Era Baru Ilmu Data: Evolusi, Inovasi, dan Peluang Di Masa Depan

Ilmu data terus berkembang karena bisnis dan pemerintah semakin mengandalkan pengambilan keputusan berbasis data. Dengan kemajuan dalam kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin, dan analitik data besar, industri seperti keuangan, perawatan kesehatan, dan keamanan siber menyaksikan transformasi yang signifikan.

Menurut laporan terbaru, pasar analitik big data global akan mencapai $655 miliar pada tahun 2029, mencerminkan meningkatnya permintaan akan keahlian data.
Dalam percakapan mendalam dengan Dr Manish Kumar Pandey, Asisten Profesor di Pusat Ekonomi Kuantitatif dan Ilmu Data (CQEDS) di BIT Mesra, Ranchi, menyoroti bagaimana analitik data telah bergerak melampaui sekadar pemodelan prediktif.

“Ilmu data saat ini bukan hanya tentang membuat perkiraan; Ini termasuk mitigasi risiko, wawasan yang dapat ditindaklanjuti, dan pengambilan keputusan secara real-time,” jelasnya. Dia juga menekankan peran AI, menyatakan bahwa meskipun meningkatkan produktivitas, kreativitas manusia tetap tak tergantikan.

Tahun 2010-an menandai perubahan signifikan dalam cara data disimpan dan diproses. Dengan konvergensi komputasi awan dan analitik mobilitas sosial, metode tradisional dalam menangani data menjadi usang. Ledakan data yang cepat ini menyebabkan lahirnya ilmu data—bidang yang mengintegrasikan statistik, matematika, dan ilmu komputer untuk mengekstrak wawasan yang bermakna dari kumpulan data yang luas.

Menurut laporan terbaru oleh Statista, pasar analitik big data global diperkirakan akan tumbuh dari $271 miliar pada tahun 2022 menjadi $655 miliar pada tahun 2029, menyoroti meningkatnya ketergantungan pada pengambilan keputusan berbasis data di seluruh industri.

Perluasan pendidikan ilmu data dan kolaborasi industri adalah perkembangan utama lainnya. Kebijakan Pendidikan Baru (NEP) India telah mendorong universitas untuk menyelaraskan kursus mereka dengan kebutuhan industri. Perusahaan seperti Tata Motors dan perusahaan asuransi terkemuka secara aktif bermitra dengan institusi akademik untuk memanfaatkan data untuk pertumbuhan bisnis.

Karena ilmu data menjadi bagian integral dari inovasi, para profesional yang terampil dalam analitik, AI, dan komputasi awan akan menemukan diri mereka dalam permintaan tinggi. Tantangannya sekarang adalah membekali tenaga kerja dengan keterampilan yang diperlukan untuk mengimbangi bidang yang berkembang pesat ini.

Awalnya, analitik prediktif mendominasi lanskap data, membantu bisnis mengantisipasi tren. Namun, ilmu data telah berkembang menjadi empat domain utama:

1. Analisis Deskriptif – Memahami tren data historis.
2. Analisis Prediktif – Memperkirakan pola masa depan.
3. Analitik Preventif – Mengidentifikasi risiko dan mengurangi potensi tantangan.
4. Analisis Preskriptif – Memberikan solusi yang dapat ditindaklanjuti kepada pembuat kebijakan dan bisnis.

Pendekatan multi-segi ini memungkinkan industri untuk membuat keputusan yang lebih tepat, terutama di sektor-sektor seperti keuangan, perawatan kesehatan, dan keamanan siber.

Kecerdasan buatan (AI) sering digunakan sebagai kata kunci, tetapi kecerdasan sejati berasal dari penerapannya yang tepat. Dr Pandey menekankan bahwa AI tidak boleh dilihat sebagai alat otomatisasi belaka tetapi sebagai sarana untuk meningkatkan kreativitas manusia. Meskipun alat bertenaga AI seperti ChatGPT merampingkan tugas, mereka tidak dapat menggantikan kecerdikan manusia. Sebuah laporan McKinsey menunjukkan bahwa AI dapat berkontribusi hingga $4,4 triliun per tahun untuk ekonomi global pada tahun 2030, memperkuat potensinya.

Permintaan akan ilmuwan data telah meroket. Sebuah laporan tahun 2024 oleh Forum Ekonomi Dunia memprediksi bahwa peran terkait data akan menjadi salah satu dari 10 kategori pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat dalam lima tahun ke depan. Dengan industri yang mengakui kekuatan data, para profesional yang terlatih dalam ilmu data dapat mengamankan posisi yang menguntungkan di bidang-bidang seperti keuangan, perawatan kesehatan, dan teknologi.

Namun, Dr Pandey menyoroti bahwa fondasi teknis yang kuat sangat penting. Sementara kolaborasi interdisipliner didorong, ilmu data tetap menjadi bidang yang berakar pada keahlian matematika dan komputasi.

Dengan munculnya Kebijakan Pendidikan Baru (NEP) India, lembaga akademik bekerja sama dengan industri untuk memastikan bahwa kurikulum selaras dengan tantangan dunia nyata. Institusi seperti BIT Mesra telah memperkenalkan kursus khusus integraEkonomi Kuantitatif dengan Ilmu Data, memberikan siswa paparan praktis terhadap masalah yang relevan dengan industri.

Pemain swasta juga berinvestasi besar-besaran di ruang ini. Perusahaan seperti Tata Motors dan perusahaan asuransi seperti Aventum Group berkolaborasi dengan institusi akademik untuk memanfaatkan data untuk pengambilan keputusan strategis. Kemitraan ini membentuk generasi profesional data berikutnya.

Ilmu data bukan hanya tren yang berlalu—ini adalah pilar penting dari teknologi modern dan strategi bisnis. Karena industri terus merangkul AI dan data besar, cakupan untuk profesional ilmu data hanya akan berkembang. Tantangannya terletak pada membekali tenaga kerja dengan keterampilan yang diperlukan untuk menavigasi lanskap yang berkembang ini.

Dengan inovasi yang mendorong kemajuan, mereka yang menguasai ilmu data hari ini akan menjadi yang terdepan dalam kemajuan teknologi masa depan.