Halo, data enthusiasts! Sebagai praktisi yang terbiasa bergelut dengan angka, model, dan algoritma, pernahkah kamu bertanya-tanya ke mana arah dunia data science di masa depan? Tahun 2025 menjanjikan banyak perkembangan menarik, mulai dari teknologi terbaru, seperti AutoML dan edge computing hingga tantangan dalam etika kecerdasan buatan (AI). Yuk, kita bahas bersama perjalanan profesi data scientist ke depan!
Saat ini, data scientist telah menjadi salah satu profesi kunci dalam berbagai industri, termasuk kesehatan, keuangan, manufaktur, dan lain-lain. Hal ini disebabkan oleh peran penting mereka dalam mengolah big data menjadi informasi yang bermakna dan dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan strategis.
Dengan kemampuan mereka dalam menganalisis dan menginterpretasikan data, data scientist dapat membantu organisasi meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, serta meningkatkan pendapatan.
💻 Mulai Belajar Pemrograman
Belajar pemrograman di Dicoding Academy dan mulai perjalanan Anda sebagai developer profesional.
Daftar SekarangOleh karena itu, kebutuhan akan data scientist diproyeksikan akan semakin meningkat pada tahun 2025, seiring dengan meningkatnya kebutuhan analisis data yang akurat dan efektif dalam pengambilan keputusan bisnis.
Mengapa Kebutuhan Data Scientist Meningkat?
Dalam era transformasi digital saat ini, kebutuhan akan data scientist semakin mendesak. Namun, mengapa profesi ini menjadi begitu penting? Mari kita kupas bersama.
Pertumbuhan Data Eksponensial
Pernahkah kamu membayangkan seberapa banyak data yang dihasilkan setiap hari? Dengan berkembangnya teknologi digital, seperti internet of things (IoT), media sosial, dan aplikasi mobile, volume data global terus meningkat secara eksponensial.
Menurut International Data Corporation (IDC), jumlah data di dunia diprediksi akan mencapai 175 zettabyte pada tahun 2025, tentu ini adalah angka yang sulit kita bayangkan, bukan?
Namun, data sebanyak itu tidak akan ada artinya jika tidak bisa diolah menjadi informasi yang bermanfaat. Inilah tantangan besar baik bagi organisasi maupun perusahaan. Mereka membutuhkan data scientist untuk membantu mengolah data tersebut, menemukan pola, serta memberikan wawasan (insight) yang relevan.
Dengan kemampuan mereka dalam menganalisis serta menginterpretasikan data, data scientist dapat membantu organisasi mengidentifikasi pola, tren, dan kesempatan yang tersembunyi dalam data sehingga dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, serta meningkatkan pendapatan.
Apakah kamu sudah mulai tertarik untuk menjadi data scientist?
Transformasi Digital
Kamu mungkin sudah sering mendengar istilah transformasi digital. Namun, tahukah kamu bahwa pandemi COVID-19 menjadi salah satu katalisator utamanya?
Perusahaan dan pemerintah di seluruh dunia ‘dipaksa’ untuk mengadopsi teknologi baru guna menjaga kelangsungan bisnis. Mulai dari digitalisasi proses bisnis hingga pemanfaatan big data dan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI), semua bergerak menuju arah yang sama, yaitu transformasi digital.
Di sini, data scientist tentunya memainkan peran yang sangat penting. Mereka tidak hanya mengolah data menjadi wawasan bermanfaat, tetapi juga membantu organisasi mengembangkan solusi inovatif berbasis data.
Misalnya, prediksi permintaan pasar melalui analisis data konsumen, optimalisasi rantai pasok menggunakan machine learning, hingga penerapan analitik data real-time untuk layanan pelanggan. Jadi, jelas bahwa transformasi digital tidak bisa berjalan tanpa dukungan ahli data science.
Meningkatnya Ketergantungan pada AI dan Machine Learning
Saat berbicara tentang teknologi canggih, seperti AI dan machine learning, kita tidak bisa lepas dari peran data scientist. Mereka adalah otak di balik pengembangan model AI yang akurat dan efisien. Dengan keahlian mereka, data scientist membantu berbagai industri memanfaatkan big data untuk menciptakan solusi inovatif.
Sebagai contoh, teknologi ini digunakan untuk otomasi, prediksi pasar, hingga analisis pola yang kompleks. Tanpa data scientist yang terampil, perusahaan akan kesulitan untuk memaksimalkan potensi teknologi tersebut. Akibatnya, peluang untuk meningkatkan efisiensi dan pendapatan bisa saja terlewatkan.
Persaingan Global
Negara-negara maju dan berkembang terus berlomba-lomba untuk memimpin inovasi berbasis data sebagai pilar utama pembangunan ekonomi juga sosial. Inovasi berbasis data telah menjadi komponen strategis dalam transformasi industri, pelayanan publik, hingga pengembangan infrastruktur.
Indonesia, sebagai salah satu ekonomi terbesar di Asia Tenggara, juga tidak mau ketinggalan. Melalui program seperti Making Indonesia 4.0, pemerintah berupaya mendorong transformasi digital dalam sektor-sektor kunci, seperti manufaktur, agribisnis, logistik, dan kesehatan.
Penerapan teknologi seperti internet of things (IoT), AI, big data, dan analisis prediktif adalah komponen penting dalam mendukung agenda ini.
Namun, upaya ini membutuhkan tenaga ahli yang mumpuni, termasuk data scientist. Profesi ini menjadi krusial karena data scientist mampu mengelola, menganalisis, dan memberikan wawasan strategis berdasarkan data yang terus meningkat dari proses digitalisasi.
Apa Artinya untuk Kita?
Meningkatnya kebutuhan akan data scientist menunjukkan betapa pentingnya peran mereka dalam dunia modern. Jika kamu tertarik dengan dunia data, ini adalah waktu yang tepat untuk mulai belajar. Dengan menguasai keahlian seperti analisis data, machine learning, dan pemrograman, kamu bisa menjadi bagian dari transformasi besar ini.
Jadi, bagaimana menurut kamu? Apakah ini saatnya kita lebih serius dalam memahami dan memanfaatkan data? Penasaran apa saja kemampuan yang harus kamu persiapkan? Tetap di sini dan simak pembahasan selanjutnya, ya!
Kemampuan yang Dibutuhkan
Pada tahun 2025, data scientist diharapkan memiliki kemampuan yang lebih luas dan mendalam pada beberapa area berikut.
Machine Learning dan Deep Learning
Machine learning (ML) dan deep learning (DL) telah menjadi inti dari pekerjaan seorang data scientist. Pada tahun 2025, tidak cukup hanya dengan memahami dasar-dasarnya saja. Data scientist perlu memiliki kemampuan untuk mengembangkan algoritma canggih yang mampu memprediksi, mengklasifikasi, atau mengenali pola data dengan akurasi tinggi.
Selain itu, mereka juga harus menguasai teknik seperti fine-tuning hyperparameter dan regularisasi untuk mengoptimalkan model yang digunakan. Tren terbaru seperti AI generatif akan menjadi salah satu fokus penting sehingga pemahaman mendalam tentang teknologi ini dapat membantu menciptakan solusi berbasis data yang lebih inovatif dan efektif.
Data Visualization
Visualisasi data adalah keterampilan yang tidak boleh kamu abaikan. Data kompleks akan jauh lebih mudah dipahami jika disajikan dalam bentuk visual yang jelas dan menarik.
Kemampuan untuk menggambarkan data dalam bentuk grafik atau dashboard yang mudah dipahami akan sangat membantu kamu untuk menyampaikan temuan secara efektif kepada pihak-pihak yang terlibat. Selain itu, visualisasi yang baik juga dapat memberikan wawasan lebih mendalam, yang terkadang tidak terlihat hanya dari angka atau tabel.
Cloud Computing
Data di masa depan akan semakin besar dan pengelolaannya memerlukan teknologi yang andal. Inilah alasan cloud computing menjadi keterampilan yang sangat dibutuhkan. Sebagai data scientist, kamu perlu memahami berbagai platform cloud, seperti AWS, Google Cloud, dan Microsoft Azure.
Kemampuan menggunakan layanan cloud, seperti BigQuery, S3, dan Databricks untuk memproses data dalam skala besar akan menjadi sangat penting.
Jangan lupa, penerapan model machine learning pada cloud juga menjadi keterampilan yang esensial karena banyak perusahaan kini mengandalkan solusi MLaaS (machine learning as a service) untuk mempercepat implementasi model mereka.
Data Engineering
Meskipun data scientist sering berfokus pada analisis, kamu juga perlu menguasai dasar-dasar data engineering. Memahami cara merancang serta membangun pipeline data yang efisien sangat penting untuk memastikan data tersedia dengan cepat dan dalam format yang tepat.
Alat-alat seperti Apache Spark, Hadoop, dan Airflow bisa membantu kamu memproses data dalam jumlah besar dengan lebih efisien.
Selain itu, pengetahuan tentang berbagai jenis database (baik SQL maupun NoSQL) akan sangat berharga dalam menangani berbagai kebutuhan data yang ada. Dengan kemampuan ini, kamu dapat fokus pada analisis data tanpa terganggu oleh masalah kualitas atau ketersediaan data.
Kemampuan Berkomunikasi
Keterampilan teknis memang penting, tetapi kemampuan berkomunikasi juga tidak kalah pentingnya. Sebagai data scientist, kamu harus mampu menjelaskan temuan teknis secara sederhana dan mudah dipahami oleh orang-orang yang tidak memiliki latar belakang teknis.
Kemampuan untuk berkolaborasi dengan tim bisnis, pengembang produk, serta eksekutif akan sangat penting agar solusi berbasis data yang kamu usulkan dapat diterima dan diterapkan dengan baik. Ingat, data scientist bukan hanya sebagai pengolah data, tetapi juga mitra strategis yang membantu mengambil keputusan penting.
Teknologi yang Dibutuhkan
Pada tahun 2025, data scientist diharapkan memiliki kemampuan yang baik dalam menggunakan beberapa teknologi berikut.
Python
Python masih menjadi bahasa pemrograman yang paling populer di kalangan data scientist.
R
R masih menjadi bahasa pemrograman yang populer di kalangan data scientist, terutama dalam analisis statistik.
TensorFlow
TensorFlow menjadi salah satu framework machine learning yang paling populer di kalangan data scientist.
PyTorch
PyTorch juga merupakan salah satu framework machine learning yang paling populer di kalangan data scientist.
Tableau
Tableau masih menjadi salah satu alat visualisasi data yang paling populer di kalangan data scientist.
Tren di Dunia Data Science Tahun 2025
Perkembangan pesat teknologi dan meningkatnya volume data mendorong munculnya berbagai tren baru dalam dunia data science yang akan membentuk lanskap industri pada tahun 2025.
Inovasi seperti automated machine learning (AutoML), edge computing, dan perhatian terhadap ethical AI menjadi fokus utama yang tidak hanya meningkatkan efisiensi proses analisis data, tetapi juga membawa tantangan baru bagi para praktisi data science.
Berikut adalah tren utama yang diprediksi akan mendominasi dalam beberapa tahun ke depan menurut artikel dari MCI.
Automated Machine Learning (AutoML)
AutoML akan semakin populer karena menyederhanakan proses pembuatan model machine learning dengan mengotomatisasi tugas-tugas kompleks, seperti pra-pemrosesan data, rekayasa fitur, dan pemilihan model. Hal ini memungkinkan individu tanpa keahlian teknis mendalam untuk memanfaatkan machine learning.
Edge Computing
Edge computing mengubah cara aplikasi machine learning beroperasi dengan memproses data lebih dekat ke sumbernya, mengurangi latency, dan meningkatkan responsivitas. Ini sangat ideal untuk aplikasi real-time, seperti perangkat rumah pintar dan kendaraan otonom.
Ethical AI
Praktik AI yang bertanggung jawab akan menjadi fokus utama dengan penekanan pada transparansi, keadilan, dan pengurangan bias dalam model AI. Hal ini penting untuk memastikan bahwa sistem AI dapat dipercaya dan diterima oleh masyarakat luas.
Tantangan yang Dihadapi
Seiring dengan meningkatnya peran data science dalam mendukung transformasi digital, berbagai tantangan mulai muncul dan menjadi hambatan pada pemanfaatan data secara optimal. Beberapa tantangan yang mungkin akan dihadapi di antaranya berikut.
Kesenjangan Keterampilan
Kebutuhan akan data scientist melampaui ketersediaan tenaga kerja terampil. Perusahaan sering kesulitan menemukan individu yang memiliki kombinasi keahlian teknis, seperti pemrograman Python dan R dengan kemampuan analisis bisnis.
Kecepatan Perubahan Teknologi
Teknologi data terus berkembang dengan cepat sehingga data scientist harus terus belajar dan beradaptasi untuk tetap relevan.
Regulasi dan Keamanan Data
Dengan meningkatnya volume data, masalah keamanan dan kepatuhan terhadap regulasi menjadi tantangan besar. Data scientist harus memahami regulasi, seperti GDPR di Eropa atau UU PDP di Indonesia.
Bagaimana Mengatasi Tantangan Ini?
Untuk menjawab berbagai tantangan di atas, diperlukan upaya kolaboratif dan strategis dari berbagai pihak, termasuk pemerintah, industri, serta institusi pendidikan. Berikut adalah beberapa solusi yang dapat diterapkan untuk mengatasi hambatan tersebut.
Investasi dalam Pendidikan
Pemerintah dan perusahaan dapat berkolaborasi untuk meningkatkan pelatihan dalam bidang data science melalui program magang, bootcamp, atau sertifikasi.
Diversifikasi Tim
Menggabungkan individu dari latar belakang yang berbeda dapat menciptakan solusi inovatif untuk tantangan data.
Adopsi Teknologi Pendukung
Perusahaan dapat memanfaatkan alat berbasis AI untuk mendukung pekerjaan data scientist, seperti platform AutoML.
Kesadaran akan Etika Data
Data scientist harus memahami serta menghormati etika data, termasuk privasi pengguna dan bias algoritma.
Apa yang Bisa Kita Simpulkan?
Pada tahun 2025, data scientist akan tetap menjadi pilar penting dalam dunia digital. Kebutuhan akan keahlian mereka tidak hanya dipicu oleh perkembangan teknologi, tetapi juga transformasi bisnis global yang semakin bergantung pada data.
Namun, untuk memenuhi permintaan ini, perlu ada upaya kolektif dalam meningkatkan keterampilan tenaga kerja, menghadapi tantangan regulasi, dan memanfaatkan teknologi secara etis.
Dengan strategi yang tepat, Indonesia dapat memanfaatkan peluang ini untuk bersaing di panggung global dan membangun masa depan berbasis data.
