Bagaimana Tren dan Masa Depan Data Science 2027 di Era Agentic AI?

Tren Data Science pada 2027 semakin mengarah ke penggunaan Agentic AI, pengelolaan data yang lebih terstruktur, dan penerapan AI untuk membantu proses pengambilan keputusan bisnis. Perubahan ini membuat perusahaan tidak hanya membutuhkan data dalam jumlah besar, tetapi juga data yang berkualitas, punya konteks, dan bisa digunakan dengan tepat oleh sistem AI. Di sisi lain, peran Data Scientist dan Data Analyst juga ikut berkembang. Mereka tidak hanya bertugas mengolah data, tetapi semakin dituntut untuk memahami kebutuhan bisnis, menjaga kualitas data, dan memastikan hasil analisis bisa diandalkan.

Perubahan ini cukup menarik untuk diperhatikan. Dulu, perusahaan berlomba-lomba mengumpulkan sebanyak mungkin data. Sekarang, tantangannya mulai bergeser: bagaimana memastikan data yang dimiliki benar-benar bisa digunakan untuk menghasilkan keputusan yang tepat?

Pergeseran Nilai Data: Bukan Lagi Sekadar Jumlah, tetapi Kualitas dan Konteks

Berdasarkan laporan Bismart Data & AI Industry Trends 2027–2028, nilai data perusahaan semakin ditentukan oleh kualitas, integrasi, dan konteks bisnisnya, bukan hanya seberapa banyak data yang berhasil dikumpulkan.

Bayangkan sebuah perusahaan punya jutaan data transaksi pelanggan. Jumlahnya memang besar, tetapi bagaimana kalau datanya tidak rapi, banyak informasi yang tidak lengkap, atau tidak ada penjelasan tentang apa arti setiap metrik? Data sebanyak itu justru bisa menyulitkan proses analisis.

Kondisi ini menjadi semakin penting di era Agentic AI. Sistem AI tidak cukup hanya diberi kumpulan angka untuk bisa bekerja dengan baik. Mereka juga membutuhkan informasi pendukung seperti metadata, riwayat interaksi, dan aturan bisnis yang jelas.

Tanpa konteks tersebut, AI bisa saja menghasilkan analisis yang terlihat masuk akal, tetapi sebenarnya tidak sesuai dengan kondisi bisnis yang sedang dihadapi.

Artinya, perusahaan perlu mulai memperhatikan bagaimana data dikumpulkan, disimpan, dihubungkan, dan dikelola. Bukan hanya supaya datanya tersedia, tetapi juga supaya bisa digunakan dengan tepat.

Tantangan Industri 2027: Memastikan Data Siap Digunakan AI

Banyak perusahaan mungkin berpikir bahwa tantangan terbesar dalam mengadopsi AI adalah mendapatkan akses ke model atau tools terbaru. Padahal, ada hal lain yang tidak kalah penting: memastikan data yang digunakan AI memang berkualitas dan bisa dipercaya.

Di sinilah Data Governance dan Data Observability punya peran penting.

Data Governance berkaitan dengan bagaimana perusahaan mengatur penggunaan, keamanan, dan kualitas data. Sementara itu, Data Observability membantu perusahaan memantau kondisi data, mulai dari kelengkapan, konsistensi, hingga potensi masalah yang bisa memengaruhi hasil analisis.

Kenapa hal ini penting?

Bayangkan sebuah perusahaan menggunakan agen AI untuk membantu menyesuaikan harga produk atau memproses pengajuan pinjaman. Kalau data yang digunakan ternyata salah atau tidak lengkap, keputusan yang dihasilkan AI juga bisa ikut keliru. Dampaknya bukan hanya pada hasil analisis, tetapi juga bisa merugikan bisnis.

Karena itu, perusahaan perlu memastikan data pipeline berjalan dengan baik, kualitas data terus dipantau, dan penggunaan AI tetap memiliki pengawasan yang jelas.

Hal ini juga membuka ruang bagi praktisi data untuk mengambil peran yang lebih luas. Mereka tidak hanya mengolah data, tetapi juga membantu memastikan sistem yang digunakan perusahaan bisa menghasilkan output yang dapat dipercaya.

Pasar Big Data & Analytics Terus Berkembang

Di tengah perubahan tersebut, investasi global di bidang pengelolaan data dan analytics juga masih menunjukkan potensi pertumbuhan.

Pasar Big Data & Analytics global diproyeksikan mencapai US$644,1 miliar pada 2028. Angka ini menunjukkan bahwa kebutuhan perusahaan terhadap teknologi pengolahan dan analisis data masih terus berkembang.

Namun, kebutuhan industri bukan lagi sekadar mencari orang yang bisa menulis kode atau menjalankan model machine learning. Perusahaan juga membutuhkan talenta yang mampu memahami bagaimana data digunakan, menghubungkan hasil analisis dengan kebutuhan bisnis, dan mendukung penerapan AI secara lebih terarah.

Dengan kata lain, perkembangan AI tidak membuat bidang data kehilangan relevansinya. Justru, kebutuhan terhadap praktisi data ikut berkembang mengikuti tantangan baru di industri.

Kalau kamu tertarik mendalami bidang ini dan ingin memahami bagaimana data digunakan untuk menyelesaikan masalah bisnis, kamu bisa mengenal lebih jauh program Job Connector Data Science & Machine Learning Purwadhika.

---

FAQ

1. Apakah Agentic AI akan menggantikan pekerjaan Data Scientist?

Tidak sepenuhnya. Agentic AI memang bisa membantu atau mengambil alih beberapa pekerjaan teknis yang berulang, seperti pembersihan data dasar, membuat query, atau memperbarui script sederhana.

Namun, Data Scientist tetap dibutuhkan untuk memahami masalah bisnis, menentukan pendekatan analisis, memeriksa hasil yang diberikan AI, dan memastikan keputusan yang diambil sesuai dengan konteks perusahaan.

Jadi, perannya tidak hilang, tetapi ikut berkembang seiring perubahan cara kerja di bidang data.

2. Apa perbedaan Generative AI dan Agentic AI?

Generative AI umumnya digunakan untuk menghasilkan sesuatu berdasarkan instruksi atau prompt, seperti teks, gambar, kode, dan lainnya.

Sementara itu, Agentic AI memiliki kemampuan untuk menjalankan beberapa tahapan pekerjaan untuk mencapai tujuan tertentu. Sistem ini bisa merencanakan langkah, menggunakan tools atau API, mengevaluasi hasil, lalu melanjutkan proses sesuai kebutuhan.

Sederhananya, Generative AI membantu menghasilkan output, sedangkan Agentic AI dapat membantu menjalankan rangkaian tugas untuk mencapai sebuah tujuan.

3. Kenapa Data Governance penting dalam penggunaan AI?

Karena hasil kerja AI sangat bergantung pada data yang digunakan. Kalau datanya tidak akurat, tidak lengkap, atau tidak dikelola dengan baik, hasil analisis dan rekomendasi yang diberikan AI juga berisiko salah.

Data Governance membantu perusahaan mengatur bagaimana data dikumpulkan, digunakan, dijaga keamanannya, dan dipastikan kualitasnya. Dengan begitu, perusahaan bisa lebih percaya pada data yang menjadi dasar pengambilan keputusan.