PROMO 12.12 YES! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 122K!
Diskon Spesial 97% Belajar Data Science Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 13 Jam 37 Menit 57 Detik 

Belajar Big Data dengan Mengenal 5V

Belajar Data Science di Rumah 12-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/da042365514a83fd94d24a24c338e26f_x_Thumbnail800.png

5 V Big Data (kecepatan, volume, nilai, variasi, dan kebenaran) adalah lima karakteristik utama dan bawaan dari Big Data. Mengetahui 5 V memungkinkan para ilmuwan data memperoleh lebih banyak nilai dari data mereka sementara juga memungkinkan organisasi para ilmuwan menjadi lebih berpusat pada pelanggan. Di awal abad ini, big data hanya dibicarakan dalam tiga V -- volume, kecepatan, dan variasi. Seiring waktu, dua V lagi (nilai dan kebenaran) telah ditambahkan untuk membantu ilmuwan data menjadi lebih efektif dalam mengartikulasikan dan mengkomunikasikan karakteristik penting dari Big Data. Angka lima mencerminkan lima pertanyaan dasar yang harus dijawab oleh setiap artikel berita. Namun, tidak secara khusus mengharuskan organisasi mengikuti pedoman data di atas yang lain. 


Big data adalah kombinasi dari data tidak terstruktur, semi terstruktur atau terstruktur yang dikumpulkan oleh organisasi. Data ini dapat ditambang untuk mendapatkan wawasan dan digunakan dalam proyek pembelajaran mesin, pemodelan prediktif, dan aplikasi analitik lanjutan lainnya. Big Data dapat digunakan untuk meningkatkan operasi, memberikan layanan pelanggan yang lebih baik, dan membuat kampanye pemasaran yang dipersonalisasi. Sebagai contoh, Big Data dapat memberi perusahaan wawasan berharga tentang pelanggan mereka yang kemudian dapat digunakan untuk menyempurnakan teknik pemasaran guna meningkatkan keterlibatan pelanggan dan tingkat konversi.


Big Data dapat digunakan oleh organisasi seperti di bidang medis atau energi, misalnya. Bidang medis dapat menggunakan Big Data untuk mengidentifikasi faktor risiko penyakit, atau dapat digunakan oleh dokter untuk membantu mendiagnosis penyakit pada pasien. Industri energi mungkin menggunakan Big Data untuk melacak jaringan listrik, memberlakukan manajemen risiko, atau untuk analisis data pasar waktu nyata. Organisasi yang menggunakan Big Data memiliki keunggulan kompetitif potensial dibandingkan yang tidak karena mereka dapat membuat keputusan bisnis yang lebih cepat dan lebih tepat. 


Lalu apakah 5V yang dimaksud? Yuk Pahami sekarang!


1. Volume

Volume, yang pertama dari 5 V Big Data, mengacu pada jumlah data yang ada. Volume seperti basis Big Data, karena merupakan ukuran awal dan jumlah data yang dikumpulkan. Jika volume data cukup besar, maka dapat dikatakan big data. Apa yang dianggap sebagai Big Data adalah relatif, dan akan berubah tergantung pada daya komputasi yang tersedia di pasar.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


2. Velocity

Berikutnya dari 5 V Big Data adalah kecepatan. Ini mengacu pada seberapa cepat data dihasilkan dan seberapa cepat data tersebut bergerak. Ini adalah aspek penting bagi kebutuhan perusahaan yang membutuhkan data mereka mengalir dengan cepat, sehingga tersedia pada waktu yang tepat untuk membuat keputusan bisnis terbaik. Sebuah organisasi yang menggunakan big data akan memiliki aliran data yang besar dan berkelanjutan yang sedang dibuat dan dikirim ke tujuan akhirnya. Data bisa mengalir dari sumber seperti mesin, jaringan, smartphone atau media sosial. Data ini perlu dicerna dan dianalisis dengan cepat, dan terkadang dalam waktu yang hampir bersamaan.


Sebagai contoh, di bidang kesehatan, banyak alat kesehatan yang dibuat saat ini untuk memantau pasien dan mengumpulkan data. Dari peralatan medis di rumah sakit hingga perangkat yang dapat dikenakan, data yang dikumpulkan perlu dikirim ke tujuan dan dianalisis dengan cepat. Namun, dalam beberapa kasus, mungkin lebih baik memiliki kumpulan data yang dikumpulkan terbatas daripada mengumpulkan lebih banyak data daripada yang dapat ditangani oleh organisasi.


3. Variety

V berikutnya dalam lima 5 V Big Data adalah variasi. Varietas mengacu pada keragaman tipe data. Sebuah organisasi mungkin memperoleh data dari sejumlah sumber data yang berbeda, yang mungkin berbeda nilainya. Data dapat berasal dari sumber di dalam dan di luar perusahaan juga. Tantangan dalam keragaman menyangkut standarisasi dan distribusi semua data yang dikumpulkan.


Data yang dikumpulkan dapat bersifat tidak terstruktur, semi terstruktur atau terstruktur. Data tidak terstruktur adalah data yang tidak terorganisir dan datang dalam file atau format yang berbeda. Biasanya, data tidak terstruktur tidak cocok untuk database relasional arus utama karena tidak cocok dengan model data konvensional. Data semi terstruktur adalah data yang belum diatur ke dalam repositori khusus tetapi memiliki informasi terkait, seperti metadata. Ini membuatnya lebih mudah untuk diproses daripada data yang tidak terstruktur. Data terstruktur, sementara itu, adalah data yang telah diatur ke dalam repositori yang diformat. Ini berarti data dibuat lebih dapat dialamatkan untuk pemrosesan dan analisis data yang efektif.


4. Veracity

Veracity adalah V keempat dalam 5 V Big Data. Ini mengacu pada kualitas dan keakuratan data. Data yang dikumpulkan dapat memiliki bagian yang hilang, mungkin tidak akurat, atau mungkin tidak dapat memberikan wawasan yang nyata dan berharga. Veracity, secara keseluruhan, mengacu pada tingkat kepercayaan yang ada dalam data yang dikumpulkan.


Data terkadang menjadi berantakan dan sulit digunakan. Data dalam jumlah besar dapat menyebabkan lebih banyak kebingungan daripada wawasan jika tidak lengkap. Misalnya mengenai bidang medis, jika data tentang obat apa yang dikonsumsi pasien tidak lengkap, maka nyawa pasien bisa terancam. Nilai dan kebenaran membantu menentukan kualitas dan wawasan yang dikumpulkan dari data.


5. Value

V terakhir dalam 5 V Big Data adalah Value. Ini mengacu pada nilai yang dapat diberikan oleh Big Data, dan ini terkait langsung dengan apa yang dapat dilakukan organisasi dengan data yang dikumpulkan tersebut. Mampu menarik nilai dari Big Data adalah suatu keharusan, karena nilai Big Data meningkat secara signifikan tergantung pada wawasan yang dapat diperoleh dari mereka. Organisasi dapat menggunakan alat Big Data yang sama untuk mengumpulkan dan menganalisis data, tetapi bagaimana mereka memperoleh nilai dari data itu harus unik bagi mereka.


Baca juga : Belajar Big Data: Karakteristik, Fungsi, Kelebihan dan Kekurangan Big Data


6. Belajar Big Data bersama DQLab Academy!

Salah satu bentuk nyata transformasi digital adalah melimpahnya data di dunia. Namun, jika sahabat data salah menggunakan data maka akan salah juga penafsirannya. Yuk mulai belajar data step by step dari langkah paling sederhana hingga paling kompleks dengan live code editor anti ribet bersama DQLab!

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :