan hanya itu, data – data penjualan akan tampak jelas oleh aplikasi ini dan melihat kita dapat meninjau secara langsung bagaimana kinerja sebuah perusahaa. Untuk lebih lanjut, adapun masalah – masalah data yang dapat diselesaikan oleh CRM antara lain:

Data Tidak Teroganisir

Hal pertama yang menjadi fungsi dan manfaat dari CRM adalah manfaatnya dalam pengelolaan masalah data. Adapun masalah data pertama yang dapat diselesaikan oleh Customer Relationship Management adalah data tidak terorganisir.

Data yang tidak terorganisir ini menjadi masalah bagi sebuah perusahaan, dimana data – data tidak jelas dan menambah beban pikiran bagi seorang admin atau arsiparis pada perusahaan tersebut. Kinerja perusahaan juga tidak dapat ditinjau secara instan dan membuatnya tidak terkontrol dengan baik.

CRM hadir dan mengatasi berbagai permasalahan. Selain itu, terdapat juga data – data yang memang sudah dikelompokkannya dan diorganisirkannya berdasarkan kategori dari data tersebut. Hal ini dimulai dari data penjualan, pemasaran, pelanggan, pembelian, vendor, dan data lainnya.

Semuanya akan tersusun secara rapi berdasarkan kategorinya masing – masing dan membuat data – data tersebut lebih mudah untuk dianalisis. Kemudahan analisis tersebut cenderung dapat membuat perusahaan untuk menunjang kinerja dan produktivitasnya dalam menghasilkan penjualan yang lebih baik lagi di waktu kedepannya.

Mengurai Data Lama dengan Cepat

Bukan hanya memiliki kemampuan untuk mengorganisir atau mengelompokkan data pada setiap kategorinya, CRM juga memiliki manfaat lain dalam mengatasi permasalahan data. Adapun manfaat kedua yang ditawarkan oleh CRM adalah mengurai data lama dengan cepat.

Penguraian data lama dengan cepat menjadi sebuah kategori “data lama” membuat sebuah perusahaan akan paham bahwa data tersebut dapat dijadikan bahan peninjauan tetapi tidak lagi menjadi data yang efektif untuk digunakan.

Kemampuan CRM dalam algoritma mempercepat proses penguraian tersebut, dimana yang Anda lakukan hanya mencari data – data berdasarkan keywordnya pada mesin pencari CRM.

Dengan catatan, data tersebut telah terlebih dahulu diinput pada CRM pada saat masanya sehingga membuat Anda mudah dalam melakukan pencarian atas data tersebut.

Data Penjualan dan Pemasaran

Fungsi dari aplikasi CRM memang memiliki satu kesatuan, dimana data – data yang telah diorganisirkan secara kelompok atau berdasarkan kategorinya masing – masing dapat dengan mudah ditemukan hanya dengan menggunakan keyword atau judul dari data tersebut.

Selanjutnya, data penjualan dan pemasaran menjadi masalah data yang diselesaikan oleh CRM.

Data penjualan dan pemasaran yang sebelumnya telah diinput, diuraikan atau diorganisirkan, dan memiliki keyword atas pencariannya kini lebih mudah diakses pada CRM. Kemudahan ini tentunya membuat kinerja dari sebuah perusahaan tidak perlu diragukan lagi.

Dengan menemukan data penjualan atau pemasaran setiap periode dengan mudah akan membuat perusahaan sangat matang dalam menentukan strategi penjualan dan marketing kedepannya.

Cross Seling

Siapa yang tidak pernah mendengar istilah Cross Selling? Istilah tersebut diartikan sebagai penjualan di sisi pelayanan yang diberikan pada seorang customer.

Dengan menggunakan CRM, Anda mampu berinteraksi dengan pelanggan lama dalam menawarkan sejumlah produk baik baru atau produk lama lagi kepada pelanggan yang ada.

Baca : Pengertian dan contoh CRM

Manajemen Data

Fungsi manajemen data merupakan fungsi selanjutnya dari CRM. CRM menawarkan masalah data yang dapat terselesaikan dengan sistem manajemen data.

Manajemen data yang baik ini cenderung menambah kinerja dari sebuah perusahaan serta kematangannya dalam melakukan strategi penjualan. Manajemen data yang dilakukan oleh CRM akan membuat bisnis Anda semakin sukses dengan strategi yang lebih matang.

Kesimpulan

Kelima data di atas adalah jenis masalah data yang dapat diselesaikan oleh CRM dengan baik. Sehingga, dengan ini dapat disimpulkan bahwa CRM adalah sebuah aplikasi segudang manfaat untuk perusahaan Anda!

…
Big Data Analytics Tools Terbaik di Tahun 2022

Majapahit Teknologi – Penggunaan Big Data pada proses database di sebuah organisasi sudah sering dilakukan. Mengingat, big data memiliki beragam kelebihan yang bisa dimanfaatkan dengan baik.

Disamping big data tersebut, tentu saja terdapat beberapa tools big data yang banyak memberikan benefit untuk mendukung aktivitas big data tersebut.

Baca : Apa Itu Big Data : Pengertian, Karakteristik & Contoh Penerapannya

Berikut ini akan dijelaskan beberapa jenis tools big data yang bermanfaat tersebut:

Tableau

software big data pertama yang akan dibahas adalah Tableau. Dimana, Tableau memiliki fungsi menghubungkan data dari berbagai sumber.

Baik dari Microsoft excel, internet, maupun server lainnya yang memiliki data untuk selanjutnya diolah pada big data.

Cara kerja dari Tableau ini adalah ouput dari proses pemograman datanya terdiri dari berbagai jenis.

Adapun output yang dimaksud dapat berbentuk grafik, bagan, tabel, bahkan tampilan dashboard.

Hasil tersebut pun bersifat real time (dapat diperbaharui sesuai dengan waktu yang berlaku).

Anda juga dapat mengunduh ouput dari Tableau tersebut bahkan membagikan link unduhannya di sosial media sebagai bentuk solusi analisis data.

Domo

Tools big data selanjutnya yang akan diperkenalkan kepada Anda semua adalah Domo. Dimana, Domo tersebut merupakan bentuk database berbasis cloud.

Fungsi domo ini adalah menggabungkan berbagai data dari berbagai sumber seperti spreadsheet, database cloud, dan berbagai hal lainnya.

Domo merupakan salah satu aplikasi big data yang sangat special, dimana di dalamnya terdapat Business Intelligence yang memanfaatkan kolaborasi presentasi visual dan fitur pemberian komentarnya.

Domo juga dapat diakses menggunakan gadget Anda sehingga semakin mudah untuk diakses di mana saja dan kapan saja.

Looker

Looker merupakan tools big data selanjutnya yang wajib Anda ketahui sebagai bagian paling bermanfaat pada big data tersebut.

Dimana, Looker memiliki manfaat membentuk dan mengubah data yang ada sesuai kebutuhan dengan fitur – fitur yang tersedia di dalamnya.

Adapun fitur – fitur yang dimaksud tersebut adalah extract, load, transform (ELT).

Salah satu dari fitur di atas tersebut memiliki manfaat menyampaikan data langsung ke software yang ada pada big data tersebut.

Pada Looker tersebut, Anda sebagai user dapat memberikan komentar dan pertanyaan yang spesifik sesuai dengan Bahasa bisnis yang digunakan tersebut.

Sisense

Sisense adalah tools big data lainnya yang memiliki manfaat signifikan pada aplikasi Big Data tersebut. Dimana, Sisense berfungsi dalam memudahkan dan menyederhanakan proses analisis data.

Fitur – fitur, visualisasi, dan kemampuan analisis menjadi semakin mudah dan sederhana untuk diakses bahkan bagi pemula.

Knime

Tools big data selanjutnya yang memiliki fitur beragam dan sangat bermanfaat bagi user big data adalah Knime.

Knime atau dikenal sebagai Kontansz Information Miner merupakan software big data yang berfungsi sebagai penggabung berbagai komponen untuk menganalisis dan menggali informasi (dikenal dengan proses data mining dan machine learning).

Hasil yang diberikan oleh Knime ini adalah visual programming sebab mengandalkan proses open source pada penganalisisan dan penggalian informasi yang tersedia tersebut. Knime sangat cocok digunakan untuk proses analisis mendalam.

Skytree

Skytree merupakan tools big data yang memiliki fungsi sebagai pembangun model secara cepat dan akurat. Adapun tools – tools yang dimiliki oleh skytree adalah Artificial Intelligence (AI), Model Interpretability, serta akses GUI dan programatik.

Xplenty

Tools big data ini merupakan tools berbasis cloud yang memiliki jalur pipa data sederhana yang menghasilkan visualiasasi aliran data kepada berbagai sumber secara otomatis.

Xplenty memiliki berbagai kelebihan, di antaranya adalah keamanan tinggi, fleksibilitas dalam pengiriman data seperti data warehouse atau salesforce.

Rapidminer

Tools big data selanjutnya yang memiliki manfaat tentang program analisis maupun pengolahan data adalah rapidminer.

Rapidminer ini memiliki berbagai kelebihan, dimana kelebihannya adalah algoritma aslinya yang sangat beragam.

Data tracking dan analisis yang update sesuai dengan real – time.

Menunjang perubahan dan pembersihan data, pelaporan yang lebih terarah dan komprehensif, skalibilitas yang efisien dan efektif untuk digunakan, dan fitur keamanan yang tinggi sehingga terjamin dengan baik.

Hadoop

Hadoop adalah aplikasi big data yang didesain khusus untuk memproses dan menyimpan data dengan ukuran tinggi.

Dimana, data yang dapat diproses pada tools ini dapat dimulai dengan ukuran terabyte hingga pentabyte. Sehingga, benar – benar efektif dan efisien untuk pemrosesan data besar.

Map Reduce

Tools selanjutnya yang dimiliki oleh Big Data adalah Map Reduce. Dimana, map reduce ini memiliki fungsi untuk memproses data yang banyak dan ganda secara cepat dan efektif.

Selain itu, map reduce juga dapat membagi – bagikan data besar menjadi data kecil hingga diproses ke berbagai alat.

Grid Gain

Grid gain umumnya sama dengan beberapa tools big data lainnya. Yakni, melakukan proses analisis data secara real time atau sesuai dengan waktu yang berlaku.

Sehingga, tools ini sangat tepat digunakan untuk mengevaluasi data pada memori mesin virtual.

HPCC

HPCC dianggap sebagai software big data yang memiliki kekuatan terbaik dalam proses analisis dan pengolahan data.

Dimana, HPCC ini memiliki kelebihan dalam menawarkan hasil dengan performa tinggi, memproses data parallel dengan baik, dan memberikan proses utilitas big data yang baik pada sebuah aplikasi.

Disco

Disco merupakan tools big data selanjutnya yang memungkinkan pemulihan dari big data itu sendiri.

Nah, Disco juga digunakan untuk memproses berbagai data yang ada yakni Big Data itu sendiri, data discovery atau pemulihan data, dan data sains yang hendak dianalisis pada program tersebut.

Lumify

Lumify merupakan tools big data yang memiliki fungsi membantu user atau pengguna untuk mencari koneksi dan hubungan antara data yang dianalisis tersebut.

Selain itu, Lumify ini mengAndalkan penggabungan, analisis, dan platform visualisasi yang tepat.

Pandas

PAndas menjadi tools big data yang mengAndalkan Phyton sebagai teknologi pendukungnya. Penggunaan PAndas ini digunakan pada proses analisis dan manipulasi data yang dibutuhkan dalam pelaporan data pada suatu organisasi.

Storm

Tools big data selanjutnya yang akan dibahas adalah storm. Storm big data merupakan tools yang bersifat real time dan memanfaatkan berbagai Bahasa pemograman.

Hal ini membuat tools dianggap lebih user friendly atau mudah digunakan bahkan bagi pemula.

Apache Hadoop

Apache Hadoop merupakan tools big data yang deprogram khusus untuk menangani berbagai permasalahan yang datang.

Bahasa pemograman yang digunakan pada Apache Hadoop adalah Java sehingga lebih bersifat user friendly atau mudah digunakan.

MongoDB

MongoDB menjadi tools big data pilihan selanjutnya dimana memiliki cara penggunaan yang mudah, ditinjau dari kemudahan pengoperasian data format, analisis secara real time, proses integrasi data yang cepat, fleksibel penggunaan datanya, dan berbagai keunggulan lainnya.

Pentaho

Software big data Pentaho sering dijadikan sebagai solusi analitik dalam mengakses data dan mengintegrasikan visualisasi data tersebut secara prediktif dan analitik. Hal ini membuat user dapat melihat hasil analisis secara interaktif melalui report yang tersedia.

Cassandra

Tools big data terakhir yang sering digunakan adalah Cassandra. Dimana, pada aplikasi ini dapat difungsikan untuk menganalisis dan mengelola data yang besar dan terdapat pada banyak server.

Selain itu, performanya lebih cepat dalam pengaksesan data sehingga lebih efisien digunakan.

Penutup

Dua puluh tools big data di atas tentu saja dapat Anda pilih salah satunya sebagai program database pada organisasi atau bisnis Anda.

Setiap software memiliki kelebihan masing – masing yang tujuan utamanya tentu saja untuk mempermudah proses penganalisisan data.

…
Apa Itu Data Science : Pengertian, Tujuan, Langkah Prosesnya

Majapahit Teknologi – Perkembangan teknologi telah merambah luas ke berbagai kegiatan termasuk pada pengolahan data. Sehingga, terbitlah berbagai pekerjaan yang menggambarkan tentang pengolahan data tersebut. Salah satu pekerjaan yang berkecimpung di dunia pengolahan data adalah data science.

Melalui artikel ini akan dijelaskan berbagai penjelasan mengenai apa itu data science yang perlu Anda ketahui.

Pengertian Data Science

Data science adalah pekerjaan yang berkecimpung di bidang Analisa data dengan memanfaatkan gabungan ilmu. Adapun ilmu – ilmu yang terdapat pada data science tersebut adalah ilmu matematika, statitiska, dan ilmu computer.

Pengolahan data oleh data scence tersebut memiliki andil penting suatu perusahaan dalam menentukan sebuah keputusan.

Tujuan Data Science

Tujuan yang dimiliki oleh seorang data science adalah menganalisis data dan memberikan informasi dengan tujuan spesifik.

Adapun tujuan spesifik yang dimaksud adalah sebagai berikut:

  • Deskripsi: Dimana data dideskripsikan untuk menampilkan pola data agar masalah ditemukan secara mudah.
  • Prediksi: Dimana informasi yang didapatkan akan diprediksikan nilainya yang selanjutnya hasilnya menjadi rekomendasi pengambilan keputusan sebuah perusahaan.

Manfaat Data Science untuk Bisnis

Terdapat sejumlah manfaat dari data science yang bertujuan untuk mempermudah dunia bisnis. Adapun manfaat yang dimaksud tersebut adalah sebagai berikut:

Memudahkan bisnis untuk berkembang, sebab dari data yang ditemukan dapat diputuskan keadaan bisnis sekarang dan kemungkinan bisnis kedepannya.

Dapat mengamati masalah apa yang terdapat pada suatu bisnis, sehingga dapat menyelesaikannya dengan cepat dan tepat.

Jenis Pembelajaran Data Science

Terdapat jenis – jenis pembelajaran data science yang dilakukan untuk meningkatkan kemampuan.

Adapun jenis – jenis pembelajaran data science tersebut adalah sebagai berikut:

Supervised Learning (Prediksi)

Supervised learning ini memungkinkan terjadinya training dan data fakta (labelled training).

Dimana, sistem yang akan ditraining tersebut akan membentuk pola data yang kemudian digunakan untuk memprediksi keputusan yang tepat pada sebuah perusahaan.

Unsupervised Learning (Deskripsi)

Pembelajaran selanjutnya dalam data science dinamakan dengan unsupervised learning. Dimana, pembelajaran ini tidak membutuhkan training sehingga pembentukan pola datanya tidak bersifat prediksi tetapi deskripsi.

Reinforced dan Deep Learning (Prediksi)

Reinforced dan Deep Learning dilakukan secara berulang – ulang memanfaatkan algoritma neural.

Hasil yang didapatkan dari jenis pembelajaran ini hampir sama dengan supervised learning yaitu berupa prediksi, atau dikenal dengan sebutan sistem coba – coba (trial and error) hingga mendapatkan hasil yang optimal.


Skill yang Dibutuhkan

Beberapa skill ini kerap dibutuhkan untuk dapat melahirkan seorang data science yang sukses dan cerdas. Adapun skill – skill yang dibutuhkan tersebut adalah:

Pemahaman Bisnis

Skill pertama yang dibutuhkan oleh seorang data science adalah pemahaman bisnis.

Sebab, dari data – data yang ditampilkan tentu saja akan berkecimpung pada dunia bisnis yang selanjutnya membutuhkan rekomendasi solusi dari data yang ditampilkan.

Menganalisis Data

Tentu saja skill selanjutnya yang dibutuhkan oleh seorang data science adalah menganalisis data.

Hal ini disebabkan oleh pekerjaan utama seorang data science adalah menganalisis data dan memproses data tersebut agar dapat digunakan sesuai dengan tujuannya masing – masing.

Kemampuan Pemograman

Sebab dari aplikasi – aplikasi yang digunakan oleh data science cukup kompleks, sehingga seorang data science sangat diwajibkan memiliki kemampuan mendalam mengenai pemograman.

Hal ini tentu saja mempermudah aksi pekerjaan data science tersebut.

Kemampuan Database, Query, dan Pengolahan Data

Kemampuan mengelola database, queory, dan melakukan pengolahan data tersebut wajib dimiliki oleh seorang data science. Sebab, posisi tersebut akan sering bertemu dengan berbagai komponen ini.

Kemampuan Statistik

Kemampuan statistic adalah kemampuan dasar yang diperlukan oleh data science agar dapat melakukan pengolahan data. Sebab, data science tidak akan jauh dari komponen awalnya yaitu matematika, statistic, dan ilmu computer.

Pilar Utama Data Science

Data science memiliki beberapa pilar utama yang wajib Anda pahami dengan baik. Adapun pilar – pilar utama data science yang dimaksud tersebut adalah sebagai berikut:

Bisnis

Bisnis dijadikan sebagai pilar utama data science sebab bisnis tidak akan jauh dari penggunaan data science.

Apa yang terjadi pada suatu bisnis, seperti masalah, keuntungan, perkembangan, penurunan, peningkatan, dan berbagai hal lainnya akan tercermin melalui data science.

Oleh sebab itu, bisnis menjadi pilar utama kehadiran data science agar dapat digunakan dalam mengatasi problematikan tersebut.

Data – data yang digambarkan melalui data science tersebut tentunya akan membantu perkembangan bisnis menjadi lebih baik. Sehingga, sangat disarankan pengolahan data science tersebut harus dilakukan secara baik.

Matematika dan Statitiska

Matematika dan statitiskan tentu saja tidak menjadi hal yang dilewatkan dalam data science.

Sebab, pengolahan data menggunakan data science tersebut tidak akan terlepas dari kehadiran matematika dan statitiska.

Oleh sebab itu, pemahaman mengenai matematika dan statitiska harus dimiliki oleh seorang data scientist.

Selain itu, komponen dari matematika dan statitiska kiat menjadi solusi dari pengolahan data tersebut.

Sehingga visualisasi masalah berserta rekomendasi solusinya akan tergambar secara jelas apabila data science dapat mengolah kedua ilmu tersebut dengan baik.

Teknologi

Seperti namanya, tentu saja data science ini tidak akan terlepas dari yang namanya teknologi.

Sehingga, tidak perlu dipungkiri bahwa kehadiran data science harus dibarengi dengan teknologi agar hasilnya baik dan terarah secara tepat. Selain itu, aplikasi – aplikasi dari data science tentu saja memanfaatkan kehadiran teknologi.

Langkah Proses Data Science

Baca: Big Data Analytics Tools Terbaik | Sesuai Kebutuhan Bisnis Anda !

Terdapat sejumlah langkah proses data science yang wajib Anda ketahui. Adapun langkah – langkah proses data science tersebut adalah:

Obtain

Obtain memiliki artian berupa proses pengumpulan data atau informasi yang selanjutnya akan diproses menggunakan MySQL atau software – software pengolah data lainnya.

Scrub

Proses scrub ini dilakukan tepat setelah obtain, dimana data – data yang telah dikumpulkan dari berbagai sumber akan difilter dan diseleksi berdasarkan kegunaannya masing – masing.

Explore

Setelah proses scrub tersebut, maka dilakukan analisis lebih lanjut mengenai data yang telah diperoleh.

Data – data akan diproses, diperiksa, dan divisualisasikan dalam berbagai bentuk agar intisari dari data tersebut dapat tersampaikan dengan jelas.

Model

Model merupakan kegiatan memprediksikan nilai pada waktu mendatang yang didapat dari proses exploring data dengan metode regresi. Dengan model, tentu saja dapat ditemukan status bisnis apakah berkembang atau tidak.

Interpret

Langkah terakhir yang dilakukan dalam proses data science adalah interpret. Dimana, pada interpret ini merupakan tahapan interpretasi data untuk menyampaikan intisari yang didapat dari pengolahan data tersebut.

Gaji Data Science

Dengan ilmu, skil, dan job deskripsi yang cukup rumit tentu saja data scientist ini tidak sembarangan dalam memberikan tarif.

Dimana, posisi data scientist ini memiliki besaran bayaran mulai dari 7,5 – 90 juta perbulannya. Sangat menggiurkan tentunya?

Kesimpulan

Dari berbagai informasi di atas tentu saja Anda semakin paham mengenai apa itu data science, baik dari pengertian, tujuan, hingga gajinya yang sangat menggiurkan.

Tentunya dengan memahami penjelasan di atas Anda bisa menentukan bahkan menggiurkan mengenai keinginan menjadi seorang data scientist tersebut!

…