#6. Menjelajahi Alat Ilmu Data: Lima Trend Utama Alat dan Teknologi Canggih di Tahun 2024

Pada era yang sedang panas di tahun 2024 ini ilmu data terus berkembang dengan begitu cepat seiringnya waktu, dimana tahun 2024 memberikan sebuah alat dan teknologi yang begitu canggih dimasa depan. Kemampuan dalam mengekstrak wawasan yang begitu berharga dari data dalam jumlah yang sangat besar dan sangat penting dalam industri keuangan, pemasaran, bahkan perawatan kesehatan. Artikel ini akan memaparkan sekaligus mengeksplorasi alat ilmu data teratas yang terdapat pada tahun 2024 dan menganalisis tren maupun angka yang terbaru dalam bidang ini.

1. Python : Raja Bahasa Ilmu Data

Python telah muncul sebagai salah satu bahasa pemprograman yang paling populer dengan kesederhanaanya, dengan keserbagunaannya dalam ekosisitem yang kuat. Python tetap menjadi salah satu kekuatan yang dominan pada sebuah ilmu data di tahun 2024 ini. Karena memiliki kesederhanaan serta ekosistem perpustakaan yang begitu luas menjadikan python terus menjadi bahasa yang paling sering digunakan bagi para ilmuwan data. Beberapa alat dari python itu sendiri yaitu diantaranya:

• Pandas
• NumPy
• SciPy

Dimana ketiganya ini digunakan untuk memudahkan dalam melakukan manipulasi sebuah data, menganalisis statistik, dam komputasi ilmiah. Sebuah survei dari Kaggle 2024 State of Data Science ini memberikan sebuah informasi bahwa 78% ilmuwan data menggunakan sebuah bahasa pemprograman yaitu Python secara teratur, dimana hal ini menjadikan informasi yang benar faktanya adalah Python bahasa pemprograman yang popoler di bidangnya dengan keterampilan Python di pasar kerja yang telah melonjak pada tahun 2023 sebanyak 12 %. Hal ini menjadi integrasinya dalam sebuah kerangka kerja pada pembelajaran mesin seperti PyTorch maupun TensorFlow yang semakin memperkuat posisinya sebagai alat yang begitu penting dalam membangun dan menerapkan model AI.

2. SQL : Tulang Punggung Manajemen Data

SQL (Structured Query Language) salah satu pemodelan data yang sangat penting dalam sebuah pemprograman SQL dimana pemodelan data ini menjadi konsep inti dalam membangun database yang efektif. Pemodelan data dalam SQL merupakan sebuah proses mengubah data mentah menjadi tabel yang terstruktur sesuai dengan analisis, hal ini membantu dalam perusahaan untuk menganalisis data dan memastikan tidak ada data yang ambiguitas, ketidakakuratan, atau bahkan ketidakandalan yang ada. Pemodelan SQL ini memerlukan pengembangan tabel, menentukan hubungan serta penamaan dan penataan data untuk mengoordinasikan dan membersihkannya.

SQL (Structured Query Language) menjadi landasan penting dalam menejemen data bahkan kepentingannya meningkat pada tahun 2024. Ilmuwan data memerlukan sebuah interaksi dengan database relasional untuk mengekstrak dan melakukan manipulasi data, sehingga hal ini menjadikan SQL sebagai salah satu alat yang sangat dibutuhkan. Terdapat Alat yang digunakan dalam SQL yaitu

• PostgreSQL
• MySQL

Keduanya memberikan solusi yang begitu kuat untuk bisa mengelola sebuah data terstruktur. Dan juga mesin SQL berbasis cloud layaknya Google BigQuery dan Amazon Redshift yang memungkinkan dalam skalabilitas.

Menurut Survei dari Data Science Central, terdapat 65% ilmuwan data yang secara teratur menggunakan sebuah SQL dalam tugas sehari-hari. Hal ini munculnya sebuah komputasi awan yang meningkatkan permintaan akan kemahiran SQL dimana saat organisasi memigrasikan infrastruktur data dalam sebuah lingkungan cloud. Maka dari itu, kemampuan SQL dalam menangani sebuah data menjadi kumpulan data yang begitu besar dengan adanya kueri yang kompleks ini menjadikan SQL alat teratas yang beguna dalam manajemen data.

3. Jupyter Notebooks : Platform Ilmu Data Kolaboratif

Jupyter Notebooks menjadi salah satu alat paling populer yang digunakan dalam ilmuwan data, dimana Jupyter Notebooks ini memberikan lingkungan yang interaktif salam menggabungkan sebuah kode, visualisasi maupun teks dengan ekstensi yang nantinya dapat mengubah pengalam Jupyter yang menambahkan fitur dengan dungsionalitas baru. Bahkan dari widget interaktif maupun plot lanjutan yang memberikan ekstensi yang meningkat untuk produktivitas yang menyederhanakan tugas yang begitu kompleks.

Jupyter Notebooks menjadi salah satu alat yang populer dalam kolaborasi ilmuan data, dimana buku catatan ini memungkinkan sebuah ilmuwan data untuk menulis dan menjalankan kode, bahkan memvisualisasikan data, serta mendokumentasikannya dalam setiap prosesnya di satu tempat. Hal ini menjadikan Jupyter Notebooks yang menciptakan sebuah lingkungan yang interaktif dengan disediakan oleh Jupyter yang sangat ideal dalam membuat sebuah prototipe dan terdapat berbagai alur kerja ilmuwan data.

Pada tahun 2024 Jupyter Notebooks menjadi lebih kuat dengan integrasi platform yang berbasis cloud seperti Google Colab maupun Azure Notebooks. Bahkan platform ini banyak disukai untuk tim yang bekerja dari jarak jauh karena memungkinkan dalam kolaborasi real-time. Terdapat laporan Tren Ilmu Data tahun 2024 dimana menunjjukan 72% para profesional data menggunakan Jupyter Notebooks sebagai salah satu kolaborasi, dimana pada tahun 2023 meningkat dari 65% pengguna.

4. Power BI dan Tableau: Pemimpin dalam Visualisasi Data

Power BI merupakan salah satu kumpulan layanan, aplikasi , dan konektor perangkat lunanyang memungkinkan user mengubah data menjadi wawasan visual dan interaktif. Power BI yaitu software analisis berbasis cloud dan platform business intelligence yang menawarkan gambaran umum data perusahaan secara lengkap. Sedangkan Tableau adalah business intelligence software yang powerful dalam visualisasi data dan mencari sebuah informasi tersembunyi dari sebuah data. Tableau dapat digunakan oleh semua jenis organisasi dan bisnis.

Pada tahun 2024 Power BI dan Tableau terus mendominasi pasar visualisasi data, dimana kedua alat ini memungkinkan dalam pengguna membuah sebuah dasbor dan visualisasi interaktif yang dapat mengubah data mentah menjadi wawasan yang bermakna dengan antar muka yang ramah pengguna bahkan fitur yang drag-and-drop sehingga alat ini membuatnya dapat diakses dalam pengguna non-teknis. Power BI, bagian dari ekosistem Microsoft, telah mendapatkan daya tarik yang signifikan di dunia bisnis. Tableau, di sisi lain, lebih disukai oleh mereka yang membutuhkan lebih banyak fleksibilitas dan penyesuaian dalam visualisasi.

Power BI membanggakan pangsa pasar yaitu sebesar 32% dan Tableau 28% yang mencerminkan penggunaanya yang luas di seluruh industri dalam informasi yang diperoleh di Gatner Magic Quadrant 2024 dalam Platform Analitik dan Intelijen Bisnis.

5. R : Favorit untuk Analisis Statistik

R murupakan adalah bahasa pemrograman dan perangkat lunak untuk analisis statistika dan grafik yang awalnya dibuat oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman dan akhirnya lanjutkan oleh R Development Core Team. R banyak digunakan ilmuwan data dimana karena salah satu alat yang paling ampuh untuk menganalisis statistik dan juga kemampuannya dalam menangani kumpulan data besar, melakukan pemodelan statistik yang kompleks. R berasal dari ekosistem yang paketnya yang luas, dengan alat sepert ggplot2 yang nantinya dapat melakukan visualisasi data dalam pembelajaran mesin.

Sebuah laporan yang dimana dari Statista yang menyoroti bahwa sekita 35% ilmuwan data menggunakan R dalam alur kerja, salah satunya dalam bioinformatika dan ekonometrika. R menjadi sangat disukai bahkan oleh kalangan akademisi dan penelitian dimana karena ketelitian statistiknya.

Tahun 2024 membawa banyak inovasi di dunia ilmu data, dengan teknologi dan alat-alat terbaru yang semakin canggih. Perkembangan ini memberikan peluang besar bagi para profesional dan organisasi untuk mengolah data secara lebih efektif dan mendalam. Berikut adalah lima tren alat dan teknologi yang siap mengubah cara kita bekerja dengan data di tahun ini.

1. AutoML : Mengotomatisasi Machine Learning untuk Mempercepat Analisis

AutoML adalah proses mengotomatiskan tugas tertentu dalam alur kerja pembelajaran mesin. Anda dapat menganggap AutoML sebagai seperangkat alat dan teknologi yang membuat pembuatan model pembelajaran mesin lebih cepat dan lebih mudah diakses oleh kelompok pengguna yang lebih luas.

AutoML (Automated Machine Learning) terus berkembang sehingga menjadi sebuah solusi yang efisien oleh para data scientist dan analis. Adanya AutoML ini sebuah proses dalam pemilihan model, penyesuain hiperparameter, sampai evaluasi model menjadi secara otomatis lebih cepat. Bahkan tren ini menjadi sangat membantu dalam sebuah perusahaan untuk mempunyai tim data teratas yang dimana dalam tahap awal penerepan machine learning. Selain itu AutoML juga memungkinkan para pengguna yang bukan ahli data untuk bisa membuat sebuah model prediktif dengan lebih mudah, dan membuka akses analisis yang tingkat lanjut di berbagai sektor.

Alat Utama:

• Google AutoML — Memungkinkan integrasi otomatis untuk aplikasi berbasis AI di Google Cloud.
• DataRobot — Menyediakan antarmuka drag-and-drop dengan model siap pakai yang mudah diakses.
• H2O.ai — Mendukung berbagai bahasa pemrograman dan platform cloud untuk fleksibilitas penggunaan.

2. Teknologi Federated Learning untuk Keamanan dan Privasi Data

Keamanan data dan privasi menjadi prioritas di era saat ini, bahkan federated learning (pembelajaran terfederasi) menjadi sebuah solusi penting, karena teknologi ini memungkinkan dalam pengembangan model machine learning data yang tersebar dan mengumpulkan sebuah data mentah ke dalam pusat penyimpanan. Dengan adanya federated learning ini, perusahaan menjadi bisa menjaga data pengguna dengan tetap aman sehingga memanfaatkan potensi analitik yang ada. Tren ini juga penting dalam sektor pengolahan data sensitif, seperti kesehatan dan perbankan.

Alat Utama:

• TensorFlow Federated — Platform open-source untuk mengembangkan dan menguji model pembelajaran terfederasi.
• PySyft by OpenMined — Memungkinkan machine learning dengan privasi tingkat lanjut melalui Python.
• IBM Federated Learning — Dirancang untuk perusahaan yang membutuhkan keamanan dan fleksibilitas.

3. Explainable AI (XAI): Transparansi dalam Model AI

Seiring dengan makin pentingnya AI dalam pengambilan keputusan, kebutuhan untuk memahami dan mempercayai hasil model menjadi sangat relevan.

Explainable AI (XAI) merupakan salah satu pendekatan transformatif yang menjawab kebutuhan yang terus meningkat dalam transparansi, akuntabilitas, dan pemahaman dalam sitem AI dimana AI ini memengaru berbagai aspek dalam kehidupan kita, XAI ini menjadi salah satu solusi penting dalam membuat sebuah AI yang lebih cepat dan dapat ditafsirkan sehingga dapat diakses oleh pengguna pemangku kepentingan.

Explainable AI (XAI) adalah pendekatan untuk membuat model AI lebih transparan sehingga pengguna dapat melihat logika dan alasan di balik setiap prediksi yang dihasilkan. Ini sangat penting di sektor-sektor yang mengharuskan akuntabilitas, seperti keuangan dan medis.

Tren XAI membantu para profesional memahami model yang mereka gunakan dan meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap teknologi AI.

Alat Utama:

• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) — Memvisualisasikan dampak setiap fitur pada prediksi.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations) — Menyediakan interpretasi hasil model berdasarkan teori permainan.
• IBM AI OpenScale — Memantau dan menjelaskan model AI di lingkungan produksi.

4. Edge Computing untuk Pemprosesan Data Real-Time

Edge computing merupakan sebuah proses dalam komputasi yang berdokus dalam lalulintas IoT untuk menyimpan dan memproses data secara lokal. Proses pengolahan data dilakukan di tepi jaringan guna mengatasi masalah latency dan bandwidth yang tidak diperlukan

IoT dan kebutuhan akan pemrosesan data secara real-time telah mendorong berkembangnya edge computing. Teknologi ini memungkinkan pemrosesan data di dekat sumber data (perangkat edge) sehingga mengurangi latensi dan meningkatkan kecepatan analisis. Dalam industri seperti manufaktur dan transportasi, edge computing menjadi krusial untuk menjaga ketepatan waktu dan efisiensi.

Menurut International Data Corporation (IDC), edge computing merupakan sebuah jaringan mesh di pusat data mikro yang menyimpan, memproses, sekaligus mendorongnya ke cloud atau data center. Tujuannya yaitu untuk mengurangi rute proses pengolahan data yang mengarah ke sistem cloud dari tempat lokal, setidaknya berjarak 100 kaki persegi.

Dengan edge computing, data dari perangkat IoT dapat diolah dan dianalisis dengan lebih cepat, mendukung pengambilan keputusan yang lebih responsif.

Alat Utama:

• AWS IoT Greengrass — Mengaktifkan edge computing untuk aplikasi IoT di AWS.
• Microsoft Azure IoT Edge — Menyediakan lingkungan pemrosesan untuk aplikasi berbasis AI di perangkat edge.
• Google Cloud IoT — Memungkinkan perusahaan menjalankan aplikasi AI di perangkat edge.

5. Penggunaan Data Sintetis untuk Pemodelan yang Aman

Data sintetis diambil dari kata kunci sintetis (tiruan) dalam artinya bukan data yang diperoleh dari hasil pengumpulan langsung dilapangan. Melainkan melalui sebuah algoritma atau program komputer berdasarkan asumsi dan pengaturan tertentu yang nantinya akan mensimulasikan data yang relevan dan masuk akal dengan kondisi nyata.

Pengguna dapat membuat versi data lain menggunakan data sintetis yang tidak menyertakan informasi pribadi apa pun tentang orang atau organisasi nyata. Oleh karena itu, data sintetis menawarkan cara yang aman untuk melakukan penelitian dan pengembangan algoritma tanpa membahayakan privasi pengguna.

Keterbatasan data dan masalah privasi sering kali menjadi tantangan dalam melatih model machine learning. Dengan data sintetis, kita bisa menciptakan set data buatan yang mereplikasi pola data nyata tanpa mengungkapkan informasi sensitif. Data sintetis menjadi solusi ideal untuk sektor seperti kesehatan, di mana akses ke data pasien sangat dibatasi oleh peraturan privasi.

Data sintetis bertujuan untuk menghasilkan kumpulan data yang besar dan beragam sehingga dapat digunakan untuk berbagai keperluan, seperti melatih dan menguji model Machine Learning hingga melakukan studi penelitian tanpa mengorbankan privasi atau keamanan individu maupun organisasi.

Menggunakan data sintetis, perusahaan dapat melatih model dengan data yang menyerupai data asli, namun tetap menjaga kerahasiaan dan kepatuhan pada aturan privasi.

Alat Utama:

• Synthesized — Menciptakan data sintetis yang aman dan berkualitas tinggi.
• Mostly AI — Menyediakan data buatan yang mirip dengan data pengguna asli untuk keperluan pelatihan.
• Gretel.ai — Membantu perusahaan menciptakan set data buatan tanpa risiko privasi.

Tahun 2024 adalah tahun yang penuh dengan peluang baru di dunia ilmu data. Alat ilmu data pada tahun 2024 ini juga semakin terus berkembang dengan menawarkan banyak kemampuan disetiap tingkatan dalam melakukan data dengan mengelola, menganalisis maupun memvisualisasikan data. Python tetap menjadi bahasa yang dominan, sementara alat seperti SQL, Jupyter Notebooks, dan platform AutoML telah menjadi sangat diperlukan untuk alur kerja modern. Dari AutoML hingga federated learning, setiap tren ini memberikan dampak besar pada bagaimana kita mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data. Dengan mengadopsi teknologi canggih ini, perusahaan dan profesional dapat memanfaatkan kekuatan data secara lebih efektif dan bertanggung jawab.

Seiring perkembangan lapangan, kemampuan untuk memanfaatkan alat-alat ini akan sangat penting bagi organisasi yang ingin mengekstrak wawasan yang bermakna dari data.

Ilmu data terus berkembang, dan dengan menerapkan tren dan alat terbaru ini, kita dapat mengoptimalkan hasil dan tetap relevan di era digital. Tetaplah mengawasi perkembangan teknologi dan siaplah untuk memanfaatkan potensi data dengan lebih maksimal di tahun ini!