4 Konsep Utama Big Data dalam Machine Learning

Di era informasi saat ini, jumlah data yang dihasilkan terus berkembang secara eksponensial. Berbeda dengan data konvensional, Big Data merujuk pada volume data yang sangat besar, kecepatan tinggi, dan beragam, yang tidak dapat dianalisis dengan metode tradisional.

Oleh karena itu, bagi seorang data scientist, pemahaman tentang Big Data bukan hanya sekadar tambahan, melainkan keahlian yang sangat penting. Dengan Big Data, data scientist dapat menggali wawasan lebih mendalam, yang berpotensi membawa inovasi dan efisiensi bagi bisnis. Untuk mengolah data ini seorang data scientist memerlukan berbagai ilmu, salah satunya adalah machine learning.

Pemahaman terhadap konsep ataupun teknik Big Data dan machine learning membantu data scientist untuk mengatasi tantangan dalam pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data dalam skala besar. Dengan memanfaatkan Big Data secara efektif, mereka dapat menghasilkan insight yang lebih akurat dan relevan bagi pengambilan keputusan strategis.

Hal ini juga membuka peluang bagi bisnis untuk bersaing secara lebih agresif, memprediksi tren pasar, dan memahami kebutuhan konsumen dengan lebih baik. Seiring berkembangnya teknologi, penguasaan Big Data menjadi semakin krusial untuk mendukung data scientist dalam memberikan nilai yang signifikan bagi organisasi tempat mereka bekerja.

Big Data adalah istilah yang menggambarkan kumpulan data yang sangat besar, beragam, dan cepat bertambah, sehingga sulit untuk diproses dengan cara konvensional. Big Data memiliki potensi luar biasa dalam mengungkap wawasan bisnis, pola perilaku pengguna, dan tren pasar yang bisa menjadi landasan penting dalam pengambilan keputusan.

Ada beberapa unsur dalam Big Data yang perlu dipahami sebelum mengolahnya. Penasaran? Yuk kita simak bersama!

1. Volume

Volume adalah ukuran atau jumlah data yang sangat besar dalam Big Data. Sebagai contoh, setiap hari, data dalam jumlah masif dihasilkan dari media sosial, transaksi online, sensor IoT, dan perangkat digital lainnya. Volume yang sangat besar ini memerlukan infrastruktur dan teknologi penyimpanan yang kuat, seperti penyimpanan berbasis cloud dan distributed storage systems, untuk dapat dikelola dengan efisien.

Mengapa unsur ini penting untuk dipahami? Hal ini karena Data scientist harus memahami bahwa pengelolaan data dalam skala besar memerlukan pendekatan khusus, misalnya dengan menggunakan platform seperti Hadoop atau Spark untuk mendistribusikan dan memproses data secara paralel. Dengan treatment yang benar, maka proses pengolahan data yang volumenya besar akan lebih mudah dan cepat.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Velocity (Kecepatan)

Velocity adalah kecepatan di mana data dihasilkan, dikumpulkan, dan dianalisis dalam Big Data. Dengan kecepatan tinggi dari data streaming, seperti data dari perangkat sensor atau klik pengguna di situs web, analisis harus dilakukan secara real-time atau mendekati real-time agar tetap relevan.

Karena kecepatan data yang tinggi data scientist perlu menggunakan teknologi seperti Apache Kafka dan Apache Flink yang mampu menangani data secara real-time dan memastikan data yang relevan bisa langsung digunakan untuk analisis atau pengambilan keputusan.

3. Variety (Keanekaragaman)

Variety merujuk pada beragam jenis data yang dihasilkan dalam Big Data. Data dalam Big Data bisa berupa data terstruktur (seperti tabel dalam database), semi-terstruktur (seperti XML atau JSON), dan tidak terstruktur (seperti teks, gambar, audio, dan video). Dengan berbagai format ini, data scientist perlu memahami metode pengelolaan dan integrasi data yang berbeda.

Keanekaragaman data menuntut data scientist untuk memiliki keterampilan dalam mengelola berbagai format data serta menguasai alat yang bisa menangani data dengan berbagai struktur, seperti NoSQL databases untuk data tidak terstruktur. Selain itu, data scientist juga harus mampu mentransformasi data dari data tidak terstruktur menjadi data terstruktur yang bisa diolah menggunakan metode tertentu.

4. Veracity (Keakuratan)

Veracity adalah tingkat akurasi dan kebenaran data dalam Big Data. Karena berasal dari berbagai sumber dan format, tidak semua data yang dihasilkan dapat diandalkan. Tantangan bagi data scientist adalah untuk membersihkan, memvalidasi, dan memastikan kualitas data sebelum dianalisis. Data yang tidak akurat atau salah bisa menyebabkan hasil analisis yang bias dan keputusan yang keliru.

Keakuratan data sangat penting dalam menghasilkan insight yang dapat diandalkan. Oleh karena itu, data scientist perlu menguasai teknik data cleaning, data preprocessing, dan quality assessment untuk meminimalkan error dan meningkatkan kualitas data.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Big Data adalah landasan penting dalam dunia modern yang terus bergerak ke arah data-driven decision-making. Bagi data scientist, pemahaman tentang keempat konsep utama dalam Big Data ini adalah langkah pertama untuk memanfaatkan data dalam jumlah besar secara efektif dan memberi kontribusi nyata dalam berbagai bidang. Dengan menguasai Big Data, kita dapat membuka peluang untuk wawasan yang lebih luas, prediksi yang lebih akurat, dan solusi yang lebih inovatif bagi bisnis dan masyarakat.

Yuk pahami berbagai model machine learning bersama modul DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.

Penulis: Galuh Nurvinda K