Latar Belakang: Istilah Big Data, Data Science, dan AI Sering Digunakan Bergantian

Big Data, Data Science, dan AI merupakan bentuk perkembangan dari kemajuan teknologi, dan seringkali terlibat dalam konteks yang serupa atau saling mendukung dalam pemrosesan dan analisis data. Sehingga, hal tersebut menjadi alasan istilah Big Data, Data Science, dan AI sering digunakan bergantian. Akibatnya, timbul ketidakjelasan dalam penggunaan istilah. Meskipun ketiga saling terkait, namun masing-masing memiliki perbedaan mendasar dalam fokus dan tujuan penggunaannya. 

Rumusan Masalah: Kurangnya Pemahaman Perbedaan Konsep-konsep Tersebut

Istilah Big Data, Data Science, dan AI sering digunakan bergantian membuktikan mengenai pemahaman yang kurang mengenai perbedaan dari konsep-konsep tersebut. Melaluinya, timbul permasalahan mulai dari verifikasi penggunaan istilah, mempengaruhi keberhasilan implementasi teknologi ini dalam lingkungan bisnis dan industri, dan kesalahpahaman mengenai peran bahkan manfaat dari Big Data, Data Science, dan AI. 

Tujuan: Menjelaskan Perbedaan Mendasar Antara Big Data, Data Science, dan AI

Berdasarkan kurangnya pemahaman mengenai perbedaan konsep antara Big Data, Data Science dan AI, maka artikel ini akan menjelaskan perbedaan mendasar antara ketiganya. Hal tersebut sebagai awal perkenalan dalam menjelaskan perbedaan, agar ketiga konsep bisa ketikan implementasikan mendapatkan keberhasilan yang baik. 

Penjelasan Big Data

Definisi Big Data

Big data sesuai artinya dimaksudkan kepada data yang besar. Sehingga, selain kehadirannya berkelanjutan dan kompleks, Big Data juga sulit dikelola dan dianalisis jika masih setia menggunakan metode tradisional. Untuk mengetahui perbedaan Big Data dari dua konsep lainnya terdapat Volume, Velocity, Variety, Veracity sebagai karakteristiknya. 

Karakteristik: Volume, Velocity, Variety, Veracity

• Volume
  Di dalam Big Data terdapat volume yang sangat besar, tidak jarang sampai pada skala terabytes, petabytes, atau bahkan exabytes. Akibatnya, Big Data di dalam pengelolaan volume data yang besar harus menyediakan infrastruktur penyimpanan yang memadai dan efisien. Seperti Data dari sensor industri, transaksi e-niaga, atau data medis elektronik yang terus bertambah seiring waktu.
• Velocity
  Big Data memiliki karakteristik Velocity yang mana menunjukkan kecepatan di mana data dihasilkan, diperbarui, atau berubah. Sebab, Big Data kerap melibatkan data streaming atau data yang diperbarui dengan kecepatan tinggi. Seperti yang ada pada data streaming dari media sosial, sensor Internet of Things (IoT), atau data keuangan yang berubah dengan cepat.
• Variety
  Big Data terdiri dari berbagai macam jenis data yang disebut variety. Dimana mencakup data terstruktur, tidak terstruktur, teks, gambar, audio, dan lainnya. Hal tersebut bisa dilihat dari Data log server, rekaman audio, data teks dari media sosial, dan gambar medis yang biasanya memiliki data yang besar atau Big Data.
• Veracity
  Veracity mengacu pada keakuratan dan keandalan data. Di lingkungan Big Data meski data dikenal dalam cakupan besar dan bervariasi, namun sumber data dapat bervariasi dalam tingkat keandalannya yang berbeda-beda.

Contoh Kasus dan Penerapan Big Data

1. Industri Kesehatan : menganalisis rekam medis pasien, data klinis, dan hasil tes diagnostik, dengan penerapan dari pihak kesehatan melakukan pengembangan model prediktif untuk diagnosis penyakit, manajemen inventaris dan distribusi obat, begitupun melakukan identifikasi tren kesehatan masyarakat. 
2. E-Commerce : sudah pada umumnya di era perkembangan teknologi masyarakat berbelanja secara online, sebab selain menghemat waktu banyak hal yang bisa dilihat melalui perbelanjaan lewat online. Melihat banyak antusias E-Commerce memanfaatkan Big Data untuk menganalisis perilaku belanja online, preferensi pelanggan, dan data transaksi. 
3. Keamanan Siber : menjaga data supaya tetap aman menjadi kewajiban perusahaan untuk menjaga citranya. Untuk itu, perusahaan ataupun lembaga sekalipun memanfaatkan Big Data agar bisa mendeteksi pola ancaman siber dan aktivitas mencurigakan. Dimana penerapannya dengan mengidentifikasi serangan yang potensial, melacak pergerakan malware, dan mengamankan sistem informasi secara proaktif.
4. Pengembangan Produk dan Inovasi : untuk melakukannya dibutuhkan umpan balik dari pengguna dalam mengungguli tren di pasaran. Sehingga dengan memanfaatkan Big Data dapat menghasilkan produk dan layanan yang lebih inovatif dan sesuai dengan keinginan pelanggan.

Penjelasan Data Science

Definisi Data Science

Data Science terdiri dari penggabungan konsep matematika, statistika, dan informatika sebagai cara dalam menggali informasi dari data. Penggalian informasi data ditujukan untuk menganalisis, menginterpretasi dan mendapatkan pemahaman mendalam dari data. Hal yang sama juga berlaku dalam mengidentifikasi pola, trend dan informasi yang mendukung pengambilan keputusan sebagai bagian dari Data Science. 

Dalam prosesnya, Data Science juga melibatkan proses secara lengkap. Seperti pengumpulan dan pembersihan data, eksplorasi data, analisis statistik, hingga pembuatan model prediktif. Penggunaan teknik dan algoritma dalam Data Science memungkinkan profesional di bidang ini untuk menghasilkan wawasan yang bermanfaat dari data yang kompleks.

Peran Data Science: Analisis Data, Statistik, Machine Learning, Visualisasi Data

• Analisis Data
  Analisis Data memiliki peran mengumpulkan informasi dengan memberikan gambaran rinci tentang karakteristik dan distribusi data. Dimana sejatinya analisis data adalah kegiatan yang sangat penting pada Data Science, yang mana melibatkan eksplorasi dan pemahaman data untuk mengidentifikasi pola, tren, dan informasi yang dapat memberikan wawasan bisnis.
• Statistik
  Statistik menjadi bagian di dalam Data Science, dimana bertugas untuk membantu dalam menguji hipotesis, memberikan dasar untuk pengambilan keputusan berbasis data, serta membuat estimasi. Dimana secara garis besar statistic berperan untuk menganalisis statistik dan penilaian keandalan hasil analisis.
• Machine Learning
  Machine learning sesuai dengan namanya merupakan kemampuan mesin untuk belajar dari data tanpa pemrograman eksplisit. Dimana berperan sebagai pengembangan, pelatihan, dan penilaian model.
• Visualisasi Data
  Visualisasi data berperan sebagai eksplorasi data, komunikasi wawasan, dan identifikasi anomali. Dimana sejatinya visualisasi data sesuai dengan namanya melibatkan representasi grafis. Sehingga mempermudah pemahaman pelihat visualisasi data yang mengamati informasi dan pola dalam data.

Contoh penerapan Data Science 

1. Menganalisis data pembelian, riwayat pencarian, dan perilaku pengguna oleh platform e-commerce.
2. Memprediksi produk yang mungkin diminati oleh pengguna, dipakai algoritma rekomendasi. 
3. Menilai risiko kredit pelamar berdasarkan data historis dan variabel , digunakan lembaga keuangan. 
4. Mengumpulkan dan menganalisis data kesehatan populasi, oleh organisasi medis. 

Baca juga : Penerapan Data Science untuk Optimalkan Penjualan E-Commerce

Penjelasan Artificial Intelligence

Definisi AI

Artificial Intelligence (AI) tengah berkembang dan menjadi perhatian dalam perkembangan teknologi. Dimana menjadi bagian dari cabang ilmu komputer dengan kemampuan bertugas yang memerlukan kecerdasan manusia. 

Sementara untuk tujuan dari AI tidak jauh-jauh dari mengembangkan algoritma dan model komputasional yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data, membuat keputusan atau tindakan cerdas tanpa perlu pemrograman eksplisit, serta memahami konteks. Sehingga memudahkan pekerjaan manusia yang ingin pekerjaan menjadi lebih efisien. 

Kemampuan Utama AI: Belajar, Menalar, Memecahkan Masalah

• Belajar
  AI terkenal dengan kemampuan belajarnya dari data yang dimasukkan kepadanya, tanpa perlu dilakukan pemrograman eksplisit. AI sendiri belajar dari dua bentuk pembelajaran, yakni data berlabel dan pembelajaran tanpa pengawasan dengan model mencari pola sendiri tanpa bantuan.
• Menalar
  Uniknya AI bisa melakukan penalaran dengan membuat keputusan atau menyimpulkan sesuatu disesuaikan berdasarkan informasi yang dimiliki. Dimana Cara kerja AI dalam menyimpulkan sesuatu menggunakan logika, aturan, dan pemahaman konteks. Sehingga keputusan yang diambil didalam proses kerja AI bisa terbagi dua, yakni melibatkan pembuatan keputusan berbasis aturan atau penggunaan metode probabilistik.
• Memecahkan Masalah
  AI ditujukan untuk memecahkan masalah sebagai keunggulan dari kehadirannya, layaknya kecerdasan yang dimiliki manusia. Yakni cara AI dalam memecahkan masalah adalah mengidentifikasi, merancang solusi, dan penerapan tindakan efektif seperti apa yang menurut AI efektif dalam menyelesaikan masalah kompleks.

Contoh Teknologi dan Produk AI :

Asisten virtual, rekomendasi produk serta konten, mobil otonom, pengenalan suara, teks dan objek dalam gambar, pengenalan wajah, penerjemah otomatis, sistem deteksi anomali dalam keamanan cyber, pengelolaan rantai pasokan, serta sistem penyaringan konten berbahaya. 

Baca juga : Peluang Karir Data Scientist di Era Transformasi Digital 2024

Perbedaan Utama Ketiganya

1. Perbedaan Dalam Ruang Lingkup Dan Fokus

1. Big Data
   Big Data dalam ruang lingkup lebih berfokus kepada penyimpanan, pengelolaan dan analisis data dalam skala besar. Sehingga data yang dikelola memiliki volume dengan kecepatan dan keberagaman yang banyak. Sementara ketika membahas fokus, Big Data lebih memastikan efisiensi dalam pengumpulan, penyimpanan, dan pemrosesan data skala besar. Dimana bertujuan untuk menambah wawasan dalam fokusnya.
2. Data Science
   Data Science memiliki ruang lingkup yang melibatkan seluruh siklus hidup data, mencakup teknik analisis data, penggunaan algoritma machine learning dan pemodelan prediktif. Dimana berfokus membangun model prediktif, memahami dan mengekstrak nilai dari data melalui analisis, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
3. Artificial Intelligence
   AI mengadopsi ruang lingkup belajar, menalar dan memecahkan masalah. Sehingga berdasarkan ketiga hal itu, membuat AI berfokus pada meniru kecerdasan manusia untuk memecahkan masalah atau tugas yang diberikan kepada sistemnya.

2. Perbedaan Data dan Metode Analitik yang Digunakan

1. Big Data
   Data berskala besar (volume tinggi), data streaming (velocity tinggi), data variety tinggi, dan data yang mungkin tidak selalu memiliki keandalan tinggi (veracity tinggi). Bekerja melalui metode analitik seperti pemrosesan data, analisis real time, teknik-teknik berupa Hadoop dan Spark guna pemrosesan begitupun analisis data secara paralel. 
2. Data Science
   Data terstruktur dan tidak terstruktur, data historis dan real-time. Yang mana pada saat bekerja, Data Science memakai metode analitik berupa eksplorasi data, statistik dan model prediktif, serta pemodelan machine learning.
3. Artificial Intelligence
   Bekerja dengan data teks untuk natural language processing atau data gambar untuk computer vision, maupun disesuaikan dengan pada datanya sendiri. Sehingga untuk metode analitiknya juga memakai machine learning, pengenalan pola, serta pengolahan bahasa alami. 

3. Perbedaan Penerapan dan Produk yang Dihasilkan

1. Big Data
   Big Data dalam aktivitasnya memakai penerapan seperti mengelola dan menganalisis volume data besar dalam waktu nyata. Dimana menghasilkan produk berupa Hadoop Distributed File System (HDFS).
2. Data Science
   Data Science mendapatkan wawasan mendalam dari data, membuat prediksi, dan mendukung pengambilan keputusan. Sehingga melaluinya bisa menghasilkan produk seperti laporan analitis dan visualisasi data menggunakan alat seperti Tableau atau Power BI.
3. Artificial Intelligence
   AI pada penerapannya mengembangkan sistem atau entitas yang dapat melakukan tugas cerdas. Sehingga bisa menghasilkan produk  seperti Google Assistant atau pengenalan wajah.

Kesimpulan

Big Data, Data Science, dan AI saling berhubungan karena memiliki konsep-konsep yang erat. Akan tetapi, hal ini bukan berarti ketiganya adalah sama. Masing-masing dari Big Data, Data Science dan AI memiliki fokus dan peran yang berbeda satu sama lain. Kendati begitu, ketiganya memiliki hubungan istimewa yang saling melengkapi dan mendukung. 

Maka untuk membuat ketiga hal tersebut dapat berjalan dengan lebih baik, penting untuk  memahami perbedaan untuk penerapan yang tepat. Dimana sebagai penentuan dalam memanfaatkan teknologi, mengidentifikasi solusi yang paling relevan dan efisien untuk tujuan tertentu, dan pemilihan metode analisis yang sesuai. 

Meski begitu, ketiganya saling mendukung dan bisa dikombinasikan untuk menghasilkan inovasi dan nilai bisnis. Contoh sederhana, analisis mendalam bisa menggunakan Big Data dan Data Science untuk memahami pola dan tren terbaru.