Laju di mana lebih banyak perangkat yang online dan terhubung dengan internet berkembang pesat selama dua dekade terakhir, jumlah perangkat yang berbagi data di internet telah membentuk sebuah klaster yang umumnya dikenal sebagai IoT atau internet of things. IoT semakin besar dan semakin besar dan transisi yang dilakukannya di internet juga tidak ringan, ini adalah sistem yang tergolong rumit untuk dipahami dan keahlian yang berpengalaman dalam Data Science dan domain yang saling berhubungan diperlukan untuk memahami dunia IoT.
 

IoT dan Big Data

Internet of Things (IoT) dan Big Data seringkali membingungkan satu sama lain, terutama karena keduanya seringkali dibahas bersamaan. Namun, pada kenyataannya, keduanya adalah dua bidang teknis yang berbeda. Pemahaman sederhananya adalah bahwa Internet of Things (IoT) merupakan gabungan dari beberapa hal, seperti perangkat keras dan perangkat lunak yang membentuk menjadi satu perangkat dan menjalankan fungsi tertentu sesuai arahan pengguna. Sedangkan Big Data merupakan kumpulan data dari berbagai sumber, yang biasanya digunakan untuk kepentingan bisnis atau analisis.

Teknologi Internet of Things dan Big Data seringkali digabungkan untuk memberikan analisis data tingkat lanjut. Hubungan antara keduanya saling melengkapi dan saling bergantung, karena perangkat IoT menghasilkan data dalam jumlah besar yang dapat diproses dan ditafsirkan menggunakan teknik Big Data. Berikut ini adalah poin-poin utama tentang hubungan antara IoT dan Big Data:

1. Teknologi Big Data memungkinkan pemrosesan dan analisis data IoT. Data dalam jumlah besar yang dihasilkan oleh perangkat berkemampuan IoT membutuhkan teknik khusus untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan.

2. Data IoT dapat meningkatkan akurasi dan relevansi analisis Big Data. Informasi dari perangkat IoT dapat memberikan konteks dan detail tambahan.

3. IoT dan Big Data dapat memfasilitasi pengambilan keputusan. Kombinasi teknologi ini memberikan wawasan untuk mendasari keputusan.

Hubungan antara IoT dan Big Data bersifat simbiosis, karena setiap teknologi meningkatkan kemampuan teknologi lainnya. Seiring dengan penggunaan perangkat IoT yang terus berkembang, pentingnya Big Data dalam memproses dan menganalisis data akan semakin meningkat. 

Big Data terdiri dari kumpulan informasi yang sangat besar. Data ini kemudian dikumpulkan oleh organisasi seperti jaringan media sosial dan perusahaan lain dan digunakan untuk berbagai proyek, seperti analisis prediktif dan proyek pembelajaran mesin. Data ini diproses menggunakan alat yang mendukung analisis Big Data. Data Scientist menggunakan “Empat V” untuk membantu kita mengonseptualisasikan Big Data: Volume, Velocity, Variety, dan Veracity. 

1. Volume(Ukuran): Volume mengacu pada ukuran kumpulan data. Biasanya, ukurannya bisa mencapai terabyte dan bahkan lebih besar lagi. Data dalam jumlah besar ini perlu diproses dan dianalisis dengan cara yang sangat spesifik karena ukurannya yang sangat besar. Teknologi penyimpanan tradisional tidak akan mampu menyimpan data ini. Ini berarti bahwa set Big Data tidak dapat bekerja dengan prosesor biasa.

2. Velocity (Kecepatan): Kecepatan mengacu pada seberapa cepat data dihasilkan. Data dengan kecepatan tinggi membutuhkan teknik pemrosesan khusus. Misalnya, media sosial dibombardir dengan kecepatan posting yang sangat tinggi setiap hari. Data dengan volume tinggi, kecepatan tinggi, dan variasi tinggi harus dianalisis dan diproses dengan alat canggih untuk mengungkapkan informasi yang dapat digunakan di masa depan. 

3. Variety (Keragaman): Big Data dapat hadir dalam berbagai bentuk yang sangat beragam, mulai dari data online, seperti unggahan di media sosial dan situs web, hingga data pribadi yang tersedia secara tradisional, seperti nomor telepon dan alamat. Variasi sumber Big Data secara umum terbagi dalam tiga kategori: data terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur. Keragaman jenis data ini seringkali membutuhkan algoritma khusus dan persyaratan pemrosesan yang berbeda.

4. Veracity (Kebenaran): Veracity mengacu pada kualitas data. 'Data dengan akurasi tinggi' adalah data yang berharga untuk dianalisis. Data tersebut memainkan peran penting dalam hasil keseluruhan. Namun, data dengan tingkat keakuratan rendah biasanya mengandung persentase tinggi data yang tidak berarti atau memiliki utilitas rendah. Ini berarti data tersebut harus disaring terlebih dahulu untuk mengekstrak sesuatu yang berguna. 
    

Pengelola Big Data: Data Scientiest

Data Science adalah ilmu yang mempelajari data, seperti halnya biologi kelautan yang mempelajari bentuk kehidupan biologis yang hidup di laut. Scientist menyusun pertanyaan seputar kumpulan data tertentu dan kemudian menggunakan analisis data dan analisis tingkat lanjut untuk menemukan pola, membuat model prediktif, dan mengembangkan wawasan yang memandu pengambilan keputusan dalam bisnis. Seseorang yang bekerja di bidang data, misalnya Data Scientist, tentu sangat familiar dengan adanya Big Data. Di bidang teknologi, sinergi antara Internet of Things (IoT) dan Data Science mirip dengan perpaduan yang kuat yang berpotensi membentuk kembali industri dan merevolusi cara kita hidup dan bekerja. Di sinilah Data Science berperan sebagai pendorong penting kemampuan transformatif IoT. Data Science mencakup berbagai teknik, termasuk preprocessing data, analisis statistik, machine learning, dan AI, yang semuanya bertujuan untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data mentah. Data Scientist menggunakan teknik-teknik ini untuk membersihkan, menyusun, dan menganalisis kumpulan data besar yang dihasilkan oleh perangkat IoT. Mereka menemukan pola, trend, dan korelasi tersembunyi yang mungkin tidak terlihat oleh metode analisis konvensional. Melalui pemodelan prediktif dan analitik tingkat lanjut, Data Science memungkinkan organisasi untuk mengantisipasi kegagalan peralatan, mengoptimalkan konsumsi energi, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan banyak lagi.
 

Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist

Seperti yang kita tahu bahwa seorang Data Scientist selalu bekerja dengan kumpulan-kumpulan data yang besar, sehingga tugas dan tanggung jawabnya selalu berkaitan dengan Big Data. Berikut merupakan tugas dan tanggung jawab Data Scientist:

1. Analisis Data dan Pembuatan Wawasan: Tanggung jawab utama dalam spektrum peran dan tanggung jawab Data Science adalah kemampuan untuk menganalisis kumpulan data yang kompleks. Ilmuwan Data menggunakan analitik tingkat lanjut untuk menemukan tren dan pola yang tidak langsung terlihat, mengubah data mentah menjadi wawasan yang bermakna.

2. Pemodelan Prediktif dan Pembelajaran Mesin: Mereka mengembangkan model canggih yang memprediksi tren dan perilaku di masa depan. Aspek peran mereka ini melibatkan perpaduan antara pengetahuan statistik dan keahlian pembelajaran mesin, yang memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan proaktif.

3. Interpretasi Hasil dan Pengembangan Strategi: Tanggung jawab utama lainnya adalah menafsirkan hasil analisis dan mengkomunikasikan temuan-temuan ini. Hal ini melibatkan penerjemahan wawasan data teknis ke dalam strategi yang dapat ditindaklanjuti untuk pemangku kepentingan non-teknis. Aspek penting dari peran dan tanggung jawab Data Science.

4. Solusi Data Kolaboratif: Bekerja secara lintas fungsi adalah ciri khas dari peran ini. Ilmuwan Data berkolaborasi dengan berbagai departemen, menyelaraskan kemampuan Data Science dengan kebutuhan dan tujuan organisasi.
    

Keterampilan Utama Data Scientist

Hingga saat ini, kita telah membahas mengapa dan apa itu Data Science untuk Internet of Things. Pertanyaan logis berikutnya adalah seputar “bagaimana”. Hal-hal yang telah disebutkan memberikan gambaran sekilas, Data Science dengan IoT membawa banyak ruang untuk meningkatkan keterampilan. Dari data besar hingga pembelajaran mesin, merancang sistem IoT menghadirkan sejumlah peluang dan tantangan. Berikut adalah beberapa keterampilan utama Data Science dalam IoT:

1. Keterampilan Pengolahan Big data: Kita telah mengetahui bahwa IoT membutuhkan banyak upaya Rekayasa Data. Volume, kecepatan, keragaman, dan kebenaran data menjadikannya salah satu kasus penggunaan yang paling menonjol untuk Big Data. Di antaranya, Pemrosesan Aliran/Analisis Aliran adalah bagian utama dari teka-teki ini. Data Scientist yang bergerak di bidang IoT harus dapat menangani dan memanipulasi aliran Data yang besar dan menyimpannya secara efisien untuk digunakan lebih lanjut.

2. Keterampilan Machine Learning: Yang tidak kalah penting adalah keterampilan Machine Learning. Dengan volume data yang besar yang masuk, keputusan yang lebih cepat menjadi sangat penting. Pemeliharaan Prediktif adalah kasus penggunaan yang umum, di mana peringatan kesehatan tingkat lanjut tentang sistem dapat menghemat biaya. Deteksi Anomali dan Pemodelan Deret Waktu sangat berguna. Area utama lain dari Pembelajaran Mesin yang dapat berguna adalah Pembelajaran Penguatan. Sebuah agen dapat belajar dari lingkungan sekitar dan bereaksi secara real-time; mobil tanpa pengemudi adalah contohnya.
    

Tantangan Data Scientist dalam Pengolahan Data IoT

Salah satu cara untuk melihat tantangan dalam pengolahan data IoT adalah dengan mempertimbangkan kemungkinan penerapan IoT, yaitu sebagai berikut:

1. Terlalu banyak data: Jumlah total data yang dikumpulkan mungkin sangat besar sehingga tidak memungkinkan untuk memindahkannya melalui jaringan ke lokasi pusat. Sebagai contoh, untuk menjalankan perannya, sensor ini mengirimkan data, termasuk suhu, kelembaban, level baterai, versi perangkat lunak, versi perangkat keras, dan perubahan gerakan/posisi. Jika 1 perangkat aktif secara real-time dalam jangka waktu lama, hal ini dapat menyebabkan penumpukan data yang menjadi tantangan bagi Data Scientist.

2. Keamanan: Sangat penting bagi perangkat yang terhubung untuk bekerja bersama untuk sebagian besar kasus penggunaan IoT, tetapi pendekatan ini menimbulkan masalah keamanan. Profil keamanan secara keseluruhan hanya seefektif perangkat yang paling lemah. Jika keamanan pada sensor luar ruangan vendor tertentu lemah, dan sensor terhubung ke perangkat lain, kemungkinan dampak kritis 'tidak langsung' akan tinggi. Penyerang dapat membahayakan sensor dan memodifikasi datanya atau mengeksploitasi koneksi ke perangkat lain untuk menyebabkan kerusakan.

3. Perangkat yang buruk: Hal ini adalah perangkat atau sensor yang rusak dan mulai mengirimkan pembacaan yang salah ke sistem. Misalnya, baterai lemah, bug perangkat lunak, atau kegagalan perangkat keras yang mungkin saja dapat merusak inventaris gudang.
    

Kesimpulan

Internet of Things(IoT) dan Data Science merupakan kombinasi 2 bidang yang tergolong masif di masa depan. Kumpulan-kumpulan Data IoT yang dimonitoring sangat penting untuk keberlangsungan kehidupan. Selain itu, kinerja Data Scientist terhadap data-data sensor IoT dapat meningkatkan keuntungan perusahaan di lini bisnis. Internet of Things telah hadir, dan dampaknya terhadap kehidupan kita sehari-hari sudah mulai terlihat. Hal-hal yang dulunya dianggap sebagai fiksi kini menjadi kenyataan. Namun, ini baru permulaan. Seiring dengan perkembangan kita di era teknologi ini, kemungkinan untuk IoT tidak terbatas. Mempelajari lebih lanjut tentang IoT dan Ilmu Data dapat membuka peluang baru untuk bisnis dan memperluas pemahaman tentang apa artinya hidup di dunia yang benar-benar terhubung.