Apa itu Big Data? Istilah Wajib Dipahami Data Scientist

Dengan pertumbuhan pesat dalam jumlah data yang dihasilkan oleh berbagai sumber, mulai dari transaksi bisnis hingga sensor IoT, kemampuan untuk mengelola dan memanfaatkan big data menjadi sangat penting. Data scientist, sebagai profesional yang bertanggung jawab untuk mengolah data ini, harus memahami berbagai komponen dan istilah yang terkait di dalamnya untuk dapat melakukan analisis yang efektif.

Nah, artikel ini akan membantu kalian untuk tahu apa saja komponen-komponen penting dalam big data, istilah-istilah yang perlu dipahami, dan berbagai tools yang bisa digunakan untuk mendukung manajemen data besar ini.

1. Komponen dalam Big Data

Big data mengacu pada kumpulan data yang sangat besar, kompleks, dan beragam yang tidak dapat diolah dengan metode biasa. Ada empat komponen utama yang sering disebut sebagai "4V" dalam Big Data, yaitu Volume, Velocity, Variety, dan Veracity. Volume mengacu pada jumlah data yang sangat besar, yang bisa mencapai petabytes atau bahkan exabytes.

Velocity menggambarkan kecepatan data masuk dan diproses, yang semakin cepat dengan berkembangnya teknologi digital. Variety mencakup berbagai jenis data, dari teks, gambar, video, hingga data sensor, yang datang dari berbagai sumber. Sedangkan veracity menilai kualitas dan keakuratan data, memastikan data yang dianalisis relevan.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Istilah Penting dalam Big Data

Terdapat berbagai istilah teknis yang penting untuk dipahami dalam big data. Pertama, data lake adalah sistem penyimpanan untuk menyimpan data mentah dalam format asli, memungkinkan fleksibilitas dalam analisis. Kemudian ada istilah data warehouse yaitu tempat penyimpanan data yang telah diproses dan terstruktur, yang memudahkan analisis historis dan pelaporan.

Kalian juga perlu tahu istilah NoSQL database, jenis basis data yang mendukung penyimpanan data tidak terstruktur dan semi-terstruktur, berbeda dari basis data relasional tradisional. Kemudian mapReduce adalah model komputasi yang digunakan untuk memproses data besar secara paralel. Sedangkan hadoop adalah framework open-source yang memungkinkan penyimpanan dan pemrosesan data besar dengan cara terdistribusi. Selain itu, masih ada banyak istilah lainnya yang sering digunakan dalam pemrosesan big data.

3. Tugas Data Scientist dalam Mengelola Big Data

Data scientist memiliki peran krusial dalam mengelola big data, yang mencakup beberapa tugas utama. Pertama, melakukan pengumpulan data dengan mengidentifikasi dan mengumpulkan data dari berbagai sumber yang relevan dengan masalah yang ingin dipecahkan. Setelah data dikumpulkan, tugas selanjutnya adalah membersihkan data untuk menghilangkan error dan inkonsistensi yang dapat mempengaruhi hasil analisis.

Data scientist kemudian menggunakan teknik statistik dan algoritma machine learning untuk menemukan pola dan insight dari data. Selain itu, mereka juga bertanggung jawab untuk visualisasi data, yang melibatkan pembuatan grafik dan laporan untuk mempresentasikan hasil analisis dengan cara yang mudah dipahami. Terakhir, mengkomunikasikan hasil analisis kepada tim atau manajemen untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

4. Tools Penunjang Manajemen Big Data

Untuk mengelola dan menganalisis big data, data scientist memerlukan berbagai tools dan teknologi. Misalnya Apache Hadoop untuk penyimpanan dan pemrosesan data besar secara terdistribusi. Apache Spark juga merupakan tools penting yang menawarkan pemrosesan data real-time dan pemodelan analitik canggih.

Untuk visualisasi data, bisa menggunakan Tableau dan Power BI. Terakhir, Python dan R yaitu bahasa pemrograman yang banyak digunakan dalam analisis data karena mampu untuk mendukung berbagai library dan framework analitik. Memilih dan menggunakan alat yang tepat sangat penting untuk memaksimalkan potensi Big Data dan mencapai hasil yang diinginkan.

Wah ternyata sangat penting untuk paham big data bagi data scientist. SahabatDQ harus segera mempersiapkan diri untuk mempelajarinya. Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.

Jika kalian terdaftar sebagai member Platinum, kalian bisa mengakses semua modul pembelajaran. Mulai dari R, Python, SQL, dan Excel. Skill kalian akan lebih matang lagi. Yuk, segera lakukan Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi seorang data scientist profesional bersama DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!