Apa Itu Big Data? Konsep yang Wajib Dikuasai Data Scientist

Bayangkan kamu berada di tengah keramaian sebuah konser musik, di mana setiap orang memegang ponsel dan mengunggah video, berbagi status, atau mengirim pesan. Dalam hitungan detik, ada jutaan data yang mengalir dari satu titik ke titik lainnya.

Nah, semua data yang dihasilkan ini adalah bagian dari apa yang disebut sebagai Big Data. Di dunia yang serba terhubung ini, Big Data bukan hanya sekadar kata kunci, melainkan adalah dasar dari berbagai inovasi yang kita lihat setiap hari. Bagi seorang Data Scientist, memahami Big Data sama pentingnya dengan memahami not balok bagi seorang musisi. Oleh karenanya, mari simak pembahasan mengenai konsep Big Data selengkapnya berikut ini!

1. Definisi Big Data

Oke, jadi apa sebenarnya Big Data itu? Singkatnya, Big Data adalah kumpulan data yang begitu besar dan kompleks hingga sulit untuk diolah dengan cara-cara biasa. Coba bayangkan gunung es. Data yang biasanya kita lihat hanyalah puncak kecil yang terlihat di permukaan.

Namun, Big Data adalah seluruh bagian dari gunung es tersebut yang besar, masif, dan banyak tersembunyi di bawah permukaan. Tiga hal utama yang membuat Big Data berbeda adalah Volume (banyaknya data), Velocity (kecepatan data masuk), dan Variety (beragam jenis data, seperti teks, gambar, video). Dengan kata lain, Big Data adalah dunia data yang memiliki cakupan tidak terbatas.

Sumber: RuangLaptop

2. Pentingnya Big Data

Kamu pernah nggak, merasa aplikasi di ponselmu tahu banget tentang dirimu? Seperti tiba-tiba rekomendasi musik di Spotify sangat pas, atau iklan yang muncul di media sosial sesuai dengan yang kamu inginkan? Nah, itu semua berkat Big Data. Di berbagai industri, Big Data telah menjadi ‘harta karun’ yang membantu perusahaan memahami apa yang kita butuhkan, bahkan sebelum kita menyadarinya.

Misalnya, di dunia kesehatan, Big Data digunakan untuk memprediksi tren penyakit, sehingga bisa membantu dokter dalam memberikan perawatan yang lebih baik. Di bisnis, perusahaan menggunakan Big Data untuk menganalisis perilaku konsumen, lalu menciptakan produk yang lebih disukai pasar. Jadi, Big Data merupakan salah satu tools super canggih untuk membantu kita membuat keputusan yang lebih cerdas dan tepat sasaran.

Sumber: Kakatto

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

3. Komponen-Komponen Utama Big Data

Mengelola Big Data itu ibarat mengelola kota besar. Ada banyak bagian yang harus bekerja sama dengan baik: dari tempat menyimpan data (Data Storage), bagaimana data diproses (Data Processing), hingga bagaimana kita menganalisis data tersebut (Data Analysis).

Bayangkan saja seperti dapur restoran besar. Data Storage adalah gudang bahan makanan, Data Processing adalah koki yang mengolah bahan tersebut, dan Data Analysis adalah makanan lezat yang siap disajikan ke pelanggan. Untuk menjalankan ini, digunakan berbagai teknologi canggih seperti Hadoop, Spark, dan database NoSQL yang bekerja seperti koki handal, memastikan setiap data diolah dengan cepat dan akurat.

Sumber: Nesabamedia

4. Peran Data Scientist dalam Big Data

Nah, lalu apa peran Data Scientist dalam semua ini? Mereka adalah para ‘chef’ yang sangat terampil dalam mengolah bahan baku data menjadi hidangan informasi yang lezat dan mudah dipahami. Data Scientist harus bisa melakukan segalanya, mulai dari memasak hingga menyajikan, alias dari mengolah data hingga menginterpretasikan hasilnya.

Mereka juga harus bisa memilih bumbu yang tepat, dimana dalam hal ini, tools dan teknik yang sesuai untuk memastikan data tersebut memberi hasil yang paling bermanfaat. Data Scientist juga harus jago dalam komunikasi, karena mereka harus bisa menjelaskan hasil analisis kepada tim atau pemangku kepentingan yang mungkin tidak paham teknis. Intinya, Data Scientist adalah jembatan antara data yang rumit dan solusi nyata yang bisa digunakan oleh perusahaan.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

5. Tantangan dalam Big Data

Tapi, menjadi Data Scientist dalam dunia Big Data juga punya tantangan, lho. Bayangkan kamu harus memasak untuk seluruh kota dengan bahan makanan yang terus berdatangan tanpa henti. Salah satu tantangan utama adalah bagaimana caranya mengelola data yang jumlahnya terus membesar. Selain itu, memastikan kualitas data agar tetap prima dan menjaga keamanannya juga tidak kalah penting.

Untungnya, ada banyak tools dan teknologi yang bisa membantu, seperti otomasi dan machine learning yang bekerja seperti asisten dapur yang bisa memotong, mencampur, dan mengolah data secara efisien. Tapi ingat, Data Scientist harus terus belajar dan beradaptasi dengan teknologi baru untuk tetap bisa menyajikan ‘hidangan’ terbaik dari data.

Gimana? Kalian tertarik untuk menjadi Data Scientist handal yang menguasai Big Data, serta mengembangkan portofolio yang outstanding? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kalian bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kalian nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kalian juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari