Data science pada dasarnya merupakan suatu proses mengolah data untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat. Terkadang, seorang data scientist tidak memiliki lanskap yang jelas mengenai tools yang dapat membantu setiap tahap dalam alur kerja data science. Sebab, kebanyakan data scientist lebih mengandalkan machine learning untuk menjawab permasalahan tersebut.
Google melalui Google Cloud menyediakan beberapa produk dan layanan yang dapat membantu Anda untuk memiliki lanskap yang lebih baik dalam hal tools proyek data science. Menariknya lagi, Google Cloud telah membagi-bagi layanan tersebut dalam 6 area utama data science. Seperti apa layanan yang ditawarkan?
Photo Credit: Pvergadia (Google Cloud Blog)
- Data engineering
Salah satu tantangan dalam dunia data science adalah keberadaan data potensial yang sulit untuk diakses. Untuk itulah data engineering terus berkembang, meletakkan fondasi penting untuk sistem hilir, melakukan rekayasa data yang melibatkan pengangkutan, pembentukan, dan pengayaan data.
- Penyerapan dan pra-pemrosesan data di Google Cloud
Bisa dibilang, penyerapan data adalah pemindahan data dari satu lokasi ke lokasi lain. Penyerapan juga berhubungan dengan persiapan proses transformasi dan augmentasi data sebelum dikonsumsi. Tantangan terbesarnya adalah skalabilitas global, throughput tinggi, dan ketahanan data. Google Cloud menyediakan solusi berupa Dataflow, sebuah layanan terkelola Apache Beam.
Baca juga: Membangun Industri Manufaktur Berbasis Digital dengan SAP Google Cloud
- Penyimpanan dan katalogisasi data di Google Cloud
Untuk data yang terstruktur, Anda bisa mempertimbangkan gudang data seperti atau BigQuery Cloud Databases. Sedangkan untuk data yang tidak terstruktur, layanan Cloud Storage bisa dipilih. Anda juga mungkin bisa mempertimbangkan data lake untuk katalogisasi data. Google menyediakan Data Catalog untuk pembuatan katalog dan manajemen metadata.
Photo Credit: Pvergadia (Google Cloud Blog)
- Data Analysis
Pada proses data analysis inilah nilai suatu data bisa mulai dikenali. Untuk memudahkan Anda dalam data analysis, berikut jenis layanan yang tersedia:
- Eksplorasi, pra-pemrosesan, dan wawasan data
Eksplorasi data merupakan proses yang sangat berulang, melibatkan pemotongan dan pemilahan dan melalui pra-pemrosesan data sebelum akhirnya didapat wawasan data.
Google Cloud menyediakan beberapa layanan untuk melakukan eksplorasi, pra-pemrosesan, dan mengungkap wawasan data. Jika Anda mencari lingkungan data science end-to-end yang berbasis notebook, tersedia Vertex AI Workbench. Ada juga Spark on Google Cloud untuk memproses data terstruktur dalam skala petabyte.
Photo Credit: Peqsels
- Model development
Berikutnya ada model development. Pada tahap ini, machine learning mulai memberikan cara baru untuk mengetahui nilai data Anda. Namun terkadang muncul hambatan seperti overhead infrastruktur atau peralihan konteks.
Untuk mengatasinya, Anda bisa mengandalkan Vertex AI Workbench yang merupakan layanan berbasis Jupyter dan sepenuhnya terkelola, skalabel, serta siap untuk pemakaian lingkungan perusahaan.
- ML engineering
Photo Credit: Markus Winkler (Pexels)
ML engineering diperlukan dalam tahap penggabungan semua aktivitas siklus hidup aplikasi, termasuk di dalamnya adalah pengujian, penerapan, dan pemantauan.
Fitur Managed datasets dan Feature Store yang ada pada layanan Vertex AI menyediakan repositori bersama untuk kumpulan data dan fitur yang telah direkayasa, sehingga dapat menyediakan satu sumber kebenaran untuk data. Keduanya juga mendorong penggunaan Kembali serta kolaborasi dalam tim.
- Insights activation
Pada tahapan ini, data sudah memiliki nilai dan dapat digunakan dalam proses lain. Adna dapat menggunakan Locker dan Data Studio untuk mengaktifkan kasus penggunaan. Dengan begitu Anda bisa mengamati bagaimana data digunakan untuk memengaruhi keputusan bisnis dengan diagram, laporan, dan peringatan.
- Orkestrasi
Seluruh layanan dan solusi di atas memang menyediakan pondasi utama dalam data science modern. Meski begitu, layanan dan aplikasi tersebut tentu memerlukan orkestrasi untuk mengelola aliran data dari satu layanan ke layanan lain secara otomatis.
Nah, di sinilah kombinasi antara data pipelines, ML pipelines, dan MLOps berperan. Orkestrasi yang efektif akan mengurangi jumlah waktu yang diperlukan saat beralih dari penyerapan data ke penerapan mode. Untuk orkestrasi data pipeline, Anda bisa mengandalkan Cloud Composer dan Cloud Scheduler dari Google Cloud.
Baca juga: Pengembangan Aplikasi Tanpa Coding Di Bidang Energi
Google Cloud tidak hanya memberikan solusi yang mudah diakses, tapi juga komprehensif. Anda bahkan bisa menemukan beberapa layanan dan aplikasi yang dapat membantu penyusunan proyek data science. Jadi tunggu apalagi, segera dapatkan Google Cloud untuk tim Anda melalui EIKON Technology, authorized reseller Google Indonesia. Informasi lebih lanjut, klik di sini.