Data Analytics Life Cycle : Memahami Proses Pengambilan Keputusan

Data telah menjadi bagian penting yang mendominasi dari kehidupan kita di era digital saat ini. Data menjadi aset berharga bagi organisasi dalam berbagai sektor. Namun, untuk merealisasikan nilai sejati dari data hanya dapat melalui analisis yang tepat dan cermat. Pentingnya memahami data analytics life cycle yang mencakup langkah-langkah dari pemahaman masalah hingga penerapan model, dalam konteks pengumpulan, analisis, dan penerapan informasi untuk tujuan bisnis dan pengambilan keputusan. Mari kita pahami tahapan-tahapan dalam data analytics life cycle. 1. Memahami masalah dan mengumpulkan data Tahap pertama dari data analytics life cycle yaitu mempelajari dan memahami masalah. Dalam tahap ini, perlu melakukan identifikasi masalah yang spesifik dan mengidentifikasi tujuan dari analisis data. Selain itu perlu juga merancang apa saja yang diperlukan untuk menjalankan proyek, seperti kebutuhan sumber daya manusia, teknologi, waktu, dan menggunakan data apa. Mengumpulkan data bisa melalui berbagai sumber, seperti database center, data eksternal, web, survey, bahkan data sensor dari perangkat IoT. Dari proses pengumpulan data, tim mendapatkan hasil berupa data mentah (raw data) yang belum siap diolah. 2. Mempersiapkan data Setelah masalah terdefinisi dengan jelas, tim data scientist mempelajari data, mengolahnya menjadi data siap pakai. Data mentah jarang siap untuk analisis secara langsung. Seringkali, data memerlukan pra-pemrosesan, pembersihan, dan transformasi untuk memastikan akurasi dan konsistensi. Tahap ini melibatkan mengatasi missing value, mendeteksi outlier menggunakan berbagai metode plot, serta transformasi data hanya jika data butuh dengan cara normalisasi data dan mengatasi outlier. Data tersebut menjadi formatted data yaitu merupakan data yang telah siap, lalu menyimpan data yang telah siap ke data warehouse. 3. Merencanakan model Tahap ini merupakan tahap untuk menentukan metode, teknik, dan kerangka kerja. Data dieksplorasi lebih lanjut untuk mengidentifikasi hubungan antar variabel, sehingga memungkinkan pemilihan teknik atau algoritma yang sesuai untuk memecahkan masalah yang dihadapi. Tujuan utamanya untuk merancang pendekatan analisis yang tepat. 4. Membangun model Tahap selanjutnya yaitu membangun dataset untuk kebutuhan training, testing, dan modeling. Pada tahap ini menggunakan model yang telah dirancang pada tahap sebelumnya sehingga sesuai dengan data yang ada, serta menentukan apakah tools sesuai dengan data dan telah mencukupi untuk menjalankan model. 5. Mengkomunikasikan hasil Setelah mengembangkan model, tim berkolaborasi dengan pengambil keputusan untuk mengevaluasi kecocokan solusi dalam memecahkan masalah yang telah dipelajari. Tim harus mengidentifikasi temuan utama, mengaitkannya dengan nilai bisnis, dan menyampaikan narasi yang jelas kepada stakeholders. 6. Operasionalisasi Tahap terakhir adalah operasionalisasi,tim harus melakukan suatu hal yaitu menyampaikan laporan akhir, skrip kode, dan dokumen teknis. Tim menjalankan pilot project untuk mengintegrasikan solusi ke dalam proses bisnis atau sistem yang ada, serta mengimplementasikan model dalam proses produksi.

ilustrasi data analytics life cycle (foto:canva)

Daftar pustaka: EMC Education Services. 2015. Data Science and Big Data Analytics. John Wiley & Sons, Inc., Indianapolis, Indiana.